高校生がデータサイエンスを独学で習得した方法【日本一３回／世界大会推薦２回】
初めましての方は初めまして！たぬぽんです！
データサイエンス。
多くの方が一度は見聞きしたことがある言葉だと思います。
最近では、様々な大学でデータサイエンス学部が新設されていることもあり、日本全体で期待感が高まってきていることが分かります。
経済産業省の試算によると、データサイエンティストが含まれる先端IT人材は、2023年に54.5万人も不足するとあり、「この波に乗るなら今しかない！」という状況なのです。
しかし、そう簡単に習得できるものでは無いのがデータサイエンス。
データの分析のみならず、その結果をどう解釈し、どう表現するのか。そして、それをどう社会に活かしていくのか、どう解決策を提示していくのか。
この一環の流れを担うのがデータサイエンスなのです。
それでは、全く知識のなかった私が、高校３年間でなぜ「日本一３回・世界大会推薦２回」という成績を修めるまでにデータサイエンスを習得できたのか。
そこには大きく分けて３つのポイントがありました。今回はそのポイントを紹介させていただきます！おすすめの記事、サイト、本も大公開！
▽私がデータサイエンスを学ぶわけ▽
▽高校生時代にしていた研究▽
自分から学びの機会をつかむ
いつまでも待っているだけで、急にデータサイエンスができるようには決してなりません。
自分で実際に始めてみないと、向き不向きも分かりませんし、本当の面白さや魅力もつかめません。私はとりあえず、何でも挑戦してみました。
「統計検定２級の取得」を目標にする
統計検定とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験。いわゆる、英検の統計版と理解すればよいと思います。
え！初めから２級…
と思われた方もいらっしゃると思いますが、統計検定２級は独学でも全然習得可能な範囲です。むしろ、最近の高校生は既に知っている！？
大学基礎課程（大学１・２年次）レベルで、統計検定２級が取得できるレベルまで到達すれば統計学の基礎的な知識は十分に抑えられているといえるでしょう！
やはり、何事も基礎が肝心です。ここで固めた基礎が、十分に次に生かされます！
YouTube や 統計WEB を活用
インターネットのおかげで、今では無料で様々なことを学ぶことができます。
統計検定２級レベルの知識でしたら、無料のYouTubeや統計WEBを活用することで十分に習得可能です。
ここでは、データサイエンスLab.さんを紹介します。
この方は、データサイエンスの基礎から応用までとても分かりやすく解説しており、私もよくお世話になっております。
まずは、「統計学基礎」の動画で基礎を抑えるのが良いと思います！
大体の基礎がつかめてきたら、統計WEBを活用して勉強していきましょう。
統計WEBの「統計学の時間」は、統計検定２級の範囲をカバーしてしまっている、実はすごいウェブサイトなのです！
この他にも、「統計用語集」が辞書のようになっていて、いつもお世話になっています。
書籍もやっぱり捨てがたい
パソコンやスマホの画面を長時間見るのはやっぱり疲れます。
同じ情報でも、スクリーンから得られる情報より、本から得られる情報の方が多いとかなんとか？
私もどちらかと言えば書籍派なので、参考になった本を紹介します！
この本は本当に良かった。
統計検定２級で一番躓きやすいといっても過言ではない、「区間推定」という分野を明瞭に解説してくれています。
統計学の基礎から、統計検定２級レベルまでざっと勉強したい方にお勧めです。
この本は辞書代わりに使っています。
統計学の基礎をPythonを使って網羅してあるため、中々分厚い本ではあるものの、その満足感は十分すぎます。
実際に活用していくという観点でも、Pythonを早い目から使えるようになるのでとてもお勧めです。
慣れてきたらオンライン講座へ
基礎がある程度理解できるようになってきたら、もっと先へ行きたくなりますよね？
そんな方におすすめなのが、オンライン講座です。しかも無料。
ドコモgaccoが提供するサービスで、いくら講座をとっても無料！
有名大学や企業、官公庁が提供する質の高いオンライン講座が受けられます！
毎週の選択式小テストはありますが、週２時間程度、自分のペースで授業を進められるのですごくおすすめです！
もうすぐ終了してしまう講座ですが、私は「統計学Ⅲ：多変量データ解析法」を受講して修了証までもらいました！
非常に深い内容まで知識を広げられるのでおすすめです。
色んな人と関わりをもつ
学習は、自分がやった量がものを言うのは言わずもがなだと思います。とは言え、他の人と意見を共有することも大切だと感じました。
勉強仲間を作る
勉強で大切なことはモチベーションを保つこと。
モチベが下がってやっぱり途中で挫折…なんてことはよくあると思いますが、これは本当にもったいないこと。
データサイエンスでなくとも、何かの目標に向かって一緒に切磋琢磨する仲間がいるだけでモチベは変わります。
Studyplus や LINEのオープンチャット を活用
とは言ってもそう簡単には見つからない…という方もいると思います。
そんな方におすすめなのが、Studyplusです！
簡単に言えば、勉強専用のSNS！
自分が、どんな勉強を何時間やったかという記録を残せるアプリなのですが、リアルタイムで他の人の勉強ものぞけちゃうのがこのアプリの面白いところ。
モチベが低いときは、他の人の投稿を見て「自分も頑張らなくちゃ」と思うきっかけになるかもしれません！
実際に私も、大学受験のときに使っていました。おすすめです。
他にも、LINEのオープンチャットを使うのもありかもです！
実際にデータサイエンスと調べてみてもたくさん出てくるので、入ってみるのも面白いかもしれません。
ちなみに、周りの子は割と使っていたりもしますが、私はまだ使ったことがありません…
大学教授 や 専門家 を頼る
一度は、データサイエンスの最前線で活躍されている方とお話しするのも大切だと思います。
これは学習が進んで、実践寄りになってからにはなりますが、実際の自分の成果物を評価してもらうのです。
実際、私は慶應大学・神戸大学等の大学教授の方とコンタクトを取らせていただく機会があり、そこで多くのアドバイスや学びを得ました。
身をもって指導されることで新たに得る学びは非常に大きいです。
また、これを機にコンテストへのお誘いや逆にコンテストの運営に携わらせてもらえるかもしれません。ありがたいことに、どちらもお話を頂いたことがあります。
データの分析結果から施策・解決策を提案し、その妥当性評価をして頂くのも良いと思います。
私は地方創生の研究をしていたのですが、実際に県の方に連絡し、妥当性の評価や県の実情等を教えていただきました。
こういう機会は滅多にないかもしれませんが、もし機会があればそれを逃さず、積極的に交流することが学びを大きく深めることにつながると思います！
コンペやコンテストにたくさん挑戦する
ある程度知識が得られたら、今度はその知識を試しましょう。
コンペやコンテストへの参加に制限はありません。参加できるだけ積極的に参加することが大事です。
コンペやコンテストに参加する意義は大きく分けて２つあります。
審査員から評価を頂ける
コンペやコンテストに出るからには、自分の研究にはそれなりの自信があるはず。しかし、殻にこもってばかりでは何も成長しません。
第3者の目に触れることで、今まで自分が気づかなかった視点、自分が推しだと思っていたのに実はそうでもなかった点など、多くの気づきを得られます。
審査員の方はその道のプロです。
鵜呑みにしろとは言いませんが、その方のアドバイスを元に自分のスキルを更にブラッシュアップできるはずです。
対面形式であれば、審査会の後に詳しく話をお聞きしても良いと思います。
私はそうすることで、大学教授や専門家の方との関わりを作らせていただき、コンテスト終了後もお世話になっています。
大学進学先の決め手も、その方がいらっしゃる大学だからというのが大きかったです。
他の人から学べる
大抵のコンペやコンテストでは、他の人の優秀作品を見ることができます。その作品を分析することで、更に学びを深められるのです。
こういう分析手法があるのか…
この考え方は面白い！
これはむしろこの方が良いのでは…?
など、様々な気づきを得られると思います。
実際、私はこうすることでデータサイエンスの学びを深めました。特に、高校生ながらも大学生・一般部門の作品を参考にしていました。
こうすることで、データサイエンスの可能性の高さにどんどん惹かれていき、今ではデータサイエンティストになることが夢になっています。
とにかく、他の人から学ぶことは重要です。
まとめ
最後までお読みいただき、本当にありがとうございました。いかがだったでしょうか？
高校生のうちに、ここまでデータサイエンスの基礎を築けたのはすごく大きかったなと思っています。
大学生になって、かなえたい目標も既に多くあるので、大学ではより一層データサイエンスの知識を深めたいと思います！
▽もしよろしければ意思表明を聞いてください！▽
「もくじ」を知ること
最後に、私は何事も「もくじ」を知ることが大事だと思っています。
何ができるかを知っていたら、いざというときにそれを活用できます。データサイエンスでは何ができるのか。どう活用できるのか。
そういう知識をこれからも増やしていきたいです！
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