テクノロジー

文系の非エンジニアが考えるPythonデータサイエンス

昨晩もPythonを使ったデータサイエンスの学習に2時間ほど費やしていました。

学習に対して自分の気持ちが乗ってくると、集中も出来てインプットととして、とても効率的になりますね。

今、データサイエンスの勉強は、少しやり直しを始めています。

先日も書きましたけど、やっぱり毎日の継続学習をしないと身につかないですね。

余談ですが、ふと疑問に思った事があります。

小学校から高校までの勉強って、色々な科目を1日の中で学ぶと思うのですが、あれって身につくんでしょうかね?

色んな科目があるからこそ、その日に学んだ事のインプットが薄れていったりしないんでしょうか?

確かに、一日中同じ科目をやるというのも集中力が持続しないとも考えられるので、どちらが良いかと聞かれたら答えようがないですが。

どうして今のような授業の仕方になっているのか、不思議に思ったりします。

データサイエンスはどのように活用されるのか?

さて、話をPythonとデータサイエンスの話に戻しましょう。

僕自身はまだ、データサイエンスというものをあまり理解していません。

実際にどのような分析業務があるのかとか、どのようなアウトプットが企業に求められるのかなど、あまりイメージが持てていないというのが正直なところです。

今勉強しているのは、Udemyのオンラインコースで実際にPythonを使ってグラフを表示させたり、平均値や中間値などを表示させるという基礎的なところをやっています。

Udemyに関しては、Udemyで始める機械学習とPythonおすすめ入門コースという記事で機械学習のコースの紹介をしていますので、ぜひ参考にしてください。

Udemyで始める機械学習とPythonおすすめ入門コースUdemyでPythonを用いた機械学習やデータサイエンスのおすすめコースをご紹介しています。入門者向けに学習のしやすかったコースをいくつかピックアップして各テーマごとでご紹介してます。Udemyで機械学習やデータサイエンスを学ぶ入門者に、参考になればと思います。...

恐らく、今日とか明日とか勉強していくともう少し実践的な内容になってくるかとも思います。

技術的な基礎の習得

また、そのコースの特徴なのかもしれませんが、どちらかというと今は統計学や実践的なビジネスでのデータサイエンスの活用というよりも、Pythonに慣れて、データ分析ができるベースのスキルを身につけさせようという意図も感じます。

プログラミングでいうと、実際にどんなシステムを作るかといった設計の話の前に、変数や関数、条件分岐などのプログラミングの基本的なアルゴリズムについて勉強しているという感じですかね。

学習を進めていると、どうしても序盤は基礎の基礎からスタートするのは当然だと思います。

一方で、素朴な疑問を持った時に、それを解消できるものや教科書が手元にないとモヤモヤしてしまいますね。

この辺りは全体の概要やビジネスでの利用シーンなど、少し調べてみるというのもアリかもしれないですね。

ビジネスで活かされるデータサイエンス

さて、データサイエンスがビジネスに活かされる時というのもここでざっくりとまとめておきます。

ITを使ったビジネス活動において、企業としてもたくさんのデータを取り扱うようになりました。

そして、何年かかけて集まってきたデータを活用して、新たなビジネス戦略や、顧客の傾向、顧客のニーズの変化など、データに基づいて分析したり施策の立案をしたり、仮説を立て、実行計画にまで落とし込むような事をしているようです。

こう書いてしまいますと、分析のスキルがこれまでに上乗せされた感が出てしまってそんなにスゴさを感じませんよね。

ただ、例えばECサイトのリコメンドエンジンなども、データサイエンスの領域から機械学習というところまでの分野が横断的に関わっているものだったりします。

このような事が可能になったのも、統計情報に基づいた予測を、システムとして構築しやすい環境になったからだと考えています。

未経験の文系でも太刀打ちできるか

ですが、まだまだこの分野は発展途上でもありますし、僕も数学はすごく苦手ですので、どこまで攻略できるか甚だ疑問ではありますが、とても興味深い分野だとは捉えています。

また、データサイエンスを行う上では、僕自身も課題ではありますが、ビジネス課題の理解というのも不可欠だと思っています。

数学や統計学が得意な人の傾向というのは僕はお会いした事がないのでわかりませんが、エンジニアとして働いている人の中で、ビジネス課題の理解ができる人というのは二極化してくるものだと考えています。

技術力で言えばエンジニアの方に敵うわけありませんが、ビジネス理解やコミュニケーションについてはまだアドバンテージがあるのではないかと…甘いかな??

いずれにせよ、僕のような営業畑の人間であったとしても、データサイエンスの知識と技術を持っておく事で、経営にコミットして事業に貢献できる人材へと変革できるのではないかと考えてます。

サービス企画やマーケティングスキルも併せ持つ

先ほど、データサイエンスは分析や仮説、施策の立案と実行といった事を書かせていただきました。

これらは、当然マーケティングの領域からも考えられるべきことであると思っています。

そして、ビジネス課題を市場に対してアプローチをかけるわけなので、マーケティングということも必要不可欠なのだと考えてます。

そして、それらを掛け合わせた企画力。

思考が深くありながらも、頭が柔らかくないといけませんね。

どんどん書いていて落ち込んできましたwww

今日はこの辺で。

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