データサイエンティストにプログラミングスキルが求められる理由と、その効率的な習得方法を解説データサイエンティストに求められるプログラミングスキルと学習方法

データサイエンティストの主な業務は、統計学や機械学習を用いた分析です。そのため、求人によってはプログラミングスキルが必須となっていることもあります。特に、「R」や「Python」のスキルが重視される傾向があることから、この2つを中心にプログラミングスキルを磨いておくことが、自身の市場価値を高める上で役立つでしょう。この記事では、データサイエンティストの仕事とプログラミングの関係、スキルとして求められるプログラミング言語、その勉強方法などを解説します。

1. データサイエンティストにプログラミングスキルが必要な理由

はじめに、データサイエンティストにプログラミングスキルが必要な理由を解説します。一般的にデータサイエンティストは、以下のような仕事を行います。

経営課題の把握と戦略立案

・「課題の洗い出しと優先順位付け」や「達成目標の明確化」、「仮説立案」など

データ取得・収集環境の構築と分析

・仮説の立証に必要なデータの収集と加工、分析
・データ収集に必要な環境づくり
・分析に必要なモデルの構築

仮説検証

・分析結果をもとに、仮説を検証しながらビジネス課題の原因を見つけ出す

提言

・膨大なデータの中から、分析に活用するデータ項目を見やすく整理し、KPI(重要指標)として設定する
 
この中で、「データ取得・収集環境の構築と分析」においては、プログラミング言語を用いた作業が必要です。データサイエンティストの仕事は、プログラミングだけではないものの、期待される役割・アウトプットを達成する手段としてプログラミングが必要となるのです。

2. データサイエンティストが身につけるべきプログラミング言語

次に、データサイエンティストが実際に身に着けるべきプログラミング言語について解説します。データサイエンティストの世界では、「R」「Python」への需要が高いと言われています。これは、「統計専門の言語やツールから、オープンソース系言語への移行が進んだこと」の結果といえるでしょう。実際に、米国の調査(※)では、データサイエンティストが使用する言語としてRとPythonが圧倒的なシェアを占めています。
そこで、この2つの言語の特徴を簡単に整理しておきましょう。

R言語

・厳密にはプログラミング言語だけではなく、開発実行環境全体を指す
・学術、研究向けの統計解析言語として開発されており、データ分析・解析では特に優秀と言われている
・昨今は機械学習向けの拡張機能が増え、より利便性が高くなっている
・データの可視化やグラフ作成ではPythonを上回る性能を持つと言われている
・日本語でのリソースが少ないため、使いこなすには一定以上の英語力が求められる

Python

・機械学習やAI開発などで多用されている言語
・シンプルで可読性が高い構造、ライブラリが豊富
・可読性の高さから、プログラミング初学者でも習得しやすいと言われている

R言語は「専門性が高く高性能な言語」、Pythonは「初心者向きで可読性が高い言語」、ということもできます。どちらを習得するべきかは、ケースバイケースです。しかし、プログラミング未経験者がこの2つを同時に身につけるのは至難の業といえます。そのため、まずはシンプルで読みやすいPythonを学習してからR言語を学ぶ、という方法がおすすめです。

※参考:TechRepublic Japan「データサイエンティストに求められる「Python」--需要で「R」上回る」(2019年1月10日)

3.「R言語」「Python」を習得するための勉強方法

ここでは、R言語やPythonを学ぶ方法について紹介します。どちらもオープンソースであり、インストールや開発環境の構築は無料で行えます。完全に独学であれば、学習費用はほとんど必要ないでしょう。ただし、プログラミング言語を独学のみで習得するには、システム開発に関する一定以上の経験や知識が必要です。そのため、独学以外の方法も準備しておくことをおすすめします。

独学(MOOCの活用)

独学の場合は、Web上のオンライン講座を活用するのがおすすめです。近年「MOOC(Massive Open Online Course=大規模公開オンライン講座)」が増えており、世界中のあらゆる場所や地域から高品質な講義を受講できるようになっています。英語の使用に抵抗がないのであれば、下記のようなコミュニティへの参加がおすすめです。

edx
米国発の無料オンライン講座であり、ハーバード大学が母体となっています。また、MIT、東大などが参加していることでも知られています。ほとんどのコースは無料ですが、一部有料のコースが設けられており、数千円で受講可能です

coursera
スタンフォード大学が創立し、イエール大学や東京大学といった世界の名門大学をはじめ、GoogleやIBMのようなグローバル企業がプロデュースしているMOOCです。機械学習やPythonの講座が充実しており、日本での知名度も徐々に上がっています。

プログラミングスクールの活用

プログラミングスクールは、MOOCよりも手厚いサポートやオフラインでのスクーリング、就職・転職サポートが魅力です。「現場で使える知識・スキル」の習得を目的としてカリキュラムが組まれており、講師(メンター)によるサポートが受けられます。モチベーションの低下を防ぎつつ、スキルや知識を身に付けられる学習方法です。

データミックス(オフライン)
未経験者を対象として「データサイエンティスト準備ステップ」「データサイエンティスト育成コース」を用意しています。「データサイエンティスト準備ステップ」では、PythonやSQL、統計学、仮説検証の入門的な知識を学べます。

一方、データサイエンティスト育成コースは、「Pythonによる機械学習」「R言語による統計学」「ディープラーニング」「自然言語処理」などを、半年間で学べるコースです。最終的には、即戦力となる知識・スキル水準を目指します。

Udemy(オンライン)
オンラインで動画を見ながら学べる環境が魅力のサービスです。特に「プログラミング言語 Python 3 入門」は、6時間でPythonの基礎的な知識を習得できる人気講座となっています。また、職種別のデータサイエンティスト養成講座を開講しており、現職(マーケター、事業企画、コンサルタント、SE、PGなど)の仕事内容に応じて、弱点を補強できる点も見逃せません。

4. 「R言語」「Python」以外で習得すべきスキルと知識

最後に、データサイエンティストとしての将来を見据え、R言語やPython以外で身に着けておくべきスキルについて解説します。

機械学習ソリューションを扱うスキル

機械学習自体がソリューションとして提供されはじめており、プログラミング自体が不要になる可能性が指摘されています。そのため、機械学習ソリューションを扱うスキルが今後重要になってくるでしょう。ソリューションとしては、Microsoft社のAzure MLや、Google社のauto MLが有名です。

統計モデルと機械学習モデルに関する知識

データサイエンティストは、統計モデルや機械学習モデルを活用して最適な分析環境を構築します。要件によってどのモデルを利用するか選択しなければならないため、統計モデルと機械学習モデルに関する知識も必要となるでしょう。

5.まとめ

この記事では、データサイエンティストに必要なプログラミング言語について解説してきました。データサイエンティストを目指すなら、R言語かPythonのどちらかは習得しておくべきでしょう。この記事で紹介したようなMOOCやプログラミングスクールを活用しながら自己研鑽を積み、自身の付加価値向上に努めてみると良いでしょう。

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