でも専門用語が多くて、困った。これって、受講するには条件があるのかな？
このような悩みに、エンジニア採用担当を経験した現役エンジニアがお答えします。
かんたん結論
公式ページでデータサイエンスコースについて調べていると、「仮説検定」「scikit-numpy」などの専門用語がたくさん出てきます。その結果、「意味がまったくわからない！意味がわからないと受講できないの？」と思ってしまうかもしれませんが、心配ありません！
尚、データサイエンスコースは、受講条件がまったくないわけではありません。
たとえば、「Python3を理解していること」という条件があります。
というわけで、この記事では、「Python3を理解している」など、データサイエンスコースを受講するための条件を中心に解説します。
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データサイエンスコースの受講条件は？
テックアカデミーのデータサイエンスコースの公式ページには、以下のように書かれています。
データサイエンスコースの受講条件
- Python3について理解している
- 必要なメンタリング回数をこなすことが出来る
- 期間内に必要な学習時間を確保出来る
- MacかWindowsのPCを持っている
- Macの場合：OS 11.0 以上
- Google Chrome を利用できる
- PCの基本的な操作が問題なくできる
- ビデオチャットが可能な通信環境
引用：テックアカデミー・データサイエンスコースより
この中で、いまいちわかりづらいと思われる以下の条件について補足します。
- 「Python3について理解している」とは、どんな状態？
- 「PCの基本的な操作が問題なくできる」とは？
「Python3について理解している」とは、どんな状態？
たしかに疑問に持つと思います。
筆者の考えですが、プログラミング言語Pythonを使ってプログラミングをしたことがあり、Pythonの基本的な構文やルールを理解している状態だと考えます。
Pythonを一度も使ったことが無い方は、Pythonの初心者向けの「Pythonコース」と「データサイエンスコース」がセットになった、「Python+データサイエンスセット」があるので、そちらの受講も検討してみてください。「Pythonコース」「データサイエンスコース」を単体で学ぶよりも安くなりますよ。
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「PCの基本的な操作が問題なくできる」とは？
「PCの基本的な操作が問題なくできる」をざっくり言うと、以下のような感じになります。
- オペレーティングシステム(OS)のWindows、macOSを起動できる。
- OS起動したら、デスクトップの操作、ファイルやフォルダの作成、移動、削除ができる。
- ブラウザーやメールのやり取りができる。
- インターネットを使用できる(PCでこのページを見ることができていれば問題なし！)。
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統計学や数学の知識は必要？
データサイエンスコースでは、「数学・統計学」を基礎から学びます。
その結果、「数学・統計学」の前提知識は無くても大丈夫です。
受講開始時は、学習を少しでも楽に進めるという意味では、中学～高校当たりの数学の知識があれば良いです。
なぜなら、実際の業務でも、中学～高校当たりの数学の知識があれば、業務を遂行できます。
わからないところが出てきたら、ネットの記事、動画、詳しい人に聞くなどして、業務遂行に必要な「数学・統計学」の知識を得ることができています。そのことからも、「データサイエンス」コースを受講する上では、中学～高校当たりの数学の知識があれば良いです。
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データサイエンスコースではどんなことを学ぶの？【用語解説あり】
テックアカデミーの公式サイト、および、データサイエンス関連で調べごとをしているとわからない用語がたくさん出てきます。この章では、データサイエンスコースではどんなことを学ぶのか、どのようなスキルが身につくのか解説します。
データサイエンスコースで学ぶ内容
データサイエンスコースで学ぶ内容は以下のとおりです。
- Python
- Pandas
- scikit-learn
- NumPy
それらの技術を使って以下のものと作ります。
- 区間推定、仮説検定による母集団の検証
- 乱数データを用いて古典的統計解析手法を習得します。
- 区間推定、仮説検定はデータ分析系の業務、WEBシステムのユーザ分析するときに、よく使われるものなので是非習得しておきたい知識です(筆者の体験談)。
- 住宅価格の予測
- 統計モデリングの基礎を習得
- 具体的には、住宅の広さ、立地条件、築年数などの特徴(専門的には特徴量という)から価格を予測する
- サッカーの勝敗予測
- ポアソン回帰により一般化線形モデルの基礎を習得する
これらのスキルを学ぶことによって、データーサイエンティストのスタート地点に着くことができます。
次の章では、用語について解説します。
いずれにおいても、実務でよく使われる技術です。
テックアカデミーのデータサイエンスコースで学ぶ技術は、全く無駄が無いカリキュラムになっています。
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そもそも「データサイエンティスト」とはなに？
わかるようでわからないのが、「データサイエンス」「データサイエンスティスト」だと思います。
筆者もつい最近まで、ちゃんと理解していませんでした。
データサイエンスとは、コンピューターを使ってたくさんのデータを調べて、その中から役立つ情報を見つけることです。
たとえば、スマートフォンやウェブサイトの利用データ、気象データ、または買い物のデータなど、様々な場所からたくさんの情報を収集します。
データサイエンスでは、このデータを分析して、パターンや関係性を見つけ出します。例えば、買い物のデータを分析すると、特定の商品が特定の季節によく売れることがわかるかもしれません。これにより、お店が在庫を管理したり、お客さんに特別なオファーを提供したりすることができます。
以上のことから、簡単に言うと、データサイエンスは、コンピューターを使ってたくさんのデータを調べて、役立つ情報を見つけ出す方法です。
データサイエンスを専門に行う人のことを「データサイエンスティスト」と言います。
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用語の説明
scikit-learn
scikit-learnは「サイキット・ラーン」と読みます。
機械学習でよく使われるライブラリーです。
Pythonを使って(ライブラリーなしで)機械学習の処理を書こうとすると、大学レベルの数学が必要になったり、膨大な量のコードを書くことになります。
scikit-learnは、数学の知識がなくても数十行ほどで機械学習の処理をかけてしまう優れものです。
Pandas
「パンダス」と読みます
エクセルのようにデータを扱うことができます。
エクセルだと、以下のようなことが簡単にできます。
・条件(数字が1以上などの条件)を指定してデータを表示させる
・データを並べ替える(ソート機能)
Pandasは、そのようなデータの処理が得意です。
Pandasもデータサイエンス(機械学習)ではよく使われます。
NumPy
「ナンパイ/ナムパイ」と読みます。
NumPyは、数値計算を簡単に行うためのライブラリーです。
たとえば、統計学で使われる面倒な計算を楽にしてくれます。
実務でも必ずと言って良いほど使われるので、この機会に学んでしまいましょう。
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まとめ：データサイエンスコースは、こんな人におすすめ！
今回は、以下の部分で解説しました。
- データサイエンスコースの受講条件
- データサイエンスコースに関する用語説明
データサイエンスコースは以下の人にオススメです。
データサイエンスコースがオススメな人
- 将来、データサイエンティストとして転職したい
- 今の仕事で数学や統計学を使ってデータ分析の業務をすることになった
- データサイエンスに必要な知識を必要最低限の時間で効率的に学びたい
テックアカデミーでは、現役のメンターが、あなたの学習を全力サポートしてくれます。
週2回の個別のメンタリングが挫折防止につながっているのです！
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