「データサイエンスを勉強したいんだけど、テックアカデミーで学ぶことはできるのかな？プログラミングを全くやったことない初心者でも大丈夫だろうか？データサイエンスを勉強する手順を現役エンジニアの人に教えて欲しい。」
この記事ではそういった悩みを解決します。
この記事でわかること
- テックアカデミー「データサイエンスコース」で学べる内容
- テックアカデミーのデータサイエンスコースは初心者には不要【現役エンジニアが解説】
- 初心者がデータサイエンスを学ぶ手順【まずはPythonから】
記事の信頼性
私はエンジニア歴８年ほど。データ分析を用いてAIを作成して製品搭載した経験があります。機械学習を使った製品を開発した経験があります。現役エンジニアの視点から会社で求められるスキルや知識を知っているので、エンジニアを目指すためにどのプログラミングスクールを選んで学べば良いかが分かります。
最近よく聞く「データサイエンス」という言葉に興味が湧き、テックアカデミー（TechAcademy）
のデータサイエンスコースを受けてみようかな悩んでいるあなた。
現状を不満に感じ、エンジニア転職したりフリーランスとして在宅ワークや自由な働き方を手に入れたいと考えているのではないでしょうか？
理想の生活を目指して新しい一歩を踏み出そうとしているあなたは素晴らしいですね。
ですが、初心者がいきなりデータサイエンスコースを受講して本当にスキルが身につくのか、あなたの目指している生活を手にすることができるのか、事前に確認しておきたいですよね。
コースの内容を正確に把握しないと、せっかくお金を払って受講したのに、あなたの思っていた内容とは違っていて、時間もお金も無駄にしてしまうことに…
そこで本記事では、データサイエンスを勉強したいあなた向けに、テックアカデミーのデータサイエンスコースの内容と、受講することに本当に価値があるのか、現役エンジニアの目線で徹底解説します。
この記事を読むことでデータサイエンスを身につけて理想の生活を手にする第１歩を踏み出すことができますよ。
先に結論をお伝えすると
「 テックアカデミーのデータサイエンスコースは初心者には不要」
です。
理由を解説していきますね。
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テックアカデミー「データサイエンスコース」で学べる内容
テックアカデミーのデータサイエンスコースは、Pythonを使って様々なモデルを構築し、データ分析を行います。
データ分析で必要となる統計学の基礎や、Pythonで実際にデータ分析する方法まで習得することができます。
データサイエンスコースで具体的に学べるスキルは以下の通り。
データサイエンスコースで学べるスキル
- Pythonの理解とコーディングスキル
- Pandasを使ったデータの集計や分析
- NumPyを使った効率的な数値計算
- scikit-learnを使った回帰分析やクラスタリング
データ分析の分野ではPythonが主に使われるので、Python関連のライブラリの使い方が身につくイメージですね。
特にデータ分析ではPandasが使われるので、データサイエンスコースでPandasが学べるのは高評価です。
データサイエンスコースでできるようになること
データサイエンスコースでは統計学の基礎・データ分析の手法を習得し、Pythonのライブラリを使って実装を行います。
世の中にある実際のデータを使ってデータ分析を行う実践的な課題が組み込まれているので、開発現場でも活用できるスキルが身につきます。
具体的には以下のようなことができるようになります。
データサイエンスコースでできるようになること
- 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（t検定）
- 住宅価格の予測：統計モデリングの基礎を習得
- 化学合成実験のデータを分散分析：条件により差があるか否かを検定（一元、二元）
- 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
学習レベルは概要を掴む程度
大学で数学や統計学を学んでいない人だとあまり聞き慣れない言葉が多くて難しそうに感じるかもしれませんね。
データサイエンスコースのカリキュラムのレベルは広く浅くと言った感じで、統計学と機械学習の概要を掴むことを主目的としたカリキュラムになっています。
実際、データサイエンスコースを担当する現役エンジニアのメンターに話を伺ったところ、統計学の理解としては、このカリキュラムだけでは不十分とのことでした。
なので、学習レベルとしてはデータサイエンスを勉強するきっかけを掴むレベルの内容で、実践で使えるようになるにはコース受講後にさらなら学習していく必要があります。
AIコースとの違いは？
データサイエンスコースとAIコースは、似ているけど、どこか違う。
具体的な違いは以下の通り。
| AIコース | データサイエンスコース | |
| プログラミングスキル Python | ○ | ○ |
| 機械学習 教師あり学習 scikit-learn | ○ | ○ |
| ディープラーニング Keras / TensorFlow | ○ | × |
| 評価分析・クラスタリング | ○ | × |
| 数学・統計学 確率・推定・検定 | × | ○ |
| 統計モデルの構築 モデルの最適化 | × | ○ |
AIコースとデータサイエンスコースどちらもPythonを使ったプログラミングスキルと、scikit-learnを使った機械学習の知識が身につきます。
AIコースではディープラーニングを使ってAIの学習モデルを作りますが、データサイエンスコースでは過去のデータから確率を推定する統計モデルを作る、といった違いがあります。
テックアカデミーのデータサイエンスコースは初心者には不要【現役エンジニアが解説】
実際にデータ分析を行う現役エンジニアの目線で解説すると、これからプログラミング勉強を始めようと考えている初心者の方にはテックアカデミーのデータサイエンスコースは不要です。
理由は以下の通り。
データサイエンスコースは初心者には不要
- Pythonができることが前提
- データサイエンスには高度な「数学」の知識が必要
詳しく解説しますね。
Pythonができることが前提
データ分析を行うにはPythonのプログラミングスキルが必須です。
ですので、データサイエンスコースはPythonがある程度できる人じゃないと、プログラミングとは何かを理解しつつ、さらに難しいデータサイエンスも理解する必要があるのでかなりつらい。
Pythonを使って分析をすることはあくまで手段であり、目的ではありません。プログラミングが…なんてレベルでつまづいていたら、データサイエンスなんて学べたものではないですよね。
データサイエンスコースを受講する前にPythonを学習しておいた方が良いです。
データサイエンスには高度な「数学」の知識が必要
データ分析を行うにはプログラミングの知識よりも、高度な数学の知識が要求されます。
理系の人が大学の数学で学ぶ統計学や線形代数学といった分野ですね。
データサイエンスの本質は、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとすることです。
データを分析することはもちろんのこと、商品としてどんな価値を生み出せるかを考案するため、世の中の事象に対する幅広い視点が求められます。
プログラミングだけできれば良い！なんてことはなくて、高度な数学の知識も求められるのがデータサイエンスの分野です。
初心者がデータサイエンスを学ぶ手順【まずはPythonから】
「初心者はデータサイエンスコースから受けるべきじゃないとしたら、どのコースから受けたらいいの…？」
繰り返しになりますが、データサイエンスを勉強したい初心者の人は、まずはPythonの基礎から学びましょう。
学習する順番は以下のイメージです。
- Pythonの基礎を学ぶ
- 数学・統計学の基礎を学ぶ
- データサイエンスを学ぶ
「いきなりデータサイエンスを学ぶんだ！」と意気込むと高確率で挫折するので、まずはPythonを手始めにプログラミングの楽しさを理解して、徐々にステップアップしていくのが良いかなと。
じゃあ具体的にどうやって勉強をしたら良いかと言うと、以下の手順。
- テックアカデミーの無料体験でプログラミングの基礎を学ぶ
- PythonコースでPythonの全般スキルを取得する
- 統計学やデータサイエンスを勉強する方法を模索する
３つめは少し投げやりに聞こえるかもしれませんが、１つのプログラミング言語を学習できた人は2つめの学習や新しいスキルの獲得はびっくりするほど上達が早くなっていますよ。
なので、Pythonが習得できた頃にはこの文の意味が分かるかなと。
すでにPythonを学習済みの方
データサイエンスをどう勉強したら良いかについて少しアドバイス。
テックアカデミーでPythonコースを理解できた人や、Pythonをすでに習得している人は、以下の本を使ってデータサイエンスの勉強を始めてみましょう。
一応、プログラミング初心者でも学べるようになっているので、Python学習と並行して読むのもOKです。
統計学の基礎を学びながらPythonのライブラリであるSciPyの使い方に慣れることができます。
検定や統計モデルの概念を分かり易く書いてあるので、初心者でも勉強しやすいです。
内容は記述統計学に始まり、推測統計学や検定、正規線形モデル、一般化線形モデル、機械学習基礎（Ridge回帰、Lasso回帰、ニューラルネットワーク）が含まれます。
また、深くデータサイエンスを勉強するなら「Udemy」を使うとすごくタメになります。
UdemyはデータサイエンスやAIの基礎スキルから最先端まで取り入れた学習コースがあるので、実践スキルを身につけたい人にはおすすめです。
例えば、以下のような講座を学んでみると勉強になりますよ。
ただし、初心者がいきなり学ぶのはハードルが高いので、あくまでもUdemyは中級者以上向けです。
初心者はまずはプログラミング言語を１つ習得することに専念しましょう。
短期間で学ぶならPython+データサイエンスのセットコースもアリ。しかし…
もし短期間でデータサイエンスを学びたいのであればPython+データサイエンスセットも選択肢としてはアリです。
テックアカデミーには複数コースを同時に申し込むと単体で受講するよりもお得なセットコースがあります。
初心者がデータサイエンスコースから始めると厳しいので、Pythonコース→データサイエンスコースで受けられるPython+データサイエンスとのセットコースは良い選択肢かと。
ただ、現役エンジニアの私の経験からするとセットコースはおすすめしていません。
なぜなら、あなたがエンジニアとして成功したいのであれば、プログラミングスクールで全て教わるのではなく、自分で新しい知識を取得していけるエンジニアを目指すべきだから。
※詳しくは「テックアカデミーのセットコースは受ける必要がない３つの理由【お金の無駄】」の記事で解説しています。
さいごに：まずはテックアカデミーでプログラミングを無料体験しよう
本記事ではテックアカデミーのデータサイエンスコースで悩んでいるあなた向けに、現役エンジニアの目線から、データサイエンスコースの内容について徹底解説しました。
本記事の内容をまとめると、
この記事でわかること
- テックアカデミー「データサイエンスコース」で学べる内容
- テックアカデミーのデータサイエンスコースは初心者には不要【現役エンジニアが解説】
- 初心者がデータサイエンスを学ぶ手順【まずはPythonから】
でした。
さいごに、テックアカデミーではプログラミングの無料体験を行っています。
無料体験で解決できること
- 「プログラミング未経験の自分でも学習についていけるだろうか...？」
- 「メンターのサポートは自分が求めているものなのだろうか...？」
- 「働きながらでも諦めずに最後まで受講できるのだろうか...？」
そういった受講前の不安は無料体験を受けることで解消できますよ。
無料なのでリスクはゼロ、受けなきゃ損ですよね。
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