加速する情報化社会において、近年、重要な要素として注目されているのが、データサイエンスです。データサイエンスは将来さまざまな分野において重宝されると予想されているため、この概念を把握していれば将来あらゆる仕事において活用できるでしょう。
多大なニーズが期待できるデータサイエンスを、学生のうちに習得したいと考えている人も少なくないでしょう。では、データサイエンスは、専門性の高い勉強ができる大学で学ぶことは可能なのでしょうか。
今回は、データサイエンスと大学の関係、おすすめ参考書について解説していきましょう。最後に日本経済大学のデータサイエンスを扱うプログラムについての紹介もしているので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンスとは？学ぶメリットとは？
「データサイエンスって名前はよく聞くけど、具体的にどんなことなのか、まだいまいち把握できない」
そんな疑問を持っている人も少なくないかもしれません。では、データサイエンスの定義、それを導入することのメリットとは、具体的にどういったものなのでしょうか。次より説明しましょう。
データサイエンスの定義
データサイエンスとは、膨大な情報、通称・ビッグデータを効率的に活用するための手段・学問です。インターネットおよびスマホの普及により、あらゆる情報が発信・拡散される時代になりました。
情報をすぐに発信・受信できる環境は、日々の生活を豊か・便利にしてくれますが、あまりにも膨大な情報が行き交うために、データの管理や整理、必要な情報とそうでない情報の選択が困難になるという弊害もあります。
また、嘘や憶測の情報も安易に発信・拡散されることも少なくなく、それがトラブルの原因になることもあるでしょう。
このように利点も欠点もある情報化社会ですが、その情報の収集・管理が可能なコンピュータおよび、プログラミング、そしてそれを操作・運用できる知識とスキルを持った人材がいれば、ビッグデータを効率的に活用して、経済・ビジネスに応用が可能となります。
そのような世界中に溢れる情報を円滑に活用・分析する方法の名称が、データサイエンスです。そして、それを使いこなせる知識・スキルがある人のことは、データサイエンティストと呼ばれています。
データサイエンスのメリット
データサイエンスを導入・厚葉した場合のメリットは、以下の点が挙げられます。
コストパフォーマンス・効率化の実現
データサイエンスを導入することによって生じつメリットは、問題点の発見によるコスト削減・効率化です。ビッグデータをもとに過去の事例や問題点、高評価の部分などを並列化して整理することができ、それをもとにした分析もできます。
それにより、無駄を省いた効率的な業務方法を見つけることが可能です。そしてそれにより無駄な経費の発生を極力抑えたコスト削減も実現します。
コンサルティング・マーケティングにも多大な影響力
会社がデータサイエンスを導入した場合、業務そのものだけでなく、市場調査やニーズを読み解く際の力にもなってくれます。
ビッグデータの収集・整理・分析を行えば、過去の膨大なデータをもとに、どのような将来どのようなニーズが訪れるかを予想することも可能です。ビジネスにおいてはその場の発想力・瞬発力も大事ですが、データサイエンスを導入すれば、確固たるデータをもとに論理的な経営戦略を立てられます。
あらゆるビジネスに対応可能
データサイエンスおよびデータサイエンスは、あらゆる分野に対応できます。データサイエンスが誕生する以前から情報収入・マーケティングという業務がありましたが、データサイエンスでは精度の高い情報収集・管理・分析を行うことが可能です。
情報収集および分析という業務は、あらゆる業界で多大なニーズがあるため、将来的にも需要が絶えないといえるでしょう。
データサイエンスは大学で学べる？
データサイエンスは比較的新しい概念であるため、多大なニーズがありながらも慢性的な人材不足というのが現状です。
そのため、大学に進学した際はデータサイエンスに関する学習をしたいと検討している人もいると思います。しかし「データサイエンスって新しい学問だから、大学で扱ってるの？」と疑問に思う人もいるでしょう。
結論から言えば、大学でデータサイエンスを学ことは、可能です。ただし、すべての大学がデータサイエンスを取り扱っているわけではありません。
では、データサイエンスと大学の関わり方はどのような種類があるのか、次より説明しましょう。
データサイエンスに特化した学部・学科がある
データサイエンスという新しい分野の学問でありながらも、一部の大学では、データサイエンスそのものを名称に冠した学部・学科があります。
データサイエンスについて専門性のある学習をしたいというニーズへの対応、将来的に大きな存在になるデータサイエンスに備えての大学側の対応により、学部・学科を用意している大学は、決して珍しくありません。
データサイエンスは分類すると理系になりますが、各大学が用意しているデータサイエンスの学部・学科は、理系文系にとらわれずに、総合的な知識を学べる場として機能しているのが特徴です。
名称は、データサイエンス学部・データサイエンス学科という名称がよく見られます。大学の中には、データサイエンス研究科、または理工学部・情報科学部の中にビジネスデータサイエンス学科・データサイエンス学科を用意している大学もあるのが特徴です。
データサイエンスが学習内容に含まれている
データサイエンスそのものの学部・学科は存在しませんが、学部・学科の学習内容の中にデータサイエンスが含まれている大学もあります。
- 情報システム工学科
- システム情報コース
- 応用数学科
- 自然情報学科
- 講義プログラムが用意されている
このような名称の学科では、データサイエンスにとって必須であるコンピュータやAI、数理科学などの学習・研究を行っています。専門性が高く、なおかつ総合的な知識が学べるため、データサイエンスについて深く追求したい人にとっては、多大な成果を挙げられるでしょう。
講義プログラムが用意されている
特別にデータサイエンスの学部・学科がないながらも、全生徒が受講できるデータサイエンス講義プログラムを用意している大学もあります。
講義プログラムは、データサイエンスと無縁と思われている文系の学部・学科に在籍している生徒も受講可能です。データサイエンスは理数系の知識・スキルだけでなく、マーケティングや経営・経済学などあらゆる知識が役に立ちます。
他の分野で学習・研究をやりつつ、講義プログラムで別の学習を行うことで、総合的な知識を身に付けてもらうというのが、大学の狙いです。
データサイエンス学習のためのおすすめ参考書5選
データサイエンスは、実際に大学などの専門性の高い場所で学ぶことも大事ですが、参考書を読み込むのもおすすめです。データサイエンスに関するある程度の知識を頭に入れておけば、その後の学習・研究もスムーズに進められます。
しかしデータサイエンスに関する書籍・参考書は多数出版されているため、何を購入していいのか迷っている人もいるでしょう。そのような人のために、データサイエンス学習に役立つおすすめ参考書を5冊、以下より紹介しましょう。
1.「Kaggleで勝つデータ分析の技術」
データサイエンスに関する書籍の中でもトップクラスの知名度なのが、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」です。kaggleとは、世界規模のデータ分析コンペの名称で、Kaggleで好成績を残すための秘訣が、この書籍には詰まっています。
モデリング・データ前処理・特徴量の作成など、データサイエンスに必要なスキルに関する情報が網羅されているのが特徴です。
2.「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」
データの誤差、バイアス・データ分析や解釈、活用など、データ分析に関する情報・注意点が網羅されているのが、「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」です。
初心者向けというより、データ分析の基礎を把握した日ちが次のステップアップを図る際に、強い味方となってくれます。熟練のデータサイエンティストも見落としがちな大事なポイントを押さえているため、知識・スキルの向上が実現する一冊です。
3.「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」
データサイエンスとは何か、という説明から具体的なスキルまでを丁寧に解説している書籍が、「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」です。
プログラミング・アルゴリズムから画像の解析まで、わかりやすく説明しているため、データサイエンスの全体像を掴むことができます。初心者向けの内容といえますが、中〜上級者にとっての復習本としても使えるのがポイントです。
4.「俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える」
「俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える」は、ストーリー形式でデータサイエンスについて解説している書籍です。
硬質な文体で説明されているデータサイエンス関連の本が多いため、もっとわかりやすく親しみやすい本があればいい、という思いで、この書籍は出版されました。ユーモアを交えたストーリー形式で進むので、初心者でも入っていきやすい内容です。
5.「文系のための データサイエンスがわかる本」
データサイエンスとは無縁と思われている文系の人材に向けて執筆されたのが、「文系のための データサイエンスがわかる本」です。
文系は、データサイエンティストとの交渉・取引において活躍できる人材のため、文系であってもデータサイエンス関連の業務は、大いに需要があります。そのような文系でなおかつデータサイエンスに興味のある人に向けた、文系向けの書籍がこの本です。
日本経済大学でデータサイエンスは学べる！
日本経済大学では、「数理・データサイエンス・AIリテラシープログラム」を実践して、全学生に修得することを推奨しています。
リテラシー・応用基礎と2つのレベルが用意されており、リテラシーレベルは全学科、応用基礎レベルは経営学科が対象です。応用基礎レベルは、プログラミング・データサイエンティスト演習・ビッグデータ分析・ディープラーニングが対象科目となっています。
このようなさまざまな科目すべてを修了すれば、プログラムを修得したことになり、就職・転職活動において、大きなアピールポイントになります。プログラムは、教務員員会など複数の機関が相互に連携してチェックを行うため、バックアップも万全です。
まとめ
この記事では、データサイエンスに関する以下のポイントを解説してきました。
- データサイエンスの定義
- データサイエンスのメリット
- データサイエンスと大学の関わり方
- データサイエンスを学ぶためのおすすめ参考書
- 日本経済大学とデータサイエンスの関わり方
データサイエンスは、大学では扱っていないでのは、と思っている人もいるでしょうが、データサイエンスのプログラム修得を推奨する大学は、日本経済大学を筆頭に多く存在します。
データサイエンスについて興味がある人は、大学で学ぶ前にデータサイエンスのメリットや市販されている参考書のタイプなどを覚えておきましょう。
今後ますます需要が増えると予想されているデータサイエンス関連の業務は、ぜひチェックしておくことをおすすめします。
「日本経済大学」では、留学生の就職活動の支援を目的とした、留学生対象の専門ゼミを開講しています。そこでは、ＢＪＴビジネス日本語能力テストの受験を推奨し、学習も行っています。
■日本経済大学（都築学園グループ / （学）都築育英学園）
都築学園グループは、「個性の伸展による人生練磨」を建学の精神とし1956年に設立。2018年に開学50周年を迎えた日本経済大学は経済・経営の実学に特化した2学部6学科17の専門コースを持つ日本有数の留学生を抱える国際色豊かな大学です。