計算はツールで出来るので本質を掴む勉強をすべし
データサイエンスの勉強をはじめて最初に思ったのは、複雑な計算内容にとらわれるのではなく、計算でやろうとしていることの本質を掴むことが大切だということです。
実際のデータを使って分析を行う場合の複雑な計算は、ほぼ自動的にツール(含：プログラミング)で自動的に行ってくれるので、計算結果の意味を理解し、それをデータの持ち主に分かりやすく説明できるようになることが一番重要だということです。
もちろん、勉強の過程で手を動かして基本的な計算を実施することは、本質を理解する上で重要なので実施していくべきですが、学生時代の試験勉強ではないので、複雑な公式を暗記していくことが重要なのではないです。
統計学の基礎とそれを実現するプログラミングのポイントを理解できれば、それ程多量の時間は必要ないのではないかと、現時点では思っています。
つまり、専門性の高い独立した領域ということではなく、複数の領域の中間的な立場の領域なので、一定のキャリアを積んだ人の方がとっつきやすく、活かしていける領域なのだと思います。
テクニカルな点以外が重要なデータサイエンス
逆にいうと、データサイエンスを大学で学んで卒業しても、すぐに即戦力として通用するかというと、テクニカルな部分の担当であればよいと思いますが、それを実際の企業へ自分一人で適用するレベルには到達しないということのような気がしています。
もちろん、IT業界はプロジェクト形式で仕事が進んでいくので、そのプロジェクトメンバーとして、テクニカルな部分の担当としては十分担当出来るようにはなると思います。その経験を積みながら、お客様の業務について深く勉強し、データサイエンス・AIの力を活用して業務の改善を出来る所まで経験していくのがよいと思います。
現時点では、世の中的には、ブームになってきているような印象を持つとは思いますが、一部の大手企業が導入し始めている状況ではあると思いますので、本格化していくのは、まだまだこれからだと思います。
このような初期の段階では、ハイスキルな人材でなくとも十分に戦力になるので、スキル不足でもチャンスが欲しい人は積極的に飛び込んでいって、成熟化していく世の中の状況の少し先を走ることができれば、面白いチャレンジになるのではないかと思います。
これから激変していく世の中の中で、一定の役割を果たしながら、その中心的な場面で変化を見ることが出来る面白い仕事になるだと思います。
他の人の支援といような仕事や活動にも、一定の意味はあると思いますが、あくまで当事者として活動をしていきたいタイプの人にとっては、非常に面白い人生になる可能性があると思います。
