データサイエンスの基本は統計学
データサイエンスの基本は統計学です。統計学の入門書を見ると、複雑な式が沢山並んでいるので、数学に拒否反応を持っている人は、それを見ただけで学ぶのを躊躇してしまいます。私自身も、社会人になって大分時間が経ち長い期間数学から離れていたので、今まで勉強するのを先送りしてきました。
しかしながら、入門書を一通り丹念に読んでいき勉強を進めていくと、実は、自分の手で計算しなくても、式の本質的な意味を理解できれば、複雑な計算自体は、ツールやプログラミング言語の機能を使って行うことができるので、それほど大変ではありませんでした。
また、新しい概念が沢山出てきますが、一つ一つの概念は意外とシンプルなので、理解に苦しむというようなことはあまりありませんでした。もちろん、「統計の研究」という話ならば、全然話が違ってくると思いますが、道具として使うレベルであれば、それほど難しくはないという印象です。
インターネット上に公開されている実際のデータを使っての演習なども行ってみると、難易度自体はそれほどでもなく、むしろ、こういう時にはこの方法を使うとかいう、実践の知恵のようなものが沢山必要になってくると思われるので、この点がデータサイエンスの難しい点であると思います。これは、初めは人に習った方がよいので、無理して独学ということで時間を無駄にしない方がよいと思います。
データサイエンスの活用は基本スキルの一つとなる
これからの世の中では、AIが加速度的に普及するので、AIを活用するスキルは、非常に重要なものとなってきます。その基本として、統計学の基本的な理解は必須のものです。今、勉強し始めているのは、ヘイズ統計学と言われる伝統的な統計学とは異なる統計学で、これがマイクロソフトやGoogleのような巨大IT企業の躍進の秘密であるようなのですが、これも非常に面白い分野です。
まだ、勉強し始めたばかりなので、頭の中に克明な概念が刻まれている訳ではありませんが、新しいデータを入手する度に物事が実現する確率が新しく更新されていくという、新しい概念を持っているもののようです。
かなりアバウトな部分を持っているので、伝統的な研究の世界では、長らく放置されていたようなものだそうですが、ここにきて、それが大きく世の中を変えるようなものになっています。
今後、データサイエンスやAIを学んで活用することが出来ないと、世の中の大きな波には乗ることが出来なくなってきます。日本の中では、東京には、データサイエンス関連企業が大分増えてきている印象ですが、データサイエンスの活用をする文系人材の教育・支援を主とする企業は殆どないので、そこに何かしらの形で参加していくことで、これからの人生をチャレンジングなものとし、社会への貢献を行っていきたいと思います。
ビジネスの本質は、社会貢献を基礎とする製品やサービスの供給だと思いますので、長期的に社会へ貢献する目的を掲げて進んでいくべきものだと理解しています。
その為に必要なのが、実際の企業で使われている実データを使ったデータ分析とAIの構築経験ですので、そこは、まずは、研究という位置づけで無償で実施していきますので、ご興味がある方は、Twitterなどで、ご連絡頂ければと思います。
