こんにちは、データサイエンスに興味があるけど、数学が苦手で挑戦できないと思っているあなた。

この記事を読んでいるということは、データサイエンスに数学はどのくらい必要なのか、数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶことはできるのか、という疑問を持っているのではないでしょうか？

データサイエンスというと、難しい数式や複雑なアルゴリズムを使ってデータを分析するイメージがありますよね。確かに、データサイエンスにはある程度の数学的な知識やスキルが必要です。

しかし、それは高度な数学をマスターする必要があるということではありません。実は、基本的な数学の知識や感覚さえあれば、データサイエンスを始めることは十分可能なのです。 この記事では、データサイエンスに必要な数学のレベルや分野、そして数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶためのコツや勉強法を紹介します。この記事を読めば、あなたもデータサイエンスに挑戦する自信が持てるようになるでしょう。

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データサイエンスに必要な数学のレベル

まず、データサイエンスに必要な数学のレベルについて説明します。データサイエンティストという職種は、様々な業界や分野で活躍しています。そのため、必要とされる数学のレベルも業務内容や目的によって異なります。しかし、一般的に言えば、以下のようなレベルの数学があれば大丈夫です。

基礎的な数字への感度・勘所

データサイエンティストは、ビジネスや社会における問題や課題を解決するために、様々な種類や規模のデータを扱います。そのため、数字の意味や妥当性を判断したり、数字の規模感や比較をしたりすることができる必要があります。例えば、「100万人」と「1億人」の違いを理解したり、「10%増加」と「2倍増加」の違いを理解したりすることです。これらは高校レベル以下の数学で十分です。

確率・統計

データサイエンティストは、確率・統計の知識を使って、データからパターンや傾向を見つけたり、仮説を検証したり、予測や推論を行ったりします。確率・統計は、データ分析の基本的なツールであり、必須の知識です。しかし、それほど高度な確率・統計ではありません。例えば、「平均値」「中央値」「標準偏差」「相関係数」「回帰分析」「検定」「信頼区間」などの概念や手法を理解して使えれば十分です。これらは高校レベルから大学1年生レベルの数学でカバーできます。

微分

データサイエンティストは、微分の知識を使って、データや関数の変化の度合いや方向を調べたり、最適化問題を解いたりします。微分は、機械学習や最適化などの高度なデータ分析の手法を理解するために必要な知識です。しかし、それほど高度な微分ではありません。例えば、「導関数」「極値」「最大値・最小値」「微分方程式」などの概念や手法を理解して使えれば十分です。これらは高校レベルから大学1年生レベルの数学でカバーできます。

線形代数

データサイエンティストは、線形代数の知識を使って、多次元のデータや関数を扱ったり、行列やベクトルといった数学的な表現や演算を行ったりします。線形代数は、機械学習や深層学習などの最先端のデータ分析の手法を理解するために必要な知識です。しかし、それほど高度な線形代数ではありません。例えば、「行列」「ベクトル」「行列式」「固有値・固有ベクトル」「特異値分解」などの概念や手法を理解して使えれば十分です。これらは大学1年生から2年生レベルの数学でカバーできます。

以上がデータサイエンスに必要な数学のレベルです。いかがでしょうか？難しいと感じる方もいるかもしれませんが、実はこれらの数学は、データサイエンスに限らず、現代社会において必要とされる基本的なリテラシーです。つまり、データサイエンスに必要な数学は、特別なものではなく、誰でも身につけることができるものなのです。

数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶ方法

では、数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶことはできるのでしょうか？答えは「YES」です。もちろん、数学が得意であればあるほどデータサイエンスを理解しやすくなりますが、それは逆に言えば、データサイエンスを理解すればするほど数学が得意になるということでもあります。つまり、数学とデータサイエンスは相互に影響しあう関係にあるのです。

では、具体的にどうすれば数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶことができるのでしょうか？以下にいくつかのコツや勉強法を紹介します。

目的意識を持つ

数学が苦手だという方は、多くの場合、「何のためにこの数式や計算をするのかわからない」という不安や不満を抱えています。確かに、抽象的で理解しにくい数学は、目的や意味がなければやる気が出ませんよね。そのため、数学を学ぶときには、自分が何をしたいのか、何を解決したいのか、何を知りたいのかという目的意識を持つことが大切です。目的意識を持つことで、数学が必要な理由や価値が見えてきます。

また、目的に応じて必要な数学の範囲やレベルを絞ることができます。例えば、「データサイエンスでマーケティングの効果を測定したい」という目的があれば、「回帰分析」や「検定」などの統計的な手法を学ぶことに集中できます。あなたも自分のデータサイエンスに対する目的意識を明確にしてみましょう。

実践的に学ぶ

数学が苦手だという方は、多くの場合、「数式や計算だけでなく、実際にデータを扱ってみたい」という希望を持っています。実際、データサイエンスは、数学だけではなく、プログラミングやビジネスやコミュニケーションなどのスキルも必要とされる分野です。そのため、数式や計算だけにこだわらず、実際にデータを分析するプロジェクトに取り組むことがおすすめです。プロジェクトを通して、データサイエンスの目的や手順や結果を理解することができます。

また、プロジェクトに必要な数学の知識やスキルを必要に応じて学習することができます。例えば、「Kaggle」というオンラインプラットフォームでは、様々なデータ分析のコンペティションやチュートリアルが提供されています。あなたもKaggleに参加して、自分の興味やレベルに合ったプロジェクトに挑戦してみましょう。

楽しく学ぶ

数学が苦手だという方は、多くの場合、「数学はつまらない」という感情を抱えています。確かに、数学は抽象的で難解で退屈なイメージがありますが、それは数学の本質ではありません。実は、数学は美しくて面白くて楽しいものなのです。数学は、自然や芸術やゲームや音楽など、私たちの身の回りにある様々なものと関係しています。そのため、数学を楽しく学ぶためには、自分の好きなものや興味のあるものと結びつけて考えることが大切です。例えば、「Mathigon」というオンラインプラットフォームでは、様々なテーマやアクティビティで数学を楽しく体験することができます。あなたもMathigonにアクセスして、自分の好きなテーマを選んでみましょう。

まとめ

以上が数学が苦手でもデータサイエンスを学ぶ方法です。いかがでしょうか？データサイエンスは、数学だけではなく、様々な要素が組み合わさった多面的な分野です。そのため、数学が苦手でもデータサイエンスに挑戦することは可能です。もちろん、簡単ではありませんが、目的意識を持って実践的に楽しく学ぶことで、あなたもデータサイエンスの世界に入ることができるでしょう。