【第1回】MacBookProで始めようデータ利活用　～データサイエンスの概要説明～

今日はMacBookProで”データ利活用を学ぶ”をテーマに記事を書いて行きます。今回は初回となるためデータ利活用で最も注目されている”データサイエンスの概要”について取り上げます。是非最後まで読んでいって下さい。

【目次】

データ利活用のニーズ拡大
データサイエンスの概要
データサイエンスの代表的な手法
データサイエンティストに求められるスキルセット
データサイエンスツールのご紹介

１．データ利活用のニーズ拡大
長年に渡り日本においては資産して自社データの蓄積や活用が出来ていない状態でした。そのためこの30年間は各国にＧＤＰは抜かれ、我々が普段使っているスマホのアプリ、製品には革新的なものは日本からは登場せず海外製品ばかりとなってしまいました。やっと日本でもデータを活用して”お客様の真のニーズの把握”する動きが出てきています。データサイエンスはその”お客様の真のニーズを把握する武器として現在急激にその注目度が上がって”います。

２．データサイエンスの概要
データサイエンスとは、大量なデータを分析を通じて“パターン・傾向を発見”や“特徴の構造化・グループ化”する“統計・科学的な手法“のことです。
更に発見されたパターン、傾向を使って“先々を予測”したり、“最適な組み合わせの解”を導き出すことを目的としています。
最終的には“実務利用に耐えうるモデル”を開発し、そのモデルによって“売上増加、コスト削減を実現”することを“データサイエンス”は目指しています。

3．データサイエンスの代表的な手法・課題解決アプローチ方法
データサインエスで良く用いられる課題解決方法（＝データ分析・利活用）には、“状況可視化”、“統計解析・機械学習”、“人工知能（ＡＩ）”があります。

4．データサイエンティストに求められるスキルセット
データサイエンスを実際に駆使する人のことをデータサイエンティストと言います。必要なスキルは一般的には以下だと言われています。
・ビジネス
・データサイエンス
・データエンジニアリング

5．データサイエンスツールのご紹介
データサイエンスを含めて広い意味でデータ分析・利活用する際に必要になってくるツール（アプリ、ソフト、汎用言語）などを少しご紹介しておきます。
・Excel
・Access
・BIツール（Tableau、PowerBIなど）
・SAS、SPSS Modeler（市販シフトウェア）
・Python、R（汎用言語）
・Azure、GCP、AWSなど

沢山あり過ぎて良く分からない方多いと思います。どれか2つを選ぶとしたらPythonとExcelの組み合わせで選ばれると良いと思います。
・Python（データ加工、可視化、統計解析、機械学習、AI）
・Excelは社内への展開。※法人ならBIツールもお勧めです。