プログラミング未経験者が、データサイエンスを3カ月ガチで学んで得たもの

新年早々、風邪をひいてしまったものの、あまりのんびりできていない。データサイエンスの最終課題に追われているからだ。

サバティカル休暇に入って、学びの対象として選んだのがデータサイエンスだった。これまでの仕事の中で、もう少し、データ分析ができればなあ。と感じていたシーンが何度かあり、いい機会だと思ったからだ。

データサイエンス講座への参加

幸いにも東京大学松尾研究室主催のデータサイエンス講座GCIに参加することができたので、オンラインで学生さんたちと一緒に学んでいる。

初心者の私には毎回の講義のボリューム量と難しさに、ついていけない・・・と落ち込むことはしょっちゅう。それでも毎週の講義＆課題、2回のコンペ、定期的なTAのオフィスアワー、slackコミュニティの圧力はすさまじい。 絶対一人ではたどり着けない速度で学習が進んでいる。

なお、この講座は主に学生向けだが、私のような社会人も一定枠数を受け入れている。条件を満たす必要があるが、本気で学びたいという方にはとてもおすすめの講座である。

データサイエンスを学んで何が得られるのか？

話がそれてしまったが、データサイエンスを学ぶと何を得られるのか？に戻したい。

間違いなく言えることは、データ分析スキルが格段に上がった。
少ないデータ量でグラフが作れればOKなら、EXCELやスプレッドシートでも問題ないだろう。ただ、大量のデータを扱うなら処理速度やデータの可視化能力が一気にあがる。

実際のデータにありがちな欠損データの修正やデータからの多様なグラフの作成、統計データの作成がEXCELなどに比べると各段に楽に早くできる。そしてデータをもとに予測モデルを使えば、例えば、解約しそうな顧客や債務不履行になりそうな融資先などの予測を簡単に導くことができるのは素晴らしい。
このスキルをどう活かしていくは、今後の私次第だろう。

スキル以外の得られたもの

同時に、データ分析スキル以上によかったと感じていることがある。それは、プログラミング言語への抵抗感がなくなったことだ。今でもデータ分析のコードを完全に理解できるわけではないし、コードをすらすら書けるようになったわけでもない。
実践的に使えるレベルには程遠いのだが、コードを見て何をしているのかが、なんとなくわかるようにはなってきた（これはchatGPTなどの助けがあってこそ）。

私は、今までプログラミング言語が書かれているwebページなどを基本的に読むことがなかった。何か解決したい課題がある時に、プログラミングのコードが出てくると、理解しようとせず避けていたと思う。（仕事上どうしても必要な時は、解説してもらってしのいでいた）

ただ、今回の学びによって、chatGPTなどをいろいろ使えば、なんとなくわかるんじゃないというレベルになったし、心持ちになった。英語で言えば中学生高校生ぐらいの英語力がついたという感じだろうか。とりあえず、外国人に英語で話しかけられても逃げなくなったレベルだと思う。

もちろんこの程度で、稼げるわけでもないのだが、それでもこのなんとなくわかるというレベルとプログラミングのコードがアラビア語やペルシャ語と同じもの扱いだった過去とでは、全然違う気がしている。

自分が使える言語やアクセスできる世界が一つ増えたような感じといったら、伝わるだろうか。

最後に

だからといって、誰もかれもプログラミングやればいいというような乱暴な話をする気は全くない。社会人が貴重な時間を使って目的もないままに、学んでも続けるのは難しいだろうから。

ただ、自分が何かやりたいなと思っていることにプログラミングが必要なら、ちょっとかじってみるのはすごくよい。それが、長期的にあなたの可能性をぐっと広げることになるかもしれない。
抵抗感ありありだった私が、3カ月学んでそんなことを思ったので、書いてみた。