データサイエンス入門①【キッカケ編】
どうも、こんばんは！こーしです（@mimikousi）
本noteでは、ブログ（雷電風雨のエンジニア）には書いていない勉強の軌跡（というより試行錯誤）を残していきたいと思います。
「データサイエンス入門」というタイトルですが、私がデータサイエンスに入門した経緯について書いていきたいと思います。
「お前の入門経緯に興味はねえよ」という声が聞こえそうですが、後々、誰かの参考になることを願って記しておきたいと思います。
まず、「データサイエンス」を学ぼうとしたキッカケは、2017年に会社の研修で統計学を勉強したことがキッカケのようです。
（自分でも正確に覚えておらず、2017年の手帳に「データサイエンス」という言葉がはじめてでてきたことから推測）
過去の手帳を読み返してみると、「データサイエンス」という言葉がはじめて出てきたのは、２０１７年の手帳だった。
— こーし⚡️ケミカルエンジニア (@mimikousi) November 14, 2020
それまでは、全く気にしてなかった模様。
その年に会社の研修で統計学を少し勉強したので、その影響かもしれない。
会社の研修制度も意外と侮れないな。
この研修の事前課題として、下記の本を1冊読んでくるように言われ、前日と当日の電車の中で一生懸命読んだ覚えがあります。
また、2014年か2015年の会社の研修で「統計学が最強の学問である」を紹介され、「統計学」にもなんとなく興味は持っていたようです。
一応、「統計学が最強の学問である」は読んだのですが、「ビールとおむつが一緒に買われやすい」の話しか記憶にないです。しかし、この本をキッカケに統計学が注目を浴びたのは間違いないでしょう。
2014〜2015年頃は、入社して間もない頃だったため、専門の「化学工学」を学ぶことで精一杯で、「統計学」や「Python」「R」ではなく、「蒸留」「熱交換器」「抽出」を楽しくお勉強していたように思います。
2017年の目標に、「データサイエンスを学ぶ」と記されていましたが、実際に動き始めたのは、2019年の終わり頃からでした。
2018〜2019年は何をやっていたか？というと、何を血迷ったのか「ファイナンス」の勉強に精を出していました。ファイナンスというと聞こえは良いのですが、ただ単に「株」です。
現金に余力があったので、株式投資を始めてみましたが、財務三表読んでもよくわからないし（再現性のある知見までたどりつけない）、時間がたたないと投資の成否が判断つかないなど、結局、放置してしまい、それなら無心で積立NISAのインデックス投資（米国と全世界株式）とロボアド（WealthNavi）でコツコツ長期で積み立てすれば良いじゃないかという結論に至りました。
数百万円運用していると、資産が一日に数万円動くので、最初は毎日ヒヤヒヤしていましたが、次第に慣れてきて、お金への感覚は良い意味で大胆（寛容）になりました。
また、投資でお金を稼ごうとするよりも、まずは自分のスキルで稼ぐ力をアップさせ、お金を稼げるようになったら、余剰資金を運用すれば良いという考え方になりました。この考え方は、下記の本が参考になりました。
話が大分それましたが、「データサイエンス」の勉強をやっとはじめたのは、2019年の終わり頃で、2019年10月に「公害防止管理者（水質1種）」に合格し、取るべき資格をほぼ取ってしまったことがキッカケになっています。
最初は、progateでPythonやJavaScriptを学んだり、書籍でPythonを勉強したりしていました。しかし、プログラミングの文法とかを学んでいても「こんなことをしたいのではない」という思いが強くなってきて、挫折しかけました。やりたいのは、「データ分析」です。
そこで、いろいろと情報を集めた結果、「プログラミングを学ぶには動画が良い」という情報にたどり着き、Udemyの下記2つの講座を受講しました。
【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析
【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
上記の講座は、プログラミング超初心者の私でも非常にわかりやすく、Pythonでデータ分析するイメージをつかめたことも大きい収穫でした。
結果、Udemyが私のデータサイエンス入門のブレイクスルーになりました。
続く