データアナリティクスとデータサイエンスを学ぶ

最近コンピューター関連のスキルを学ぶうえで、どの分野に力を入れるべきかを考えていたんでよ。セキュリティも大事だし、機械学習にも興味はある。でも自分が生涯仕事を続けるうえで本当に必要になるのは、やっぱりデータアナリティクスとデータサイエンスじゃないか、と思うようになった。

理由はシンプルで、どんな業界でもデータを扱わないところはないから。
たとえば今自分がいる業界では、市場の動向を数字でしっかり分析しないと正しい判断ができない。
感覚だけで経営する時代は終わっていて、どれだけデータを使いこなせるかがビジネスの成長を左右するようになっている。

さらに、自分がこれから作ろうとしているAI歴史教育プラットフォームでもデータの力は欠かせない。ユーザーがどんな学び方をしているのか、どんなコンテンツが響くのか、そういったデータを分析できなければ、ただ情報を提供するだけのサービスになってしまうから。でも、しっかりデータを活用できれば一人ひとりに最適な学習体験を提供できるし、より多くの人に価値のあるものを届けられる。

データアナリティクスは、言ってみれば「今起こっていることを読み解く力」だ。データを整理して、どんな傾向があるのかを見つけ出す。
そしてデータサイエンスは「これから何が起こるのかを予測する力」。単に過去を振り返るだけじゃなく、未来の動きを見据えて、より良い選択ができるようになる。
よって、この2つは切っても切れない関係で、どちらか片方だけでは不十分。両方をしっかり身につけてこそ、データを活かせるようになる。

だからこそ今はCourseraでMetaのData Analystコースを受講しながら、データの基礎をしっかり固めようと思ってる。機械学習にも興味はあるけれど、まずはデータを正しく扱う力を身につけるのが先決。そのうえで、もっと高度な分析や予測ができるようになれば、仕事の幅もぐっと広がるはず。

これからの時代データを扱えない人と、データを活用できる人とでは、大きな差がつくようになると思うし、だからこそ自分のスキルとして確実に身につけていきたい。

焦らず、一歩ずつ。
弾み車がいつか回りだす。