データサイエンスは独学で習得できる?メリットや勉強法を解説

データサイエンスは独学で習得できる?
どんな方法で勉強すればいいんだろう…

データサイエンスは統計学や数学、プログラミングなど学ぶべきことが豊富にあります。そのため、独学は難しいと思っている方が多いのではないでしょうか。

そこで、この記事では

  • データサイエンスは独学で学べるのか
  • 独学するメリット・デメリットは何があるか
  • データサイエンスを独学で学ぶ方法

など、データサイエンスを学ぼうと思っている方向けの情報をまとめて紹介します。

「データサイエンスのスキルを独学で身につけたいけど、どんな風に勉強したらいいのかわからない」とお悩みの方は、ぜひ最後までご覧ください。

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹


音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。


当ブログがオススメする
プログラミング学習サイト3選

スクロールできます
侍テラコヤProgateドットインストール



学べる内容
HTML/CSS、JavaScript、jQuery、Bootstrap、PHP、Laravel、Ruby、Ruby on Rails、Python、Java、WordPress、Cloud9、Git、AWS 、ChatGPT、Webデザインなど
学べる内容
HTML/CSS、JavaScript、PHP、Ruby、Python、Java、Go、Git、SQL など
学べる内容
Java、HTML/CSS、JavaScript、Ruby、Python、C言語 など
現役エンジニアとのマンツーマンレッスン
回答率100%のQ&A掲示板が使い放題  
実践的なスキルを身につけられる課題機能
環境構築をしなくても学べる 
イラスト付きのスライド式教材
   スマホアプリでも学べて手軽
    
レッスン動画でインプット可能
3分の簡単な動画で手軽に学べる
有料プランなら質問ができる
 
公式サイト公式サイト公式サイト
どのプログラミング学習サイトも無料プランを用意しているので、気になる学習サイトは試してみるのがオススメです!
目次

データサイエンスは独学で習得可能

データサイエンスは独学で習得可能

データサイエンスは独学でも習得できますが、覚えることが多いため時間がかかります。

たとえばデータ分析をおこなうには、以下の知識が必要となります。

  • 統計学や数学
  • データベース
  • AIや機械学習

また、機械学習の活用やデータ収集環境の構築には、プログラミングスキルが欠かせません。データサイエンスを企業で生かすには、ビジネススキルも必要となるでしょう。

データサイエンスに必要な知識はさまざまな分野に渡るため、独学での習得はかなりの時間がかかります。

しかし、独学はデメリットばかりではありません。次の項目で、独学でデータサイエンスを学ぶメリットを紹介します。

独学でデータサイエンスを勉強する3つのメリット

独学でデータサイエンスを勉強する3つのメリット

独学でデータサイエンスを学ぶことには、以下3つのメリットがあります。

【メリット1】自分のペースで学習できる

1つ目のメリットは、自分のペースで学習できることです。まとまった時間をなかなか確保できない方でも、独学であれば自分に都合のいいペースで学習できます。

学生であれば夏休みに短期集中で学んだり、社会人であれば半年や一年など時間をかけて学んだり、自分のペースにあわせて学習期間を決められるのは大きなメリットと言えるでしょう。

【メリット2】学習時間を確保しやすい

2つ目のメリットは、学習時間を確保しやすいことです。

毎週決まった時間にスクールに通うのが難しくても、独学であれば仕事や学校以外の空いた時間にいつでも学習できます。時間や予定の調整も不要で、好きなタイミングで学習が可能です。

【メリット3】費用をおさえられる

3つ目のメリットは、費用をおさえられることです。

研修やスクールに通うとなるとまとまった費用がかかりますが、独学であれば参考書・問題集といった書籍にかかる数千円で学習が可能です。Web上のテキストを利用することで、さらにコストは下がります。

独学でデータサイエンスを勉強する3つのデメリット

独学でデータサイエンスを勉強する3つのデメリット

とはいえメリットばかりではありません。独学でデータサイエンスを学ぶことには、以下3つのデメリットがあります。

【デメリット1】スキルの習得に時間がかかる

1つ目のデメリットは、スキルの習得に時間がかかることです。

前述のとおり、データサイエンスは学習すべきことが多く、習得に時間がかかります。スクールであれば体系化されたテキストを活用できたり、重要なところを講師が教えてくれたりといったこともありますが、独学の場合そうはいきません。

また、スクールのように「毎週時間を決めて、強制的に学習時間を確保する」ことがないので、なかなか集中して取り組めない…といったことも起こり得ます。

【デメリット2】疑問点でつまずきやすい

2つ目のデメリットは、疑問点でつまずきやすいことです。

ひとりで勉強していると、わからないところを誰にも質問できないため、つまずいたところから先に進めなくなるケースがあります。

例えば初学者の場合、データベースやプログラミングに関する内容をかなり難しいと感じる人が多いのではないでしょうか。何度も同じところでつまずき、いつまでも疑問を解消できないと、そこで挫折してしまうことも。

独学であまり費用がかかっていないとしても、学習時間が無駄になるのは避けたいところです。

【デメリット3】モチベーションが維持しにくい

3つ目のデメリットは、モチベーションが維持しにくいことです。

ひとりで学習を進めているため目標に対する到達度が測りにくく、なかなか達成感を味わえないことも考えられます。

また、スクールと違い、一緒に学ぶ仲間がいないことや、気軽に質問できる講師の不在などに孤独を感じ、モチベーションが下がってしまうこともあるでしょう。

独学でデータサイエンスを勉強する3つの方法

独学でデータサイエンスを勉強する3つの方法

ここまで独学のメリット・デメリットをお伝えしましたが、独学だからこそ何で学ぶかはとても重要です。ここからは、独学でデータサイエンスを勉強する方法を3つ紹介します。

【方法1】書籍を活用する

1つ目の方法は、書籍を活用することです。データサイエンスを学ぶのにおすすめの書籍は、大きく3つのカテゴリに分けられます。

  • 【理論編】データサイエンスの理論
  • 【数学編】データサイエンスの数学的知識
  • 【プログラミング編】データサイエンス×プログラミング

書籍を活用する場合、まずは興味のある内容のものから取り組んでみましょう。項目別のおすすめ書籍は下記の記事でまとめてありますので、ぜひ参考にしてください。

初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】
更新日:2024年2月1日

【方法2】学習サイトを活用する

2つ目の方法は、学習サイトを活用することです。「書籍を読み進めるだけでは飽きてしまう」「勉強の内容にメリハリを持たせたい」などの悩みがある方は、勉強に学習サイトも取り入れてみるといいでしょう。

機械学習やデータ分析など、データサイエンスに関連する内容を学べる学習サイトについては下記の記事をご一読ください。

AI・機械学習が無料で学べる学習サイトおすすめ9選!開発ツールも紹介
更新日:2024年2月1日

データサイエンスを独学するなら侍テラコヤがおすすめ

700x700_01 (2) (1)
700x700_02 (1) (1)
700x700_03 (1) (1)
700x700_04 (1) (1)
700x700_05 (1) (1)
700x700_06 (1) (1)
700x700_01 (2) (1)
700x700_02 (1) (1)
700x700_03 (1) (1)
700x700_04 (1) (1)
700x700_05 (1) (1)
700x700_06 (1) (1)
previous arrow
next arrow

登録無料で100種類以上の教材が学べる侍テラコヤは、

  • 回答率100%のQ&A掲示板
  • 必要に応じて受けられるオンラインレッスン

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきた不明点を解決しながらスキルの習得が可能です。また「学習ログ」で勉強の進み具合やこれまでの学習時間を確認しながら、自分のペースで学習を進められます。

学習ログで勉強の進捗や学習時間を確認できる

なお、侍テラコヤは入会金不要・いつでも退会OKに加え、「無料会員登録」でお試し利用ができるので「他のサービスを選べばよかった」と後悔する心配もありません。

コスパよく効率的にスキルを習得したい方は、ぜひ侍テラコヤをお試しください。

公式サイトで詳細を見る

運営会社株式会社SAMURAI
実績・業界最安値0円から
・累計登録者1万8,000名以上
・講師満足度95%
受講形式オンライン
・テキスト/動画視聴
・マンツーマンレッスン
習得できるスキルHTML、CSS、PHP(Laravel)、Ruby(Ruby on Rails)、Python、Java、JavaScript (jQuery) 、AWS、Linux、ITパスポート、Webデザイン、WordPressなど
担当講師現役エンジニア/Webデザイナー
対応時間全日24時間
※営業時間(10時~22時)外の質問は翌営業日に回答
サポート内容・無料でのお試し利用可能
・100種類以上の教材閲覧
・回答率100%のQ&A掲示板
・現役エンジニアとのマンツーマンレッスン(回数制)
・就職/転職サポート(20~31歳の利用者に限る)
アクセス完全オンライン
備考※全プランの共通事項
・入学金:無料
・利用継続:最短1ヶ月から利用可能
・全額返金保証制度あり
・1レッスン時間60分

・各項目は公式サイトに記載された情報をもとに掲載しています。
・料金には2024年2月時点の税込み価格を掲載しています。

【方法3】動画教材を活用する

3つ目の方法は、動画教材を活用することです。

読書そのものが苦手という方には、動画教材での学習がおすすめです。動画での学びは、書籍を読むより頭に入りやすいという方も多いでしょう。

おすすめの動画教材は「Udemy」。講座ごとに買い切るスタイルで、データサイエンスの勉強に役立つ動画教材が多くあります。

独学でデータサイエンスを勉強するときのロードマップ

独学でデータサイエンスを勉強するときのロードマップ

冒頭でお伝えしたとおり、データサイエンスは学ぶべきことがとても多いです。必要な知識を着実に身に着けていきたい方に向けて、独学でデータサイエンスを学ぶ際のロードマップを紹介します。

【ステップ1】統計学・数学の知識を学ぶ

まずはデータ分析の基本である、統計学・数学を学びましょう。

初めて統計学・数学を学ぶ場合は、

  • 統計学・数学に関する入門書を読む
  • 統計学・数学の基礎に関するYouTubeを見る

などで基礎から学ぶことをおすすめします。

そのうえで体系的な知識を学びたい方は、統計検定3級の資格に挑戦してみましょう。統計検定用の参考書を購入して学習を進めることで、より統計学や数学の知識が深まります。

【ステップ2】プログラミングの基礎を学ぶ

次に、プログラミングの基礎を学びましょう。

データサイエンスによく使われるプログラミング言語には、PythonやR言語があります。大きな違いは、以下のとおりです。

プログラミング言語特徴
Python・機械学習やデータ分析ができるプログラミング言語
・機械学習に特化したライブラリが豊富にある
・Webアプリケーション開発なども可能
R言語・統計解析に特化したプログラミング言語
・データ解析に必要なライブラリが豊富にある
・コードの書き方がシンプルなため、習得の壁が低い

どちらも初心者でも扱いやすい言語で、データ分析は可能です。将来的にWebアプリケーション開発なども行いたい場合はPython、データ分析に特化していきたい方はR言語がおすすめです。

PythonとR言語の詳しい違いを知りたい方は、下記の記事をご一読ください。

【R言語とPython】初心者はどちらを学ぶべきか徹底比較
更新日:2023年10月10日

【ステップ3】データ分析を実践する

【ステップ3】データ分析を実践する
データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。

まずは解決すべき課題(データ分析のテーマ)を設定し、データ分析ができるようデータ収集や機械学習モデルの作成などのプログラムを作成します。すぐにテーマが思いつかない方は、以下のテーマで試してみてはいかがでしょうか。

  • 単回帰分析を使った予測分析
  • ggplot2などのライブラリを使ったグラフ作成

なお具体的なテーマや進め方がイメージできないときは、書籍を参考にするのがおすすめです。データサイエンスの勉強におすすめの書籍は、下記の記事をご一読ください。

初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】
更新日:2024年2月1日

【ステップ4】ポートフォリオを作成する

データ分析のプログラムを自分で組めるようになったら、ポートフォリオを作成しましょう。ポートフォリオでは、データ分析をまとめたレポートやプログラム、扱った技術などをまとめます。

ポートフォリオが重要な理由は、以下の3つです。

  • 1. 企業に対してのプレゼン資料となる
  • 2. 書類選考で優遇される
  • 3. 技術力の担保となる

ステップ3で実際に組んだデータ分析のプログラムや機械学習モデルなど、良質なポートフォリオを作成することで就職・転職などステップアップのチャンスがぐっと近づきます。

なお、ポートフォリオ作成のポイントを詳しく知りたい方は、下記の記事をご一読ください。

エンジニアのポートフォリオとは?作成するメリットや例、作り方も紹介
更新日:2024年2月16日

【ステップ5】仕事獲得の準備をする

ポートフォリオを作成したら、仕事獲得の準備を始めます。就職・転職の場合は求人サイトなどから応募先を探し、応募する流れになります。

フリーランスの場合は個人事業主として仕事環境を整える、副業の場合は本業の就業規則に抵触しないか確認する、といった準備を進めていきましょう。

ロードマップの詳細は下記の記事で詳しく解説していますので、ぜひご一読ください。

データサイエンティストになるには?未経験からのロードマップ
更新日:2024年2月20日

独学でデータサイエンスを勉強するときの注意点

独学でデータサイエンスを勉強するときの注意点

データサイエンスは、ただでさえ学ぶべきことがとても多いです。独学で進める場合は、勉強方法に注意せねばなりません。

ここからは、独学でデータサイエンスを勉強するときの注意点を紹介します。

【注意点1】最初からすべてを理解しようとしない

1つ目の注意点は、最初からすべてを理解しようとしないことです。特に統計学や機械学習など難解な知識を学ぶこととなるため、内容が理解できないシーンは少なからず出てきます。

このとき、ひとつひとつ完璧に理解しながら学習を進めようとすると、数日同じことに悩まされて学習が止まってしまったり、学習に時間がかかってしまったりする可能性があります。

ある程度内容を理解できたら書籍の問題を解いてみたり、プログラムを組んでみたりして深く理解できるように学習を進めていきましょう。

【注意点2】インプットばかりに偏らないようにする

2つ目の注意点は、インプットばかりに偏らないようにすることです。

身につけるべき知識が多岐に渡るためインプットに集中しがちですが、学んだ内容はアウトプットすることで知識として定着していきます。「教材からインプットしたら、次は実際に手を動かし実践してみる」というサイクルをバランスよく回していきましょう。

まとめ:データサイエンスの独学は学習環境を整えることが重要

独学でデータサイエンスを学ぶ場合、身につけるべき内容が多岐に渡るため、とても時間がかかります。

もちろん独学でも習得できますが「わからないところを誰にも聞けず、何度もつまずいてしまう」「ひとりで勉強していると、モチベーションが続かない」という人は、学習環境を整えることが重要です。

侍テラコヤは、サブスク型のオンラインITスクール。オンラインで学習するため、自分のペースで学習を進められます。

加えて、現役エンジニア講師によるマンツーマンのオンラインレッスンや、平均回答時間30分以内のQ&A掲示板など、学習に挫折しない仕組みであなたをデータサイエンス習得に導きます。

最短距離でのデータサイエンス習得を目指す方は、侍テラコヤをご検討ください。

この記事を書いた人

中川 大輝のアバター 中川 大輝 メディア編集長

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
今更ながら「キングダム」にドハマリ中。

目次