pythonを使いデーターサイエンティストを目指しています。現在、基

Question

礎構文を抑えスクレイピングしたデーターを機械学習させようと思っていたのですが、nampyやmatprotlib付近で躓き数学知識の必要性を感じました...

広範囲の数学学習となると中学生頃まで遡る必要があり、①大変②使わない可能性もあると言う理由からある程度学習ポイントを限定し必要に応じて遡って学習する方法でいこうと思います。

単に学習するのでは無く、資格取得を目標に学習しようとしているのですが統計検定とデータサイエンティストの資格があるようで何方側の取得がおすすめでしょうか

統計検定なら3級を目標に学習しようと思っています。

有識者の方いらっしゃいましたらご意見お聞かせ下さい

Answer 1

データサイエンティストになるのに学歴がないならば、統計検定準一級は欲しいです。データサイエンスの大学院に社会人入学する方がはやかもしれません。

Answer 2

どのような年齢で立場の方か分かりませんし、データサイエンティストも色々なタイプがあるとも思うのですが、
あなたが「中学生のデータサイエンティスト」であるとして、あなたの中学の校長先生から、この中学の全国模試の偏差値を5ポイントあげる政策をデータに基づいて考えて欲しい。必要なデータは提供するし、調査が必要なら協力すると依頼があったときどうします？

アイデアを色々出すことは出来るでしょうけど、データサイエンティストの立場で答えをだすのは難しいと思います。それは勉強を教えて全体を底上げをすることに対しての「業務知識が無い」から、どのような調査をしたら課題が浮き彫りになるかわかんないですよね。
つまり「データサイエンティスト」は、コンピュータが扱えるだけでなく分析対象の業務知識が無いと使い物にならないです。この例では、実績のある塾の先生がデータサイエンスの勉強をして分析した方が良い結果が出せる可能性が高いです。

「データサイエンティスト」になるにはコンピュータプログラミングや統計処理等の知識は前提なのですけど、求められることは業務を改善することなので、そこの部分に答えを出すスキル（経験）がないと、お金が稼げないですね。

なので、ソフトウェアハウス等に勤務されプログラミングを日常的に行い、顧客企業のシステム導入時にデータ分析も請け負うみたいな方向性で目標を目指すみたいなのがいいと思いますよ。

Answer 3

データサイエンティストとして働いている者です。

データ分析をするなら、どんな手法を使うにしてもまずは基礎的な統計学の知識が必要不可欠です。
統計学はデータというものを正しく扱い正しく解釈する為のツールですから、逆に言えば統計学の知識が無いとデータの見方を誤ります。
単に機械学習をしたり統計ソフトを動かすだけなら統計学の知識が無くても「やるだけ」なら出来ちゃうでしょうけど、それではプロとしては失格です。

ということで、統計検定を受けるのは良いと思います。
先に3級を受けても良いですが、本当にデータサイエンティストを目指すなら最低でも2級を目標にしたいところです。
2級なら統計学の本当の基礎的な所は押さえられます。

また数学の学習全体で言うと、正直中学数学に穴がある状態でデータ分析の為の数学を身に着けるのは難しいと思います。
数学は積み重ねの学問ですから、中学レベルが怪しいと自覚しているならば時間がかかってもそこからしっかりやった方が良いです。
本格的に統計学や機械学習などの理論を学ぼうと思えば大学教養レベルの数学が必要ですから、その為には高校数学もまた一定レベルで出来ないと難しいです。
焦ったところで何も分からなくて辛くなるだけですから、しっかりと遡って学んだ方がトータルとしては早いと思いますよ。