この記事は元医療従事者で未経験からデータサイエンティスト(DS)になった僕が、実際に実務をやっていく上で「これ勉強しておいてよかった」と思うものを紹介していきます。
正直「事前知識がなかったら全く仕事にならなかっただろうな」と思うものもあるので是非参考にしてみてください。
また、勉強方法も書いてありますので、興味を持った人は試してみてください！
それでは早速みていきましょう！
統計学(優先度★★★☆☆)
まずは統計学です。
当たり前ですが、DSに統計学は必要不可欠です。
何かを分析するにも「何と何を比べるのか」「そもそもこのデータは信用に足るのか」という問題から始まります。
その時に、統計に関して無知では「えー。何をされているのでしょうか？」と仕事になりません。
「p値？何それ美味しいの？」「信頼区間？って？」では業務を行うどころか、理解するのも難しいでしょう。
でも「統計学を勉強しておけ」と言われて何からしていいかわからないという気持ちもわかります。
どのレベルまで知っていればいいのかもわからないですからね。
僕の場合はまず、あり得ないくらい簡単な本から入りました。
（大学時代、統計の授業は睡眠時間でしたから笑）
これとか、これですね。
何もわからない状態なら上記の本をお勧めします。
そもそも統計ってどんなところで使われてて、どうやって役に立てられるのか。
（A店とB店のフライドポテトの長さは同じと言えるのか！？）
そんな疑問から答えてくれます。
難しい数式もほぼ出てきません。
しかし、これだけでは業務に使えないのは確かです。
そこで次に僕がやったのが「統計検定」です。
こちらはかなりメジャーな資格試験で、政府からの支援も受けているため信頼できます。
（多分この辺は調べた方が早いですね。こちら）
英検や漢検のように級で分かれており、4級・3級・2級・準1級・1級となっています。
どのレベルまで必要かは企業にもよると思いますが、最初は2級を目指すといいでしょう。
覚えることは基礎ですが、この基礎がしっかりしていないと準1級や1級は到底受かりません。
かといって、難しすぎるわけでもありません。
基礎を覚え、過去問を解けばちゃんと合格できると思います。
僕が使ったのは過去問の問題集とネットに散らばった情報でした。
これだけで基本的な知識は付けられますが、1つ問題があります。
1級以外は試験方法が変わり、PBT方式からCBT方式になりました。
PBT方式は、紙と鉛筆を使って行う方式（学校のテストみたいな）
CBT方式は、PC上で問題が出され答えていく方式（企業のSBI試験を受けた人とかはご存知かと）
問題の出され方が過去問集とは違うので少し苦戦するかもしれません。
僕の場合は慣れるまでに時間がかかり、制限時間ギリギリになってしまいました。
（そのため苦手な確率問題をほぼすっ飛ばしました笑）
対策としては、問題文から重要なところを見抜く力と、計算速度を速くするくらいでしょうか。
まぁ、ちゃんと理解していれば大丈夫だと思います。
Python(優先度★★★★☆)
プログラミング言語に関してですが、初学者ならpythonをお勧めします。
（多分多くの人が勧めていると思いますが）
理由は統計や数学的な分析に強く（他にもRやRubyがありますが、pythonの方が簡単だし、流行り）習得しやすいからです。
また、使用率が高いのもメリットです。ランキングはこちら。
使用率が高いということは、それだけ多くの人が情報を発信していたり、コードを書いているということ。
その分困った時に解決してくれる人が多く、学習もしやすいのです。
（ネットで検索したときに、情報がたくさんある方が解決しやすいです）
「いや！俺はC言語がやりたい！」「Javaから入りたい！」という気持ちがあるのなら別ですが、現在ではpythonを選んでおいて間違いはないでしょう。
（まぁ、学習を進めていくと他の言語で書かれた本を読まないといけない時もあるのですが、最初はそこまで気にする必要はないと思います。）
次に「何で学習するか」ですが、僕は動画をお勧めします。
書籍もたくさん出ていますし、僕も買って読みましたが、ぶっちゃけ最初は何いってるかもわからないし、そもそも環境が作れません。（ソフトをインストールしたり、そのソフトの使い方がわからん）
一方動画なら、観ながら全く同じ動作をすれば大体同じように進められます。
最初は思わぬところで躓いて、挫折してしまうことが多いので動画をお勧めします。
僕は有名なprogateの無料版でさわりだけ学習し、次にUdemyの動画を買って学びました。
progateは取っ付きやすく、わかりやすいのですが到底実務レベルにはなりませんでした。
レベルアップするために色々探し、Youtubeも見ましたが、結局は少しお金を払ってUdemyというオンライン講座に落ち着きました。その方が効率よく、ちゃんとした知識が得られましたので。
Udemyに関しては次でも紹介しますので、リンクはそこで貼りますね。
基本的に１つの講座を受け終えて、内容をちゃんと理解できていれば最低限の知識はつくと思います。
ただ、実際に実務レベルの開発をする、数ファイルにわたるプログラムを書くなどの練習は少ないので、入社してから覚えることは山ほどありますが、少なくとも「検索したり、人に聞きながらならできる」というレベルには達すると思います。
（プログラミングの勉強は底がないのである程度独学したら、転職することをお勧めします。1人でやるのと、実務の中で出来る人に聞きながらやるのでは天と地との差があります。実体験）
Git Hub(優先度★★★★★)＆Docker
Git Hubに関しては「未経験殺し」かと思いました笑
僕は大学も医療系、最初の勤め先も病院とエンジニアからは程遠い領域にいました。
当然Git Hubなんて聞いたこともなく「ナニソレオイシイノ」状態でした。
が、実際に転職し業務に就くと、これなしでは生きていけません。
なのに、使い方が難しい！！
簡単に説明すると、誰かが作ったコードやファイを簡単に共有したり、書き換えたり、アップデートしたり出来る超優れものなんですけれど、最初のうちは良さも凄さも全くわかりませんでした。
そのため、未経験だった身からすると優先度は低く、言語や統計学を勉強する方が大事な気がしますが、このGit Hubの学習は必須レベルです。
入社しても、Git Hubの使い方なんて教えてくれません。
知っているのが当たり前になっているからです。
（もちろんセキュリティ的な話や、企業ごとのルールは教えてくれると思います）
だからこそ、未経験のうちに是非使えるようになってください。
僕の場合は先ほど出てきたUdemyの講座でたまたま見つけて、たまたま受講していたので沼ることはありませんでしたが、やっていなかったらと思うと怖すぎます。
もし、エンジニア、DSを目指すなら絶対に知っておくべきツールです。
勉強法はUdemyをお勧めします。
これに関してはおすすめの講師がいまして、アメリカでDSをされている「かめさん」という方。
本当に初歩の初歩から分かりやすく説明してくれ、業務で使えるレベルまでサポートしてくれます。
検索欄で「かめ」と打てば出てきますので、是非受講してみてください。
8月中はこのクーポンで割引ができるようなので使ってみてください！
「DATAWOKAGAKUAUG22」
Git Hubに限らず、先ほど出てきた「統計学」「python」についても講座があるので、もし体系的に学びたいので有ればお勧めします。
ただし、ちょっとお値段が高いのでお金に余裕がない方は、優先順位を決めて購入するのがいいでしょう。
僕は全部受講していますが、特に費用対効果が高かったのが「Git Hub」そして「Docker」です。
少しマニアックですが(といっても、現在では必須ツールになりつつありますが)、Dockerとは同じ仮想環境を簡単に作成できるツールです。
環境構築をしたことがある人ならわかると思いますが、パッケージをインストールするときに依存関係的にできなかったり、干渉を起こしたりと色々面倒が起こります。
しかし、Dockerの知識があれば、PCを買ってDockerだけインストールすればあとは簡単に、誰かが作った環境に揃えられるのです！
（何いってるかわからない人は気にしなくて大丈夫です笑）
ぶっちゃけ統計やpythonに関しては、他の人でも十分学べますが、Git HubとDockerは「かめさん」の講座がわかりやすすぎます。（めちゃくちゃ推してますが、かめさん信者ではありません）
またかめさんのブログでもDSで使える知識やスキルを紹介してますので、参考になると思います。
まとめ
と、これまで僕がDSになるまでにやっておいてよかったことをあげさせていただきました。
もちろん「あぁ、これもっとやっとけばよかった」と思うことは山ほどあります。
（例えば、アルゴリズムの勉強、数学、英語ect…）
それでも、今回あげた3つは本当に勉強しておいてよかったと思いました。
ただでさえ未経験は足手まといです。
ある経営者が言ってました。
「企業は君を成長させるために雇うんじゃない。企業を成長させるために君を雇うんだ。」
入ってみて本当にその通りです。
僕を成長させるために時間を割いてくれる人はいません。上司の書いたコードを読んで、真似してみて、改善してみて、その中で成長していかなければいけない。
そして、それだけでも足りず、上司の知らないこと、チームでまだ未開発のことを自分が外から学び、取り入れることで組織はよりよくなっていく。
これはDSに限らず、どこの企業でも言えることです。
統計も、プログラミングも、必須ツールも勉強するのは大変です。お金もかかります泣
でも、それらを勉強し、自分が成長し、企業を成長させ、社会的な価値を創造してく、これは面白いと僕は思います。
僕もまだまだ初心者です。勉強学になることはもちろんあります。
でも、誰かがこの記事を読んで一緒に勉強してくれたら、心強いです。
とはいえ「But you’re free」なのをお忘れなく。
それではまた！
