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データサイエンティストの必修スキルとは?
「データエンジニアリング力」向上に繋がるPython研修をご紹介


データサイエンティスト研修のまとめページはこちら
https://www.insource.co.jp/kenshu/data-scientist-top.html


データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要な3つのスキルを
「ビジネス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」と定めています。


出所:データサイエンティスト協会「2019年度スキル定義委員会活動報告」
http://www.datascientist.or.jp/symp/2019/pdf/1115-1155_skill.pdf


今回は、「データエンジニアリング力」に焦点を当てていきます。

データエンジニア力は、データ分析を行うための基盤を構築するスキルです。
料理に例えるなら、調理器具を用意したり、材料を洗ったり等の下準備がデータ
エンジニアのイメージに近いです。
SQLやPythonなどプログラミングを駆使して、データを適切に運用するための
スキルと言っていいでしょう。

特に、下準備や実際の分析両方において、かなりの頻度で使用するPythonは
必修スキル
です。
AIやデータサイエンスが世界に広がるにつれ、Pythonはプログラミング言語としての
人気を上げてきています。

TIOBE Softwareによると、2021年8月度のプログラミング言語人気ランキングは、
Javaを抜いて2位という結果も出ています(※)。
(※)出所:TIOBE Software「TIOBE Index for August 2021」https://www.tiobe.com/tiobe-index/

しかし、Pythonのようなプログラミング言語は「暗号みたいで難しそう」「文系の自分
には難しい」というように、ハードルが高く感じる人も多いのではないでしょうか。
そこで、Pythonのようなプログラミング言語を習得するための大切なポイントを
3点お伝えします。

(1)きっかけ
新しいことを始めるには、それを学ぶきっかけが必要です。
今、この文章を読んでいるのはプログラミングに少なからず興味がある方でしょう。
皆さんは、プログラミングを使って何ができるようになりたいと考えていますか?
ぜひ、その「〇〇を出来るようになりたい」という想いをきっかけとして、
プログラミングを始めるモチベーションにしていただければと思います。

(2)方法
きっかけはあっても、方法が分からないと行動は起こせません。
料理を作りたいと思っても、方法が分からなければ行動に移せないのと同じです。
プログラミングができるようになりたいと思っても行動に移せないのは、何を学習
すればいいかが分からないからです。
どのようにプログラミングを習得するか、その方法を知ることが大切です。

(3)練習量
初めて本格的なプログラミングのコードを見た時、それだけで難しそうと感じてしまう
のは事実です。
私も初めてPythonのコードを見た時は、できるようになる気がしませんでした。
しかし、自転車で最初は何十回、何百回と転んでもいつか乗れるようになるように、
プログラミングも練習量をこなせば、必ずできるようになっていきます。


プログラミング習得=きっかけ×方法×練習量
これがプログラミングを身につける必勝方程式です!
ぜひ、この必勝方程式を参考に、プログラミングをより身近なものにしていってください。


データエンジニア力を高めるためにオススメの研修

・(プログラミング初心者向け)Python基礎研修(3日間)
https://www.insource.co.jp/bup/bup-python-basic-3days.html
・データベース基礎研修(2日間)
https://www.insource.co.jp/bup/bup_shinjinit3.html


※本記事は2021年09月15日現在の情報です。

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