数学マーケタ―に憧れたらデータサイエンスを学ぶべき。

データサイエンス
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Introduction

以前僕はユニバーサルスタジオジャパンを立て直した森岡毅さんの著作、『確率思考の戦略論』に魅せられ、統計、確率といった分野にドハマりしました。

確率思考の戦略論についてはこちら


しかし、もともと数学は得意ではなかったこともあり、様々なモデルの理解に躓いてしまい理解が届かず五里霧中でした。

しかし数学を軸にしたマーケティングへの関心は薄れることがありませんでした。様々な本を手に取り読んできた結果、やや方向性は変わりますが、大学生協である一冊の本と出会いましたので共有します。

データサイエンスって何?その魅力とは?

ものすごく簡単に言えば

(統計学)×(情報学)=(データサイエンス)

ということになる。

コンビニなどのPOSシステムやスマートフォンの普及で現在は相当量の情報ないしデータが得られる。とても人間の手では扱いきれない膨大なデータをコンピュータを用いて分析してその特性をあらわにしたり、それをもとに予測を行う。

データは正しく解析すればわれわれ人間が直感的にさえ想定もしなかった事実を発見してくれる。この先駆けとして非常に印象深い話がある。

『マネーボール』という20世紀末のメジャーリーグ、アスレチックスを舞台にした話だ。

つまり、データサイエンスは素人がその道何十年というようなプロと同等もしくはそれ以上の見地に立てる可能性をもたらすという事実に僕は感動した。

データサイエンティストの役割とは

データサイエンティスト協会から拝借した資料なのですが、

(↑https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck.pdf より抜粋)

データサイエンスではコンピュータの力を借りて統計などの知識に基づいて解析するという、データサイエンス力とデータエンジニアリング力という2力がまずあります。これに加えて”現場”で適応させてデータから得られた仮説を実行するビジネス力ないし実行力の3つの力を遂行する役割が求められます。

データサイエンスの学び方

これは先ほど紹介した『データサイエンス入門』(竹村彰通著)も参考にして自分なりにアレンジした方法です。

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などを視聴しつつ都度、自分の理解度を試すために統計検定などを受験し、理解度をはかる。

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