少し前にブックマークで話題になっていたもので、『社会人のためのデータサイエンス入門』というものがある。総務省統計局が主催しているらしい。
私大文系学部出身ゆえ、「サイエンス」という名のつくものにはあまり縁が無いのだが、加齢により知識欲が減少してきた自覚もあり、意識的に何かやってみる必要があるのではないか、という思いつきで申し込んでみた。
世代的にはパソコンより前にマイコンという言葉から入った世代。
高校時代の友人が使っていたコンピューターの記憶メディアはカセットテープ。
大学の選択授業で計算機数学というものを取ったら、教授が「西君という学生がいて」という話をよくしていた記憶がある。
紙にプログラム（Fortran）を書いて、それを別棟にある計算機センターに持って行くと、キーパンチャーの方がカードに孔をあけてくれる、そんな時代。
ちなみに、そうやって作ったプログラムを実行すると、いつも２行目か３行目でSyntax Errorというメッセージが出ていた。単位が取れたのかどうか、記憶にない。
ともあれ、申し込んでしまったので、６月から受講だ。
気が向いたらこちらにも書くかもしれない。
Ｑ１）文系サラリーマンがプログラミングを学ぶ事の有用性
文系のサラリーマンがプログラミングを学ぶことには、以下のような有用性があります、
1. 問題解決力の向上: プログラミングでは論理的な思考や問題解決力が求められます。これを学ぶことで、業務における複雑な問題にも柔軟かつ効率的に対応できるようになります。
2. デジタルリテラシーの向上: 現代のビジネスではデジタル技術が不可欠です。プログラミングを学ぶことで、デジタル技術に対する理解が深まり、ビジネス上のデジタルプロジェクトやITに関連する業務への参加が容易になります。
3. データ分析力の向上: データ分析は現代ビジネスの重要なスキルです。プログラミングを学ぶことで、データの収集、分析、可視化などに必要なスキルが身につき、データを活用した意思決定が可能になります。
4. 新たなキャリアの可能性: プログラミングの知識はIT業界に限らず多くの分野で求められています。プログラミングを学ぶことで、新たなキャリアの可能性が広がり、転職や昇進のチャンスが増えます。
5. 業務の自動化: プログラミングスキルがあれば、日常業務の一部を自動化することが可能です。例えば、Excelマクロを使用してデータの整理を自動化するなど、作業の効率化に役立ちます。
プログラミングを学ぶことで、サラリーマンとしてのスキルアップが期待でき、ビジネスでの競争力も高まるでしょう。
なるほど、良いこと尽くめではないか。
だが、私はもう齢60を過ぎている。昇進とか競争力とか、あまり関係がない。
Ｑ２）定年間近なサラリーマンの場合の有用性
定年間近のサラリーマンがプログラミングを学ぶことにもいくつかの有用性があります。
1. 自己啓発と知的刺激: プログラミングを学ぶことは新しいことへの挑戦となり、知的な刺激と達成感が得られます。新しいスキルを学ぶことで、自分自身の成長を実感できます。
2. ポストリタイアメント活動: 定年退職後も趣味やプロジェクトで活かせるスキルとして、プログラミングは役立ちます。例えば、デジタル技術を活用した趣味のプロジェクトや、非営利団体のためのIT支援など、多様な活動に応用できます。
3. 仕事の継続: ITスキルがあると、退職後の契約社員やフリーランスとしての仕事の機会が増えます。特に、データ分析やソフトウェア開発の基礎知識があると、専門知識を活かした仕事が見つけやすくなります。
4. 時代の流れへの適応: IT技術は急速に発展しています。プログラミングを学ぶことで、現代のテクノロジーの理解が深まり、子供や孫との会話にも役立ちます。また、デジタル化された社会に適応する力も養えます。
5. 問題解決のアプローチ: プログラミングは論理的思考や問題解決力を養います。これらのスキルは、プログラミング以外の分野でも活かすことができ、リタイアメント後の生活でも役立ちます。
プログラミングはすべての年代の人々にとって役立つスキルであり、定年を迎えるサラリーマンにとっても、新たな可能性や楽しみをもたらします。
少し、やる気が出てきたぞ。
では、今回選択したデータサイエンスについて聞いてみよう。
Ｑ３）データ分析の入門
データ分析の入門として、以下のステップがおすすめです。
1. 基本的な概念の理解: データ分析の基本概念や手法を理解するために、入門書やオンラインの無料コースを利用して、統計学やデータ分析の基本を学びます。
2. ツールの選択と学習: PythonやR、Excelなど、データ分析によく使われるツールの使い方を学びます。Pythonはプログラミング初心者でも扱いやすく、Rは統計分析に特化しています。Excelはビジネスシーンで広く使われており、基本的なデータ分析には十分です。
3. 実際のデータセットで練習: 公開されているデータセットを使って練習し、データのクリーニング、分析、可視化を実際に体験します。例えば、KaggleやUCI Machine Learning Repositoryなどで無料のデータセットが入手できます。
4. 基本的な分析手法の習得: データの分布を理解するための平均、中央値、標準偏差などの統計量や、データの関連性を調べるための相関係数、回帰分析などの基本的な手法を習得します。
5. データの可視化: データを視覚的に理解するためのグラフやチャートの作成方法を学びます。Pythonのmatplotlibやseaborn、Excelのグラフ機能などが利用できます。
6. 実践プロジェクト: 小さなプロジェクトから始めて、実際のビジネス課題や興味のあるテーマに取り組んでみます。実践を通じて分析手法の適用方法を学び、結果を報告するスキルも身につけます。
これらのステップを通して、データ分析の基礎をしっかりと理解することができます。
Excelは日常的に使っているが、ありきたりの使い方しかしていない。
この機会に違った使い方を知る事が出来れば、それも面白いかもしれない。
