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回答3件
まずはご入学おめでとうございます！ 上の方がおっしゃっているように、データサイエンティストと一口に行っても様々な職種が存在しています。普遍的に必要となるスキルについてリストアップしてみますね。 ・微分積分学、線形代数学といった各種基礎的な講義 経済学部の授業にも必修レベルで存在していると思います。基礎的な数学知識は必要とされています。 ・統計学 数学知識として一括りにしても良いですが、あえて別の区分とさせていただきました。 経済学部の授業でどの程度の範囲まで学習されるのかわかりませんが、統計検定1級程度の知識は最低限必要と私は思ってます。他学部履修などでも受講できると思いますし、統計検定などを目安にしても良いかもしれません。 ・プログラミング言語 分析用にはPython,Rなどが主に使われています。経済学部でも授業はあると思いますが、足りない可能性が大きいので、数学の学習と並行して意欲的に学習していただければと思います。 ・経済・経営・会計学など データサイエンティストと言っても一人のビジネスパーソンです。当然ビジネスの視点も必要になってきます。経済学部に進まれているのであれば、ご自身の専攻を生かした”強み”を作ってはいかがでしょうか？ 他にも、バックエンド・フロントエンドのエンジニアリングスキル、数理最適化や機械学習などの数学知識など様々なものがありますが、ご自身が活躍したい分野に合わせて学習を進めていただければと思います。
本当のデータサイエンティストになるのならば、文系ではなく理系の学部に行くべきですね。 文系からもなれないことはありませんが、4年間の基礎が非常に重要になりますので。 あと、仮に大学4年でそれら科目を学んでも、データサイエンスに従事できる企業に就職できるかはまた別の問題。 これらを学びましたからデータサイエンティストになれます という簡単な話ではないので、、、
まずは大学合格おめでとうございます、いまの時期は本当に大変だとおもいますが、この中でも将来を見据え、いまから準備をしようとなされるのはとても良いことだと思います。 私自身はコンサルティングファームで金融機関向けのデータ分析やモデル構築等のサービス提供を行っています。大学院では公共政策研究を専攻していたため、バックグラウンドはどちらかというと理系ですが、いまは日々プログラミングと数式ばかりを扱うような環境です。 ご質問についてですが、まずはデータサイエンティストにも種類があることについてご認識なされるのが肝要です。 例えば、以下のような分類があります。 ・aiエンジニア ・ビッグデータアナリスト ・統計モデラー(いわゆるスタッツ) ・マクロエコノミスト(これはデータサイエンティストとは呼ばれないかもしれませんが、いったん質問者さまのバックグラウンド踏まえリストに挙げました) 他の回答者さまの記載とも重なりますが、aiやビッグデータは理系の領域であり、プログラミングの専門的な教育を受けるのが望ましいです。他方、統計モデラーは学際的な領域で文系理系両方のバックグラウンドが混在している印象です。マクロエコノミストは経済学を学ぶ必要があります。 ですので、ご自身が活躍したい分野をまずは探されてから、そこではどんなデータサイエンティストが求められているのかを検討し、それに向けて勉強をなされるのが、よいかと思います。 なお、画像認識システムなど理系的なプロダクト開発を目指されるのでない限りは、経済学部であっても他学部の講義を受講なされるなどして、aiやビッグデータについてもスキルを身につけることもできると思いますので、ご参考ください。 つらつらと長くなり恐縮ですが、少しでもお役に立てれば幸いです。
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