【結論:ちょっといる】データサイエンティストに大学数学は必要なのか？

データサイエンティストに大学数学は必要なのか

データサイエンティスト。給与も高く、魅力的な職業です。ただ、未経験から転職しようとした時に一番不安なのが「大学数学は必要なのか」という問題。今回は僕の経験からその問いに答えます。

結論：データサイエンティストなら大学数学は必要

結論からいいますと、データサイエンティストとして活動するなら大学数学の知識は必要です。

ただし、そこまで悲観しなくでもいいです。データサイエンティストに必要な数学はそんなに多くないです。高校の文系数学が理解できていれば多分大丈夫です。

文系でも大学を卒業できるくらいの学歴があるなら、絶対理解できます。

データサイエンティストに必要な大学数学の勉強法

正直、実践に入る前に数学の勉強をする必要はないかと思います。機械学習の理論を勉強して行き詰まった時に初めて、数学の参考書に手を出すくらいでいいと思います。

勉強するなら、本がおすすめです。プログラミングならネットで勉強するのもいいのですが、大学数学は学問なので、自分の手で紙に書いて理解する必要があります。

後で、各分野おすすめの参考書も紹介します。

データサイエンティストに必要な大学数学の種類

ここから先は、データサイエンティストに必要な数学の分野別に紹介してきます。

線形代数

一度も触ったことのない人が多いかもしれない分野が、線形代数です。線形代数は、機械学習をする上では割と必須な分野です。

ただ、本当に基礎の基礎くらいの理解度で十分。マセマっている有名な問題集に載っている問題が理解できれば大丈夫なレベル感です。

線形代数は、高校でやったベクトルの続きみたいなものなので、ベクトルの基本がわかっていれば大丈夫です。

微分積分学

これは高校レベルの微積さえできれば大丈夫です。まじで高校レベルで十分です。

微積もマセマが解ければかなり十分です。

統計

データサイエンティスト統計はかなり大事です。統計がわかってないと、機械学習で得られた結果を誤って解釈してしまいます。

統計は理系出身でもあまり理解していない人も多いです。最も時間をかけて勉強するべきです。

統計は少し難しいので、自身がない人にはこっちの本がおすすめです。

データサイエンティストに大学数学は必要だが、別に難しくない

研究者としてデータサイエンスを学ぶなら別ですが、実戦で必要な理論を理解するくらいなら、そこまでの数学は必要ありません。Pythonが書けるレベルの知能がある人なら理解できます。