データサイエンスとは、データを分析し最適な解を見いだす、さまざまな領域の専門的な学問分野の集まりである。かつてこれを担っていたのは数理統計学と応用数学だけであった。のちに機械学習と人工知能が取り入れられ、データ分析の道具立てには数理統計学とならんで計算機科学が加わった。
大量のデータを分析することによって、管理上の決定をより効果的に下せるようになる。データ分析の恩恵は、十分なデータが手に入るほぼあらゆる応用領域で得られる。ある領域にデータ分析をどう適用するかを理解するには、その領域の専門知識をもっていなければならない。
データサイエンスは、互いに異なりながら重なり合う三つの領域を包含する。
- データの集合をモデル化し、そこから本質的な情報を取り出せる数理統計学者の技能。
- データを効率よく保存し、処理し、可視化するアルゴリズムを設計し用いることのできる計算機科学者の技能。
- その主題を伝統的に学ぶことによって身につけた領域の専門知識——正しい問いを立てる能力と、答えをふさわしい文脈のなかで吟味する能力の双方。
このことを踏まえて私が勧めたいのは、データサイエンスを、これから学ぶべき新しい知識の領域としてではなく、すでによく知っている領域のなかで用いる新しい技能の集まりとしてとらえることである。