データの処理や分析を効率的かつ効果的に行うために、PythonやSQLといったプログラミング言語やデータベース言語の知識が不可欠です。Pythonはデータを整理したり、グラフを作ったり、AIを使うときに役立ちます。SQLはデータベースから必要な情報を取り出すときに必要になる知識です。その他の言語も大学生活を通して習得していきます。

データを正しく分析するには、数学と統計学の知識が重要になります。偶然ではない有意な結果を得るためには、因果関係と相関関係を区別する必要があります。数学はデータの構造理解や前処理に役立ち、統計学はデータの傾向を把握し、結果の信頼性を判断する基盤となります。そうして、誤解を生むことのない、正確で信頼性の高いデータ分析につながります。

データサイエンスにおいてモデリングと機械学習は重要な役割を果たします。モデリングはデータの関係性を数式やアルゴリズムで表現し、予測や分析に役立ちます。機械学習はデータから自動で学習する技術で、大規模データや複雑な課題抽出に有効です。これらを活用することで、データの価値を引き出し、課題解決や新たな洞察の発見につながります。

データを解析するだけでは、データサイエンスではありません。正しく活用できる分析結果とするには、取り扱うデータの結果の要因や背景を知る必要があります。それをドメイン知識といいます。ビジネス価値を生み出すためには業界知識を基に仮説を立て、適切な分析手法を使うことが重要なのです。正しく分析できれば、適切な一手を打つことができるのです。