本記事は、医療分野におけるデータサイエンティストの重要性や、学習法について解説しています。
・これからメディカルデータサイエンティストとして活躍したい
・メディカルデータサイエンティストに必要な知識やスキルを知りたい
という人に役立つ内容となっていますので、最後まで読んでから今後のプランを考えてみてください。
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データサイエンスとは
データサイエンスとは、日々企業などに蓄積されるビックデータを分析し有効活用することにより、顧客に新たな知見や価値を提供していくための学問です。
データサイエンスの分野で大量のデータを収集、分析、活用する人のことをデータサイエンティストと呼びます。データから価値を見出して自社の業務改善や競合他社との差別化を図れることから重宝されています。
データサイエンティストには、
・数学や統計学、情報工学などのデータに関する知識
・プレゼンテーション能力やコミュニケーション能力
・データを解析する際に欠かせないプログラミング能力
上記のような知識やスキルが求められます。
すべてを兼ね備えた人は、ひと握りしかいません。ほとんどのデータサイエンティストは培ってきた知識や経験を活かして、いずれかに特化またはスキルを掛け合わせた人材として活躍しています。
ビジネスマン出身の人はビジネス力に強みを持ったデータサイエンティスト。エンジニア出身の人はプログラミング特化のデータサイエンティストなど、強みを持っていれば戦力として扱われやすいです。
データサイエンスに必要な知識
データサイエンスの分野で必要な知識は、以下のとおり。
・数学
・統計学
・情報工学など
データを解析して戦略を立てていく上で欠かせない知識は、最低限身につけておきましょう。データに関する知識が乏しいと、欲しいデータの求め方がわからなかったり、大きなミスをして損害を出してしまうかもしれません。
とりわけ、データに関する正確性や網羅性が求められるデータサイエンティストには必須の知識です。
データサイエンスで使うプログラミング言語
データサイエンティストがビッグデータの解析や可視化をするうえで利用するのが「Python」や「R言語」です。
Pythonはデータの解析や、機械学習などに利用でき、他のシステムとの連携も取りやすいので人気の高い言語です。
読みやすく理解しやすい言語なので、これから本格的にプログラミングを学ぼうと思っている人にもおすすめできます。
R言語もデータ解析に特化した言語で、グラフの作成やデータの可視化によく使われます。
オープンソースの言語であるためコストが抑えられ、統計解析に役立つパッケージも多く配布されているので、効率よくデータ解析ができるでしょう。
どちらか一方だけというよりは利用するデータや求める情報により、最適な言語を選んで使うことが多く両方扱えるようにしておくことで、データ解析をスムーズにおこなえます。
データサイエンティストは上記のように、幅広い知識やスキルが求められる存在です。
医療分野におけるデータサイエンスの重要性
医療とデータサイエンスは密接な関係にあり、 医療はデータの活用によって発達してきました。
さまざまな症例や治療法などから、更に有効な治療法や特効薬の開発により、かつての難病も薬の服用だけで治療できるようになっています。
ワクチンの開発も治験データの収集や分析によりおこなわれており、データの活用なしに医療は語れません。
医療にとってデータサイエンスは不可欠で、これからの医療の発展にもますます貢献していく分野です。
カルテやレセプトデータも電子化が進んできているとはいえ、まだまだ活用しきれていないデータも数多くあります。
医療の領域におけるビッグデータといえるデータですが、まだ日本国内でのデータの統一化もできておらず、価値のあるデータも埋もれてしまっているのが現状です。
ですが、このビッグデータを統合、分析できたなら、新たな早期発見の糸口や新薬開発のヒントになるであろう可能性を秘めています。
メディカルデータサイエンティストの役割
メディカルデータサイエンティストは、医療ビッグデータの収集や分析、新たな知見を生み出すという点で重要視されています。
症例ごとに蓄積されたデータを分析することで、新たな治療法を確立したり、統計を取ることで傾向や発症の共通点などを予測できます。
ＡＩや機械学習を用いてＣＴ、ＭＲＩ、レントゲンなどの画像データを解析し、がん細胞や病巣の早期発見を、より早く正確にできるようにすることもメディカルデータサイエンティストには重要な課題です。
また、統計から合併症の発症パターンを分析することで、発症を予防することにも役立てられます。
医療ビッグデータの活用は、さまざまな病気に求められることで、メディカルデータサイエンティストの需要は今後も高まっていくでしょう。
医療分野でデータサイエンスを活かすための学習法
メディカルデータサイエンティストに必要なのは、データ解析やデータベースに関する知識です。
統計、機械学習、人工知能、プログラミング、ディープラーニングの知識も必要ですが、なにより「医療の領域に対する理解」が必要になります。
医療の現場にマッチする定義づけがなされたデータを求めることが重要です。定義づけがズレたデータを解析しても徒労に終わってしまうだけで役に立ちません。
メディカルデータサイエンティストとして携わりたい学問の知識は前提として学んでおきましょう。
その上で、プログラミングなどの知識を身につけることで、医療の領域で活きるデータサイエンティストとして活躍できます。
医療の知識とともにプログラミング能力も必須な知識なので、どんなデータでも扱えるようにしておく必要があります。
メディカルデータサイエンティストに必要な言語
メディカルデータサイエンティストが扱う言語は、データサイエンティストが使うプログラミング言語の項で述べた、PythonやR言語です。
データ解析に最適な言語として知られているPythonとR言語は、ほとんどのデータサイエンティストに利用されています。
この2つの言語以外にもデータの前処理加工に使う事が多いSQLも学んでおけば、より効率的にデータ解析をおこなえます。
「本業が忙しくて、なかなか勉強する時間が取れない」「スクールに通わず独学で学びたい」という人も多いです。
プログラミング学習は難しいというイメージがありますが、体系的に学ぶ方法さえ知っていれば、本業と並行して勉強しても習得できます。
スクールに通わないプログラミング学習法
スクールに通わずにプログラミングを学ぶには本や動画で学ぶことがメインになるでしょう。
主に動画で学習しながら、理解を深めたい部分を本で補うようにすると、効率的に学べて身につきやすいです。
動画で学びたい人にはUdemyがおすすめです。動画のコースも幅広く、データサイエンスに必要な情報は網羅的に学べます。
Udemyは買い切りタイプのサービスであるため、自分の都合のいい時間にコマ切れでも勉強できます。働きながら学習したい人にはありがたいですね。
無料視聴ができる動画もあり雰囲気も掴みやすいので、これから学んでいこうと思っている人にピッタリなサービスです。
『Tech Teacher』3つの魅力
魅力1. オーダーメイドのカリキュラム
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Tech Teacherでは、授業を受けた分だけ後払いの「従量課金制」を採用しているので、必要な分だけ授業を受講することができます。また、初期費用は入会金22,000円のみです。一般的なプログラミングスクールとは異なり、多額な初期費用がかからないため、気軽に学習を始めることができます。
まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
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まとめ
本記事では
・データサイエンティストについて
・メディカルデータサイエンティストについて
・メディカルデータサイエンティストに必要な知識と学習法
について解説してきました。
医療領域のデータサイエンティストは、これからますます必要とされるポジションです。
テクノロジーの進化や医療データの電子化をフル活用できるメディカルデータサイエンティストは、医療分野において不可欠な存在なので、目指す価値は十分あります。
ぜひ参考にして第一線で活躍するメディカルデータサイエンティストを目指してください。
