日本の大阪旅行が終わって韓国の釜山に着いた。｜김승진の投稿-GRAVITY(グラビティ) SNS

今の若者は大学で「データ分析」を学んでいる…「数学が苦手でもOK」文系社員が覚えるべき"エクセルの便利機能"
1/27(火) 8:15　　Yahooニュース

数学が苦手な人でも「データ分析」はできるのか。麗澤大学工学部教授で『文系のためのデータリテラシー』(共著)を執筆している宗健さんは「基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないため、数学の得意不得意はあまり関係がない。それよりもエクセルがちゃんと使えるかが重要だ」という――。

【図表】算術平均と母集団標準偏差の数式

■この原稿を書くのにもAIを活用している

　ここ数年で、AI、ビッグデータ、データサイエンスといった言葉はすっかり社会に組み込まれた感がある。

　AIについては、2022年11月のChatGPTのリリース以降、急激に社会に定着しつつある(この原稿も、生成系AIで参照先を探したりしながら書いている。ものすごく便利になったものだ)。

　ビッグデータ、データサイエンスについては、様々な分野でデータの利活用が進められており、専門のデータサイエンティスト以外でもデータが扱えるようにするための一歩として、ニトリのように全社員の8割がITパスポート資格を目指すという会社もある。

■若者の相当数が「データサイエンス」を学ぶ時代

　教育分野でも文科省が大学と高専の理系分野の拡充を促す事業を進めており、2017年ころから、滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学、立正大学、一橋大学、名古屋市立大学などでデータサイエンス系の学部新設が相次いでいる。

　また、データサイエンス学部のような専門課程だけではなく、一般の大学生を対象としたMDASHという数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度もあり、日本の全大学約800校のうち600校近くが認定を受けている。

　MDASHの認定は2021年からなので、これから大学を卒業して社会に出てくる若者のうち、相当数はある程度のデータサイエンスの素養を持っていることになる。

■数学よりも「エクセルが使えること」が重要

　とはいえ、いまさらデータサイエンス、とか言われても数学は苦手だから無理だよ、と思う人も多いだろう。しかし、イメージと違って実務で行われる基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないから、数学の得意不得意はあまり関係がない。

　それよりもまずはエクセルがちゃんと使えるかどうかのほうがよほど重要だ。

　エクセルをなんとなく使っている人も多いとは思うが、実はエクセルは奥が深く、平均や中央値、最小、最大、標準偏差などが計算できフィルターの結果も反映できるAGGREGATE関数や、データの突合によく使うXLOOKUP関数が使えたり、ピボット集計を日常的に使っている人はあまり多くないだろう。