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第43回　データ分析は一社研修が効果的。できればクローズドなワークショップも。 (吉政忠志) 2023年6月

こんにちは。吉政創成の吉政でございます。

仲間とPython 3 エンジニア認定データ分析試験を運営していることもあり、データ分析試験の受験や学習に関する情報がかなり集まってきています。他のプログラミング言語の試験や研修と違うところは以下になります。

Pythonの名前がついているデータ分析試験なのに、非エンジニアの受験者の割合が4割を占める
Python 3 エンジニア認定データ分析試験の受験者数が開始2年9か月で1万人を超えたこと（他のメジャーな試験の3倍近い早いペースでの達成でした）
データ分析の研修は他の研修と比べて、部門一括の一社研修の割合が多い

上記から2つのことが言えると考えています。

データ分析の学習で非エンジニアの方もPythonを学習するケースが多い
データ分析試験は現場から管理職まで全員が学習するべきものという認識の会社が多い

上記の理由を私見を交えて解説します。

非エンジニアもPythonを通してデータ分析を学んだほうが良い理由

長年　某大手企業のマーケティング職種の職級審査員をしてきた経験の話です。マーケティング戦略の基本は仮説と検証を定量的・定性的にロジックを組むことが重要です。そして多くのマーケッターの人が多かれ少なかれ、その学習を行います。このロジックが組めないと、客観的にその戦略や企画の有効性を証明できないため、基本というかかなり重要な話です。そこで、多くの企業ではKGI、KPI、KSF、KBFなどの指標やSWOTなどのマーケティングツールを使って、戦略の仮説と検証を行っていると思います。しかしながら、このロジックは書籍を読んである程度学べることではありますが、書籍でしか学んでいない人は、その本質を理解できていないことが多く、いざ戦略企画を立ててみると、各指標やマーケティングツールの使い方が間違っていることが多いです。このロジックはデータ分析においても全く同じ考え方が応用されており、研修で本質を学んだかどうかで、その理解度に差が出てきてしまいます。

そして、データ分析はPythonのようなデータ分析に向いた言語を通して学んだほうが本質を理解しやすいです。データ分析する仕組みをコーディングするのですから、当たり前の話だと思います。そして、データ分析で使用しるPythonはそれほど高度な文法を必要としていないため、非エンジニアの方もPythonを通じてデータ分析を学ぶ方が多く、結果的にPython 3 エンジニア認定データ分析試験を受験される方の4割が非エンジニアの方という結果になっています。

さて、Pythonの話ですが、Pythonは最も多くデータ分析で活用されているプログラミング言語です。その理由は以下にあります。

NumPyやpandasなどのデータ分析に適したライブラリが豊富で、評価も高いため。
学習しやすいため。
※データ分析試験はプログラマー以外の方が学習するケースが多く、実際に受験の4割がプログラミング未経験者です。
データ分析業務を自動化したいニーズがあるため。（Pythonは自動化につよいです）
ベンダーロックインされずに自社でも構築したいニーズがあるため。

データ分析試験は現場から管理職まで全員が学習するべき

データ分析は管理側と現場の両面から仮説と検証を行わなければなりません。管理側が中心に作ると、データ入力がやたら細かくなって、現場側に負荷がかかってしまいます。36協定もあり労働時間に上限が定められているので、データ入力に負荷がかかると、生産的な労働が減少します。そうなると、組織全体の収益力が落ちかねないので、その事態は避けたいです。一方、現場の方々中心にデータ分析を設計すると、データ分析の結果を経営的に生かしにくい状況になりかねません。それ故に、現場と管理面の両方のメンバーが参加する必要があります。また、日々の会議でもデータ分析の結果を活用したPDCAを回すことになるはずですので、データ分析を理解していないメンバーがいると、用語や概念を理解できておらず、会議に参加しにくくなったり、会議の進捗を妨げてしまうこともあるので、やはり部門全体で学ばれることがお勧めです。