あらゆるものがデータされている現在、それらのデータをどのように活用するかが注目されています。それらのデータは膨大であることが多く、必ずしも整理されているものばかりではありません。そこで、膨大なデータを整理し、統計学やコンピュータサイエンスなどを駆使しながら、データを分析し企業活動に活用できることを導き出すのが、データサイエンティストの仕事です。複雑な問題を解決するために、機械学習が利用されることも少なくありません。効率良くデータ分析を行うためには、プログラミング言語によるプログラミングが不可欠です。

大量のデータを管理し処理するためには、データベースが使用されます。データベースの中でもリレーショナルデータベースが使用されることが多く、それを操作するためにはSQL言語が必要になります。SQL言語自体は構文も多くなく、学習しやすい言語です。処理速度は高速で、大規模データベースを中心に広く利用されています。機械学習を中心に人気のあるプログラミング言語としては、Pythonがあげられます。データサイエンティストにとっても、Pythonでのプログラミング機会は多いでしょう。柔軟な記法が特徴であるPythonは、学習しやすい言語に分類できます。そのため、機械学習だけでなく、幅広い用途で利用されています。

これらのプログラミング言語を学習するためのおすすめな勉強方法としては、実際にプログラミングを行いながら学習する方法です。自分のレベルに応じた書籍とともに、実際に動作させながら勉強することが大事です。