みなさんこんにちは、データラーニングギルド代表、データラーニングスクール代表の村上です。
この度、私の運営しているデータサイエンス育成に特化したデータラーニングスクールの圧縮版コンテンツを公開しました。
近年ではありがたいことに無料で学習できるコンテンツも多く公開され、無料でも十分に学習ができるコンテンツが揃って来ました。その一方で、「データサイエンスの学習はコンテンツが多すぎて何から手を付けて良いか分からない」という声も、多く聞きます。pythonを学んでみたけど思っていた内容と違った、統計学を学んでみたけど上手く仕事に活かせそうにないというような事例も散見されます。
このようなコンテンツに溢れている状況では、データサイエンスの学習の指針となるようなコンテンツが必要なのではないでしょうか？
データサイエンスにおいては、ロジカルシンキングや科学的思考といった基本的な思考プロセスから、pythonでのプログラミング、SQLでのデータ集計、機械学習、統計学といった網羅的なスキルが求められます。データラーニングスクールでは、これらの内容を網羅的に教えているため、講座の圧縮版コンテンツを作ることで学習の指針になればと思い、圧縮版講座を作成させて頂きました。できる限り数式は使わずに、どのような技術要素があるのか分かるように心がけたので、数学知識が無くてもデータサイエンスの雰囲気を掴んで頂けるのではないかと思います。
動画講座を見てデータサイエンティスとに興味を持って頂いた方は、データラーニングスクールにて無料キャリア相談会を行っていますので、講座の受講希望に関わらず、是非ご参加ください。データサイエンスに関して分からないことやスキルや背景に合わせたキャリアデザインなど、色々と相談に乗らせて頂ければと思います。
データラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べることを強みとしたオンライン完結の…
それでは、各講座に関して、簡単にどのような講座の内容なのか解説しながらご紹介したいと思います。
受講に対する心がけに関する講座
まず、最初のコンテンツはマインドセット・タイムマネジメントに関する講座です。データサイエンスとは関係が無いですが、講座の受講に当たって上手くいく人と途中で挫折してしまう人の違いとしては、マインドセット・タイムマネジメントに関する違いがあると感じています。そのため、初回の講座ではマインドセットとタイムマネジメントに関しての講座を実施しています。
マインドセット・タイムマネジメント
思考法に関する講座
データサイエンスを実施するにおいて重要なのが基本的な思考能力です。そもそも科学的な営みとは何のか、コンピュータで解ける問題とは何のかを理解し、それらを論理的に記述することが重要になってきます。私は、これらの思考スキルと機械学習などの手法に関して、スポーツにおけるフィジカルや運動神経と技術に似ていると考えています。サッカーであっても、野球であっても、体力、筋力があり、自分の体を想像通りに動かすスキルがあれば、どちらのスポーツであっても比較的スムーズに移行できます。一方で、投球技術が高かったとしても、サッカーに移行するのは難しいでしょう。それと同じ用に、これらの思考スキルがあれば、テクノロジー全般を理解することに役立ちます。その上でデータサイエンスの技術を学ぶことで効率よく学習することができます。
ロジカルシンキング
科学的思考プロセス
コンピュテーショナルシンキング
データ分析の基礎講座
データサイエンスにおいて重要なのは、良い意思決定に寄与することです。そのためには、適切な課題を設定し、分析し、分析した結果をドキュメントにまとめることが必要になります。以下の講座では、分析設計スキル、人に伝えるためのストーリーの作り方、資料のデザイン、データとグラフの扱い方に関して学ぶことができます。
データ分析概論
分析設計
データ分析実践入門
資料の構成を作る
資料のデザイン
グラフと数値
データベースとSQLに関する講座
データ分析を行うに当たって、多くのケースではデータベースに入っているデータに対してSQLを用いて加工を行います。実際にデータサイエンティストとして使用する頻度は、pythonを用いて機械学習を行うよりSQLを使ってデータを各することの方が多いという現場も多いです。そのため、以下の講座ではデータベースとは何か、データベースにおいて、SQLでどのような処理を行うかに関して学習を行います。
データベース・集合
データ分析におけるSQL
pythonと機械学習に関する講座
データサイエンティストのイメージとして、pythonを用いて機械学習を行うという方が多いのではないでしょうか？以下の講座では、機械学習の古典的な手法に加え、強化学習、ディープラーニング、モデルの改善方法に関して解説しています。機械学習といっても、用途によって様々な手法を使い分けることを理解して頂けるかと思います。
python基礎
pythonによる統計学入門
機械学習概論
教師あり学習
教師なし学習
ディープラーニング
強化学習
特徴量エンジニアリング
モデルの評価
データサイエンスを活用するための講座
機械学習を用いてモデルを作成するのは年々簡単になっていますが、データサイエンスをビジネスで活用するに当たっては、まだまだ様々な壁が存在しています。近年ではシステム化を前提としたプロジェクトも多くなっており、システム化、プロジェクトマネジメントなどの重要性が高まって来ています。また、多くの関係者を巻き込みながらプロジェクトを進めて行く必要があるため、交渉と説得の技術なども重要になってきます。以下の講座では、それらのデータサイエンスで価値を出す方法について学習することができます。
仕事への適用
CRISP-DM
ゲーム理論と交渉・説得
マーケティング・リサーチの手法
データサイエンティストのキャリアデザイン講座
最後は、データ分析におけるキャリアデザインの講座です。どのような職種があり、どういった基準でキャリアをデザインするべきなのか学習することができます。
データ分析人材のキャリアデザイン
活用方法
ここまでの講座で、データサイエンスという領域でどんなことを行っているのか、なんとなくイメージができるようになったのではないかと思います。ここで触れているコンテンツの内容を理解しているだけでも、データ人材とのコミュニケーションがスムーズになるかと思います。
実際にデータ分析の実務に取り組むには、ここで触れた知識を一つ一つ習得していく必要があります。もしここまでの講座をご覧になられてデータサイエンスをより深く学びたいと思われた方は、是非気になるトピック、得意なトピックから深堀りしてみてください。関連したキーワードで検索すると、ここで紹介したようなトピックであれば、無料で良質なコンテンツが手に入るかと思いまし、安価な入門書も多く存在します。基本的にここで紹介しているスキルを一通り身につければデータサイエンスの入門としては十分ですので、まずはここで紹介している技術を極めて行って頂くのが良いのではないかと思います。
「本腰入れてデータサイエンティストに転職したい！」と思った方は、是非以下のリンクからデータラーニングスクールの相談会に遊びに来てください。200人以上の教育や転職支援の経験に基づいて、様々な観点でキャリアの相談に乗らせて頂ければと思います。
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