駒鳥です。
Tech Academyで、データサイエンス講座が新設されていました。
内容がかなりよさげです。
Tech Academyとは？
（知ってる方は飛ばしてくださいね！）
Tech Academyは、オンライン完結型のエンジニア向けスクールです。
受講期間は最短４週間から。
オンライン完結型と言うだけあって、自宅でも取り組めるので、業務で足りないスキルを補ったり、新しい領域にチャレンジしやすいです。
あと大きい特徴としては、メンターが付いてくれるので、疑問は都度解消しつつ、モチベーションを維持できます。
余談ですが、私の勤務している会社でも技術メンター制度があります。
短いスパンで目標立てながらコーディングしていくのは、ある意味強制的に学習できるのでオススメだったりします。
データサイエンスコースのGoodな特徴を3つ紹介します
さて、今回新しく設立されたと言うデータサイエンスコースについてです。
結論から言うとかなり良いです。
「業務で分析しないといけないけど何からすればいいのかわかんない」
と言う人に強くお勧めしたいです。
なぜお勧めしたいのか、データサイエンスコースのGoodな特徴とその理由を紹介します。
統計学の基礎が学べる！
まず最初のポイントは「統計学の基礎が学べる」点です。
データ分析をするプログラミング的な手法どうこう以前の問題として、ある程度の統計学についての知識は分析する上で必須だったりします。
データ分析って言っときながら平均と中央値だけ出して終わってんじゃねーよ！！ pic.twitter.com/wNnSSRAKMj
— tdual@MatrixFlow (@tdualdir) 2018年9月11日
これがやりたかっただけ
そもそもの前提として、数字をどう見るのか、どんな数字があって、それらをどう判断すればよいかと言う知識は間違いなく必要になります。
データサイエンスコースではその部分もサポートしてもらえるのは嬉しいところです。
実務に即したPythonとPandasを学習できる！
二つ目は、「実務に即したPythonとPandasを学習できる」点です。
先ほど、
「業務で分析しないといけないけど何からすればいいのかわかんない」
と言う人に強くお勧めしたいです。
と書きました。
実際、統計の知識も活用したデータ分析をしっかり行おうとすると、PythonやPandasは避けて通れません。
機械学習、ディープランニングなども含めた分析では、プログラミング言語として殆どの場合、Pythonが採用されます。
これはPandasのようにライブラリが非常に充実しており、コミュニティも活発であることが理由です。
例えば、クラウドデータストレージサービスであるTreasure Dataなんかも、pandas-tdと言うライブラリをGithubで公開しています。
これでビッグデータに接続して、そのまま別のPandasライブラリを使って簡易分析や可視化、機械学習に回すこともできるようになります。
Python一強、とまでは言いませんが、実務での分析を行うにあたって、PythonとPandasについての知識があると、できることがかなり広がります。
初心者にこそお勧めできる！
最後の3つ目は、「初心者にこそお勧めできる」点です。
これまであげたように、統計の基礎から、実務的な分析手法まで学べるため、これから分析を始めたい人にも、実務でつまづいてしまった人にもオススメできます。
Tech Academyではもう一つ、AI（人工知能）コースと言うものも用意されています。
が、初心者であればデータサイエンスコースの方が圧倒的にオススメです。
その理由がこちら。
▲データサイエンスコースとAIコースの比較
AIコースはディープラーニングなど、より深い学びがある一方で、基礎的な統計知識などは前提となっています。
現時点である程度統計分析に関する知識があるのであれば、AIコースはオススメと言えます。
ですが、まだ分析を本格的にやったことのない初心者の方であれば、データサイエンスコースの方が基礎から体系的に学べます。
データサイエンスコースは初心者にオススメなカリキュラムです
さて、データサイエンスコースについて、その良い特徴を紹介してきました。
エンジニアにとって、「データを見ることができる」スキルは、その重要性が高まっているように思います。
ウェブでもアプリでも、ユーザーのうちサイレントマジョリティーの動向を読み解く必要がありますからね。
その手段としてデータ分析手法を身につけておくのは損になりません。
スキルアップのために分析を学びたい方、実務で困っている方は、ぜひ受講して見てはいかがでしょうか。
ちなみにそもそもTech Academyがどんなもんかをちゃんと試してみたい、、と言う方には、オンラインブートキャンプ無料体験もあるので、こちらもオススメですよ。
書籍でデータ分析、データ解析を学びたい方にはこちら
最後に、書籍でもデータ分析やデータ解析について学びたい方にオススメのものを紹介します。
「データ解析の実務プロセス入門」
こちらの本も初心者向けのわかりやすい書籍で、基礎的な分析手法や数字の見方を学べます。
この本の特徴的なところは、「実務プロセス」も重視している点です。
つまり、
「データ分析の重要性を周りにも理解してもらうためにどうすればいいか」
と言う点にもフォーカスしています。
これが実はめちゃくちゃ重要です。
自分一人でデータ分析をして「発見だ！」って言っていても、それをプロダクトに落とし込めるかは全く別問題です。
自分一人で完結するような環境であれば問題はありませんが、多くの人は多分そうではない。
なので実務として、周り、あるいは上長にもどうアプローチするのか、、と言う部分の記載があり勉強になります。
それでは、良い分析ライフを。
