現代社会では、ビッグデータやIoTなどの急速な発展により、データサイエンスがますます重要な役割を担うようになっています。
幅広い分野で注目されるデータサイエンスに興味がある方も多いと思いますが、一方で「データサイエンスってどうやって勉強すればいいの」「勉強したいけど時間がない」と思われている方も多いかもしれません。
そこでこれからデータサイエンティストを目指す方に向けて、社会人である私が２週間で学習したデータサイエンスの学習方法とこの学習によってどのようなスキルが身に着くかをご紹介したいと思います。
データサイエンスとは
データサイエンスは、数学、統計学、機械学習、データベース等を集めた学問であり、データから有用な情報を抽出し、その情報から新しい価値を創造することを目的としています。
デバイスやセンサーの普及に伴い、大量のデータが集まりやすい環境が整ってきたことから、データから価値を引き出すことができるデータサイエンスが注目されるようになりました。
データサイエンスを用いることで、ビジネス上の課題解決や新たなビジネスモデルの構築、製品開発など、多くの分野で価値を生み出すことができます。
私が行った学習方法
私は某メーカーで研究開発を行っている社会人です。あるきっかけからデータ分析により業務上の課題に対して解決策を提案できる力をつけたいと感じ、データサイエンスを学ぶことにしました。
本やWeb情報から独学する方法も考えましたが、必要以上に時間がかかり、モチベーションが徐々に低下してしまうことが容易に想像できました。社会人ですので限られた時間の中で効率的に学びたいですし、スキルアップを実感しながら学習を進めたい。
そこで私は短期間でデータサイエンスの基礎から実践までを学ぶことができるキカガクの「データサイエンス入門コース」と「データサイエンス実践コース」を受講することにしました。
では、それぞれのコースがどのような内容で、実際どれだけの学習時間が必要なのか、体験談を踏まえてお伝えしたいと思います。
データサイエンス入門コース
概要
「データサイエンス入門コース」はデータサイエンスに関する用語や概念、データ分析の進め方を体系的に学ぶコースです。
料金
15,000円（税込16,500円）
コース内容
- データサイエンスとは（６動画）
- データの基礎とデータ分析の基礎（４動画）
- データ分析の実践（９動画）
- データ活用の注意事項（３動画）
学習の進め方と所要時間
本コースは動画と確認テストから構成されています。動画は要点が簡潔にまとめられていて、1つ当たり5分程度で視聴できます。私は主にスマホを使って通勤時間や空き時間に学習を進めました。
下図はスマホ画面上の講義資料ですが、資料はシンプルに作成されており、スマホ画面でも見やすかったです。確認テストは選択式なので、こちらもスマホで受けることができます。学習時間はトータルで約３時間ほどでした。
感想
短期間でデータサイエンスの基礎を体系的に習得でき、また空き時間を有効活用して学習を進められるため、時間がない社会人にはピッタリだと思いました。
一方で短時間でサクッと学習できる分、少し料金が高く感じました。ただ、実は今なら本コースを無料で受講することが可能です。ブログの最後でその方法をお伝えしようと思います。
データサイエンス実践コース
概要
「データサイエンス実践コース」はデータ分析に必要な統計・数理の基礎から実践まで演習を通して体系的に学ぶコースです。
「あるホテルのオーナーが顧客アンケート結果を基に売上向上の施策を考える」というストーリーに沿って、課題の抽出、仮説の設定、分析による検証、結果の考察、レポーティングを行い、データサイエンスの実践力を習得することができます。
料金
70,000円（税込77,000円）
コース内容
- イントロダクション（1動画）
- 課題への気づきとデータの取得・構造化（1動画）
- 探索的データ分析（１動画）
- 確証的データ分析（２動画）
- 相関と回帰分析（２動画）
- 主成分分析（2動画）
- クラスタリング（２動画）
- 主成分分析とクラスタリング（２動画）
- 分析レポートの作成
学習の進め方と所要時間
本コースも動画と確認テストから構成されています。動画は講師の方が演習に沿ってプログラミングを行う内容になっているので、私も動画に合わせて実際にプログラミングしながら受講しました。
ディスプレイを2つ用意し、2画面（動画再生用とプログラミング用）で受講すると効率的に学習できます。
下図はパソコン画面上の講義資料ですが、右上に動画、左側に講義資料が配置されており、資料と動画の両方を確認しながら学習を進められます。学習時間は休日に2~3時間を確保し、4日間で修了することができました。
尚、プログラミングはGoogleColabを使用するため、環境構築の必要はありません。
感想
本コースのメリットとしてはやはり短期間の学習で本格的なデータ分析を実施できるようになる点だと思います。様々なデータに応用できるプログラミングを習得できるので、すぐに実業務でデータサイエンスを実践したい方にオススメです。
ただデメリットとしては、やはり料金が高いことでしょうか。コースの内容は素晴らしいのですが、１つのコースで７万はちょっと厳しいですよね。そこで私が利用したお得な受講方法について、ブログの最後でお伝えしようと思います。
データ分析に挑戦！
一通りデータサイエンスについて学んだので、実際にどれだけのスキルが身についたのか確認するためにデータ分析に挑戦してみました！
今回はSIGNATEの「民泊サービスの宿泊価格予測」の学習用データを用いて民泊施設の宿泊価格に影響する要因について解析しました。実はこの宿泊価格には複数の要因（変数）が絡んでおり、簡単にはそれを明らかにすることができません。
今回は主成分分析という手法を利用して、複数要因を二変数（「施設の大きさ」と「施設の立地」）に変換し、データを可視化しました。紫色から黄色になるにつれて宿泊価格が高くなることを示していますが、これを見ると「施設の大きさ」が宿泊価格に大きく影響していることがパッとみて理解できると思います。
このようにデータ分析を用いることで複雑なデータを直観的に理解しやすくしたり、全体像を把握しやすくしたりすることができます。また他の手法を用いれば、各変数の影響度を比較したり、グループ分けにより各グループの傾向を掴むこともできたりします。
より詳細なデータ分析の結果はこちらで紹介していますので、もし興味があれば確認してみてください。
感想とアドバイス
キカガクの「データサイエンス入門コース」「データサイエンス実践コース」を通して、データサイエンスの基礎から実践までを習得することができました。今回、入門コースは平日の通勤時間、実践コースは休日4日間で受講できたので、かなり短期間でデータサイエンスを学習できます。時間が限られる社会人には本当にありがたいコースだと思います。
でも、やはり気になるのは料金ですよね。各コースの料金がちょっとお高い・・・そこで私がオススメするのが「AI人材育成長期コース」の受講です。
こちらはデータサイエンスにも用いられる機械学習・ディープラーニングを学ぶことができ、最終的にAIを搭載したアプリを作成できるほどの力が身に着くコースです。本コースは専門実践教育訓練給付金制度で受講費の補助を受けることができ、実質237,600円(税込)で受講が可能です。
それでも本コースの料金は高いのですが、実は本コースを受講することで「データサイエンス入門コース」「データサイエンス実践コース」を含めた約30のコースを全て無料で受講できる特典がつきます。私も今回この特典を利用して、２つのコースを受講しました。
さらに今後「AI人材育成長期コース」に「データサイエンス実践コース」が組み込まれるそうです。つまり、「AI人材育成長期コース」でデータサイエンスに関わる技術を全て網羅でき、各コースを単体で受講するよりもかなりコスパが高いのです！
また、今なら「AI人材育成長期コース」の無料説明会に参加することで、「データサイエンス入門コース」が無料で受講できます！まずはこちらへの参加を検討してみてはいかがでしょうか。
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