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企業が求める市民データサイエンティストになる

今こそ、データサイエンスのスキルを磨いてみませんか?Harvard Business Reviewが、データサイエンティストの役割を「21 世紀に最も求められる仕事」と評したように、さまざまな企業がデータを読み解き、記述し、分析し、伝達できる人材を切実に必要としています。

企業で収集されるデータがこれまで以上に増加する一方で、対応するデータワーカーの数は圧倒的に不足しています。 データスキルには高い需要があり、そのスキルを持つ従業員には多様な仕事の選択肢が開かれます。

今回は、データサイエンスに足を踏み入れたばかりの方から、オンラインコースでさらにスキルを磨く予定の方まで、データサイエンスのスキルを向上させ、あらゆる企業が求める市民データサイエンティストになるために役立つ最高のリソースをご紹介します。

データサイエンスの各種ニュースレター

データサイエンスの最新ニュース、テクニック、テクノロジーに関するトピックを紹介するニュースレターで、 新たなコンセプト、リソース、技術講演、ネットワーキングの機会、さらには求人情報などに関するさまざまな情報を手に入れましょう。以下に、特にお勧めのニュースレターをご紹介します。

  • Data Science Weekly:データサイエンスに関する豊富な情報やリソースを紹介する必読のニュースレターです。
  • Data Machina:データサイエンスの世界をさらに探求したい方にお勧めのニュースレターです。機械学習に関する興味深い情報を毎週ダイジェストで受け取ることができます。
  • Data is Plural:興味深く、実用的で、好奇心をそそるデータセットやデータ主導型のプロジェクトを紹介するニュースレターです。
  • Towards Data ScienceMedium のニュースレターを通じて、データサイエンスにまつわるコンセプト、アイデア、コードを共有します。
  • KDNuggets:AI、アナリティクス、ビッグデータ、データマイニング、データサイエンス、機械学習などのあらゆるトピックを網羅。論評からトレーニングのコース、求人、最新ニュースやイベントに至るまでの、豊富な話題に触れられます。

YouTube のプレイリストに加えたいチャンネル

データサイエンス、プログラミング、機械学習、AI など、YouTube ではさまざまなトピックを効率的に楽しく学ぶことができます。 しかも、すべてが無料です。以下に、お勧めのチャンネルをご紹介します。

  • Sentdex:機械学習、データ分析、ゲーム開発など、あらゆる分野にまたがる素晴らしい Python プログラミングのチュートリアル動画が公開されています。
  • StatQuest:Josh Starmer 氏のわかりやすい解説で、統計、機械学習、データサイエンスへの苦手意識を克服しましょう。Josh 氏から学ぶことで、主要なトピックがずっと簡単に理解できるようになること請け合いです。
  • David Langer:データマイニングのプロジェクトのライフサイクル全般について学びたい方は、このチャンネルがお勧めです。データラングリング、データ探索、データクリーニング、データの可視化、データ分析、特徴量エンジニアリング、機械学習などの広範にわたるトピックが網羅されています。

MOOC(大規模公開オンライン講座)は受講しなければ損!

オンラインコースでは、学習を体系化して効率的に学ぶことができます。認定を受ける場合には多少の費用がかかるかもしれませんが、これらのコースでは、学習用の動画、宿題、実践的なプロジェクトや評価、各種試験など、さまざまなリソースを利用することが可能です。 以下にお勧めの MOOC をご紹介します。

  • EdX/HarvardX Professional Certificate in Data Science:9 つのコースから構成されるデータサイエンスの学習コース。経験ゼロからスタートして、データの可視化、確率、推論とモデル作成、データラングリング、データ整理、回帰、機械学習などを学び、仕上げとしてこれらのスキルを実践するキャップストーンプロジェクトを構築します。
  • Coursera/IBM データアナリスト プロフェッショナル認定:データアナリストを目指す方にお勧めのコースです。データアナリティクスの基本原則を学び、実践的なスキルを身につけることができます。データソース、プロジェクトシナリオ、データ分析ツール(Excel、SQL、Python、Jupyter Notebooks、Cognos Analytics など)を扱うためのスキルを習得します。
  • Udemy Machine Learning A-Z ™: Hands-On Python & R In Data Science:機械学習を詳しく学びたい方にお勧めのコースです。Python や R 言語を用いて、機械学習アルゴリズムを作成する方法を学びます。
  • Udacity/Alteryx/Tableau Nanodegree Program in Predictive Analytics for Business:予測分析とビジネスインテリジェンスの活用により、実世界のビジネス問題を解決するスキルを身につけます。

切磋琢磨し合いながら楽しく学習

データサイエンスのハッカソンやコンペ、チャレンジに参加し、他のデータサイエンティストと競い合ってみましょう。楽しみながら学んだことを実践し、他の人からも多くの学びを得られる、またとない機会を得られます。以下に、お勧めのコンペティションサイトをご紹介します。

  • Kaggle:世界中のデータサイエンティストとつながり、実世界の問題解決を競い合います。194 か国から 53 万 6 千人を超えるメンバーが参加しており、毎月 15 万件以上の投稿があります。優秀なメンバーと切磋琢磨し合うことで、探究心や学びの世界を広げ、自分の可能性をさらに高めることができます。
  • HackerEarth:Hackerearth ではこれまでに、千回���上のハッカソンと 1 万回以上のコーディングチャレンジを開催しています。コミュニティに参加して、さまざまなスキルを実践して高め、腕を競い合いましょう。
  • TopCoder:大規模なアルゴリズム、コーディング、アイデア出しなど、3 タイプのデータサイエンスチャレンジで競い合います。
  • データをうまく活用したいとお考えですか組織が運営する短期・長期のアナリティクスやデータサイエンスのプロジェクトやコラボレーションに参加し、成果につなげましょう。

実際のデータに触れる

オープンデータを通じて実際のデータセットにアクセスし、実世界の課題に取り組み、プロジェクトを構築し、自分のポートフォリオに加えてみましょう。 さまざまな組織や政府が、データをオープンに共有しており、誰でもアクセス、使用、共有することが可能となっています。 お勧めのオープンデータソースを以下にご紹介します。

  • Google Dataset Search:特定のタイプのデータをお探しの方にぜひお勧めしたいのが、Google のサービスです。Google Dataset Search ツールを使用することで、自由に利用できるオンラインデータを簡単に見つけることができます。
  • World Bank Open Data:マイクロデータ、時系列統計、地理空間データなど、世界各国のデータを簡単に取得できます。
  • Registry of Open Data on AWS:AWS のリソースを通じて利用可能なデータセットを探索できます。Facebook Data for Good、NOAA Big Data Program、NASA Space Art Agreement など、興味深いデータセットが豊富に網羅されています。

Alteryx コミュニティに参加する

Alteryx では、活発な参加型のコミュニティを提供しており、身近なトピックをテーマにした楽しい分析の課題にチャレンジし、分析スキルを試すことができます。 コミュニティには以下からアクセス可能です。

  • Alteryx コミュニティ:無料のアカウントを作成し、スキルアップに役立つ Alteryx リソースにアクセスできます。身近なトピックにまつわる分析の課題をグループで解決するウィークリーチャレンジ、インタラクティブレッスン、無料の Alteryx 認定など、さまざまな学習方法を利用できます。
  • Data Science Portal には、アカデミーブログ、ポッドキャストディスカッションなどの優れたデータサイエンスコンテンツが揃っています。
  • バーチャルソリューションセンター(VSC):問題に行き詰まっていませんか?VSC では、誰もがリアルタイムに Alteryx ソリューションエキスパートとつながり、分析上の課題を解決することができます。
  • Advancing Data Analytics Potential Together(ADAPT)プログラム:COVID-19 によって雇用が影響を受けた方を対象とした無料プログラムです。データサイエンスとアナリティクスの学習コースを無料でご利用いただけます。ADAPT プログラムでは、希望する職種に就くため、または現在のキャリアパスを前進させるために必要なさまざまなスキルを身につけることができます。

アナリスト、市民データサイエンティスト、データサイエンティストへの道のりが見えてきましたか?どのリソースが最も役に立ちそうですか?

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