今回のUdemy講座紹介はあくまでも筆者(データサイエンティスト)の主観で書かれています。
感じ方は人それぞれですので、ご購入はその点ご了承ください。
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はじめに
2024年のデータサイエンティスト向けおすすめ講座を紹介します。
独断と偏見でおすすめレベルを決めてみました。購入時の参考にしてください。
学ぶカテゴリ
データサイエンティストに求められるスキルを考慮して講座を選定しています。
データサイエンティストに求められるスキルセット(データサイエンティスト協会より抜粋)
１．ビジネス 力（business problem solving）：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
２．データサイエンス 力（data science）：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
３．データエンジニアリング 力（data engineering）：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
今回はその中でも、データサイエンス力にフォーカスして講座をピックアップしています！(ビジネス力は実際の仕事の中で身に着けるものなきがしますので・・・)
データサイエンス力
データサイエンティストスキル(必須スキル網羅取得) おすすめレベル★★★
- 学習すべき理由
：データサイエンス力に欠かせないライブラリやテクニックがまとまっている - 特徴 ：Good! 一気にデータサイエンス力を学べる、深められる
Bad… 学習時間が長い - 参考 ：データサイエンス力を一気に格段に向上させることができる！！
気合が必要だが、必要なスキルを網羅的に学べる
ケーススタディとし、ビジネス課題解決を疑似体験できる
実際のデータで経験1(分析基礎) おすすめレベル★☆☆
- 学習すべき理由
：ビジネスケースを体感することで、流れをつかむ - 特徴 ：Good! データ分析についての一連を体験
Bad… 初心者向けではあるので、物足りない人もいる - 参考 ：データ分析の一連を学ぶことができる！！
実際のデータに基づいて、基礎分析、可視化から前処理、機械学習の実装まで
実際のデータで経験2(分析基礎) おすすめレベル★☆☆
- 学習すべき理由
：ビジネスデータ分析の流れを経験 - 特徴 ：Good! 概要と実践が区別され、理解と経験を同時に行える
Bad… 初心者向けではあるので、物足りない人もいる - 参考 ：データ分析の一連を学ぶことができる！！
データ分析プロセスの１つCRISP-DMを経験できる
コンペの経験もできるため、kaggleとかにつなげることができる
統計学も合わせて学べる おすすめレベル★★☆
- 学習すべき理由
：基礎分析で必須になる統計的スキルをわかりやすく学べる - 特徴 ：Good! 必要な統計学からAIまで学べる、数式が少ない
Bad… 初級者向けであり、中級者には少し物足りない - 参考 ：統計学も含めたデータサイエンス力向上！！
pythonのライブラリでの分析だけではなく、統計学も学ぶことで分析の幅を広げる！
(一度挫折した方・文系向け)Excelのデータ分析入門
- 学習すべき理由
：pythonでは挫折したものの、データ分析の流れは学ぶべき - 特徴 ：Good! Excelを使った分析を学べる、社内データ分析者向け
Bad… 初級者向けかつExcelであり、pythonでは学べない - 参考 ：躓いても大丈夫！！
社内データの分析～報告までのスキルを一気に学べるのに、初心者でも学びきれる
まとめ
2024年のデータ分析やAIに関わる方に向けたおすすめ講座を紹介しました。
習得するためには、学習しなければなりません。そのための初めの一歩を今踏み出しましょう！！
皆さんのオススメがあれば是非コメントください！！
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