データサイエンティストの頭の中 vol.6～データサイエンス領域のおすすめ学習コンテンツ～
今回はデータサイエンティストのYujiにデータサイエンス領域の自主学習でのおすすめコンテンツについてインタビューしました！
「何の勉強したら良いかわからない」「勉強方法がわからない」「どのレベル感かわからない」「順序立てて学びたい」等データサイエンス領域を初学者からどういう順序で学んでいけば良いか、という視点で話をしましたので、学習コンテンツで悩んでいる方見てください！
是非動画も見てください！
１ 主な自主学習の仕方
未経験からデータサイエンティストになったYujiの主な勉強方法は本と動画、サイト（Qiita等）の大きく3つとのこと。
入口は動画、深く勉強は本、随時ググってサイトで確認、みたいな使い分けだそう。
他にも入口ではプロゲート等もおすすめで、無料でできるのとプログラミングの入り口の入り口を学ぶことにはもってこい。
プロゲートから入って徐々に下記本に移っていくのがおすすめです。
２ おすすめ参考書や本
初学者から順序立てて学んでいくには、という観点でインタビューをしたので、未経験からデータサイエンティストになったYuji的には下記順番で学んでいくとスムーズとのことです！
まずはこの本。プログラミング言語Pythonを基礎からみっちりできる本です。これを繰り返し行うことでPythonにおけるプログラミングはマスターできます。
機械学習やデータ分析の前にPythonがいじれないと話にならないのでここからスタートになります。
最初から本で抵抗ある方はプロゲートから入って楽しく学ぶのも有りです。
次はこれ。
Pythonを身に着けたら次はデータ分析の領域。データの集計、可視化等データをいじる作業はデータ分析、データサイエンス、機械学習領域ではめちゃめちゃ重要。これができないとどんなに優秀な機械学習を使っても全く意味がなくなってしまいます。
データの基礎分析はデータサイエンス領域でも一番重要といっても過言ではありません。
すぐに機械学習等学びたくなる気持ちもわかりますが、ぐっと我慢してまずはデータの基礎分析力を上げることが近道です。
この基礎分析力だけでも仕事上充分価値があります。
データの基礎分析力がある程度ついたら次は進みたい道によって分かれてくるイメージです。
データ分析をしてコンサル的に動いていく、もしくは予測モデル（機械学習,Kaggle）をやっていきたいか、、、、。
データ分析系スキルを身に着けたい方はこちら。
分析に関する内容をより深く学べます。これだけでOKなわけでないが、初学者にとっては充分な内容です。
これをやりこめば分析系スキルはある程度身につくはずです！
この先の機会学習、予測モデルのところは動画でチェックしてみてください！！
３ 本以外のおすすめ
本以外の動画だと、一番はUdemy。
動画を買って勉強するスタイル。結構授業形式のものが多いので、入口や全体像掴む等はすごく良いと思います！
評価の高いものであれば信用できるのでご自身の進み具合や知りたい部分に応じて使っていくのがおすすめです。
Udemyだけで全部を学ぶのは難しいので、大まかな部分は動画、細かいところは本というイメージです！
あとは相談できる環境は非常に重要です！特にデータサイエンティストに聞ける環境があるかどうか。
プログラミングスクールとかでもデータサイエンスの領域はあるけれど、実際のデータサイエンティストに聞けるところであれば良いけど、そうでない場合は辞めた方が良いと思います。
実際にその領域で働いている人に聞けないと何も意味ないですし、Pythonや簡単な機械学習は教えられるかもしれませんが、その環境だとデータサイエンティストになれる可能性は低いと思ってます。
データサイエンティストになりたければデータサイエンティストに聞けるかどうか、そういう環境にいるかどうかが重要です！
なぜデータサイエンティストに相談できないとデータサイエンティストになれないのか、動画で語ってます！
チェックしてみてください！
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