ビッグデータ分析やアナリティクス・機械学習のおすすめ勉強方法とは【人工知能】

      2018/12/08


「仕事でデータ分析をすることになったけど、何から手をつけていいかわからない」
「データサイエンティストになりたいので、具体的な勉強方法が知りたい」
「人工知能や機械学習について、自分でプログラミングできるようになりたい」

この記事は、そんな方へ向けて書いています。

こんにちは、ノマドのTEN（@02smwhere）です。

僕は以前外資系コンサルタントとしてデータアナリティクスのプロジェクトを経験し、現在は事業会社でデータアナリストとして働いています。

最近では良く聞くようになった、ビッグデータというやつを扱うお仕事ですね。

　
本記事ではそんな僕が、データアナリティクスをこれから勉強するための具体的な方法をお伝えします。

本記事のまとめ
  • ビッグデータ分析が注目を集める理由
  • データアナリティクスに必要なプログラミング言語
  • 具体的なデータ分析の勉強方法
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ビッグデータ分析やアナリティクスが普及し始めた理由

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勉強方法に入る前に、ビッグデータ分析やアナリティクスについて、一度整理しておきましょう。

　
ビッグデータとは、記憶メディアが安価になったことにより、これまで使い道がなく記録していなかたり削除していた非構造化データのことです。

アナリティクスとは、それらのデータをビジネスに役立つ形で整理し、視覚化することです。

　

わかりやすい例が、僕たちが普段使っているポイントカードの有効活用であったり、グーグルがGmailや検索エンジンなどでデータを集めた上で行う事業です。

たとえば、いろいろな店舗でポイントカードを作る時、年齢や住所など、様々な個人情報を登録することになると思います。

そして買い物をする度に、ポイントカードをバーコードで読み取ることによって、顧客の様々な情報を集めてビジネスに利用しているのです。

　
GmailもChromeも、一つのIDを利用してログインしていますよね？

グーグルはユーザーの様々な情報を集めて、ビッグデータとして解析し、ネットの広告を最適化して表示することで、収益を得ています。

　
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最近になってこの分野が盛り上がっている理由が、ハードディスクを始めとした機器の値段が下がってきたり、スマホやネットなどのインフラが整ってきたことに起因します。

　
例えはハードディスクについては、ここ30年で価格が1/100万になりました。

そのため、「使うかわからないけれども、とりあえず何でもデータを貯めてしまおう！」

という指針になりつつあり、ビッグデータ分析を行いやすい材料が揃ってきたことになります。

　
同時に、携帯電話などの通信技術や後述するプログラミング・ライブラリの発展によって、それらのビックデータを活用する動きが、一層加速することになったのです。

　

データサイエンティストの需要は今後も一層加速する

今日でも、着々と僕たちの生活に浸透しつつある形で、データサイエンスがより具体的に活用されつつあります。

今後もこの流れはさらに加速して、ディープラーニングや自動運転の普及など、データサイエンスの需要は高まっていくことは確実です。

それに伴って、データサイエンティストの平均年収は米国だと1000万円を超えるとも言われており、非常に市場価値の高い職種になりつつあります。

　
ビッグデータ解析が進むことによって、これまで個人の経験や勘に頼っていたビジネスでさえも、データに基づいて客観的に行なうことができるようになりました。

優れたデータサイエンティストは、データを元に何が起きたかを可視化して、今後何が起きるか予測して、何をすべきか最適化して、経営陣への意思決定を促すことができます。

　
そのため、どの企業でもデータサイエンティストを喉から手が出るほど欲しがっている状態であり、人材の奪い合いになっています。

　

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ビッグデータ分析やアナリティクスのための具体的な学習内容

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では、ビッグデータ分析やアナリティクスをこれから学習する場合、何から手をつければ良いのでしょうか。

結論としては、Pythonと呼ばれるプログラミング言語を使って、様々な例題を解いてみることをおすすめします。

　
Pythonでは、基本的な配列処理や数値計算の他、データ分析や機械学習のライブラリが非常に充実しています。

現在多くのデータサイエンスの現場で用いられているのが、Pythonによるプログラミングとライブラリ活用です。

“Pythonができる”ということは、すなわちビッグデータの分析スキルや、自身のキャリアレベルを証明することに繋がります。

　
さらに人工知能やディープラーニングなど、今後のトレンドになる技術の核となっているのが、このPythonによるプログラミングになります。

Pythonはデータサイエンティストだけでなく、今後のWeb・IT業界においても、最も注目を集めている言語といっても良いでしょう。

　
僕自身もまだ道半ばではありますが、いままで本当に力を入れて学習に取り組んだ言語になります。

　

Pythonのプログラミング学習をする具体的な方法

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ここからは、初心者の方がPythonのプログラミング学習をする方法を考えてみたいと思います。

プログラミング学習については、やはり自分でコードを書いてみたり、アウトプットすることが、一番成果になります。

Pythonは学習教材が非常に充実しているだけではなく、DeepAnalyticsのように実際のデータを利用した練習問題がネットに転がっています。

以降では、僕が実際に利用した学習方法をご紹介します。

　

プログラミングスクールのTechAcademy


僕が初めてプログラミングを学んだのは、TechAcademyのオンライン講座でした。

最近TechAcademyでは、機械学習やデータ分析のためのPythonを学ぶコースが新設されました。

Pythonだけではなく、様々な言語の講座が揃っているので、ぜひ一度サイトを覗いてみることをおすすめします。

　
TechAcademyの学習は、全てオンライン上の教材にて完結しているので、地方や海外在住の方でもプログラミングを勉強することが出来ます。

いつでもチャットで質問できるだけでなく、週に２回テレビ電話を使ったメンターとの面談が設定されているので、質問を直接聞くことも可能です。

　
そのため非常に評判が良く、僕自身も満足しているプログラミングスクールになります。

　
TechAcademyを無料体験してみる

無料学習と転職エージェントがセットのTechAcademyキャリア


これまでのキャリアを活かしつつも、データ分析の学習をして転職を考えている方であれば、TechAcademyキャリアがおすすめです。

　
TechAcademyキャリアとは、プログラミングスクールであるTechAcademyが提供する学習内容が無料で利用できる上に、その後の転職のサポートまでしてくれるサービスです。

20代で正社員か契約社員として就業経験があり、かつIT業界への転職を希望する方を対象としています。

　
転職の武器にPythonを勉強し、データサイエンスのスキルを身に着けたい方で、かつ年齢などの条件を満たす方であれば、活用しない手はないでしょう。

　
キャリアの無料相談はこちら

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy


まずは試しにPythonをサクッと学習したいのであれば、Udemyで講座を探してみると良いでしょう。

　
Udemyとは、全世界で展開しているオンラインの動画教材サイトです。

動画を一度購入すれば無制限で視聴可能となり、自己学習を進めることができます。

　
プログラミングスクールとは異なり、動画によっては質問の可否は管理者によってまちまちです。

一方でコストが非常に安いので、データ分析にとりあえず触れてみたい方には、おすすめできる学習方法です。

　
僕が実際に学習した教材は、

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

もしくは、

AIの基礎を学ぶなら「みんなのAI講座」！ 今なら￥2400

といったところです。

　
ほかにも沢山の動画教材がありますので、ぜひ一度サイトを覗いてみてください！

本記事では、ビッグデータ解析やデータアナリティクスを学びたい方が、勉強すべき学習内容およびプログラミング言語と、具体的な方法についてご紹介しました。

ご自分にあった方法を選んで、どんどんデータ分析の学習を進めていきましょう！

　
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 - データ分析