【Python】データサイエンティストになるための教材 おすすめ 3選
こんにちは、にわこまです。
今回は、pythonを使ってデータサイエンスを勉強することができる教材を紹介します。AIや機械学習が注目され、さらにpythonというプログラミング言語も注目されています。そんな中pythonでデータ分析を学びたいと思っている方におすすめです。
誤字脱字など何かございましたらご連絡お願いいたします。
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【世界で5万人受講】実践 Python データサイエンス
作者：Shingo Tsuji、 Pierian Data International by Jose Portilla
最終更新日：2016年3月
学習時間：約17.5時間
レクチャー数：104レクチャー
コースの内容
・準備
・numpyを知ろう
・pandas入門
・データ解析の基礎 その1
・データ解析の基礎 その2
・データ解析の基礎 その3
・データの可視化
・実践データ解析
・機械学習
・付録A：Pythonの基礎
・付録B：統計入門
・付録C：SQLとPython
・付録D：Webスクレイピング
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python基礎はもちろんのこと、数値計算を高速化するnumpyやデータ解析を支援する機能を提供するpandasの基礎も学習することができます。さらに、異なる形式のデータの操作やデータ分析の基礎を学習することができます。
データサイエンスに必要な知識をpythonを使って一通り学習することができます。
実際に分析するデータとして「タイタニック号」や「株式市場」、「米大統領選挙」の3つがあります。実際のデータ分析を経験できるコースとなっています。
これから本格的にデータ分析をする方や行う方は、このコースを学習しておいて損はないと思います。
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みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
作者：我妻 幸長 Yukinaga Azuma
最終更新日：2020年5月
学習時間：約5.5時間
レクチャー数：93レクチャー
コースの内容
・準備
・Pythonの基礎
・ニューラルネットワーク
・機械学習
・機械学習ライブラリの活用
・さらに学ぶために
・ボーナスレクチャー
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人工知能と機械学習に焦点を当てたコースとなっています。それでいて、プログラミングを始めたばかりの方でも理解しやすいように、pythonの基礎から学習することができたり、人工知能の概要や歴史を学習することができたり、グラフィカルに解説してくれます。
理論ばっかりにならないように、なるべく手を動かすようなコースとなっています。
実際に文字認識や株価の分析を体験することができます。文系の方や非エンジニアの方におすすめです。
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【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
作者：吉崎 亮介, 株式会社 キカガク
最終更新日：2018年6月
学習時間：約4.5時間
レクチャー数：25レクチャー
コースの内容
・概念の紹介
・微分
・単回帰分析
・Pythonの速習
・単回帰分析の実装
・ボーナスレクチャー：AI人材としてプロフェッショナルになるための教育とは？
コメント
参考書を買ってみたけれど、難しい数式によって学習をあきらめてしまった方におすすめのコースとなっています。
数式を理解することで人工知能・機械学習を学習するコースとなっています。数式と一緒に専門用語も紹介してくれます。
理解した数式を実際にpythonでプログラミングを行い、データを可視化します。
学習時間が約4.5時間と短めであるため、最短で人工知能や機械学習を理解したい方におすすめです。
まとめ
今回は、データサイエンティストになるための教材を紹介しました。
AI(人工知能)や機械学習が注目されて、ビジネスに使われるようになってきました。少しでもデータ分析の知識があると見方や考え方が変わります。
そのためにも、pythonを使ってデータ分析を学習しましょう。
今回紹介した教材を以下にまとめます。
・【世界で5万人受講】実践 Python データサイエンス
基礎からデータ分析の実践まで学習できます。ガッツリ学びたい方やこれからデータ分析を使う方におすすめのコースとなっています。
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・みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
理解しやすさを重視したコースとなっています。文系や非エンジニアの方でも理解できるように、人工知能とは？や人工知能の歴史から学習することができます。また、論理だけにならないように、手を動かして学ぶコースとなっています。
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・【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
最速で理解したい方向けのコースとなっています。人工知能や機械学習に使われる数式を理解するところから始まります。最後には、理解した数式を使ってデータ分析や可視化を行います。
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 -はこちら
最後までお読みいただきありがとうございます。
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