【最新版】データサイエンス初心者が絶対に読むべき本7選
Summary
TLDR本動画では、データサイエンス初心者が学び始めた際に読むべき7冊の書籍を紹介し、それらを活用した学習ロードマップも提供しています。推奨される書籍は、データ分析プロジェクトの取り組み方、Pythonを使ったデータサイエンス基礎、実践的なデータ分析演習、機械学習の競技プラットフォーム「かぐ」でのスキル向上、そして統計学や分析モデルの理解を深めるための書籍が挙げられます。さらに、各ステップで必要なスキルや知識を身につけるための学習計画と、実際にデータサイエンスを活用する方法についても解説しています。
Takeaways
- 📚 データサイエンス初心者が読むべき7冊の書籍が紹介されており、それぞれがデータサイエンス学習の異なる側面をカバーしています。
- 🚀 本の選択は、データサイエンティストが推薦するものであるかどうかを確認することが重要です。
- 🤔 データサイエンスを学ぶ際には、誰が推薦しているかだけでなく、その本が本当に初心者向けかどうかも検討する必要があります。
- 📈 作者自身が紹介する書籍と学習方法で、社会人未経験から8ヶ月でフリーランス独立を達成した例が挙げられています。
- 📈 学習方法として、書籍の内容を暗記するのではなく、実践を通じて学ぶことが推奨されています。
- 📅 学習ロードマップが提供されており、4つのステップで構成され、それぞれに推奨学習期間が割り当てられています。
- 🧐 統計学や機械学習モデルの理論を学ぶ前に、ビジネスや実務に関連する観点から学ぶことが推奨されています。
- 🛠️ Pythonの基礎を学んだ後、演習問題を通じて実践的なスキルを身につけることが強調されています。
- 📈 カグヤで開催されるコンペに参加することで、実践力を養うことがデータサイエンス学習において有効であるとされています。
- 📝 データサイエンス学習においても、ビジネス改善を目指す分析モデルの選択と活用が最も重要です。
- ⏱️ 忙しい状況下でも、継続的な学習と実践を通じてデータサイエンスを習得することができると、受講生の事例によって示されています。
Q & A
この動画はどのような目的を持っていますか?
-この動画は、データサイエンス初心者が効率的にスキルを習得するために、7冊の必須の本を紹介し、それらを基にした学習ロードマップとスケジュールを提供しています。
データサイエンス初心者が最初に読むべき本はどれですか?
-データサイエンス初心者が最初に読むべき本は「AIデータ分析プロジェクトの全て」です。この本はデータ分析プロジェクトの取り組み方について学ぶことができます。
データサイエンスに興味を持った初心者が迷うことが多い問題は何ですか?
-データサイエンス初心者が迷うことが多い問題は、どの教材を選べば良いか、またどの本が自分に合っているか分からないことです。また、誰がおすすめしているか、そしてその本が初心者向けかどうかを判断することが難しいという点も含まれます。
データサイエンスを勉強するために、どの書籍を選び出すべきか判断する方法は何ですか?
-データサイエンスを勉強するために書籍を選ぶ際には、現役のデータサイエンティストや初心者向けにおすすめされている本を選ぶことが重要です。また、誰がおすすめしているか、そしてその本が実際にどのような立場の人に適しているかを理解することも大切です。
「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」の本の利点は何ですか?
-「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」の本の利点は、データ分析ライブラリー、統計学、機械学習といったPythonを使ったデータサイエンスで必要な基礎知識を身につけることができる点です。
「Python実践データ分析100本ノック」について、どのように使用するべきか説明してください。
-「Python実践データ分析100本ノック」は、Pythonを使ったデータ分析の演習問題が収録されている本です。この本を使用する際には、基礎学力を身につけた後、演習を通じて実践を繰り返すことでスキルを向上させることが重要です。全ての問題を完璧に解く必要はなく、15分程度考え、分からなければ回答を確認して理解を深めることが推奨されています。
「かぐで勝つデータ分析の技術」の本はどのような役に立つのですか?
-「かぐで勝つデータ分析の技術」は、データ分析の実践的なノウハウを豊富に含んでおり、実務でも活用できるアイデアが掲載されています。この本を使用することで、データサイエンスを学び始める人も、既に数据サイエンスを勉強しているけどうまくいっていない人も、実務に必要なスキルを習得し、データ分析力を向上させることができます。
データサイエンス初心者が統計学を学ぶために必要な理由は何ですか?
-データサイエンス初心者が統計学を学ぶ理由は、データサイエンスでは統計学的な知識が欠かせないこと、また、ビジネスの現場やアカデミックな研究で活用できるからです。統計学を使えば、データの分析や仮説検定を行うことができます。この本を読むことで、統計計画の知識がどのような時に使われるか、そしてそれが何を意味するのかを理解することができます。
「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門」について、どのような内容が含まれているのですか?
-「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門」は、会議分析系、ディープラーニングなどのそれぞれのモデルがどこで使われるか、どのように解釈すれば良いか、分析モデルの特徴や用途について解説されています。この本を使うことで、分析モデルの選択や結果の解釈など、データ分析を行ってビジネスを改善するために必要な知識を身につけることができます。
学習ロードマップとスケジュールはどのように設計されていますか?
-学習ロードマップは、ステップ1で全体像を把握し、ステップ2で最低限の基礎を学習、ステップ3で実践を通じてデータ分析を学び、ステップ4でデータ分析技術をブラッシュアップするという4つのステップで構成されています。それぞれのステップには、推奨される学習期間があり、例えばステップ1は2-3日、ステップ2は1ヶ月程度、ステップ3も1ヶ月程度、ステップ4は継続的な学習が推奨されています。
データサイエンスを学ぶ際に、どの点に注意すべきですか?
-データサイエンスを学ぶ際には、基礎を学ぶことが重要ですが、それだけでは分析できるようにはならないと理解する必要があります。また、学習方法に問題がある場合、プログラミングを覚えようとしてるような学習では効果的ではありません。さらに、どの教材を選んで学習しても、実際に分析できるようになるまで練習を繰り返すことが重要です。
Outlines
📚 データサイエンス初心者必読の7冊の紹介
この動画では、データサイエンス初心者が読むべき7冊の書籍を紹介しています。本を選ぶ際には、誰が推薦しているかという観点が重要です。本選択時の注意点と、実際に本を学んだ人たちの成功事例を紹介し、さらに学習方法についても語っています。
🚀 データサイエンス基礎を身につけるための書籍と学習法
データサイエンスを学ぶための3冊目の書籍と、その後の学習方法について解説しています。基礎を身につけるためには、演習問題を通じての実践が不可欠です。また、学習方法として、基礎を学んだ後すぐに実践に入ることが推奨されています。
📈 データサイエンスを実践するための書籍と学習ロードマップ
データサイエンスを実践するための書籍を紹介し、それらを学ぶための4ステップの学習ロードマップを説明しています。統計学の重要性と、機械学習の理論を理解するための書籍の使い方についても触れています。
🎓 データサイエンス学習の成功への秘訣と学習支援
データサイエンスを学ぶ際の成功への秘訣として、基礎を学んだ後すぐに実践に入ることが挙げられています。また、学習ロードマップを踏まえた学習スケジュールの提案や、学習効率を上げるためのツールやリソースについても紹介しています。
Mindmap
Keywords
💡データサイエンス
💡書籍推薦
💡学習方法
💡統計学
💡機械学習
💡かぐ
💡データ分析
💡Python
💡学習ロードマップ
💡実践
💡AIデータ分析プロジェクト
Highlights
データサイエンス初心者が絶対に読むべき本7冊を紹介しています。
本を選んだ際には、誰がおすすめしているかという観点が重要です。
実際にデータサイエンティストが推奨する初心者向けの本を選ぶべきです。
データサイエンスを学ぶための書籍は多岐にわたりますが、選択する際に注意が必要です。
本の選び方として、誰がおすすめしているかだけでなく、実際に読んで良い結果を得られる本を選ぶことがポイント。
AIデータ分析プロジェクトの全てという書籍は、データ分析プロジェクトの取り組み方が分かる本です。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座は、Pythonを使ったデータサイエンスに必要な基礎を身につけるための書籍です。
Python実践データ分析100本ノックは、データ分析の演習問題が100問収録されています。
かぐで磨く機械学習の実践力は、個人学習における最適な会話を提供する書籍です。
かれで勝つデータ分析の技術は、実務でも活用できるノウハウが豊富に掲載されています。
データ分析に必須の知識考え方統計学入門は、統計学の活用方法や背景を理解できる書籍です。
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門は、分析モデルの特徴や用途が解説されています。
学習ロードマップを4ステップで紹介し、データサイエンスを学ぶための具体的な学習計画を提供しています。
ステップ1では、AIデータ分析プロジェクトの全てでデータサイエンスの全体像を把握します。
ステップ2では、東京大学のデータサイエンティスト育成講座とPython実践データ分析100本ノックで基礎を学びます。
ステップ3では、かぐで機械学習の実践力を磨き、かぐコンペに挑戦します。
ステップ4では、かぐでデータ分析の技術を使い、分析をブラッシュアップしていきます。
統計学や分析モデルに関する理解を深めるために必要なときに、適切な書籍を選ぶことが大切です。
データサイエンスを学ぶ際には、基礎を学んだ後も実践を通じてスキルを向上させることが求められます。
Transcripts
はいこんにちははたさです今回はデータ
サイエンス初心者が絶対に読むべき本7戦
これを紹介していきます今日の動画は
2019年から情報発信してきて間違った
教材を選んで挫折していく人を何十人と見
てきた僕が初心者ならこれを読めば大丈夫
っっていうデータサイエンス法を7000
に厳選しましたこの動画を見てるあなたは
データサイエンスを学んでみたいけど何を
すればいいのか分からない今夜さんに行く
とデータサイエンス関連の書籍が多すぎて
結局どれを選べばいいのかわからない初心
者の自分におすめのデータサンス文が知り
たいって感じていませんか本屋さんに行く
とだけ専用の本棚が作られていてもう
100冊150冊と本が置いてあるから
一体どれを買ったらいいのか分からない
ですよねあるいはおすすめの本を調べて
購入したんだけど正直あんまり良くなかっ
たって経験ありませんか実は99%の人は
気にしてないんですけどおすめの本を選ぶ
時絶対に意識しないといけないあることが
ありますそれは何かと言うと誰がどんな
立場の人にお勧めしているのかという観点
ですえそんなの現役でデータ
サイエンティストやってる人が初心者向け
にお勧めしてる本がいいに決まってる
でしょうそう思ったかもしれないんです
けど実際は誰がお勧めしているのかわか
分からないあるいは初心者向けではない
書籍を購入して挫折している人がたくさん
いるんですねもしこの動画を見ないで
データサイエンス本おすめって検索して
適当な本を買ってしまうと全く初心者向け
ではない本を選んでしまったり今の自分に
必要ない書籍を購入したりして数万の教材
費と学習に費やした数ヶ月という時間を
無駄にすることになりますそこで今日の
動画ではデータサンスを初心者が絶対に
読むべき本7戦を紹介していきますさらに
それだけでなくみんなが警視しがちな書籍
の使い方つまり学習方法も話していきます
なんでかと言うと書籍の使い方を間違ると
いくら時間を確保しても一生データ
サイエンスを習得することができないから
です実際に僕自身今日紹介する書籍や学習
方法で勉強を進めた結果社会人から未経験
でPython学習を開始して8ヶ月で
フリーランス独立を達成今では単価
100万円以上を獲得僕だけでなく僕の
受行性も未経験からデータサイエンスを
学び始めた20代後半の方が本来なら1年
から1年半かかるデータ分析の基礎と確入
もをわずか2ヶ月で完了そして4ヶ月で
会社業務に活用1年半の独学で詰まってい
た30内の方が5ヶ月でカルドメダルをを
獲得ディスカッションではフメダルを獲得
Python基礎レベルから学習を開始し
た40代の方が5ヶ月でカルドメダルを
獲得データサイエンス未経験から学習開始
した30代後半の方が3ヶ月でかぐ初心者
向けコンペで上位3%を達成するなど脅威
のスピードでPythonデータ
サイエンスを習得していますもしあなたが
お金や時間を無にせず最短最速でデータ
サイエンスを習得したいデータサイエンス
を習得して今の会社以外でも活躍できる
ようになりたいデータ分析できるように
なって需要の高いDX人材に転職したい
そんな風に思っているのであれば今回も
とても貴重な話をします動画の最後には
今日紹介した本を使った学習ロードマップ
も紹介しているので必ず最後まで見るよう
にしてくださいそれではスタートし
ますデータサイエンス初心者が絶対に読む
べき本1冊目はAIデータ分析
プロジェクトの全てですこの本を一言で
言うならデータ分析プロジェクトの
取り組み方が分かる本になっています
そもそもなんですけどあなたはなぜデータ
サイスを勉強しようと思ったんですか最
先端のテクノロジーについて知っておき
たい今の会社業務に生かしたいそういう
理由もあると思うんですけどデータ
アナリストまたはデータサイエンティスト
に転転職したいそう思ってデータ
サイエンスを勉強している人もいますよね
じゃあ転職を考えている人に質問なんです
けどデータサイエンティストが実務で
どんなことをするか知っていますか
おそらく多くの人はそれはちょっと分から
ないなとかまさにそれを聞きたかったんで
すって感じていると思いますそんな疑問に
答えてくれるのがこのAIデータ分析
プロジェクトの全てになりますデータ
サイエンティストのキャリア実際の実務で
やることデータ分析プロジェクトの実行や
管理などなどデータ分析プロジェクトや
業界に関わることが網羅的に解説されてい
ます転職を考えているけど実際は何をする
のか分かってないそんな状況だとなんで
データサイエンティストになろうと思った
んですかって面接で聞かれた時に何も回答
できないかまと外れなことを言って激し
することになりますそうならないためにも
まずはこの本を読んでデータサイエンスの
実務や業界について理解を深めていき
ましょうこの本は腰を添えてゆっくり読む
というより通勤電車などの秋時間に
読み進めるのがおすすめですゆっくり勉強
できる時は次回以降に紹介する本の学習に
時間を当てて
くださいデータサイエンス初心者が絶対に
読むべき本2冊目は東京大学のデータ
サイエンティスト育成講座ですこの本をお
勧めする理由はデータ分析ライブラリー
統計学機械学習っていうPythonを
使ってデータサイスで必要なある最低限の
基礎が身につくからです実はこの本が発売
されたのは2019年で今日紹介する本の
中だと1番古い書籍になりますだから中に
はライブラリーのアップデートでそのまま
コードが動かない部分があるんですねこう
やって聞くとそれなら他の本でデータ
サイエンスの基礎を勉強した方がいいん
じゃないのって思いますよね僕がこれから
データサイエンスを学ぶ立場だったら
間違いなく同じことを考えると思います
本当は僕も他の書籍を紹介したいんです
けどここまで完結にまとまっていてデ
サイスの全体像を把握できる本が他にない
んですねつまり多少コードが動かなくても
この本が基礎学習に最適であるということ
です実際にこの本を勉強する時は1週間
から2週間程度で一周して全体像を把握
するようにしてくださいこの時やっては
いけないのが書籍に書かれていることを
完璧にしようとか全て暗記しようとする
ことですこの動画でも話したんですけど
プログラミングはいつでもカンニングOK
だから暗記する必要とか全くないんですね
正直今までプログラミング学習でコドを
覚えようとしてたそんな人はそもそもの
学習方法に問題がある可能性が高いので
必ずこの動画を見るようにしてください今
すぐに本の内容を理解できないっていう人
も使う時になったら改めて復習すれば
大丈夫です基礎学習のうちは神経室になら
ずサクサク進めていきましょうそして3冊
目以降に紹介する本を使って演習や実践
ベースで学習を進めるようにして
くださいデータサイ初心者が絶対に読む
べき本3冊目はPython実践データ
分析100本ノックですこの本はタイトル
の通りでpyonを使ったデータ分析の
演習問題が100問収録されています正確
に言うと第2半から20問追加されて全部
で120問になりましたこれから買う人は
是非第2半を購入するようにしてください
そしてこの動画を見てる人はすでに
Pythonの基礎を勉強したと思うん
ですけど正直こういう経験ないですか
とりあえずPythonの基礎まで終わら
せたんだけどいまいち理解できてる気がし
ないなPythonの基礎を勉強したら次
は何をすればいいんだろう自分でコードを
かけて言われたら正直全く書けないな正直
こういう経験ありますよねあるいはデータ
サイエンスで同じ状況に陥っている人も
いると思いますじゃあんでそうなるのかと
いうとそれは使う練習をしていないからな
んですねロールキャベツの作り方を一生
懸命覚えても実際に作る練習をししないと
作れるようにならないのと同じですじゃあ
どうすれば自分でコドを書いて分析できる
ようになるのかそれは演習や実践ベースで
データ分析の学習を進めることですだから
1週間から2週間でデータサイエンスの
基礎をざっと学んだらこの本を使って演習
中心の学習に切り替えていきましょう
たった2週間の学習で演習問題が解ける
わけないでしょうそう思われるかもしれ
ないんですけど初めから全ての問題を
解こうなんて思わなくて大丈夫です各設問
は調べたりしながら15分ぐらい考えてみ
てそれでも分からなければ回答を確認して
理解するようにしてくださいこの時
繰り返しになるんですけど全ての設問を
完璧に理解しようとするのはやめましょう
なぜならこの本で登場した全ての文法を今
すぐ使うわけではないからですこの本を
使う目的は後で着手する実践のための準備
なのでこちらも2週間ぐらいでサクサク
進めるようにして
くださいデータサンス初心者が絶対に読む
べき本4冊目はかぐで磨く機械学習の実践
力ですえかぐって何だろうそう思った人
向けにここで簡単にかぐについて紹介し
ます角は企業から提供されたデータを使っ
て参加所同士が機械学習モデルの制度を
競い合うプラットフォームです制度の
競い合いには勉強を始めたばかりの人でも
ガーファで働くデータサイエンティストで
も誰でも平等に参加することができます
そして実はこのかれ着手することが個人
学習における最適会なんですけどそれは
なぜだか分かりますか今回は書籍を紹介
する動画なので詳しくは解説しないんです
けど一言で言うならカグが個人学習の範囲
で最も実務に近い形でありアウトプットが
成果として残るからですこの辺りのデータ
サイエンス学習法に関する話はこちらの
動画で詳しく解説していますやってはいけ
ないデータサイエンス学習法トップ5と逆
にこうした方がいいといういう正しい学習
方法を紹介しているので是非見てみて
くださいそしてこの本の使い方なんです
けどまずは書籍をそのまま学習していき
ましょうその後書籍には登場しなかった
コンペで自分で分析する練習をしてみて
ください具体的に言うとベースラインの
作成特徴量エンジニアリングモデル
チューニングこれらを自分で進めていき
機械学習モデルの精度を改善する練習をし
ますこうやって聞くと簡単に言うけど
そんなすぐに分析できるようになるのそう
感じた人もいると思います結論くれると
全然すぐに分析できるようにはなりません
実際にやってみると意外と難しいし分析し
ていくと分からないことがたくさん出てき
ますそういう時はこれまで紹介した書籍を
復習したり自分で調べたりして実践し
ながら基礎を固めるようにしてください
この時注意して欲しいのがちょっとうまく
いかないからと言って基礎学習を永遠に
繰り返す学習に戻らないで欲しいという
ことです多くの人は基礎を勉強した後に
また基礎を勉強するんですけどそれは料理
を作らずにいつまでも包丁解いでいるのと
同じですあるいは野球であればバッドの
滑りだけして試合に出ないのと同じです
こうやって考えると基礎を永遠にくり返す
学習法がいかに問題か分かると思います僕
がこうやっておすめの本を紹介しても
データサイエンスを習得できる人とでき
ない人がいるのはやっぱりこの学習法に差
があるんですねこの動画を見てる人には
着実にスキルアップして欲しいので評価で
実践中心で学習していきそこで必要になっ
たものだけ基礎を振り返るようにし
ましょうもうこの1秒だけでこの動画の
価値はあったと言っても過言ではない
くらい大事なので是非覚えといて
くださいデータサンス初心者が絶対に読む
べき本5冊目はこの動画の中で1番お勧め
したい本になりますそれはかれで勝つ
データ分析の技術ですこの本はかれで勝つ
ためのノウハウが計掲載されているのは
もちろんのこと実務でも活用できる制度
改善のアイデアがAKB48のメンバーと
同じぐらいの数掲載されていますさっき
紹介したかれる味覚機械学習の実践力まで
終えた人であればあとはこの本を買って
かれに取り組むだけで大丈夫そう断言
できるぐらいかれでも実務でも役に立つ
書籍になりますもうこの本を持っておけば
バッター予番大谷翔平って言われた時と
同じぐらい安心できます本格的にデータ
サイエンスを学びたいと思っているなら
是非一家に冊持っておきましょうこの本の
使い方としては1章から順番に学習を
進めるというよりかぐ着手しながら辞書
みたいにして必要に応じて読み進めるのが
いいですだから期限を決めていつまでに
終えるべきっていう目安もありませんかれ
に取り組む時常にこの本を参考にしながら
分析を進めていきましょうちなみにかれで
活はおすすめの本ではあるんですけど
さすがにここまで来ると内容も少し難しく
なりますだからこれからデータサイエンス
を学び始める人は1度で理解できなくても
全く問題ありません隠れに取り組みながら
何度も読み直して理解を深めていき
ましょうデータサイエンス初心者が絶対
読むべき本6冊目はデータ分析に必須の
知識考え方統計学入門ですこの動画を見
てる半分ぐらいの人はデータサイスで統計
額が必要ってことはなんとなく分かって
いると思いますあるいは既に学習を進めて
いて統計検定2級を取得しましたって人も
いますよねじゃあそんな人に質問なんです
けど具体的にデータサイエンスのどこで
統計学を使うか知っていますか方形分析
する目的は何か分かりますかPvalの
意味を理解していますかなぜ仮設検定する
か分かっていますかこれらの質問に答え
られなかったら今すぐこの本をぽちり
ましょうこの本を読めば登場した統計画の
知識がどんな時に使われるのかそしてそれ
が何を意味するのかという活用方法や背景
まで分かるようになりますデータ
サイエンスも統計学もそうなんですけど
結局ビジネスの現場とかアカデミックな
研究で活用できないと勉強した意味があり
ません統計検定2級を勉強していると計算
式を覚えて電卓で計算するこれだけで
終わってしまうんですけど正直計算だけ
ならPythonを使えば秒速でできます
そういう単純作業はプログラムに任せて
この本を読んで統計額をしっかり活用
できるようになりましょうこの本の使い方
としてはまずざっ1周読んで分析を進める
過程で定振り返るのがいいですあまり時間
をかけるのではなく通勤時間や明け時間に
繰り返し読むようにし
ましょういよいよ最後になりましたデータ
サイエンス初心者が絶対読本最後の7冊目
は本質を捉えてデータ分析のための分析
モデル入門ですこの本では会議分析系
ディープラーニングなどそれぞれのモデル
がどこで使われるのかどう解釈すればいい
のかといった分析モデルの特徴用途がもれ
なく解説されていますすでにデータ
サイエンスを勉強していて正直あんまり
よく分からずに学習を使ってるなて感じ
てる人はいませんかとはいえ数学を勉強し
てしっかり理論をも大変だしなって思い
ますよね実際僕は数学家出身なんですけど
初心者がいきなり機械学習モデルの理論を
負うのはお勧めしていませんなぜなら
シンプルに難しいし他に学ばないといけ
ないことがたくさんあるからですそうは
言ってもちょっとは機械学習モデルについ
て知っておきたいそんな痒いところに手が
届くのがこの本になります特に分析モデル
の用途や結果の解釈を知るのは大切でそれ
はなぜだか分かりますかそれは企業が
あなたにデータ分析して欲しいわけでも
機械学習モデルを作って欲しいわけでも
なくそれらを使ってビジネスを改善して
欲しいからですつまりデータを分析すると
か機械学習モデルを作るっていうのは
あくまで手段で分析モデルを使いこなして
ビジネスを改善するのが目的なんですね
多くの人は難しい知識を知ってるのが
すごいとか数学や理論もしっかり理解して
おかないとダメなんだって思ってるんです
けど実際の現場では必ずしも必要になると
は限りませんそもそも機械学習モデルを
使わずにこの条件だったらこうしようって
いうルールベースで済ませることだって
あります少し難しくなってきたので話を
まとめるとビジネスを改善するために適切
な分析モデルを選択できるのが大切その
ために必要な分析モデルに関する知識を
補えるのがこの本だということになります
この本の使い方としては先ほど紹介した
統計学入門と同じでまずはざっと1周読ん
で分析する過程で適宜振り返るのがお
すすめですこちらもあまり時間をかけるの
ではなく通勤時間や明け時間に繰り返し
読むようにしてくださいというわけでここ
まで初心者が絶対に読むべき本7冊を紹介
してきましたただここまでの話を聞いた人
の中には今紹介してもらった本はどの順番
で勉強していけばいいんだろうどれくらい
のスケジュールで勉強を進めていけばいい
んだろうって感じてる人もいますよねそこ
で今日紹介した本を使った学習ロード
マップ4ステップと学習スケジュールも
紹介紹介していきますまず始めにステップ
1なんですけどここでは1冊目に紹介した
AIデータ分析プロジェクトの全てに
取り組んでいきますこの本を読んでまずは
データサイエンスの実務とか業界の全体像
を把握しましょう学習スケジュールに関し
ては全部で300ページぐらいだし
コーディングもいらないので23日くらい
で読み切れるのがベストです通勤時間やお
昼休みを使ってどんどん読み進めて
くださいそしてステップ2では2冊目3冊
目で紹介した東京大学のデータ
サイエンティスト育成講座とPython
実践データ分析100本ノックに取り組ん
でいきます東京大学のデータサンテス育成
講座でデータサンスの基礎を学習して
Python実践データ分析100本
ノックで演習をするこのようにインプット
とアウトプットをワンセットにして学習し
ていきましょうこの2冊は毎日お仕事の
ある人なら1ヶ月ぐらいで終えられると
思います言い方を変えるとそれ以上は時間
のかけすぎです基礎学習にどれだけ時間を
かけても分析できるようにはならないので
ステップ2では1ヶ月ぐらいで終えるよう
にしてください続いてステップ3ではかれ
で見学機械学習の実践力に着手します
繰り返しになるんですけどこの本は読んで
終わりではなくてかぐコンペで実践する
ところまでがセットです本を読むだけなら
1週間くらいで終わると思うんですけど
実践も含めると大体1ヶ月ぐらいかかると
思いますそれぐらい実践に時間を使うべき
ですステップ3でベースラインの作成特徴
量エンジニアリングモデルチューニング
この辺りをしっかりできるようにしていき
ましょうそして最後のステップ4では隠れ
でかつデータ分析の技術も使ってステップ
3まで実践していた分析をさらに
ブラッシュアップしていきますこの本に
関してはどれくらいで終えるべきっていう
期間はありませんなんでかと言うともう
今後データ分析していく上で一生使うこと
になるからです実際に僕自身2019年の
初版でこの本を購入したんですけど今でも
データ分析する時参考にしていますそれ
ぐらいデータ分析する上でバイブルになる
本なんですねだからステップ4まで来たら
この本を使いながらひたすらかぐに着手し
ていきましょうそして分からないことが出
てきたらこのタイミングで基礎を復習する
ようにしてくださいそれでここまでの話を
聞くと6冊目と7冊目で紹介していた本は
いつ勉強するのて思いますよねそれは
ステップ4で隠れに挑戦していて必要に
感じたタイミングです例えば隠れに着手し
ていて統計額が必要だと感じたらデータ
分析に必須の知識考え方統計学入門を分析
モデルに関する理解を深めたいと思ったら
本質を捉えたデータ分析のための分析
モデルニームを読むようにしましょうこれ
は大事なことなので改めて繰り返すんです
けど基礎学習に時間を使うのは絶対に実践
を始めた後にしてくださいそれはなぜなの
か使い方を知らずに基礎ばかり勉強して
結局これってどこで使うんだろうとか全然
自分で分析できるようになってないいて
なる落ちが目に見えているからですそして
なかなか前に進めずデータサイエンスの
学習で挫折していく人を僕は何十人も見て
きましたこの動画を見てるあなたにはそう
なって欲しくないのでステップ1全体像を
把握するステップ2最低限の基礎を学習
するステップ3実践を通してデータ分析を
学ぶという3ステップで学習を進めるよう
にしてくださいというわけでデータサ初心
者が絶対読む本7冊と書籍を使った具体的
な学習ロードマップを紹介してきました
今日紹介した本はこれからデータ
サイエンスを学び始めるあるいはすでに
データサイエンスを勉強してるけどうまく
いってないそんな人に向けて紹介してい
ますだから今日紹介した本を使って学習を
進めていけば着実にデータ分析力が身に
ついて実もでも活用できるようになります
はっきり言ってあとはもうやるだけです
正直ここまで動画を見てるのに結局データ
サイエンスを勉強しないっていうのは
あまりにもったいない確かに毎日仕事が
あったり子育てがあったりしてなかなか
時間を確保できない気持ちも分かります
毎日残業ばかりで仕事が終わるのが20時
帰宅できるのが21時中には夜の23時
まで残業してるなんて人もいますよねでも
そういう状況なのは決してあなただけでは
ありません他のみんなも同じように残業が
あるし同じように子育てしているんです
実際に僕の受行生には0歳のお子さを見
ながら合間を縫って勉強している人もいる
し出張や残業続きでも毎日学習を継続して
いる人がいます今日紹介してるような書籍
を使って未経験からデータサイエンスの
学習を始めて4ヶ月で会社業務に活用
できるようになった受行生もいますだから
あなたにもできますやることはシンプルな
のであとは継続して諦めないことそうすれ
ば必ずPythonデータサイエンスを
習得できるようになります面白いエンため
のYouTubeがある中で僕の動画を見
てくれているんですその時点で他の人より
圧倒的に努力できているのであともう1歩
諦めずに継続学習していきましょうそして
会社業務でデータ分析を活用して頼られる
人材になるデータ系人材に転職してどんな
会社でも活躍できるようになる実力をつけ
てリモートワークOKな会社に転職して
通勤電車から解放されるそんな風にして
たった1時での人生を充実させせていき
ましょう現在こちらの公式ラには未経験
から3ヶ月でかりに入門データサイエンス
学習完全ロードマップ完全初心者から3
ヶ月で0一達成スクレイピング案件獲得
完全ロードマップ作業効率が10倍になる
ジュピター必須ショートカット厳選
28cmチートシートvsコード必須
ショートカット厳選38戦チートシート
知らないと損するjpitvsコードお
すすめ拡張機能合計38戦初心者なら絶対
抑えておきたいPython必須
ライブラリーフレームワーク39戦そして
YouTube教材のソースコードを含む
最短最速でPythonを就職するために
必要な豪華特定を合計9個プレゼントして
います学習効率が悪い時間がない継続でき
ないと悩んでいて短期間でPython
データ分析データサイエンスのあなたの
求めるITスキルを手に入れてなりたい
自分を実現したいのであれば是非この動画
下の概要欄から登録しておいてください
また不定期でLINE読者限定動画講座
パソ学習のご位4本限定特典5つも配信し
ていて最短最速でPythonを習得する
方法初心者が学ぶべきPython
ジャンルとPython学習の始め方文系
未系権でも180日でDX内転進できる
学習ロードマップ5ステップこれらの内容
を学べますこの無料動画講座を受行したい
人は配信終了する前に今のうちに下の概要
欄から登録しておいてくださいそれでは
最後に復習をします今日はデータ戦初心者
が絶対4本を厳選して7冊紹介しました
実際に紹介したのがAIデータ分析
プロジェクトの全て東京大学のデータ
サイエンティスト育成講座Python
実践データ分析100本ノックかれでかつ
機械学習の実践力かれでかつデータ分析の
技術データ分析に必須の知識考え方統計学
入門本質を捉えたデータ分析のための分析
モデル入門この7冊ですそしてこれらを
使ったロードマップも紹介していてそれが
次の4ステップでしたステップ1AI
データ分析プロジェクトの全てで全体像を
把握するステップ2東京大学のデータ
サイエンティスト育成講座とハソン実践
データ分析100本ノックで最低限の基礎
を固めるステップ3かぐで味覚機械学習の
実践力を使ってかぐコンペに入門する
ステップ4かぐでかつデータ分析の技術も
使ってステップ3まで実践していた分析を
さらにブラッシュアップするそして必要に
感じたタイミングで統計額の勉強なら
データ分析に必須の知識考え方統計学入門
を分析モデルに関する理解を深めたいと
思ったら本質を捉えたデータ分析のための
分析モデルニムを読むようにしましょうと
いうことで今回も最後まで動画を見てくれ
てありがとうございましたまた次回以降の
動画でもデータサイスの学習方法取得した
方がいい資格転職ロードマップなどを紹介
していくので是非チャンネル登録よろしく
お願いしますそれではまた次回の動画でお
会いしましょう
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