【早く気付け】今すぐやめるべきデータサイエンス学習法TOP5
Summary
TLDRThis video script addresses common pitfalls in learning data science and presents a top 5 list of inefficient methods to avoid. It emphasizes the importance of practical experience over theoretical knowledge, especially for beginners. The speaker shares personal experiences and success stories of his students to illustrate the effectiveness of focusing on real-world data analysis projects. The script promotes a learning roadmap that prioritizes gaining practical skills and building a portfolio through competitions like Kaggle to enhance employability in the field of data science.
Takeaways
- 📚 Avoid focusing solely on theoretical knowledge early in the learning process, such as deep learning theories, as it may not directly translate to practical skills needed for data science roles.
- 🔢 It's not necessary to study mathematics in-depth initially, especially for beginners. Instead, focus on gaining practical experience that can be applied in data analysis tasks.
- 🚀 Skip learning Docker for data science unless it's specifically required for a job you're targeting, as it's not typically a prerequisite for entry-level data science positions.
- 🛠 Prioritize learning only what is essential for the immediate goal of entering the field, rather than acquiring a broad range of skills that may not be immediately useful.
- 📈 Start building practical data analysis experience by participating in data analysis competitions like Kaggle, which closely mimic real-world data science tasks.
- 🏆 Kaggle competitions are an excellent way to gain tangible achievements, such as medals, that can showcase your skills to potential employers.
- 💡 The speaker emphasizes the importance of learning by doing, rather than memorizing libraries or syntax, which can be looked up as needed.
- 🚫 Avoid spending excessive time on foundational learning without progressing to practical application; this can lead to inefficiency and wasted time.
- 🕒 Recognize that time is a limited resource, and focus on learning in a way that minimizes waste and maximizes efficiency.
- 💼 For those looking to transition into data science, aim to gain practical experience as quickly as possible to make yourself more attractive to employers.
- 🌟 The speaker shares personal experiences and success stories of individuals who have overcome initial struggles and achieved rapid progress in data science by adopting the right learning methods.
Q & A
What is the main focus of the video script?
-The video script focuses on introducing the top 5 data science learning methods that one should avoid, and then suggests the most effective way to learn data science.
What is considered the most important factor when learning data science, according to the script?
-The script suggests that the most important factor is not the materials or the time spent studying, but rather the learning method itself.
Why does the script suggest avoiding the study of machine learning theory at the beginning of data science learning?
-The script argues that understanding machine learning theory is not the best starting point for beginners because knowing the theory and being able to apply it are separate issues, and practical application is more important initially.
What is the script's stance on studying mathematics for data science learning?
-The script advises against focusing on mathematics at the beginning of data science learning because it's not immediately applicable and can lead to wasted effort without a clear understanding of its use.
What is the script's opinion on learning Docker for data science beginners?
-The script discourages beginners from learning Docker because it is not a high priority skill for most job positions, and there are more urgent and important areas to focus on for someone new to data science.
Why does the script warn against memorizing Python libraries and syntax?
-The script suggests that memorizing Python libraries and syntax is not necessary because programming can be looked up on Google, and it's more important to focus on practical application and problem-solving.
What is the script's view on continuous foundational learning in data science?
-The script criticizes continuous foundational learning because it can be time-consuming and may not lead to practical skills that can be applied immediately in the field of data science.
What is the most effective method to learn data science according to the script?
-The script recommends participating in data analysis competitions like Kaggle as the most effective method because it closely resembles real-world tasks, helps build analytical skills, and allows for tangible achievements.
What are the three main reasons why participating in Kaggle competitions is beneficial for learning data science?
-The three main reasons are: it allows for learning in a format that closely resembles real-world tasks, it helps in building practical analytical skills, and it enables the creation of tangible achievements.
What kind of support does the speaker offer for those who wish to learn data science efficiently?
-The speaker offers a complete roadmap for learning data science in 3 months, available on their official website, which includes slides and other resources to help beginners efficiently learn data science.
Outlines
📚 Top 5 Data Science Learning Mistakes to Avoid
The speaker introduces the concept that despite using the same learning materials, not everyone successfully acquires data science skills. They emphasize the importance of avoiding certain common mistakes in learning data science. The paragraph discusses the frustration of those who have been studying for a long time without progress and the potential waste of time and resources if one continues with ineffective learning methods. The speaker promises to reveal the top 5 data science learning mistakes to avoid and to introduce the best learning method towards the end of the video.
🚫 Avoiding Common Data Science Learning Pitfalls
This section delves into the specific learning mistakes that the speaker advises against. The first mistake is focusing on the theory of machine learning models, which is not recommended for beginners. The second mistake is studying mathematics without a clear application, which is deemed unnecessary for those new to data science. The third mistake is learning Docker, which the speaker argues is not essential for beginners and not typically required for entry-level positions. The fourth mistake is memorizing the usage of Python libraries, which is considered inefficient and contrary to leveraging AI tools that can generate code. Lastly, the speaker criticizes the approach of continuous foundational learning, suggesting it is impractical and time-consuming.
🚀 The Most Effective Way to Learn Data Science
The speaker presents the most powerful method to learn data science: participating in data analysis competitions like Kaggle. They argue that this approach is the closest to real-world practice one can achieve through individual learning, allowing for the development of analytical skills and the creation of tangible achievements. The speaker emphasizes three main reasons for this method's effectiveness: it mirrors the steps of actual data analysis tasks, it builds practical skills, and it provides quantifiable results through competition rankings and medals.
🎯 Transitioning to Effective Data Science Learning
The speaker offers a comprehensive roadmap for transitioning to effective data science learning, available through their official website. They encourage viewers to abandon the idea of slow, continuous learning and instead focus on acquiring practical skills for quick entry into the job market. The speaker also provides resources for beginners to learn data science efficiently, including a 71-page guide, and invites viewers to subscribe for more targeted learning materials and limited offers.
🔄 Recap and Encouragement for Data Science Learners
In the final paragraph, the speaker recaps the top mistakes to avoid in data science learning and reiterates the benefits of participating in data analysis competitions. They provide reassurance and encouragement to those who may feel uncertain about their ability to learn data science, sharing their own experience of overcoming initial struggles and achieving success. The speaker invites viewers to subscribe to the channel for more information on qualifications and to stay updated with future content.
Mindmap
Keywords
💡Data Science
💡Machine Learning Theory
💡Mathematics
💡Docker
💡Python Libraries
💡Data Analysis Competitions
💡Practical Experience
💡Learning Efficiency
💡Career Transition
💡Continuous Learning
💡Freelancing
Highlights
Introduction of the top 5 data science learning methods to stop immediately.
The importance of learning data science efficiently, regardless of being a beginner or an experienced learner.
The disparity between people who can and cannot master data science, despite using the same study materials.
The presenter's personal experience of achieving freelance independence in 8 months after starting Python from scratch.
Examples of students who quickly mastered data analysis and won medals in competitions, showing the effectiveness of the right learning methods.
The top 5 data science learning methods to avoid, starting with learning the theory of machine learning models.
The misconception that understanding complex theories is necessary for beginners in data science.
The presenter's experiment with learning deep learning theories and the realization that it was not practical for immediate application.
The argument against learning Docker for data science beginners, as it is not a required skill for most job positions.
The presenter's recommendation to focus on practical data analysis experience rather than memorizing Python libraries and syntax.
The presenter's view that continuous foundational learning is not effective and can lead to wasted time.
The importance of starting a career in data science as soon as possible to remain competitive in the job market.
The presenter's success and that of his students, achieved by avoiding the mentioned pitfalls and focusing on practical application.
The introduction of the strongest learning method for mastering data science: participating in data analysis competitions.
Three reasons why participating in competitions like Kaggle is the best way to learn data science: practicality, skill development, and tangible achievements.
The presenter's offer of a complete roadmap for learning data science in 3 months for beginners.
Encouragement for viewers to change their learning methods immediately and avoid wasting time and money.
The presenter's promise to cover more topics such as qualifications and learning maps in future videos.
Transcripts
はいこんにちははたです今回は早く気付け
今すぐやめるべきデータサイエンス学習法
トップ5これを紹介していきますあなたは
データサイエンスを習得するっていう時
1番大事になるのは何か分かりますか初心
者であれ経験者であれみんな購入できる
書籍は同じ受行できるユデミーも同じ
そして主張できるYouTube動画も
同じ社会人なる平日の勉強時間は1時間
から2時間その条件はみんな同じなのに
データサンスを習得できる人とできない人
がいるこれっておかしいと思いませんか
同じ教材を使って勉強しているならみんな
同じ結果になるはずですよねでも現実は
そうなってないじゃどこで差が生じるのか
そうそれがこの動画で紹介する学習方法
です本とか書籍を使って勉強してるけど
なかなかスキルアップできてる時間がない
どうすれば効率よくデータサイエンスを
習得できるんだろう気づいたら勉強開始し
て1年も経ってしまってそろそろ学習で
行き詰まってる現状を打開したい正直こう
いう悩みありますよね中には転職のために
データサンスの勉強を始めたんだけど
なかなか学習がうまくいかずにすでに挫折
した経験がある人もいると思いますもし
この動画を見ないでこのまま間違った学習
方法で継続してしまうと今以上に不要な
教材を買ったり必要のない勉強ばかりして
数万の教材費と数ヶ月という時間を無駄に
することになります本来なら家族や恋人と
過ごしたり自分の趣味を楽しんだりと別の
ことに使いていたはずの時間を無駄にする
のなんて嫌ですよねそこで今日の動画では
今すぐやめるべきデータサイエンス学習法
トップ5を紹介していきますそれだけで
なく動画の終盤ではデータサイエンスを
習得するための最強の学習方法を紹介し
ますこの動画で話す間違った勉強法をやめ
て最強の学習方法を実践すれば早い人だと
2ヶ月遅くとも半年で簡単なデータ分析を
1人でこなせるようになります僕も今日
紹介する間違った勉強法を避けて学習を
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僕だけでなく僕の
受行生も未経験からデータサンスを学び
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カル入門
まずか2ヶ月で完了4ヶ月で会社業務に
活用1年半の独学で行き詰まっていた30
代の方が5ヶ月でカルドメダルを獲得
ディスカッションでは金メダルを獲得
パイソン基礎レベルから学習開始した40
代の方が5ヶ月でかぐ同メダルを獲得
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ヶ月でカ初心者向け
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もうこれ
以上貴重な時間を無駄にしたくないただの
基礎学習で終えるんじゃなくて実践できる
ようになりたいそろそろデータサイエンス
を習得して転職活動をしたいそんな風に
思っているのであれば今回もとても貴重な
話をします是非動画を最後まで見て間違っ
た学習法に何個当てはまっていたか
コメントで教えてくださいそれでは
スタートし
ますやってはいけないデータサイエンス
学習法第5位は機械学習モデルの理論を
学習することですいやいやさすがに理論は
知っていた方がいいでしょうそう思った人
が大多数だと思います確かに数式を追って
しっかり理論を理解できるように越した
ことはないですでも理論の理解っていうの
はこれからデータサイエンスを学び始める
初心者がいきなり取り組むようなことでは
ありませんなんでかって言うと理論を知っ
ているのと活用できるのは別問題だから
ですこれは僕の実態験で僕は学生時代に
数学を先行していたので数式をって理論を
理解するのが得意でしたそれで機械学習
特に当時流行っていたディープラーニング
の理論から学習を開始したんですねでも
新卒で機械学習系のプロジェクトに携わっ
た時全く使いこなすことができませんでし
た正確に言うとビジネス課題を特定したり
アプリ開発全般のことを把握したりデータ
の準備に膨大な時間がかかったりと
そもそもディープラーニングを使う機会が
しばらくなかったんですねそうつまり机の
上で勉強していたことと実務で使う知識に
は大きな帰りがあったということです確か
に数学や情報系の収支家庭あるいは白紙
家庭を出た人がはデータサイエンティスト
になったり研究開発したりするなら分かり
ますでもこれからデータサイエンスを学習
する初心者がそういう人たちを差し置いて
いきなり機械学習の理論を求められる可能
性は極めて低いです例えるなら有名な
シェフの元で修行せず家でパスタを茹で
たってだけで東京銀座にイタリアンを
オープンするようなものですそう考えると
いかに難しいことをしようとしているか
分かると思いますそれにデータサイエンス
を学ぶ多くの人は転職したいって考えて
ますよねそういう時あなたが採用担当者だ
としたら機械学習の勉強をしていますって
いう人と隠れアシグネで同メダルを獲得し
ましたっていう人だったらどちらの方が
魅力的に映りますかもし両方とも同じよう
なバックグラウンドを持っていたら明らか
に校舎のかれるメダルを取った人に興味を
持ちますよねそう基本的に人は実績にしか
惹かれないんですだから未経験から転職を
目指しているなら機械学習の理論を勉強
するのはやめましょうその代わりにやる
べきことはただ1つデータ分析の実践経験
を積むことです機械学習の理論は実践する
上で必要になったタイミングで勉強する
ようにしましょうそうすれば無駄な学習を
避けて最短最速でデータサイエンスを習得
できるようになります
やってはいけないデータサイエンス学習法
第4位は数学を勉強することですいやいや
これはさすがに必要でしょうこの動画を見
ている8割ぐらいの人はそう思いましたよ
ねそんなあなたに質問があります実際に
数学を勉強したとしてどのタイミングで
どんな風に数学を使うと思いますか
おそらくほとんどの人はこの質問に答え
られなかったと思いますじゃあもう1つ
質問ですあなたはなぜ数学を勉強した方が
いいと思ったんですかなんとなく必要そう
だからネットに必要って書いてあったから
みたいに自分で必要性を感じていないのに
雰囲気で学を勉強しようとしていませんか
そんな風に使い方が分からないあるいは
使わないことを勉強するのは完全にNG
ですなんでかて言うと使い道が分からない
ことや使わないことを勉強しても忘れる
だけだからです実際に高校時代に勉強した
顧問とか物理って正直もう忘れていますよ
ね他にもA単語を勉強していて単語だけだ
と意味を覚えられないんだけど例文を
合わせたら覚えられたって経験はないです
かそう人は必要に感じたり繰り返し使っ
たりすることしか記憶できないんですね
それにこれからデータサイエンスを学び
始める初心者がいきなり実務で数学を使う
機会なんてそうそうないですもちろん数学
を理解できるに越したことはありませんで
もこれはデータサンス初心者にとって必要
なのかという優先度の問題なんですねまだ
実務でデータに触れていないのであれば別
でもっとてやるべきことがたくさんあり
ます機械学習の理論も数学も実務経験を
積み始めたりある程度の分析をできるよう
になったりした人が初めて必要に応じて
学習すべきものなんですねだから
とりあえず数学を勉強すればいいんだ機械
学習の理論もしっかり理解しておかないと
いけないんだこのように思考停止でネット
上の情報を鵜呑みにするのは今日から読め
ましょうやってはいけないデータサス学習
法第3位はドッカを勉強することですこれ
もネット上の情報を鵜呑みにして勉強して
いる人はいませんか僕の感覚なんですけど
Xを見ていると2割ぐらいの人は勉強して
いるイメージです確かにドッカーを使うと
ローカルの関係を汚さなくて済むから便利
なものではありますだから知っているに
こしたことはないんですけどやはりデータ
サイエンスの初心者であれば他に優先す
べくことが山ほどあるんですねそもそも
あなたがデータサイエンスを学ぶ目的は何
ですかおそらく多くの人は今の会社で車内
転職したいすぐの転職は考えてないけど
今後のためにの力から勉強しておきたい他
の会社や業界でも活躍できるようにデータ
人材に転職したいそう思ってデータ
サイエンスを学んでいるはずですじゃあ
転職を目指して学習している人に質問なん
ですけどちゃんと求人の募集要綱を見て
いるでしょうか本当に未経験からの転職で
ドッカーのスキルを要求している会社は
ありますか僕が調べた範囲だとそんな企業
は1つもありませんそう未経験からの転職
でいきなりドッカーを使うことになる
ケースなんてほぼないんですね確かに
ドッカーを知っているとかっこいいとか
スキルレベルが高いっていうイメージが
あるのは分かりますでもかっこよさを
求めるのは転職して実務経験を詰めるよう
になった後のフェーズです未経験の時に
格好良さを求めてもただの自己満足で
終わってしまいますだから転職を目指して
いるならまずは実務経験を詰めるように
なるそして今はそのために必要な勉強だけ
する要は緊急かつ重要な分野だけ勉強す
べきだということです研究ではない分野は
転職した後に勉強するようにし
ましょうやってはいけないデータ
サイエンス学習法第2位はPython
ライブラリーの使い方を覚えることです
これは正直やってしまっている人も多いと
思います例えばデータ分析でよく登場する
パンスとかマトプロリブの使い方を完璧に
理解したり覚えたりしないといけないん
じゃないかって思いますよねこれは僕自身
も初心者の時にやってしまっていたので
めちゃくちゃ気持ちが分かりますでも
ライブラリーの使い方とか文法を覚え
るっていうのはNGなんですえでもA単語
みたいに覚えないと使いこなせないんじゃ
ないそう思われるかもしれないんですけど
プログラミングはGoogle検索すれば
いつでもカンニングできますだから文法を
1つ1つ暗記しなくても問題なく
Pythonを使ってデータ分析できるん
ですそれに今ならチッGPTや
Googleのバードを使えばプロンプト
を入力して簡単にコードを生成してくれ
ますよねつまりわざわざ時間をかけて暗記
する必要が全くないんですむしろ
ライブラリーの使い方や文法を暗記するっ
ていうのはAIが得意なことに一生懸命
取り組んで自分からAIに代替されに行っ
ているようなものですこれじゃ本末転倒
ですよねだから今日この動画を閉じた瞬間
からPythonライブラリーの使い方と
か文法を覚えようとするのはやめて
くださいそして暗記する代わりに実践を
通してデータ分析の練習をするそこで
グラフを可視化したり制度控除につながる
特徴量を作成したりするそのためにパンダ
スアマトプロットリブを使うこのように
目的のための初段としてPython
ライブラリを使えるようになりましょう
それではいよいよ最後の発表になり
ますやってはいけないデータサイエンス
学習法第1位は基礎学習の次に基礎学習
することですこれはどういうことかと言と
Pythonの入門書をやるそして次に
データサイエンスの方を学習するさらに
ユーデミーでデータサイエンスの講座を
受行するみたいにずっと基礎学習するのが
NGだということですでもこうやって聞く
とえそれの何がいけないのとかじゃあどう
すればいいのて思いますよねまず基礎学習
し続けるのがいけない理由を話していくん
ですけどそれはたくさん基礎を学習した
ところで今すぐに全ての知識を使うはずが
ないからですもちろんPython統計学
線形台数微分積分SQL機械学習ディープ
ラーニングギットドッカビジネス力
クラウドリナックスなどなどデータ
サイエンスに関連する全ての知識を知って
いた方がいいに決まっていますでもこれら
全てを学習するのにどれだけの時間が必要
になると思いますかおそらく少なくとも3
年しっかり勉強しようと思うと5年以上が
必要ですそう考えるとどうですかコナン君
みたいに見た目が小学生になるわけでも年
を取らないわけでもないんだから明らかに
全て着手するのは無理ですよねそれに
あなたには毎日仕事がありますそして仕事
以外の時間は家族と過ごしたり趣味を
楽しんだりしたいはずですそう考えた時
基礎を順番に勉強していたらいくら時間が
あっても足りないと思いませんかそう時間
は有限な資産なんですだからいかに無駄を
省いて効率よく学習するのかが大事になっ
てきますそしてそれだけじゃなくて転職を
考えていうのならもう1つ意識しておか
ないといけない重要なことがありますそれ
は何かと言うと転職したいならできるだけ
早く転職するべきだということです
やっぱり企業側からすると未経験の求人
なら体力があるキャッチアップ能力がある
将来性が高いポテンシャルがある給与の
調整が聞きやすいそんな理由からできる
だけ若い人材を採用したいと思っています
そう考えた時23年かけてのんびり勉強し
ているとどんどん転職で不利になって
しまいますせっかく勉強しているのにいざ
転職しようと思ったらできなかったなんて
悲しすぎますよねそれに今だとデータ
サイス学部を新設する大学化が増えていて
若くて優秀な人材がどんどん業界に参入し
てきますそう未経験採用のハードルが
どんどん上がってきているんですだから
今日からコツコツ勉強しようて思ってる人
は今日からその考えを捨ててくださいそう
じゃなくてできるだけ早く転職して実務
経験を積むそのために必要なことだけ勉強
するようにしてくださいそれでここまでの
話を聞くと機械学習の理論や数学を負うの
もだめドカを勉強するのもダメpyon
ライブラリーの使い方を覚えるのもダメ
ひたすら基礎学習するのもダめって結局
データサイエンスを習得したいなら何を
勉強すればいいのもうこの動画を見てる
99%の人はそう思ってますよねここまで
動画を見てくれた人に特別に何をすれば
いいのか教え
ます結論から言うとカレアシグネのデータ
分析コンペに着手するこれがデータ
サイエンスにおける最強の学習方法です
なんでかと言うと個人学習の範囲で実務に
最も近い形式で勉強できるから分析スキル
が身につくから定量的な実績を作れるから
という3つの理由があるからですまず1つ
目の理由なんですけどそもそも前提として
実際の分析業務は1ビジネス課題の特定2
データの準備3データの加工4モデル作成
5モデル評価6意思決定や業務への
組み込みというざっくり6ステップで行わ
れます個人学習だとビジネスではないので
1は着手できないし2に関しても実もと
同じようなを準備するのは無理ですよね6
に関しても業務ではないので着手するのが
難しいですそうなった時に個人学習で
できるのは3から5になるんですけどこの
全ての工程をカバーできるのがカグルや
シグネになりますつまり個人学習の範囲で
最も実務に近い形で学習できるということ
ですそして2つ目の理由なんですけど
先ほどの3から5までの工程を実践形式で
学べるので分析スキルが身につきます実際
にDNAやリストなど業務時間を使って
隠れに参入することを推奨している企業が
あるぐらいですもし分析旅が身につかない
術もで役に立たないならわざわざ給料を
払ったまで隠れをやらせようなんて思わ
ないですよねそれぐらい隠れに着手するの
は効果的だということです最後に3つ目の
理由なんですけどかぐでは機械学習モデル
の制度を競い合うコンペに参加することが
できますそこで予測制度に応じて順位が
出るのはもちろんなんですけど上位10%
以内に入るとメダルを獲得することが
できるんですねだからかぐコンペに参加
すれば順位とかメダルみたいに定量的な
実績を残すことができますやっぱり機械
学習を勉強していましたっていう人より
かぐで同メダルを獲得しましたっていう人
の方が採用する企業側にとっても魅力的に
移ります以上の理由からかぐアシグレート
に着手するのがデータサイスを受ける最強
の学習方法ということになりますそれで
おそらくここまでの話を聞くとじゃあその
かぐとかシグネイトに着手するのはどう
やって勉強していけばいいのて思いますよ
ねそんな人向きに僕の公式ライでは未経験
から3ヶ月でかれ入門データサンス学習
完全ロードマップというスライド全71
ページの特典をお渡せしていますもし今日
の話を聞いて早速かるとかシグネイトに
向けた学習に切り替えていきたいそう思っ
たら是非この動画下の概要欄から友達に
なってくださいそそして多分今日の動画を
見て今まで間違った方法で勉強してお金と
時間を無駄にしてたなそう後悔してる人も
いると思います中には本当に自分はデータ
サイエンスを習得できるのかなって不安に
感じた人もいますよねでもそんなあなたに
言いたいのは全然大丈夫だから自信を持っ
て欲しいってことなんでかて言うと僕自身
pyonを始めたばかりの時今日紹介した
間違った勉強法をやっていたんです機械
学習を勉強しないといけないのにどかを
勉強したり今必要ないのにジャンゴを使っ
たアプリ開発を学んだりもうやっている
ことがめちゃくちゃでしたそんなポンコツ
の僕でもパイエンジニアに機動修正して
もらって正しい学習法を見につけた結果未
経験でプログラミングを開始して実務経験
8ヶ月でフリーランス独立とを達成できた
んですプログラミングとかデータ分析は
正しい学習方法で継続学習すれば必ず習得
できますだから諦めないで僕の動画を何度
も見て起動修正しながら継続学習していき
ましょうそしてデータ人材に転職して年収
400万円から年収600万円になる実務
経験をしっかり積んでフリーランスで月
80万円の単価の案件を受けるリモート
中心で働いて通勤電車から解放される
そんな風に1度きりの人生を充実させて
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01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38000チート
シート知らないと損するジュピターvs
コードおすめ拡張機能合計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教材のソスコードを含む
最短最速でPythonを収得するために
必要な豪華特典を合計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Line6者限定動画講座
Python学習の極意4本限定特典5つ
も配信していて最短最速でPython
習得する方法初心者が学ぶべき
PythonジャンルとPython学習
の始め方文系未経験でも180日でDX内
に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やっ
てはいけないデータサイス学習法第5位は
機械学習モデルの理論を学習すること第4
位は数学を勉強することで第3位はドッカ
を勉強することそして第2位は
Pythonライブラリーの使い方を
覚えることで最もやってはいけないのが
基礎学習の次に基礎学習をすることでした
じゃあその代わりに何をやればよかったの
かというとハレアシグネートなどのデータ
分析コペになりますそれはなぜだか覚えて
ますかそう個人学習の範囲で実務に最も
近い形式で勉強できるから分析スキルが身
につくから軽量的な実績を作れるからと
いう3つの理由があるからですそして
カレアシグネに着手さるための具体的な
学習ロードマップは僕の公式ライで
スライド全71ページの特典でお渡せして
います今日から時間を無駄にせず効率よく
データサイエンスを習得したいそう思っ
たら是非この動画下の概要欄から友達に
なってください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
ましたまた動画でもデータサイエンスの学
修道のマップ取得した方がいい資格取得し
ない方がいい資格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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