データサイエンスを学ぶのに魅力的な学習サイトは？

そもそもデータサイエンスとは

　データサイエンスとはデータ収集や、データから利用価値の高い情報を抽出する原理と方法をまとめた用語です。

データサイエンスを利用することで、慣習や勘では解決できなかった問題解決の方法を、自動的に発見することができます。

次に情報の抽出原理と方法について紹介します。

情報の抽出は、データの傾向からパターンやモデルを作成することです。

これまでは統計学やスコアリングの手法が一般的でしたが、近年ではディープラーニングや機械学習が注目されています。

特にディープラーニングは人の脳細胞(ニューロン)を模したプロクラムが、自動的に収集したデータを学習することで、人間では発見できなかったデータの傾向を見つけることができる方法です。

しかし、上記で紹介した事例はあくまで方法です。データを抽出した後は、パターンやモデルの評価と修正を人間が行い、モデルを評価する必要があります。

例えば、作成したモデルを用いて正解が分かっているテストデータを分析する方法です。このとき、答えが一致した場合はモデルが完成したとして、実際のデータ分析を行います。

一方、答えが一致しない場合はモデルの再構築と評価を繰り返します。 

おすすめ学習サイトを有料、無料をそれぞれ2件ずつご紹介！

　学習サイトには無料サイトと有料サイトがありますので、それぞれ2件ずつご紹介します。まずは無料サイトです。　

データサイエンス・スクール/統計力向上サイト 

『データサイエンス・スクール』は総務省統計局が運営する、データ処理や統計に関する知識を学べる無料サイトです。

内容は『平均値』や『中央値』の統計に関する基本知識の紹介から、オープンデータを使用したデータ分析の実践と解釈方法に関するオンライン講義等も体験できます。

データサイエンスを学ぶモチベーションを高めるために、日常でデータ処理が必要な場面を描いた漫画も掲載されていますので、是非一度目を通すと良いでしょう。

内容が充実している無料サイトですが、チャット相談やチューターは設定していませんので、不明点はご自分で調べて解決する必要があります。

無料で学べるオンライン講座「gacco」

『gacco』は複数の大学・公共機関が無料でオンライン講義を行っている学習サイトです。

データサイエンスについても『AI・データサイエンス基礎』(AI・データサイエンス基礎 | gacco)や『AI・データサイエンス専門Ⅰ・Ⅱ』(AI・データサイエンス専門Ⅰ | gacco)などの講義が公開されています。

講義を担当されている先生方も、実際に大学で教鞭をとられている方々ですので、品質は高いです。他の分野も様々な講座がありますので、サイトへの登録をお勧めします。

講義には有効期限があって現時点では受講できないものがあります。興味のある講義は時間を見つけて早めに受講するようにしましょう。

SIGNATE – Data Science Competition

有料の学習サイトであれば『SIGNATE Quest』がお薦めです。

学習内容はデータ処理の基本講義やプログラミングまで網羅されており、初心者向けの口座から上級者向けの口座まで幅広く揃っています。

料金も2200円/月とお手頃なので、試しに受講してみてはいかがでしょうか。

本サイトのサポートは受講者同士で質問に回答する掲示板方式となっております。学習サイト側から提供されるサポートは掲示板のみであることに注意しましょう。

 Aidemy 

徹底的にデータサイエンスを学びたいならば、Aidemyをお薦めします。

特徴は豊富な講義・問題量と手厚いチューター陣のサポートです。

講義や問題は『20時間/週のペースで勉強しても基本内容の学習で終わってしまった。』と言った意見もあるほど充実しております。

コースによってはチューターへ毎日1時間相談できることもあり、疑問点を残すことが無く学習を進めることができます。

ただし、最短の3か月コースの最低価格が32.7万円と高価である点は注意しましょう。

専門実践教育訓練給付金の対象であるため、最大で70%の免除が受けられます。受講を検討されている方は事前に調べると良いでしょう。

学習サイトを利用することのメリット・デメリット

学習サイトには大きく分けて無料サイトと有料サイトの2種類があり、それぞれのメリットとデメリットについて解説していきます。

無料の学習サイトを利用するメリット

• なんといっても無料
• 品質や内容は有料サイトと比較しても遜色なし
• 自分のペースで学習可能
• レベルに合わせてサイトを変更できる 

無料サイトのメリットは何と言ってもサイト利用料が無料であり、プログラム初心者にも敷居が低いことがメリットです。

無料と言っても学習内容のレベルは高く、品質で劣ることはありません。

さらに、会費の概念が無いので自分のペースで学習できます。

残業やプライベートが忙しい月は勉強できなくても、暇な時や長期休暇時に一気に学ぶなど調整できることは、社会人にとって大きなメリットです。

現在では無料サイトの種類も豊富で、自分のレベルに合わせて複数のサイトを並行して利用できます。

有料サイトだと一度支払った会費は基本的に戻ってこないので、複数サイトを並行して利用できるのは大きなメリットです。

無料の学習サイトを利用するデメリット

• 内容が一方通行になりやすい。
• 質問やサポートが薄い
• 学習を続けるには自制心が必要
• 分からないことは自分で調べる能力が必要
• ある程度の基礎力が必須。
• 学習ボリュームは有料サイトに比べて少ない。 

無料ゆえのデメリットをご紹介します。

まずサイト側がリソースをかけることができないので、必然的にオンライン講義の録画を受講する形式となります。

無料サイトでは講義内容の質問へも回答してもらえないことが多く、疑問点は自分で調べられる人でないと向いていません。

このため、ある程度学習内容を理解している必要があり、全くのIT初心者は後述する有料サイトか他の学習方法を利用した方が良いでしょう。 

有料の学習サイトを利用するメリット

• 品質は保証されているものが殆ど
• サポートが豊富
• 学習計画が定まっている
• 時間を有効活用できる。
• 初心者も学習についていける。 

　有料サイトのメリットは高品質な学習コンテンツが豊富であることです。

有料ゆえに利用者からのフィードバックを反映し、理解しやすくボリュームも十分な学習になっています。

講義内容に対する質問や学習サポートも優秀で、学習スケジュールを構築してくれる学習サイトもあります。

特定テーマを学習するために必要な知識をコンパクトに纏めてあるので、無料サイトと比較して時間を有効に活用できます。

例えば学習や演習で使用するソフトウェアのダウンロードや使用方法も学習サイト側で教えてくれたり、用語集が整備されてあったりと余計な作業が発生しない工夫が随所にされています。

有料サイトの方が学習には集中できると言えるでしょう。

有料の学習サイトを利用するデメリット

• コストが発生する
• レベルが高すぎてもキャンセルできない。
• 内容のレベルは無料サイトで学べる事と大差がない。 

一方で有料サイトのデメリットもあります。

低価格ですが利用料金が発生するのは確実にデメリットです。

特に初心者にとっては学習サイトを利用して、どの程度までＩＴスキルが求められているか、どのような学習内容かイメージするのが難しいでしょう。

大抵のサイトには無料講座が設置されているので、自分が求めているレベルと合致しているか事前に確認しておいた方が無難です。

また、元も子もない話ですが、学習内容の殆どは無料サイトでも学べることが殆どです。

有料サイトはあくまで学習を効率的に進めるように料金を支払っていると考えた方が良いでしょう。

学習サイト以外にデータサイエンスを勉強するなら

　データサイエンスを勉強する手段として、プログラミングスクールや独学が考えられますので、それぞれメリットとデメリットをご紹介します。

プログラミングスクールのメリット

• 料金補助制度を活用できる
• 学習する仲間と知り合える。
• サポートが学習サイトより手厚い

スクールは政府の方針によって専門実践教育訓練給付金制度(再雇用者)、一般教育訓練給付金、人材開発支援助成金(中小企業対象)の各種補助金を利用して、割安で学習できることがあります。

また、非オンライン形式ではスクールの学生さんと交流を持つことができ、勉強のモチベーションアップにつなげたり、会社以外でのコミュニティを形成して自分のキャリアを広げられます。 

サポートは学習サイトとも比較して高い傾向にあります。

登校するスクールではその場から教師陣や仲間に質問できるので、不明点は迅速につぶせますし、お勧めの参考書やサイトを教えてもらえますので、学習効率もアップします。

プログラミングスクールのデメリット

• 学習サイトより料金高め
• 登校が必要になる場合もある。

仕方ない部分ですが、スクールを利用するとどうしても学習コストは高くなってしまいます。

場所によってはスクールに登校することもあるため、コロナ禍で人混みが気になる人や、通学時間がかかるデメリットが考えられます。 

独学を進めるメリット

• 最も低コスト
• 知りたいところだけを学べる。
• 自分のペースで進められる。

独学のメリットは何と言っても、低コストかつ学習密度が高い事でしょう。

学習サイトやスクールではすでに理解している内容も学習しますが、独学では自分の不明点のみに絞って学習することができます。

また、プライベートが忙しい時期は勉強をいったんお休みしたり、暇な時期に集中して学習したりと自分のペースに合わせることができます。

独学を進めるデメリット

• 不明点は自分で解決する必要あり
• 時間効率が悪くなることもある。
• 挫折する可能性がある。
• サイトから情報を得る必要があるが、正しい情報か不明点も多い。
• 書籍代は意外と高い

　一方デメリットですが、独学では不明点を自力で解決する必要があることです。

とくに時間を取られて勉強時間を確保できない人には向いていません。

不明点をすぐに相談できる人がいないので、一定程度の基礎知識が無い場合は時間効率が悪くなります。 

まとめ

データサイエンスについて学習サイトをはじめとして、複数の学習方法をご紹介しました。

どれも一長一短ですが、興味がある場合は無料の学習サイトや独学で勉強してみて、手ごたえを感じたら他の学習方法を試してみると良いでしょう。