データサイエンスを学ぶためのオンラインスクール6選！

そもそもデータサイエンスとは？　概要についてご紹介します。                        

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、傾向からデータパターンやモデルを作成することが最終的な目標です。情報の抽出ですが、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。

近年では、コンピュータの性能が飛躍的に向上していることから、ディープラーニングや機械学習が注目されています。(むしろ最近のデータ分析方法はこちらの方が中心です)。

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が必要です。例えば、テストデータを使用して分析した結果が、作成したパターンと一致するか評価し、一致しない場合はデータの抽出方法を修正する必要があります。

オンラインスクールのデータサイエンス講座で学べるスキルは？

データサイエンスは複合的な知識やスキルが必要であり、必要な知識を全て学ぶにはスクールのみでは難しいようです。複数のスクールを調査した結果、カリキュラム内容はプログラミング(Python)の学習とディープラーニング、機械学習、Webスクレイピングの習得を行うものが多いです。

プログラミング(Python)基礎

Pythonはディープラーニングや機械学習で使用されているプログラミング言語です。Pythonは汎用性が高く、数値計算や行列計算、各種解析やグラフ作成も豊富なライブラリが用意されているため、少ないコードで実行できます。

プログラミング基礎ではif文やfor文の基本文法に加えて、データ処理で使用する代表的なライブラリであるNumPy、Pandas、matplotlibの使用方法を学習します。また、ExcelやCSVデータを扱うライブラリの学習と演習を行うスクールもありました。

Webスクレイピングとデータ処理

データサイエンスを行うには、解析元となる大量のデータが必要です。社内で蓄積したデータならば新しくデータ収集する必要はありませんが、公開情報やWeb上の情報を収集するならばWebスクレイピングを使用します。スクールの多くではPythonを使用してWebスクレイピングを学習することが多く、スクレイピングで頻繁に使用されるrequestやbeautifulsoupの使用方法を学習できます。

収集したデータを用いてデータ分析を行うため、図表や数値計算モジュールであるNumPy、pandas、Matplotlibを使って図表を作成することもセットで学習できます。ただ単に図表を作成するだけではなく、『作成したデータに偏りが無いか』『抽出した傾向が何を意味しているか』とデータサイエンスでは必須のデータ分析方法と注目点も学習できます。

機械学習、ディープラーニング

コンピュータに自動でデータ分析を行う技術に機械学習とディープラーニングがあります。ディープラーニングは機械学習の教師付きデータ分析方法を発展させたもので、現在注目されています。ディープラーニングではデータ傾向の抽出に必要な評価モデルを自動的に作成でき、画像認識やテキスト、音声データ認識で広く使用されています。

これから自動認識や自動運転などで画像や音声データ分析の重要度は増々上がっていきますが、実活用には複数のスキルが必要です。スクールではディープラーニングを行うためのスキルや具体的な活用方法も併せて学習できます。

実際にディープラーニングでモデルを作成するためには、大量の教師付きデータが必要なので、前述したPythonによるプログラミングスキルやWebスクレイピングによって、必要なデータを集める技術と合わせて学習します。

おすすめのオンラインスクール６選を紹介します。

筆者が調査したオンラインスクール6選をご紹介します。各スクールを利用するのにおすすめな方々とスクールの特徴を表形式でまとめました。 

それでは各オンラインスクールの詳細をご紹介します。

テックアカデミー　データサイエンスコース

Pythonを利用したデータ分析から機械学習方法まで一通り学習でき、サポート体制も面談とチャット制度によって充実しています。本格的にデータサイエンスを学習できるスクールの中では料金も低めで、受講ハードルは低いです。

公式HPにも説明がありますが、Python3の基本的な動作や環境構築はご自分で行える方が対象です。Pythonの基本操作が不安な方はテックアカデミーのプログラミングコースをご受講ください。

AI Boost　データサイエンスコース

Pythonや数学・統計学の基本から、機械学習までデータサイエンスのエッセンスを学習できます。特にPythonについては環境構築から学習が始まるため、IT初心者の方々におすすめできます。サポートも充実しており、毎週1回の面談やチャット相談に加えて、キャリア相談も行っています。

 

キカガク　データサイエンス実践コース

従来のオンラインスクールと異なり、コンテンツが細かく分かれているため、自分が学習したい内容に絞って受講可能です。学習目的が明確な方は他のオンラインスクールと並行で受講しても良いですね。

 

SAMURAI ENGINEER

SAMURAI ENGINEERでは特定のコースに加えて、個人的に学びたいオリジナルカリキュラムを構築可能です。学習内容は豊富で、Webスクレイピングから機械学習につなげたり、画像認識とチャットボットを組み合わせるコースなど様々です。

サポートも週1回のマンツーマンレッスンや24h対応かつ平均30分以内返信のチャット相談など充実しています。オンラインスクールの中では価格が高めですが、それに見合う内容の充実度となります。

datamix　データサイエンス講座

本スクールの特徴はデータサイエンスのビジネスへの応用を学習できる点です。データサイエンス講座は主に4つのステップで構成されており、個別に申し込むことが可能です。本講座の特徴が表れている講座は後半の2ステップである『アドバンスステップ』と『インテグレーションステップ』です。

アドバンスステップではデータベース構築やサーバー運用を見越したディープラーニングを学べ、インテグレーションステップでは受講者自身の業務プロセスにおける課題をデータサイエンスの解析対象として学習できます。

教育訓練給付金制度を活用しよう。

教育訓練給付金制度とは厚生労働省が運営している制度で、次のように定義されています。

働く方々の主体的な能力開発やキャリア形成を支援し、雇用の安定と就職の促進を図ることを目的として、厚生労働大臣が指定する教育訓練を修了した際に、受講費用の一部が支給されるもの』(厚生労働省 公式HPより)

要するに働いている社会人がキャリアアップのために学習したら、費用の一部を補助する制度です。この制度は教育の専門性毎に3種類に分かれており、専門実践教育訓練、特定一般教育訓練、一般教育訓練があります。特徴をまとめると表のようになり、資格難易度によって需給金額や期間に違いがあります。

表　教育訓練給付金制度の特徴

 

データサイエンススクールは受講料が高いため、専門実践教育訓練や特定一般教育訓練が対象になることが多いです。口座によっては受講料金の2/3(=40万円ほど)が給付金の対象となる講座もあります。自分のキャリアアップのためにスクールの受講を検討されている方々は、制度利用を検討すると良いでしょう。

 

引用元:厚生労働省HP

 

まとめ

データサイエンスのオンラインスクール6選をご紹介しました。それぞれ異なるカリキュラムと学習目標を掲げていますので、ご自身にあったオンラインスクールを選択しましょう。スクールによっては教育訓練給付金制度の対象となり、受講費用の60%程度が減額となりますので、積極的に利用しましょう。