2023.07.20

受講後の継続学習について

こんにちは。運営の尾上です。

普段受講をご検討されている方とお話をすると受講後に継続して学習をするにはどういったことに取り組んだらいいかというご相談をいただくことが多くあります。
今回は受講に向けてというお話ではなく、そんなご質問の回答の一つとなるようなお話をしたいと思います。

■はじめに

当アカデミーでの講座を修了した方というのがどのレベルなのかというところからご案内します。
データサイエンスアカデミーが目指しているのは「データサイエンスの社会実装に必要となる能力の基礎を一通り備えた人材の育成」です。
データサイエンスを活用できる人材の第一歩を踏み出せるようになる講座だと思っていただきたいというものです。
実際にお仕事で活用する中で、何をすればいいか・どうすればいいかをちゃんと理解し、実行できるというところではあるものの、とはいえあくまで基礎を身に付けた段階です。
そのため、スピード感をもって取り組めるようになる・レベルの高い分析処理などを自在にできるようにしていくには継続した学習が必要です。

これからご紹介するものは、前提として当アカデミーの講座内容をちゃんと理解していることが必要となります。
当講座の教材などは受講後も1年間は再度学習が可能ですので、そちらを行った後にさらにやるのであれば…というものであるとお考え下さい。

また、業務の中で活用できるというのであれば、そちらに注力して取り組んでいくことがスキルアップの一番の近道です。
やはり必要に迫られてやることというのは自由課題よりも緊張感がありますし、何より業務を行うこととスキルアップをすることがまとめてとなりますので、皆さんの貴重な自由時間を削られることもありません。
そのうえでの参考としてご覧ください。

■データ加工100本ノック

データ分析を行う中で、業務の多くの割合を占めるものとしてデータ加工というものがあります。
当講座の中にもありますが、簡単に言うと、乱雑にまとまっているデータや複数に分かれているデータを抽出・結合等の処理を行い、分析を行うためのテーブル作成を行うということだとお考え下さい。
普段、Excelを使用している方ですとピボットテーブル的な作業というとイメージしやすいかもしれません。
実務の中ではExcelでは入りきらないビッグデータを使用しますので、そういったデータ加工についてはPythonやデータベース（SQLなど）を使用して実施いたします。

この作業はその後のデータ分析を行うにあたって非常に重要度の高いものになりますので、疎かにできません。
そこで、一般社団法人データサイエンティスト協会がデータ加工の練習に取り組めるよう100本ノックという形で無料公開しているものがございます

・The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess

受講をクリアした方であれば、取り組めるレベルの内容で分量も多いものですので、学習後の技術の定着と訓練としてご活用いただけます。

■コンペティションへの参加

こちらについては過去のブログでも取り上げたことがありますが、データサイエンティストが自由に取り組めるようになっているコンペティションサイトがございます。
現行で行われているものだけでなく、過去に開催されたものにも取り組めるだけでなく、過去に取り組んだ人の投稿なども見ることができますので、能動的・受動的に学ぶことが可能です。

特に、現行のコンペティションでは優秀なモデルなどを作ると「メダル」という形で評価を受けることができます。
このメダルを持っていることで自己の能力のアピールとできる場合もありますので、継続学習としては使いやすいものかと思われます。

なお、以前でブログで取り上げたKaggleは海外のサイトのため、Google翻訳等使うのが嫌だ、なるべく日本語だけで構築されているサイトが見たいという方もいらっしゃるかと思います。
国内向けのコンペティションサイトもありますので、併せてご紹介します。

・Kaggle　
・SIGNATE
※どちらもコンペティションの参加には会員登録が必要です。

■最後に

今回、100本ノックとコンペティションという二つの外部サービスを紹介いたしました。
とはいえ、どちらも基本的なPythonやSQLの技術、分析についての知識が無ければ太刀打ちはできません。
ですので、まずはしっかりとデータサイエンス全般について学び、そのうえで取り組むようにしていきましょう。
皆様がしっかりと技術・知識を身に付け、今後のキャリアに活用できることを期待しております！