1. 基礎の習得
数学と統計
データサイエンスの基礎である数学と統計を学びます。
- 学習内容
- 線形代数（行列、ベクトル）
- 微分積分（最適化問題に使用）
- 確率・統計（平均、分散、確率分布、仮説検定など）
- おすすめ教材
- Khan Academy（無料の動画教材）
- 「統計学入門」（東京大学出版会）
- Courseraの「Introduction to Probability and Statistics」
プログラミング（Python or R）
データの操作と分析のためのプログラミングを習得します。
- 学習内容
- Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
- R: dplyr, ggplot2
- おすすめ教材
- 書籍：「Pythonによるデータ分析入門」（オライリー・ジャパン）
- DatacampのPythonコース
- Kaggleの「Pythonコース」（無料）
2. データ分析のスキルアップ
データの前処理と可視化
データをクリーニングし、可視化するスキルを磨きます。
- 学習内容
- 欠損値処理、データ正規化
- データのグラフ化とパターンの発見
- おすすめ教材
- 書籍：「Pythonデータサイエンスハンドブック」（オライリー・ジャパン）
- YouTubeチャンネル「StatQuest with Josh Starmer」
SQLとデータベース
構造化データを効率的に扱うスキルを習得します。
- 学習内容
- SELECT、JOIN、GROUP BY、サブクエリ
- データベース設計
- おすすめ教材
- Mode Analytics SQL Tutorial（無料）
- 書籍：「ゼロからはじめるデータベース構築」
- DatacampやLeetCodeのSQL演習
3. 機械学習の基礎
機械学習アルゴリズムの理解
- 学習内容
- 回帰（線形回帰、ロジスティック回帰）
- 分類（決定木、ランダムフォレスト、SVM）
- クラスタリング（k-means、階層クラスタリング）
- 評価指標（精度、再現率、F1スコア）
- おすすめ教材
- Courseraの「Machine Learning by Stanford University（Andrew Ng氏のコース）」
- 書籍：「Python機械学習プログラミング」
- Kaggleの「Intro to Machine Learning」コース
実践プロジェクト
学んだスキルをプロジェクトで活用します。
- 取り組むプロジェクト例
- Kaggleの初心者向けコンペ（TitanicやHouse Pricesなど）
- オープンデータを使った分析（政府や企業のデータを活用）
- おすすめサイト
4. 応用スキル
ディープラーニング
深層学習を学ぶことで、高度なAIモデルを構築できます。
- 学習内容
- ニューラルネットワーク、CNN、RNN、Transformer
- ライブラリ: TensorFlow, PyTorch
- おすすめ教材
- Courseraの「Deep Learning Specialization」（Andrew Ng氏）
- 書籍：「ゼロから作るDeep Learning」
- Google Colabを使ったハンズオン実習
ビジネススキルとストーリーテリング
分析結果を効果的に伝えるスキルを身に付けます。
- 学習内容
- プレゼンテーション技術
- ダッシュボード作成（TableauやPower BI）
- おすすめ教材
- 書籍：「ストーリーとしてのデータ」
- Tableau Public（無料）
5. 学習プランの例
1～3ヶ月目（基礎習得）
- PythonやSQLを学びながら、統計の基本を理解。
- Kaggleの初心者コンペに挑戦。
4～6ヶ月目（スキル向上）
- 機械学習の理論と実装を学び、実際のプロジェクトに応用。
- TableauやPower BIでデータ可視化を学習。
7ヶ月目以降（実践と応用）
- Kaggleの中級コンペに参加し、他の参加者のコードを研究。
- ディープラーニングやクラウド技術（AWS、Google Cloud）を学習。
学習は実践と理論をバランスよく進めることが鍵です。進捗状況や目標に応じて、最適な教材やプロジェクトを選んで進めてください！