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データサイエンスを無料で学べるオンラインコースがあるのを知っていますか？
ズバリこれです。
❏社会人のためのデータサイエンス入門｜総務省統計局
そのコースの制作に関わっているのは、政府の統計機関である総務省統計局。。。でもコースは一般向けで、誰でも申し込めるMOOCで、無料提供されています。
netの案件情報広告などでは、よく「データサイエンティスト 年収1,500万円～」といった数字を見たりします。かなりの高収入ですよね。ただ、残念ながらデータサイエンティストになるのはとても難易度が高そうです。
でも、たとえデータサイエンティストにはなれなくても、データの読み方を身につけると多少は収入UPにつながるのではないでしょうか。
講座内のコンテンツから引用すると、データサイエンスに関して
データの分析についての学問。主に大量のデータを分析するまたは大量のデータの処理の手法に関する研究を行うこと統計学や数学、コンピュータ科学と関連し何らかの意味のある情報や法則・関連性などを導き出すこと
を学べるようにコースは作られています。この記事ではコースを受講した体験談をお伝えします。
修了証ももらえるので、履歴書にも載せることが出来るようにもなります！
社会人のためのデータサイエンス講座を受講してみた感想
受講者紹介と受講の動機
今回の講座受講者である筆者bauは文系学部卒です。高偏差値でもなかったし、データサイエンスはおろか、統計学も一般常識程度にしか学んでいません。
ただ、データ分析とコーディングは、たしなむ程度にはやったことがありました。プライベートでは趣味と実益を兼ねて、金融市場データを分析してトレードBotを開発したりもしました。
2008年末くらいからはじめて、途中2回ほど長いブランクをはさみつつも、2020年現在も続けています。
この経験があったのからなのか、データサイエンスという言葉をblog記事などでよく目にしていました。
そしていつの間にか、データサイエンスについて詳しくなりたい、可能なら趣味のトレードBotに応用してみたいという気持ちが、芽生えていたのではないかと思います。
これが、受講の動機になりました。
ちなみに現在の職種はSE(システムエンジニア)なのですが、プログラミングも設計もしないSEなので「名ばかりSE」です。。。
そんな感じの文系人間でも、トレードBot開発の経験や昨今のデジタル化社会加速の動きなどに影響されて、いつの間にか考えが変わってきた次第です。
今年(2020年)お試し入学した大学院では、理系の科目を学びはじめました。この先も、あわよくば理系のIT関連コースに進めたらいいなと思っています。
講座のシステムは思ったより親しみやすい印象
というわけで、誰でも無料でOKな講座とはいえ、私のような素人が受講しても大丈夫なのだろうかと心配になりました。
国の機関が作成してるのでお堅い内容なのではないか？出される問題も難しくて歯が立たないのではないか？と。
少し不安な気持ちのままとりあえず講座のページにアクセスしてみました。
そしたら思ったより親しみやすい印象でした。これでだいぶ安心できましたね。
システムの操作についても問題なかったです。(システムは)直感的に使えます。
MOOCのプラットフォーム「Gacco」を通じての提供となっています。
GaccoはNTTドコモが開発しています。
修了証がもらえる
規定の終了条件をクリアすると、ちゃんと修了証がもらえます。
クラウドソーシングサイトのプロフィール欄に載せて、少しでもアピールできたらいいなと思います。
もしかしたら、今後、MOOC講座の修了証を履歴書の資格欄等に記載するのもアリになってくるかもしれません。
「受講したMOOC一覧」みたいな感じで。そうなると、微力ながら就職・転職でも役立ちますね。
受講期間は4週間
受講期間はキッチリ決められています。ただし、その期間内であれば受講する時間帯は基本自由。
注意点としては、修了証が欲しい人はスケジュールにしっかり合わせて受講する必要があるということ。
実は私は途中参加でしたので、今回、修了証はもらえませんでした。
講座は今回(2020年5月開講)限りではなく、年度ごとに、定期的に開講されてる模様です。
2019年4月、2018年11月にも開講されてたようです。
なので、次の機会を待って、修了証を狙います。
教材コンテンツはダウンロードできる
テキストだけではなく、動画もダウンロード可能。
試しに7分30秒の動画をダウンロードしてみました。mp4ファイルで56M程度です。
動画の字幕もダウンロードできます。
講座の具体的な内容
この講座のまとめ部分の動画で語られてることを一部引用します。
どのようなデータ活用が考えられるか？例えばSNSデータと売上データから新商品がSNSでどのように取り上げられ売上に影響があったのかを分析したりツィートで語られているポジティブ・ネガティブな情報からPDCAサイクルを繰り返すことでより良い商品を作ることができたりします
こういう事例を通じてなら、身近でデータサイエンティストが何をしているのかイメージがわきやすいですよね。
ツイートを分析して株式投資に応用したりとか、そういった本も出ていたような記憶があります。
Week1 統計データの活用
- 大人がデータサイエンスを学ぶべき理由
- データサイエンスと統計
- 分析事例(M字カーブ)
Week1の最後に、データサイエンスを活用した取組事例が紹介されていました。
佐賀県では肝がん死亡率が全国でワースト1位なのだそうです。
佐賀県ではそこからの脱却が課題となっており重点政策として取組んでいます。
これをデータに基づく政策立案手法によって進めているのだそうです。
Week2 統計学の基礎
Week3 データの見方
第2週と第3週ではデータを活用するための統計学的な考え方やデータの見方について説明しています。
データをどのように解釈すればよいのかについて学ぶことができます。
Week4 公的データの入手とコースのまとめ
- e-statの使い方 地図で見る統計(i-stat map)
課題で実践力を高める
問題は、章の内容を確認するための小テストといった形式です。
コースの最後に最終課題が出されます。
Week1では選択式の問題が5問ありました。様々なタイプのグラフや地図等を見比べて正解を選択しました。
Week2は7問。ここでも7問中4問は図表を用いた問題。ヒストグラムや箱ひげ図といったいろんなタイプの図表が登場します。
Week3は8問。CSVやExcelファイルをダウンロードして回答します。国勢調査の統計表が登場します。総務省統計局ならでは。
数式は出てこないですが、計算をして回答を求める問題はありました。
課題提出期限は気をつけましょう
回答期限を過ぎてしまった場合でも、問題と選択肢は見られます。
ただ、回答ボタンが無効になっています。そのため回答の提出はできません。
回答の提出ができないと、講座を修了することができませんね。。
なお、回答期限を過ぎると同時に、今度は「回答・解説のページ」が表示されるようです。
回答・解説のpdfもダウンロードできます。
ダウンロードすることで、次回開講時に備えることができますね。
似たタイプの問題であることが前提ですが。
ディスカッションという機能もあります。
YouTubeやYahooニュースのコメント欄みたいな雰囲気。
有益なコメントが多いです。
シリーズものになっている
それから、このデータサイエンス講座はシリーズものになっているようです。
などもありますよ。
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最後に
データサイエンスに関連するトレンドとしては、2018年頃にGAFAという言葉をよく聞きました。
Google, Apple, Facebook, Amazonの頭文字を取ってGAFAです。
これらの企業はデータを武器に躍進してきた側面があります。
データ分析によって導き出された「法則」や「関連性」は、莫大な価値、莫大なお金に代わる可能性があるということなのでしょうね。
データ分析の入門知識を身につけたいと考えている方には、社会人のためのデータサイエンス入門はとても有益な講座ではないかと思います。
無料なのが本当にありがたいです。
