気づかないうちに、あなたは毎日データサイエンスの恩恵を受けているのです。

Googleは、あなたのことをよりよく知り、よりパーソナライズされた検索結果を提供するためにそれを使用しています。 Facebookは、あなたに関するあらゆる情報、あなたが好むもの、あなたが共有するものなど、あなたに関する多くの情報を収集し、広告主のためにそれを採掘しているのです。アマゾンは、オンラインショッピングをよりパーソナライズするために利用しています。

マッキンゼーは、データサイエンスをイノベーションの次のフロンティアと呼んでいます。ハーバード・ビジネス・レビュー』は、「21世紀で最も**な仕事**」と評しています。一から十まで、まだまだ人手不足なのです。ですから、データサイエンティストを目指すのであれば、今がチャンスなのです。

データの可視化から機械学習の理解まで、学ぶべきことは多岐にわたります。以下の5つのコースで、必要なスキルのすべてが身につくわけではありません。しかし、データサイエンスの複雑な世界を容易に理解することができます。

データビジュアライゼーション入門

Explore: データサイエンスの世界への最も簡単なライブスラブ・ドア。

データサイエンスは巨大な獣です。極端な話、データサイエンティストは「ビッグデータ」を飼いならすための中核的な機械学習やプログラミングのスキルを持っています。データビジュアライゼーションは、この大きなスキルの中の小さな、しかし重要なサブセットです。データサイエンティストは、ビッグデータのカオスからストーリーを紡ぎ出さなければならないので、これは重要なことです。データサイエンティストは、それを意思決定者が利用できるようにしなければなりません。

データサイエンスがなくても、ビジュアライゼーションは情報を明確かつ独自に伝達することができます。一般的な円グラフや優れたインフォグラフィックが一目でわかるインパクトについて考えてみてください。この入門コース（無料）は、あらゆるデータを理解するための最初の一歩となります。必要なのは、ウェブやデザインの専門用語の基本的な理解だけです。

さらにキャリア志向で、データサイエンティストになりたいのか？ Udemyの無料コースは、あなたの疑問にもっと答えてくれるはずです。

データの可視化

発見：データビジュアライゼーションにExcelの力を使う方法。

microsoftexcelは、最初のデータ可視化プロジェクトを練習するために使用できる最も安価な日常的なソフトウェアの1つです。データサイエンティストは、データの収集と分析に使用します。データのさまざまな表示方法を学ぶことは、Excelを使いこなすための大きな一歩であり、その有用性は計り知れないものがあります。また、私たちの多くがすでに慣れ親しんでいるインターフェイスを備えています。

5種類のデータと、それに適したグラフの種類を使って説明します。2つのケーススタディは、これらの概念をさらに強固なものにするはずです。Excel 2007またはそのいずれかのバージョンで開始します。VBAやExcelの関数の知識があれば尚可。

sql for newbs masterclass: 初心者のためのデータ解析講座

発見：簡単なSQL構文が、技術的なバックグラウンドを持たずに、実際のデータ分析を行うのに役立つことを実感してください。

SQLを少し学ぶだけで、キャリアアップのための最高の決断になるかもしれません。SQLは、さまざまなデータベースからデータを抽出し、それらを組み合わせてレポートを作成するのに役立つシンプルな「クエリ言語」です。

35回の講義を週末に修了することができます。実際に使用するSQLクエリを使用し、そのクエリを目的に合わせて変更することができます。このコースの手軽さは、今後のデータサイエンス・スキルの向上に役立つはずです。たとえそこで止まってしまっても、データを抽出して作業する能力は、履歴書の中でプラスのギャップになるはずです。

データサイエンス a-z™

発見：複雑なデータサイエンス・プロジェクトのすべてのステップを実行する方法。

この21時間のコースは、データサイエンスの分野と、SQL、SSIS、Gretl、Tableauなどのツールを本格的に学ぶための入門コースです。コース全体は学習モジュール（パス）に分かれており、単体で受講することも、組み合わせて受講することも、一度にまとめて学習することも可能です。Lesson 5でコース構成を予習して、攻略法を考えておきましょう。

学習経路の200以上のセクションが推進されています。データの可視化、データマイニング、統計モデリング、データ準備、そして表現力までカバーします。本講座では、データサイエンスの中でも最もデータ量が多いデータ作成よりも、常に最も興味深い部分であるデータビジュアライゼーションから始めます。

A-Zプログラムでは、分野全体の広い視野と、複雑なデータサイエンス・プロジェクトに取り組むために必要なエッセンスをバランスよく学ぶことができます。

データサイエンスにおける表10（販売終了）

探求：データ分析の実践にTableauを適用する方法。

キリール・エレメンコは、上記のコースに従って、画面上で徹底的な演習を行います。タブローは、データ分析に広く使われているソフトウェアの一部で、マイクロソフテックスのアップグレードバージョンです。デメリットとしては、Excelと違ってコスト高になることが挙げられます。Tableauには個人向けの無料版もありますが、機能が限定されています。データサイエンスでキャリアを積むことに興味があるのなら、この直感的なツールから始めるとよいでしょう。

インストールから、外部データセットとの接続、データからのビジュアライゼーションやストーリーの作成まで、Tableauの最新バージョンを一から学ぶことができる6時間のコースです。私はまだ受講していませんが、キリルさんの評判の良い人気講座schedule9のアップデート版だそうです。

データサイエンティストとしての思考を始める

そして、それはほんの始まりに過ぎません。これら5つのデータサイエンスコースは、Rプログラミング、Python、Hadoop、Spar、Panda、Dremelなどのビッグデータ処理ツールに踏み出す前に、データサイエンスの基礎をしっかりと身につけることができるコースです。

Udemyには、他にも重要なデータサイエンスのコースがあります。

• Hadoopデベロッパーになる
• MapReduceとHadoopでビッグデータを使いこなす - ハンズオン!
• Pythonによるデータサイエンスと機械学習 - ハンズオン!
• データ解析と可視化のためのPythonの習得
• apachesparkとPythonでビッグデータを飼いならす
• 初心者のためのSASプログラミング

最初の努力の最大の報酬は、「データサイエンスが好きか」という黄金の質問に対する答えになるでしょう。

ここから先はどうなのか、データサイエンスはホットなのかハイプなのか、今の仕事に居場所はあるのか。