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データサイエンティストを目指す上で必要な勉強

Thursday, 02-May-24 17:50:30 UTC
また最近受験した資格試験と自宅周辺のグルメについてブログ更新していきたいと思っています。

データサイエンティストを目指す上で必要な勉強

全くデータ分析をしたことがない方からすると、聞きなれない言葉もあったりして、少し難しい印象を受けるかもしれませんが、実際にはそこまで難しい内容は含まれていません。 データ分析の基本を押さえたい方にとっては、良い内容だと思います。 総務省が主催の講座ということで、第4週は、総務省統計局のツール紹介になっています。 人によってはあまり関係ない方もいるかもしれませんが、医療介護業界の人にとっては、総務省統計局のツールはとても活用余地がありますので、その点でも、医療介護業界の方が学ぶのに相性が良いと思います。 スケジュールについて 5 月19日からスタートして、今は、第3週目の講義まで公開されています。 課題というのは、講義の最後に出題されるテストですね。課題を全て締め切りまでに出すと修了証をもらえるようです。 ただ、特に修了証がいらないという方に関しては、過去の講義も見ることができますので、今から始めても十分追いつくことができます。 公開期限が過ぎると非公開になってしまうようですので、やるなら6月中ですね! コンテンツについて コンテンツは、おもに4つです。 ① 教材ダウンロード PDFで講義で使うレジュメをダウンロードすることができます。 ②講義動画 10分程度の講義動画を見ることができます。こちらがメインコンテンツですね。 カリキュラムの1項目ごとに1動画という形で、少しの合間時間でも見れるようになっています。 見てみての感想としては・・・ 正直、前半はちょっと堅いかなーと思いました。総務省が管轄ということで、正確性が大切なことはわかるのですが、とっつきにくさは感じてしまいました・・・。 ただ、後半は、事例を用いた説明が多く、かなり見やすい内容になっていました!また、丁寧に作られていることも感じられて好感が持てました。 スポーツでデータを科学するでは、サッカーの事例を使ってデータ分析の方法を解説してくれていました。 ③確認テスト 動画の内容を踏まえた確認テストもついています。 確認テストは、ためになるという感じではないのですが、動画で紹介された内容をちゃんと理解しているかを問うような内容になっています。 ④確認テストの解答と解説 PDFで確認テストの解答と解説もついていますので、分からなかった問題はこちらで確認することもできます。 おわりに 改めて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を受講してみて、データ分析の基本をおさえるには良いコンテンツだと思いました!

総務省、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講 | カレントアウェアネス・ポータル

総務省は18日、統計リテラシー向上の取組として、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講した。 社会人・大学生を対象とした、データ分析の基本的な知識を学べる入門編講座で、誰でも無料で受講が可能。 2020年5月に実施した講座を再び開講するもので、統計学の基礎やデータの見方のほか、国際比較データを使った分析事例や公的データの入手・利用方法の紹介等、データ分析の基本的な知識を学ぶことができる。 講座の概要 開講日:5月18日(火) 学習時間:1回10分程度×6〜9回程度(1週間)×4週 課題:各週の確認テストと最終課題の実施 講師:⻄内啓氏(統計家)、大学教授等、総務省統計局及び、(独)統計センター職員 各週のテーマ: 第1週:統計データの活用 第2週:統計学の基礎 第3週:データの見方 第4週:公的データの使い方とコースのまとめ 受講料:無料 受講登録締切:7月7日(水) 受講登録 関連URL 総務省統計局

総務省、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集を開始 | カレントアウェアネス・ポータル

総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV - YouTube

これから学べるデータ分析！無料講座から資格取得まで。オンライン講座も！ – データのじかん

1. データサイエンティストになるには 冒頭でも記載したとおり、データ分析のスペシャリストであるデータサイエンティストになるには、膨大な知識量と幅広いスキルを身につける必要があります。ここではまず、データサイエンティストを目指す上で身につけたほうが良い基礎的なスキルや知識、マインドセットを紹介します。 データサイエンティストに求められるスキル データサイエンティストの育成と評価構築を目的に設立された「データサイエンティスト協会」は、データサイエンティストに求められるスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の3つのカテゴリーに分けています。それぞれの定義は以下のとおりです。 ・ビジネス力…ビジネス課題とその背景を理解し、整理しながら解決に導く力 ・データサイエンス力…情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力 ・データエンジニアリング力…データを意味のある形に整え、システムに実装し、その運用までをこなす力(※1) 同協会が2019年に発表した「データサイエンティストスキルリスト ver3. 01」では、データサイエンティストの業務に対する習熟度を「見習いレベル」、「独り立ちレベル」、「棟梁レベル」、「業界を代表するレベル」の4段階に分け、それぞれのレベルを目指すために必要なスキルをリストアップしています(※2)。 以下では、基礎段階に当たる「見習いレベル」に必要なスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の部類に沿っていくつか紹介します。 見習いレベルで必要なビジネス力 ・分析結果を簡潔に言語化できる論理思考力 ・円滑な情報共有ができるコミュニケーションスキル ・ドキュメンテーションスキル 見習いレベルで必要なデータサイエンス力 ・データ理解・検証スキル ・データ集計、可視化スキル ・分析設計スキル ・統計モデリングおよびモデルの評価、調整スキル 見習いレベルで必要なデータエンジニアリング力 ・アルゴリズムの開発、実装スキル ・データプレパレーションスキル ・システム開発(設計、コーディングなど)のスキル ※1 データサイエンティスト協会プレスリリース資料 (2020年6月1日アクセス) ※2 データサイエンティスト協会「データサイエンティストスキルリスト ver3.

社会人のためのデータサイエンス入門Week4.最終週まとめ感想 - M_Fuji’s Diary

業務でデータを利用することになったけど、統計や分析について何も知らなければ、Excelもよくわからない——そんなビジネスパーソンの強い味方となるのが、国や研究機関が提供している「データ分析に関して学べる講座」の数々です。自分の分析レベルについて知りたければ、検定試験のサイトで過去問を解いてみるのもお勧め。本稿では、統計局や経産省、学会などの公的機関が提供するデータ分析講座や資格を取り上げます。 さまざまな社会人向けデータ分析講座 ある日突然、仕事でデータ分析を任されることになったーそんな経験はありませんか?

記事を更新してから1ヶ月経過してしまい、 忘れかけた部分ありますが、更新しておきます。 (本業の方は新入社員実習が終了し、これからますます自分の業務に邁進できそうです。) 6月に 経産省 統計局主催「社会人のためのデータサイエンス入門」Week4. 最終週を受講したため、そのまとめと感想について紹介します。 まずはWeek4. の全体の内容の紹介から。 ■1. Week4のご案内 誰もが入手可能なデータである公的統計データの入手方法を学びます。 Week4. 「公的データの使い方とコースのまとめ」 4-1. 政府統計とは 4-2. 公的データの入手方法 4-3. e-Statの使い方( 人口ピラミッド ) 4-4. 統計 ダッシュ ボードの使い方 4-5. 地図で見る統計(jSTAT MAP)の主な機能 4-6. 地図で見る統計(jSTAT MAP)の使い方 4-7. コースのまとめ ということで、公的データの利用方法の紹介がメインであり、 講座を通して私も初めてe-Statを利用してみました。 UIとしてはTablaueを使っているようで、なかなか使いやすかったですし、 地図で見るというのは 都道 府県別データも利用できて面白い買ったです。 ただm最近の私の仕事では気象データを使用したかったため、 各地点の気候詳細や気温予想と実測の乖離などのデータがここにはなかった気がします。( 気象庁 の方には若干ですが利用できるデータがありますね。) そういった各省庁に分散しているデータを一括で使用できるようにすることも、 重要なのではと思っています。 最終週ですので、 最後にこの週のまとめテストと講座全体を通してのまとめテストがありました。 両テストともにそんなに難易度は高くはないですが、 まとめテストは各回のテストよりも若干実践向きな内容でした。 csv ファイルをダウンロードしてなどの問題があった気がします。 講座全体を通してですが、 初めてデータサイエンスを学ぼうとしている人がちょっと受けてみようと思って受講するには、 良い内容だと思いましたが、一方で 内容が多少古い気もしており、 youtube でもいろんなことが勉強できる時代ですからそちらでも良いと思っています。 Week1. ~3. のまとめ感想、概要の記事、そして本講座のテキストの購入先は下記です。 以上です!