データ分析を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます対象講座なら受講料の最大80%(給付区分・上限・要件あり)が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本+スクールの併用も。
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はじめての方へ:教育訓練給付のしくみと損しない選び方 / 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付/補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分(一般20%/特定一般40%/専門実践 最大80%)と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR(送客手数料を受領)。
ビッグデータ、という単語を聞いたことのある人は多いかもしれない。 しかし、これによっていったい何ができたり、どんなことがわかったりするのかを知らない人は、まだまだ多いのではないか?
私たちが本書で示していくことは、ビッグデータが、これからのビジネスを考えるうえで、また、あなたの生活をより快適なものにするために、 こんなにも役に立つのか、という驚きと発見である。
今後は、すべての産業が「データ×AI化」していく。ネットとリアルは別個の世界であるどころか、切り離しえないものであり、 今後ますますその連関が密接なものとなっていくことは間違いない。
このような時代に生きる人々にとって、変革のカギとなるデータについての皮膚感覚的な理解が欠如していることは、致命的と言わざるを得ない。 データを正しく理解する力(=データ・リテラシー)は、リアルな現実世界を生きていくうえで、もはや「常識」として身に着けておくべき必須のツールとなる。
データを分析し、意思決定に役立てていく「データ・ドリブン」の思考力、分析力、情報科学の基本、データの力を解き放つ力ーー これらをしっかりと会得し、応用できる人だけが、これからの社会を生き抜いていけるのだ。
さあ、私たちが分析した新事実を読んで、データの魅力と無限の可能性を体感してみよう!
第1部 ビッグデータは、「深層」を描き出す 1-1 新社会人は4月に「モットーとは」、5月に「新入社員 辞めたい」、6月に「恋活」と検索する 1-2 ママは、生後102日目にわが子をモデルへ応募したくなる 1-3 「頭が痛い日本人」が最も多い時刻は、17時である 1-4 矢沢永吉と郷ひろみは、双子レベルの「そっくりさん」 1-5 日本は、「東京」と「それ以外」の2つの国からできている
幕間劇1-6 音楽CDが売れる時、サバの漁獲量が増えるーー擬似相関とは何か?
第2部 ビッグデータは、こんなに役立つ 2-1 これからの「混雑ぶり」がわかり、移動のストレスが消える 2-2 救援活動をスムーズに進める、「隠れ避難所」を探せ! 2-3 リニアで日本はどれだけ狭くなるのかを、実際に見てみよう 2-4 政治への関心が薄い日本人の注目を一挙に集めた、「令和」発表の瞬間 2-5 検索量を分析すると、選挙の議席数予測は96%も的中する 2-6 今の景気を予測することは、どこまで可能か?
データは見えてこそ、意味を持つ。明快にわかる、オールカラー図解版!
判型:新書/シリーズ:講談社現代新書
「データ分析」とは、事実と数値から意味を読み取り、意思決定に使える示唆を作るための実践的な思考と手順です。目的を定めて仮説を検証し、得られた結果を検証可能な形で示すことまで含まれます。統計の基礎と論理的な表現力が、読み取りの精度を左右します。
こんな人向け:対象の業務や学習でデータを扱う場面がある人、分析の入口がまだ不安な人に向いた内容です。専門知識がなくても、問題を言葉にして整理できる前提があれば着実に進められます。
データ分析は「問いの設定」「データ整備」「分析手法」「解釈」「成果の伝達」という順に学ぶと理解が崩れにくいです。教材選びではこの流れが途切れずに接続しているかを基準にすると、後戻りの負担が減ります。
独学では、教材全体の流れを先に把握して「次に何を学べば一歩進むか」を維持することが最も重要です。用語説明と実演、演習・解説が循環している構成ほど記憶が定着しやすいです。手法の暗記より、なぜその手法を選ぶのかを毎回自分の言葉で説明できる教材を選ぶのがおすすめです。
独学で進みが不透明な人、一定期間で学習を終えたい人には、体系設計された学びの方が安心です。特に課題の設計と振り返りの仕組みがある教材は、継続性を保つうえで強い後押しになります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
Q. データ分析を始める前にまず何を決めるべきですか。
分析の目的と、最終的に使う判断基準を先に決めることが出発点です。目的が不明確だと手法の選択が揺れ、学習内容がつながりにくくなります。最初は問いを具体化しやすい章立ての教材を選ぶと、迷走を減らせます。
Q. 数学が苦手でもデータ分析は学べますか。
学べます。最初から難解な式を完璧に覚える必要はなく、データの意味や結果の読み取りから積み上げると定着しやすいです。公式は「何を意味し、どこで使うか」を理解したうえで身につける順序が安全です。
Q. 独学と比較的体系だった学習は、どちらが向いていますか。
独学は自分の興味に合わせて深く掘れる反面、評価軸がぶれやすい傾向があります。体系的な学習は進行管理がしやすい分、期限管理や習慣化に強いです。自分が今必要なのは自由度か、安定した進捗かで選ぶと誤選択を避けられます。
次の一冊:次は、データを扱うための基盤理解を深める統計の基礎やデータベース基礎の方向へ進むのが自然です。さらに、可視化と報告設計の実践編を組み合わせると、知識が実務判断へ接続しやすくなります。