おすすめのデータサイエンス講座

データサイエンスの知識とスキルは、現代の労働市場で最も価値のある資格の一つです。企業や個人は、オンラインプラットフォームを通じて、一流大学やテクノロジー企業、ブートキャンプが開発したDS講座を受講できます。Python、SQL、および機械学習（ML）の専門講座から、これらの分野の一般的な入門講座まで、幅広い講座が学生やITプロフェッショナルのニーズに応えます。

おすすめのデータサイエンス講座

おすすめのデータサイエンス講座は、オンライン講座プラットフォームや、講座提供者とプラットフォームを兼ねるハイブリッド型サービスを通じて受講できます。

後者にはUdacity、Datacamp、Udemyなどがあり、認定資格の取得を目指す受講者は、認定団体のウェブサイトで講座を受講します。Coursera、edX、LinkedIn Learningなどの講座ホスティングプラットフォームは、著名な学校や企業、個人が講座を作成し、受講者を認定するための場を提供しています。

どちらのタイプでも、認定講座提供者の主な収益モデルは、必要に応じて講座にアクセスできる月額サブスクリプションです。一方、一部のトップクラスのDS講座は、長期スケジュールで講座に無制限にアクセスできる買い切り料金でも提供されています。

無料で学ぶ：証明書にかかる費用を避けたい受講者のために、これらの講座の多くは無料で聴講できます。認定資格を取得するには、後から料金を支払い、修了に必要な課題を完了します。また、ほとんどの講座提供者は、受講を希望する学生に経済的支援も提供しています。

University of Michigan：Pythonによる応用データサイエンス専門講座

プラットフォーム：Coursera

データサイエンスの基礎知識がある人は、University of MichiganがCourseraで提供するPythonによる応用データサイエンス専門講座で分析スキルをさらに高められます。

受講者は5つの講座を通じて、Pythonプログラミング言語を学びます。

1. DS入門
2. 応用プロットとデータ表現
3. 応用ML
4. 応用テキストマイニング
5. 応用ソーシャルネットワーク分析

受講を希望する学生は、5カ月間、週7時間のペースを想定してください。データの完全性の可視化、自然言語ツールキット（NLTK）の使用、推測統計分析の実施などのスキルを身につけます。

LinkedIn Learning：データサイエンティストになる

プラットフォーム：LinkedIn

LinkedIn Learningでは、データサイエンティストになる認定資格を、データサイエンティストのキャリアパスを概観できる、合計20時間強の12講座を通じて取得できます。

各講座の長さは、統計学の基礎を学ぶ30分の講座から、用語を学びデータリテラシーを高める4時間の講座までさまざまです。平均的な講座の長さは1時間強で、データサイエンティストの日常、考えられるキャリアパス、データ可視化、ビッグデータ、データガバナンスなどを扱います。

詳しくは：データサイエンティストになる方法：チートシート | TechRepublic

Udacity：データサイエンティストになるナノ学位プログラム

プラットフォーム：Udacity

ITプロフェッショナルや学生向けに、ナノ学位プログラムデータサイエンティストになるなど、

開設から10年を迎えたUdacityは、ITプロフェッショナルや学生向けに充実した講座を取りそろえています。上記のLinkedInの証明書と同じ名称ですが、Udacityのナノ学位は初心者向けではありません。受講を希望する人は、プログラミング（PythonとSQL）、統計学、データラングリング、機械学習など、DS分野に関する既存の知識を身につけている必要があります。前提条件を満たした受講者は、ソフトウェアエンジニアリングとデータエンジニアリング、実験計画について学び、最後に、習得したスキルを反映した自由度の高いDSプロジェクトに取り組みます。

Udacityのナノ学位は買い切り料金で提供され、プログラムを修了する時期を柔軟に決められます。週10時間を費やす場合、修了までの期間は約4カ月です。

John Hopkins University：データサイエンス専門講座

プラットフォーム：Coursera

データサイエンスを初めて学ぶ人は、一流の研究機関であるJohn Hopkins Universityのデータサイエンス専門講座で、確かな基礎を身につけられます。

10講座を通じて、受講者はデータサイエンスのパイプライン全体を学び、Rプログラミング、分析、統計的推論、回帰モデルなどの概念を理解します。週7時間の推奨ペースで学習すれば、講座と総合課題を11カ月で修了できます。この期間を長いと感じる初心者もいるかもしれませんが、データについて学ぶことに意欲的な受講者は、世界をリードする生物統計学の講師陣から、間違いなく多くを学べるでしょう。

注：Courseraの月額サブスクリプションでは、11カ月で429米ドルを支払うことになります。または、Coursera Plusを年額399米ドルで契約すれば、料金を節約しながら、7,000以上の講座を収録したプラットフォームのライブラリを利用できます。

UC San Diego：データサイエンスMicroMastersプログラム

プラットフォーム： edX

University of California San DiegoのデータサイエンスMicroMastersプログラムでは、一流のオンライン講座プロバイダーであるedXを通じて、大学院レベルの4講座を受講できます。

週10時間学習すれば、買い切り料金で10カ月でプログラムを修了できます。学習を通じて、データサイエンスの数学的分野と応用分野を扱います。修了時には、データのクリーニング、MLモデルとApache Sparkの使用、信頼性の高い統計的推論などのスキルが身につきます。プログラムの講座は次のとおりです。

1. DSのためのPython
2. Pythonを使ったDSの確率と統計
3. 機械学習の基礎
4. Sparkを使ったビッグデータ分析

注：プログラムの修了に全体的な期限はありませんが、購入後24カ月以内にUCSanDiegoXの講座セッションを選択する必要があります。修了すると、このMicroMastersはDSの修士号全体の30%に相当します。

詳しくはApache Sparkについて、おすすめのデータウェアハウスツールとソリューションをご覧ください。

Harvard University：データサイエンスプロフェッショナル証明書

プラットフォーム：edX

edXを通じて、Harvard Universityはデータサイエンスプロフェッショナル証明書を提供しています。現代のデータ分析の課題に取り組むための知識とスキルを、受講を希望する人に身につけてもらうことが目的です。

HarvardXのデータサイエンスプログラムは9講座で構成され、DS初心者向けに幅広いトピックを扱います。内容は次のとおりです。

1. Rの基礎
2. 可視化
3. 確率
4. 推論とモデリング
5. 生産性向上ツール
6. データラングリング
7. 線形回帰
8. 機械学習
9. 総合課題

受講者は、実世界の応用を試すために、次のような重要なデータサイエンスツールに習熟します：Linux、GitHub、およびRStudio

この証明書プログラムは自分のペースで進められ、週2～3時間の学習が推奨されています。ただし、このペースでは修了までに17カ月かかる見込みです。

IBM：IBMデータサイエンスプロフェッショナル証明書

プラットフォーム：Coursera

データサイエンスを始めたい初心者は、ITの巨人であるIBMのIBMデータサイエンスプロフェッショナル証明書をCourseraで学んでみてはいかがでしょうか？

9講座を通じて、データサイエンスとプログラミングをまったく学んだことがない受講者でも、オープンソースツールやライブラリ、データベース、可視化、統計分析、機械学習アルゴリズムについて学べます。さらに、最新のDSツールを使ってIBM Cloudを実際に操作する経験も得られます。週4時間の学習で、プログラムは11カ月で修了できる見込みです。

証明書プログラム全体を通じて実践的な学習を重視しており、受講者は次の内容に習熟します。

• ツール：GitHub、RStudio、Jupyter、およびWatson Studio。
• ライブラリ：NumPy、Folium、Seaborn、Scikit-learn、SciPy、Pandas、Matplotlib。
• プロジェクト：インタラクティブマップ、分類モデル、住宅価格とロケット打ち上げの予測

注：Courseraの月額サブスクリプションでは、IBMのプログラムは11カ月で429米ドルになります。または、年額サブスクリプションなら、より多くの講座を利用でき、料金は399米ドルです。

関連記事：おすすめのデータベースソフトウェア管理システム

Google：Googleデータアナリティクス証明書

プラットフォーム：Coursera

世界的に有名なブランドであるだけでなく、Googleはデータサイエンス分野の優秀な人材を惹きつけてきた四半世紀にわたる実績があり、Googleデータアナリティクス証明書をCourseraで検討せずにはいられません。

Googleは、卒業生がエントリーレベルのITサポート、UXデザイン、デジタルマーケティング、データアナリティクスの仕事に就けるよう準備することを目指しています。初心者にも取り組みやすい8講座で、データの基礎、データに基づく意思決定、データの準備と処理、可視化、Rプログラミングによる分析を扱います。週10時間学習すれば、6カ月でプログラムを修了できる見込みです。

注：Courseraの月額サブスクリプションなら、6カ月で240米ドルで講座を修了できます。240時間の内訳は、講義180時間、評価、ラボ、追加学習、総合課題に60時間です。

Stanford University：機械学習

プラットフォーム：Coursera

機械学習の専門家でCoursera共同創業者のAndrew Ngが指導するStanford Universityの機械学習専門講座には、データサイエンスを初めて学ぶ人も500万人の受講者に加わって参加できます。

Ngは2012年にこのプログラムを開発し、進化する分野に対応できるようカリキュラムを更新し続けています。重要なMLの概念やツール、AIアプリケーションで主流のプログラミング言語であるPythonに重点を置いています。

他の専門的なDS講座とは異なり、StanfordのML専門講座では、数学の予備知識やコーディング経験がなくても、ディープラーニングを詳しく学べます。週9時間学習すれば、3カ月でプログラムを修了できる見込みです。

詳しくは：データサイエンス職を採用している企業トップ50 | Datamation

Udemy：データサイエンスと機械学習のためのPython

プラットフォーム： Udemy

機械学習に関するもう1つの専門講座であるUdemyのデータサイエンスと機械学習のためのPythonブートキャンプは、27のトピックと165の講義に分かれ、25時間強で学べます。

経験豊富な開発者や、ある程度のプログラミング経験がある初心者に適したUdemyのブートキャンプでは、Spark、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciKitなどのツールを実際のDSアプリケーションで使う方法を扱います。

その他にも、インタラクティブな可視化、線形回帰、決定木、自然言語処理などを扱い、データサイエンスにおけるMLを確実に理解できるようにします。受講者は100米ドル未満でMLスキル一式を身につけられますが、通常は数千米ドルかかることもあります。

注：講義の合計時間は25時間ですが、追加の学習や、レッスンで提供されるアプリケーションに取り組む時間は含まれていません。

特別掲載のデータサイエンス講座

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データサイエンスとは？

データサイエンスでは、大量のデータと、その保存、操作、分析に使われるツールや手法を研究します。データサイエンティストは、データ分析や統計、そしてますます重要になっているコンピュータープログラミングを駆使して、大量の構造化データと非構造化データを理解し、そこから洞察を導き出します。

データサイエンス講座とは？

データサイエンス講座は、DSの実践について学び、実務で活用したい学生や専門家に人気があります。最も一般的なのは、一般公開されたオンライン講座です。そのため、クラスや教授とスケジュールを調整したり、従来の大学に入学したりせず、自分のペースで資格を取得したり、スキルを高めたりできます。

詳しくは：2022年のおすすめDS書籍 | CIO Insight

データサイエンス講座のトピック

データサイエンス講座には、一般的な入門講座から、複数のトピックを扱う高度に専門化されたクラスやMicroMastersまで、幅広い種類があります。一般的な入門講座ではDSのトピック全般を扱う一方、専門講座では次の内容を深く掘り下げます。

• 応用統計学とモデリング
• 人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング
• データ分析と可視化
• データエンジニアリングとソフトウェアエンジニアリング
• PythonやRなどのプログラミング言語
• SQLデータベース管理

データサイエンス講座を見つける方法

比較的新しい研究分野であるデータサイエンスは、オンライン教育がますます普及する時代に登場しました。一方、DSを学べる従来型の大学課程は一流の研究大学に限られ、費用もかなり高額です。この10年で、学びたい学生や専門家向けに講座を提供するプラットフォームがいくつも登場しました。

現在、主なオンライン講座の提供者には、ソフトウェア開発ブートキャンプで知られる新興の教育機関、一流のテクノロジー企業、講座プラットフォームなどがあります。

以下では、学生向けに講座を提供・運営する人気のオンラインプラットフォームを紹介した後、独自の業界向けDSスキルの資格を提供する主な企業を取り上げます。

DS講座と証明書を提供するオンラインサービス

関連記事：おすすめのDS認定資格 | Enterprise Networking Planet

DS講座と証明書を提供する企業

データサイエンス講座で学べること

オンライン講座は柔軟性が高く、受講者は自由に学習や練習を進め、レッスンを消化できます。あらかじめ用意されたレッスンやプロジェクトを順次進める形式の講座なら、都合のよいとき、または講座の締め切りに合わせて修了できます。

オンライン講座は対面授業より柔軟性が高い一方、受講者は、1回払いのプログラムに設けられた時間制限や、長期プログラムの月額サブスクリプションに注意する必要があります。効率よく修了するための行動計画がなければ、プログラムの締め切りが助けになるどころか妨げとなり、修了の機会を逃したり、料金を無駄にしたりする可能性があります。

詳しくは： おすすめのAtlassian認定資格

データサイエンス修士課程のトッププログラム

より実践的な経験を求める学生や専門家は、個別の講座や証明書プログラムではなく、認定された大学院学位を取得するフルタイムの選択肢に魅力を感じるかもしれません。データサイエンスは比較的新しい学問分野ですが、大学はこの分野を積極的に研究し、次世代のデータサイエンティストを育成しようとしています。

注目すべきDS大学院プログラムには、次のようなものがあります。

データサイエンス講座の選び方

ITに近い多くの分野と同様、データサイエンスのスキルを持つ専門家には多くの求人と需要があります。この需要がなくなることはないため、一般的なものでも専門的なものでも、資格は履歴書に記載できる強みになります。

では、どこから始めればよいのでしょうか。初めて学ぶ人は、初心者向けのDS講座をいくつか無料で監査受講することから始めましょう。受講者はDSに関連する幅広いトピックを学び、多くの専門職に役立つ基礎的な能力を身につけられます。講座を監査受講すれば、学位取得や必要な課題の完了に料金を支払うタイミングも自分で選べます。こうした入門講座を通じて、データサイエンスをさらに深く学びたい学生は、専門的な認定資格を選ぶ際の参考にできます。

必要な学習時間を考慮し、無理なく修了できるプログラムを選びましょう。複雑なテーマでは、初期段階でつまずいたり、圧倒されたりするのはよくあることです。そのため、1回払いのプログラムを選ぶかどうかは大きな決断になります。こうしたプログラムを検討する場合は、学習、実践、証明書取得を妥当な期間内に終えるための行動計画を立ててください。

スキルセットを伸ばしたい駆け出しのデータサイエンティストには、数多くの専門分野があります。DSの用途によっては、ベンダー固有の認定資格を通じて、独自のツールやシステムを使うITスキルを高めることが、最も効果的な場合もあります。

TechRepublicで主なDSツールを比較

• Apache SparkとApache Hadoopの比較
• RapidMinerとAlteryxの比較
• Google ColabとJupyter Notebookの比較
• TIBCOとMuleSoftの比較
• おすすめのデータサイエンスツールとソフトウェア