はじめに

データレイクという言葉も下火になりつつありますが、今更ながらデータレイク初学者が3時間で学習した内容をまとめます。

やりたいこと

データ分析における考え方や課題解決について包括的に効率よく学習することができます。

ちなみに日本語吹き替え版なのも良ポイント！

こちらも調べるときは基本的に情報ソースが大事なので公式サイトから探します。
いくつかありますが以下が勉強法についてわかりやすく纏まっているのでおすすめの記事です。
https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202209/way-to-learn-data-analysis/?awsf.filter-name=*all

公式以外だとクラスメソッドさんのDevelopersIOもおすすめ。
私の場合は実際に手を動かしながら学習した方が効率的に知識として定着するので、以下の動画を見ながら実践してみました。
https://dev.classmethod.jp/articles/developersio2021-decade-try-aws-lake-formation-for-the-first-time/

ここまでで、データ分析についての概要をなんとなく理解したので、初学者向けに、どのようなコンテンツにするか検討。

このような構成でコンテンツを作成していくのですが、知識として足りない部分は必要に応じてGPTへ聞いたり、公式サイトを確認しながら作成していきます。

詳細はここには書けないのであしからず・・・。

ハンズオンとしては購買履歴のダミーデータを使って以下を実施することにしました。

テーブルレイアウトは以下（※ダミーデータです）

Name	Address	Age	Sex	Product	Price	PurchaseDate
Ryan Gentry	447 Foster Place Apt	72	Female	such	38.5	2023-01-22

構成図は以下

大半はCloudFormationで自動作成します

作成したダミーデータをQuickSightで可視化し、購入した商品の年代を分析したり、性別を分析したりして、実際のデータ分析の活用方法をイメージできるようなコンテンツにしました。

あとは全体のバランス(章ごとのスライド枚数)を整えて社内の初学者を集めて講義を行いました。

以上が私なりの新しい分野に対する勉強法ですが、膨大な情報量がネットですべて解決できる現代において、以下がスピードラーニングであると考えています。

こうすることで知識が技術となって自身のスキルとして蓄えられることを体験できました。

みなさんの新しい分野に対する勉強法があればコメントで教えてください！