今回は数学偏差値の30文系の私でもデータ分析を行えるようにしてくれたとあるUdemyの「【キカガク流】人工知能・脱ブラックスボックス講座」について説明させて頂きます。
はじめに
「プログラミングやってみたいけど、何から始めれば良いのか分からない」
「データ分析ができるとカッコ良さそうだけど、数式見るだけでいやいやの嫌」
というように思ったことはありませんか？
この記事は、私のようにデータ分析を始めたいけど数学の知識がなくてプログラミングの本を買ったのに読めてないといった人向けに是非受けて欲しい講座をご紹介したいと思います。
Udemy講座選びの参考にもどうぞ〜
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -
データ分析を始めるならまずはこれから！
このキカガク流の講座は、中学生レベルの数学から最終的に単回帰分析や重回帰分析といった大学の研究やビジネスまで幅広く使えるデータ分析手法を学ぶことができます！もちろんデータ分析だけでなく、データ分析に必要なプログラミング（言語はPython）の知識を同時並行で手を動かしながら教えてくれるのでプログラミング初心者でも大丈夫です！
この講座のすばらしい点は、誰しも一度は思った
「微分は現実世界でいつ使うの？」
「ベクトルって学ぶ必要ないんじゃない？」
といった問いにデータ分析の実例を交えながら丁寧に答えてくれます！特に文系の方が最初に学ぶにあたって、うってつけではないでしょうか？
どんなことが学べるの？
主にデータ分析に必要な数学とプログラミング知識について学ぶことができます。
詳しくは以下のようになっています。
初級（総時間：4時間17分）評価4.4
ー数学ー
・微分（中学レベルからスタート）
・偏微分
・単回帰分析
ーPythonー
・変数
・基本構文（演算やprint等の基礎的な扱い）
・制御構文
・関数（基礎レベル）
・numpy
・pandas
・matplotlib
・実践（実データを扱った単回帰分析）
中級（総時間：4時間22分）評価4.4
ー数学ー
・スカラー：ベクトル：行列
・重回帰分析
・統計（基礎レベル）
ーPythonー
・重回帰分析をPython実装（Scikit-Learn）
1：実データで演習
2：外れ値・スケーリングを考慮した重回帰分析
初級に関しては難易度的にも比較的易しい内容になっています。（初級って書いてある通り）
数学のレベルは本当に上の画像のような中学生レベル式から始めるので安心してオッケーです！
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model,'test.pkl')
model_new = joblib.load('test.pkl')
また、プログラミング知識に関しては、一番簡単な四則演算から上のようなScikit-Learnを扱った予測まで順序よく教えてくれます。一気にレベルが跳ね上がるなんてこともありません。
おわりに
今回は初めてデータ分析をPythonで行う人におすすめのキカガク講座を紹介しました。私はこの講座を通して、データ分析の勉強を再会し、現在はTwitterのAPIから得たデータを分析しています。
大切なのはコードや方法を覚えるのではなく、理解することだと私は考えています。ぶっちゃけ分析の書き方や機械学習の書き方はぐぐればいっぱいでてくるので。ただ、自分が行いたい分析についてしっかり理解していないと作りたいものも作れません。
是非この講座を通して、データ分析のいろはについて学んでみてください！
この記事が新しくデータ分析を始める人のきっかけになってくれたら幸いです、、、