データ分析の勉強方法
データ分析の勉強方法
データ分析に慣れるために日々色々と情報収集しています。
そんな中で、見つけた記事を紹介します。
自分が最近データ分析に関する情報収集のためによく見ているサイトanalyticsvidhya
Analytics Community | Analytics Discussions | Big Data Discussion
ここで、Pythonを使ったデータ分析の勉強方法がまとめられていました。
Python Training | Python For Data Science | Learn Python
このほか、Python以外でもRやTableuなどを使ったデータ分析についての記事もあります。
Pythonを使ったデータ分析の勉強
自分は、とりあえず上記のPythonのデータ分析Pathで紹介されている、CodecademyとHackerrankを進めてます。
記事の中では、Step2(Pythonの基礎)にあたります。
今は、Codecademyの無料でできるPythonの課題は全て終わり、Hackerrankも1/3位くらいまで終わったところ。
進め方
Codecademyの方が親切なので、手をつける順番はCodecademy→Hackerrankの方がオススメです。
Hackerrankは、求められている内容がわかりにくい問題もよくあり、ちょっと慣れが必要かも。わからなくなったら、大体Discussionに答えが書いてあるので、それを見ながら、コードの意味を調べて提出してます。
あと、Hackerrankは、問題によりますが英文を読むのが結構疲れます^^;
初心者がコーディングの勉強をするのに最適
結局、コーディングの勉強は他人の書いたコードを見ながら、それを自分でも扱えるように取り込んでいく作業が大半になっていく気がします。多分勉強するフェーズによってその割合は変わってくるのだと思いますが。
初心者にとって、そのような学び方が出来る環境は少なく(コーディングの目的(課題)、お手本(ヒントや他ユーザーの回答)、扱う問題やコードの量が限られていることなどの条件が必要)、そういう意味で上記のようなサービスは画期的かつ、貴重だと思います。
続けて勉強できる仕組み
Codecademyは進捗が%表示され、Hackerrankは解いた問題に応じて点数が貰え、その点数の累積で全ユーザーの中でのHackerRankがわかるようになっていて、どちらも問題を解いただけ進捗し、日々の進捗が数値化されてわかるようになっています。ユーザーにとってこれが以外と嬉しく、継続して学べる仕組みの一つになっているようです。
あと、自分のペースで空き時間にサクッと出来る事もこれらのサービスの良いところです。ネットとキーボードされあればどこでも勉強出来ます。
