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データ分析の勉強方法

データ分析 機械学習 python

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、CodecademyHackerrank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。


自分の勉強状況

自分は元々Pythonは独自で勉強していましたが、その時は必要なところだけ場当たり的に調べて書くというのを繰り返していました。初心者や通常の業務でコーディングする機会があまりなかったりする人は、とにかく最初は慣れが必要なので、こういうサービスを使ってみるのも良いかと思います。


これらの基礎が一通り終わったら、次はstep3,4ですが、ここではデータ加工や、Numpyを始めとする統計処理に使うライブラリを学び、step5でデータの可視化、step6で機械学習を学ぶ感じみたいです。


Pythonコーディングは一旦基本的にはこれの通りに進めてみようと思います。


理論の勉強

あとは、ベイジアン確率モデルの勉強はまた別で、色々本とかを読みながら勉強してます。最近は、

1.課題やアイデアを考える
(Webログから行動予測したい、購買データからユーザーをクラスタリングしてLTV上げるための施策の材料にしたい、ビットコイン価格の予測をしたい等)
2.最近の論文読む
3.出てくるモデルについて調べる
4.webのpdfや本で勉強

というような流れで進めてます。
ここら辺の話はまた今度書こうと思います。

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