素人がデータサイエンスを始める

コーディングを始めると避けては通れないGit & GitHubですが、同時に初学者が躓くポイントでもあります。今回はその手助けになるUdemy講座を紹介します。本講座の全セクションにおいて、各コマンド実行時にどの階層で何が起こっているのかが丁寧に説明していく点がポイントです。add, commit, pushによる一連のファイル更新作業、fetch, pullの違いを理解した上でのリモートからローカルへのファイル更新、merge, rebaseを使ったブランチ管理、GitHubを使ったチーム開発の流れ・コンフリクトの解消法。

データサイエンスの情報発信でお馴染みのかめれおん氏のDocker講座を紹介します。他のDocker講座に比べると価格は高めですが、Dockerの基礎から応用までを大変までの充実内容をわかりやすく学べます。実際、Udemyにある日本語のDocker講座の中では最多受講生数でありながら★4.8の最高評価です！講座前半ではDockerの基礎からAWS上でのGPU環境構築、講座後半ではDockerを使ったウェブアプリ開発の流れもという本格コース。いずれも即実践可能なレベルであり、私にとっては前半だけで十分価格に見合う内容でした。

実際にアメリカでデータサイエンティストとして活躍されているかめれおん氏の統計学講座です。データサイエンスを志向した観点から各種統計用語や概念がなぜ必要なのか？という点も含めて説明してもらえるため、常に目的を見失わずに学習を進められる。今まで散逸していた統計学の知識が体系的に纏まり、実務でも統計的に物事を考えられるようなった。Twitter限定で頻繁に割引クーポンコードが配布されています。購入を検討の方は必ずTwitterをチェックしてください！

本講座をオススメする最大の理由は、データサイエンスもPythonも勉強を始めたばかりで右も左もわからない状態なのにPyTorchというライブラリーを使って深層学習を実装できてしまうところです。Google ColaboratoryによるHands-on形式の講義で、説明のテンポが良く且つ初心者向けに要点をおさえている。GPUを使うメリット、計算を投げるコードを学べる。深層学習に関する最低限の知識が一通りつくので、深層学習を盛り込んだNature系やScience系の論文がかなり理解できるようになった。