プログラム紹介

初級者・未経験者の方 (目安期間:1~3カ月間)

まずはプログラミングの基礎、統計の基礎、数学の基礎を学びます。

Pythonプログラミング(書籍)
  • 女の子の未来をひらくプログラミング girls who code
  • スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング
  • いちばんやさしい Python入門教室
  • Python 1年生 体験してわかる
  • Python2年生 スクレイピングのしくみ
  • Python2年生 データ分析のしくみ
  • スッキリわかるPython入門
  • スッキリわかるPythonによる機械学習入門
プログラミング実習
  • Paizaラーニング(Dクラス)
  • Paizaラーニング(Cクラス)
統計(書籍)
  • マンガでわかる統計
  • 文系のための統計学の教科書
  • 大学4年間の統計学が10時間で学べる
数学(書籍)
  • 文系の私に超わかりやすく数学を教えてください
  • 文系の私に超わかりやすく高校の数学を教えてください
  • やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん
その他
  • わかばちゃんと学ぶGit使い方入門

中級者の方 (目安期間:3ヶ月間~)
データサイエンスに必要なライブラリーの使い方、機械学習について学びます。

学習分野
  • BIツール(Power BI)
  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • 記述統計
  • SQL
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 検証・チューニング
  • 特徴量エンジニアリング
  • 自然言語処理
  • 統計検定3級
統計(書籍)
  • データ分析に必要な統計の教科書
  • データサイエンスのための統計学入門
  • 統計学入門(基礎統計学Ⅰ)

応用技術 (目安期間:3か月間~)
データサイエンスの基礎スキルを活かして、データサイエンスの実践技術を身に着けます。

応用
  • データ分析
    • Kaggle
    • Signate
    • AI Quest(経済産業省)受講
    • GCI(データサイエンス基礎講座)受講
  • 強化学習
  • DeepLearning(深層学習)
  • 統計検定2級

TeamShiny (AI,データサイエンスに特化した就労移行支援事業所)
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