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