データサイエンスを実践的に学ぶための最短距離をExploratoryで走り抜ける

3日間合計24時間のExploratoryデータサイエンス・ブートキャンプを受講しました。走破した感想を一言で言うなら「データサイエンスを最短距離で勉強したい人は迷わず参加しろ」だ。プログラミングの基礎が無い人でも、統計を勉強した事が無い人でも、興味(と少しの勇気&お金)があれば一気に実践レベルのデーターサイエンス使いに成長できるチャンスだ。次回は5月らしいよ。

自分は機械学習の勉強としてPythonを空き時間にやっていたけど、もともと統計を勉強したわけでも無いのでどのように現場で使えるかのイメージが湧かず、一通り計算やグラフを書いたりできるようになったところで詰まっていた。そんな中でふと見つけたExploratoryというソフトに興味を持ちダウンロードしてみたのがそもそものキッカケだ。

Exploratoryは簡単に言えばExcelやCSVを始めとする多種多様な手元のデータを読み込むと即座に分布やサマリーが表示され、それを様々なデータ変換や加工を行い分析&可視化するソフトだ。データ表示はサマリー表示とエクセルのようなグリッド、加工や分析のステップはUIでわかりやすく実行しフローとして記録され、ステップの修正や入れ替えもUIで簡単に可能。バックエンドのR言語を意識する事なく、デフォルトパラメータでそれなりに多様な分析ができるように工夫されている。シンプルだが洗練された使い心地と軽快な操作感、そしてその背景にある拡張性のバランスは、同業者として不思議を感じる程だ。

データに触れている人が普段感じる「エクセルで出た表などのデータを分析すると何か相関とか傾向が少しはわかるハズなのに手がだしにくいな...」というモヤモヤを解決するための秘密兵器だと思う。インポートしてダッシュボードのサマリを見初めたら「面倒くさい」「難しいな」と感じる前にいじりたくなるハードルの低さ。ノンプログラマーであっても使いやすいエクセルに変わるツールとしての完成度の高さ。秘密をバラしたくはないけど、データサイエンスに興味のある人はぜひ一度ダウンロードして体験してみて欲しい。

データを入れた後に少し触りだすと、データサイエンス的なデータ加工や分析の知識の必要性をすぐに感じると思う。それを補うのがこの3日間のブートキャンプで、数式だけの眠くなる講座では無く、実際のデータを使いながら加工方法・分析手法を実習する。演習形式でExploratoryを使う事でボリュームは多いがテンポよく進むため、実践レベルのデータサイエンスを学ぶステップとしては最短では無いだろうか。この基本のデータ加工や分析の考え方が理解できれば、他の言語やツールへの応用も比較的簡単だと思う。

また、ブートキャンプで他のバックグラウンドの人と一緒に学ぶことで、データ活用に関する他の人の課題感にもすごく刺激を受けることができたのも良かった。データを意思決定の支援にもっと使えるはず&使いたいという自分の方向は間違っていないと感じることができ、データサイエンスを社内の文化としてきちんと進めようと思えるキッカケとなる3日間でした。

ソフトと講習の紹介みたいになってしまったけど、データサイエンスをやろうと思っている人、最短距離を走って飛び込んでみたい人にオススメです。興味があるけど迷っている方は声かけてください。

#データサイエンス #データ分析 #Exploratory



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Ryu Tanabe

アナリティカル・シンキング by Exploratory

主に海外のデータサイエンスやデータ分析関連の情報をみなさんと共有することで、日本のデータ競争力を上げたいなって思ってます。日本でトレーニングもやっています!https://exploratory.io/training-jp

コメント1件

Exploratoryの西田です!

ブートキャンプの方、参加していただき改めてありがとうございました!
そして、濃イイ3日間、どうもお疲れ様でした!

楽しんでいただけて何よりです!

これからもいっしょに勉強し続けましょう!
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