noteをながめていると、以下の記事に出会いました。

激しく共感。

たしかに、「データ可視化を学んでみよう」と思ったとき、足掛かりになるようなロードマップを探しても見つかりませんでした。

ということで、まずは全体像をつかもうと、昨日の記事で「学ぶ必要のある知識」を列挙してみました。

今回は、それらを独学するのに使えそうな学習リソースをまとめてみます。

AI（ChatGPT、Gemini、Claude）に何度も聞きながら、実際に存在する教材を（たまに存在しない教材が出力されるので...）、分かりやすくまとめてみました。

これらをもとに、「データ可視化初学者のための独学ロードマップ」をつくるのに役立てたいと思います。

オンラインコース

Coursera

「Data Visualization」や「Tableau」と入力すると、多数のコースがでてきます。

Udemy

Courseraと似ているので説明は省きます。

Udacity

Courseraと似ているので説明は省きます。

edX

Courseraと似ているので説明は省きます。

DataCamp

DataCamp は、インタラクティブな学習環境を提供しています。

ステップバイステップ形式で初心者にも優しい。

コースには、ビデオチュートリアル、練習問題、クイズなどが含まれており、体系的に学習可能。

また、DataCampコミュニティに参加することで、他の学習者と交流したり、質問できます。

ただ、以下のようなデメリットがあります。

• 他とくらべて費用がかかる

• 理論面の理解がやや不足気味

• 実践的な大規模データの可視化には不十分

• Tableau等のGUIツールの習得が難しい

DataQuest

DataCampと双璧をなすデータサイエンスとデータ分析を学ぶためのインタラクティブな学習プラットフォーム。

DataCampと違い、インストラクターのビデオはなく、答えを自分で探しに行くような、自立した学習姿勢がもとめられます。

あとPythonがメインとなっているようで、RとSQLについては他の教材を使う必要があるようです。

書籍

『The Visual Display of Quantitative Information』Edward R. Tufte

データ可視化の傑作として知られる本書。

データを効果的に可視化するための原則とテクニックが解説されています。

『Fundamentals of Data Visualization』 Claus O. Wilke

データ可視化の基礎を網羅的に解説。

R言語を使った実践的なアプローチで学ぶことができます。

『Data Visualization: A Practical Introduction』Kieran Healy

データ可視化の基本的な概念と、さまざまなデータ可視化ツールを使用してグラフやチャートを作成する方法を説明していあｍす。

『Python Data Visualization Cookbook』 Igor Milovanović

Pythonを使用してデータを可視化するための実用的なレシピが提供。

Matplotlib、Seaborn、Plotlyなどのライブラリを使ってさまざまな種類のグラフを作成する方法が解説されています。

『実践Data Scienceシリーズ データ分析のためのデータ可視化入門』キーラン・ヒーリー

Rとggplot2を使用したハンズ・オン形式の入門書。

余談ですが、以下Tableau公式の「データビジュアライゼーションの良書12冊」も参考になりそうです。

おわりに

明日は、他のリソースとなる データ分析ブログやコミュニティ、Xでの有識者をまとめたいと思います。