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データサイエンティストを目指す学習ロードマップ

データから価値のある洞察を見つけ出すスペシャリストになるための学習パス。統計学、プログラミング、機械学習の技術を習得します。

⏱️45時間
📚5フェーズ
🛠️5技術

🎯なぜこの順番で学ぶのか

プログラミングの基礎となるPythonから始めて、データ処理に必要なライブラリを段階的に学習します。 数値計算の基礎から始まり、データの操作、可視化まで、実際のデータサイエンスプロジェクトで必要な技術を順序立てて習得できます。

💡実践での活用

実際のオープンデータを使って、データ分析プロジェクトを完成させます。 データの取得から前処理、分析、可視化、結果の解釈まで、データサイエンティストの一連の業務を体験できます。

学習ロードマップ

1

プログラミング基礎

Pythonによるプログラミングの基本

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Python

データ分析とAI開発の基盤となるプログラミング言語。

⏱️45時間
初級
2

数値計算基礎

配列操作とデータ処理の基礎技術

準備中
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NumPy

数値計算ライブラリ。配列操作とデータ処理の基礎。

⏱️20時間
中級
3

データ操作・分析

データフレームによる効率的なデータ処理

準備中
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Pandas

データ分析・操作ライブラリ。CSVやExcelファイルの処理に必須。

⏱️25時間
中級
4

データ可視化

グラフやチャートによるデータの視覚的表現

準備中
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Matplotlib

データ可視化ライブラリ。グラフやチャートの作成。

⏱️15時間
中級
5

開発ツール・チーム開発

チーム開発に必要なツールとワークフロー

準備中
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Git / GitHub

バージョン管理システム。チーム開発には必須のツール。

⏱️25時間
初級

🚀 学習をスタートしよう!

データサイエンティストへの道のりは今日から始まります。まずは最初のフェーズから取り組んでみましょう。