Pythonでデータサイエンティストを目指す方には、以下二つの講座は、人気となっています。そのため、どっちを受講したら良いのか？を迷っている方は多いと思います。二つの講座を実際に受講し、どちらがよかったをレビューしたいと思います。
- 【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
- 【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」
結論
【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜の方が良いです。
理由
理由①：ビジネスインテリジェンスにおける必要知識の網羅性
ビジネスインテリジェンスとは、会社データを分析し、データ分析に基づき意思決定をする技術や分析手法を指します。【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜は、ビジネスインテリジェンスにおける必要知識の網羅性が高い内容だと感じました。一方で、【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」では、データ分析プロジェクトの推進方法におけるKPIなど、少し活かせる分野が限定的な印象を受けました。
理由②：必要知識である「数学の基礎的な内容」がより深い内容まで説明されているため
数学の基礎知識の説明がわかりやすく、結構深い内容までふれているため。
例えば、条件付き確率の理解は初心者の方には、なかなか難しいのですが、データサイエンスの世界では、とても重要な内容です。その説明が、【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜は、非常にわかりやすかったです。一方で、【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」では、そこが触れられていなかったです。より基本的な数学を丁寧に解説されているのが、初心者の方にはおすすめな点だと言えます。
理由③：ビジネス課題の例が具体的でオリジナリティがあり且つ即使える
【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜は、具体的な例でビジネスインテリジェンスを説明しており、理解しやすかったです。その具体的な例とは、以下です。
- 会社の業務中の欠勤率
ビジネス課題を定義し、それを分析するためには、どういった情報をもとに推測すればよいか？
どいういうパラメータ（尺度）で測定するか？
欠勤をしやすい社員の有する特徴は？
などの観点から具体的に説明しているので、より実践的な知識が身につきました。
一方で、【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」は具体例がなく、体系的な説明のみだったので、そこが物足らなったと私は、感じました。
必要な数学
データサイエンスでは、数学がとても大切です。以下の数学知識は、データサイエンティストを目指す方には、マストな知識といえます。【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜は以下の内容が包括されているので、とても安心できます。
- 確率
- 期待値
- 確率頻度分布
- 確率：ヘイズ理論
- 統計の基礎
- 信頼区間
- 仮設検定
機械学習/AIの内容
以下の講義ともどちらともそこまでの差異はないです。【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜はディープラーニングにフォーカスした内容です。
一方で、【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」は、scikit-learnによる機械学習（SVMなど）が主な内容です。
自分がどちらを学びたいかによって、ここは選択するのがよいかと思います。
まとめ
Udemyでデータサイエンスを学ぶのにどの講座がよいかと迷っている方は、【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜をおすすめします。なぜなら、こちらの講座の方が、包括的に初心者でもわかりやすく説明されているためです。
ただし、25時間分の少し長めの講座なのがネックかもしれません。そういう方は、必要な講義（セクション）のみピックアップして受講するのがよいかと思います。
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