SQL、Pythonでのデータ分析ができるようになるための学習計画をたてる
WEBサイトでいろいろ検索をして記事やブログを見たり、大型書店で書籍を見たりして、おおまかに以下のような計画を立てた。
※「自分はこういう計画で学習してみます」というものなので、「こうすればできるようになります」という類のものではありませんのでご了承ください。
※この記事は必要に応じ加筆修正を行います。
【1】SQL
(1)SQLの概要を知る
- progate学習
(2)データ分析に必要なSQLについてあたりをつける
- 10年戦えるデータ分析を読む
- 企業のjob discriptionを読む
- 職業としている人に話を聞く
(3)データ分析に必要なSQLの内容を実装する
10年戦えるデータ分析のコードを動かす
- select,from,where,group by,having,order by,limit
- 集計
- 演算
- join
- join2
- window
- 縦持ち・横持ち
- 大きな分析
(4)SQLを利用したデータ分析を実施する
- 練習問題？
データセットの入手も含めて、pythonと一緒にやった方が良い？
11/26追記 企業によっては大規模データの分析が必要なのでビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピあたりまで頑張ったほうが良いのかもしれない。
【2】Python
(1)Pythonの概要を知る
- progate学習
(2)データ分析に必要なPythonについてあたりをつける
(3)データ分析に必要なPythonの内容を実装する
- 東京大学のデータサイエンティスト養成講座のコードを動かす
(4)Pythonを利用したデータ分析を実施する
【学習計画をたてるにあたり、考えたこと】
- 入門書をパラパラと見たり、初心者向けに薦められているサイトを閲覧したりする中で、自分はprogateがとっつきやすいように感じたため、概要理解には双方progateを置いた。また、progateは自宅でも会社でもでき、PCでもタブレットでもスマホでもできるので、継続するハードルが下がるのも良いと思った。
- 近しいプログラマに「Pythonは領域が広いので、データ分析に特化したことだけを覚えた方がよい」という助言を貰ったので、データ分析に特化した参考書を探した。SQLも同様と感じている。
- 実業に近い例題で手を動かすのが興味も続き、実務にも役立ちそうだったので、意識的にそうする予定。コード萌えではなくビジネス萌えなので、「選手の平均身長を求めましょう」みたいなものは必要性がよくわからなくなるので挫ける。
- 一次情報が好きなので、関連企業のセミナーや懇親会などに出て、実際に業務でどんなことが求められているかなどを聞くようにしている。検索ワードを手に入れられるし、単純に知的好奇心が満たされてたのしい。
- 現時点においてPythonはまだあまり進んでいないので、計画の解像度が低い。ただデータ分析に特化しても思ったより範囲が広そうなので少し焦っている。もう少し進捗したらまた改めて計画をたてたい。
