【データサイエンティスト向け】無料教材まとめ(国内大学編)

本記事では、2022年9月現在公開されているデータサイエンティスト向けの無料教材をまとめました(順次更新)。

目次 Close

1. Pythonプログラミング

1-1. Pythonプログラミング入門(東京大学)

1-2. Python早見帳(東京工業大学)

1-3. Python学習教材(筑波大学)

2. データサイエンス理論

2-1. 数理・データサイエンス・AI教材(東京大学)

2-2. 機械学習帳(東京工業大学)

2-3. 機械学習の講義(筑波大学)

2-4. データ分析基礎(京都大学)

2-5. 数理・データサイエンス教育プログラム(千葉大学)

2-6. 農学分野データサイエンス教育プログラム(茨城大学)

2-7. 数理・データサイエンス教育研究センターの講義資料(九州大学)

2-8. データサイエンスリテラシーの講義資料(東京都市大学)

2-9. MDASH教材(群馬大学)

3. データエンジニアリング理論

3-1. データベース概論Ⅰの講義(筑波大学)

4. 発展コンテンツ

4-1. GCIデータサイエンティスト育成講座演習コンテンツ(東京大学)

GCIとは?

GCIとは「グローバル消費インテリジェンス」の略です。

消費インテリジェンスとは「データ分析を通して消費者を総合的に理解する能力」のことです。

そのため、マーケティングとデータサイエンスに興味のある方々にとって、有益なコンテンツになります。

4-2. Deep Learning基礎講座演習コンテンツ(東京大学)

4-3. DL4USコンテンツ(東京大学)

4-4. データサイエンスの講義(筑波大学)

4-5. Kyoto-U OCW(京都大学)

4-6. OpenCourseWare WASEDA(早稲田大学)

4-7. 慶應義塾大学の講義・講演会(慶應義塾大学)

5. モデルカリキュラム

「数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム」が公開しているモデルカリキュラムは、学習ロードマップのようなもので大変有益です。

こちらの学習ロードマップの大枠を解説した以下の概論記事もぜひご覧ください。

モデルカリキュラムの概論【数理・データサイエンス・AI】

5-1. リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材(東京大学、滋賀大学、九州大学、筑波大学、北海道医療大学、東京都市大学)

5-2. 応用基礎レベルモデルカリキュラム対応教材(東京大学、滋賀大学)

【おすすめ教材のマッピング】

上記の中で特におすすめの教材に関して、「実装 / 理論軸」と「入門者 / 上級者軸」でマッピングをしました。

自分のレベル感と学習したい内容(実装か理論か)によってコンテンツを選定することを推奨します。

最後に

いかがだったでしょうか?

この記事を通して、読者の皆様がより知見のあるデータサイエンティストになれるきっかけになれば幸いです。

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