はじめまして、フリーランスのますみです！
『一人一人が自立・共存・革新している「クリエイターエコノミー」を創る。』というビジョンに向けて活動しています。
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）。
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、少しでもあなたの困りごとが解決したら嬉しいです^^
おまけ（お知らせ）
エンジニアの仲間（データサイエンティストも含む）を増やしたいため、公式LINEを始めました🎉
「一緒に仕事をしてくれる方」「友だちとして仲良くしてくれる方」は、友だち追加をしていただけますと嬉しいです！（仲良くなった人たちを集めて、「ボードゲーム会」や「ハッカソン」や「もくもく会」もやりたいなと考えています😆）
とはいえ、みなさんにもメリットがないと申し訳ないので、特典を用意しました！
友だち追加後に、アンケートに回答してくれた方へ「エンジニア図鑑（職種20選）」のPDFをお送りします◎
