知らないと損をする「データ分析·サイエンス」サイト37選（ブログ＆オンラインコース）

　データサイエンスに関する仕事を始めたばかりか、データ分析やビジネスアナリティクスの学位を取るための準備をしているのかにかかわらず、ちょこちょこ専門書籍で学ぶ以外、常に関連サイトかブログから最新の情報と知識を得る必要があります。ネットで人気のあるしかも質のいいブログやオンラインコース37選をまとめました。前の翻訳した記事「<a href="https://qiita.com/Hailee/items/e04645fecc4b55e828fe">データサイエンスを独学した一年のまとめ</a>」中のいくつかのサイトと合わせて、参考にしてください。
<p>&nbsp;</p>


###:sparkles:オンラインコース

<strong>1.Dataquest：</strong>　
<a href="https://www.dataquest.io/home" target="_blank" rel="noopener">https://www.dataquest.io/home</a>

　データサイエンティスト、データアナリスト、またはデータエンジニアに興味を持つ方は、対話型のコーディングの課題から学習し、現実世界の問題およびデータサイエンスのプロジェクトで成長することができます。

<strong>2.Udemy：</strong>　
<a href="https://www.udemy.com" target="_blank" rel="noopener">https://www.udemy.com</a>

　世界最大級のオンライン学習プラットフォームとして知られており、現在8,000以上のオンラインコースがあります。 機械学習からデータの視覚化、そしてPythonプログラミングまでを網羅しています。

<strong>3.Coursera：</strong>
<a href="https://www.coursera.org/browse/data-science?languages=en" target="_blank" rel="noopener">https://www.coursera.org/browse/data-science?languages=en</a>

　Courseraは世界中の大学や機関と協力してオンラインコースを提供しています。 登録者は録画されたビデオ講義にアクセルできて、宿題が自動評価され、コミュニティディフォーラムにも入れます。コース終了後に電子の修了証明書が発行されます。

<strong>4.DataCamp：</strong>
<a href="https://www.datacamp.com" target="_blank" rel="noopener">https://www.datacamp.com</a>

　スキルを向上させたい初心者や熟練した専門家にとって、このWebサイトは素晴らしいリソースです。 DataCampは、データサイエンス、統計学および機械学習に関連したインタラクティブなRおよびPythonコースを持っています。

<strong>5.Udacity：</strong>
<a href="https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree--nd002" target="_blank" rel="noopener">https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree--nd002</a>

　Python、SQL、および統計データを利用して真相を洞察し、重要な発見を伝え、データ駆動型ソリューションを作成するのはUdacityのスローガンです。Udacityはビデオだけでなく、独自の学習管理システム、ビルトインプログラミングインターフェース及びフォーラムもあります。

<strong>6.EdX：</strong>　
<a href="https://www.edx.org/learn/data-science" target="_blank" rel="noopener">https://www.edx.org/learn/data-science</a>

　このサイトでは、データ分析のスキルを養って、知識を高めるための無料のデータサイエンスコースを提供しています。 世界中のトップ大学とEdXのグローバルパートナーのコースを通して、データサイエン、統計、[ビジネスインテリジェンス](http://www.finereport.com/jp/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=siteonline&utm_term=bi_top2)について学びましょう。

<strong>7.Cognitive Class：</strong>
<a href="https://cognitiveclass.ai" target="_blank" rel="noopener">https://cognitiveclass.ai</a>

　このサイトでデータサイエンス、人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーンのスキルを無料で受講できます。 アンドロイド向けのアプリがありますので、とても便利と思います。

<strong>8.Springboard：</strong>
<a href="https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track?afmc=2h" target="_blank" rel="noopener">https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track?afmc=2h</a>
　ここでデータサイエンスの基礎を習得し、必要によって高度な機械学習、自然言語処理、深層学習などの重点分野を選択できます。 実際のプロジェクト演習だけではなく、個性化のキャリアコーチング、および求人サイトも提供しています。

<strong>9.Data School（YouTube）：</strong>
<a href="https://www.youtube.com/user/dataschool/featured" target="_blank" rel="noopener">https://www.youtube.com/user/dataschool/featured</a>

　これは、ワシントンDCでデータサイエンスの教育をしているKevin Markham氏のチャンネルです。 このチャンネルでは、オープンソースツールの使用、PythonとRなど、さまざまなデータサイエンスのテーマについて解説しています。 視聴無料で、現在8万人以上のフォロワーが持っています。
<p>&nbsp;</p>

<strong>10.Siraj Raval（YouTube）：</strong>
<a href="https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A/featured" target="_blank" rel="noopener">https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A/featured</a>

　Siraj Raval氏のチャンネルは、開発者に人工知能の構築を教育するためのビデオを提供しています。 彼はゲーム、音楽、チャットボット、アートなどをAIで作る方法を視聴者に教える魅力的なビデオを作成しました。 視聴無料で、フォロワーが50万人を超えています。

<strong>11.IntelliPaat：</strong>　
<a href="https://intellipaat.com/tutorials/" target="_blank" rel="noopener">https://intellipaat.com/tutorials/</a>

　IntelliPaatのチュートリアルは、ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、データベースなどのテーマをカバーしています。 業界の専門家から学び、コースを修了すると認定を受けることができます。

<strong>12.Lynda：</strong>
<a href="https://www.lynda.com/search?q=data+science" target="_blank" rel="noopener">https://www.lynda.com/search?q=data+science</a>

　 Lyndaでは、ビッグデータ、ビジネスインテリジェンス、データ分析、データベース、プログラミング言語などが含まれます。自分のレベルに合わせて入門、中級、上級のコースから選択できます。

<strong>13.Kaggle：</strong>
<a href="https://www.kaggle.com/learn/overview" target="_blank" rel="noopener">https://www.kaggle.com/learn/overview</a>

　Kaggleは初心者に最適です。 Python、機械学習、Pandas、[データ可視化](http://www.finereport.com/jp/products/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=siteonline&utm_term=davi_pro2)、R、SQL、またはディープラーニングのコースから選択できます。

<p align="center"><img class="aligncenter" src="http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2018080901.jpg" alt="データベース" width=450" data-bd-imgshare-binded="1" /></p>

###:sparkles:データサイエンスブログ
</strong>

<strong>1.Edwin Chen氏のブログ</strong>
<a href="http://blog.echen.me" target="_blank" rel="noopener">http://blog.echen.me</a>

　Edwin Chen氏はマサチューセッツ工科大学（MIT）で数学と言語学を専攻して、MRS音声認識、Clariumの量的取引、Twitter広告、Dropbox分析、Googleデータサイエンスなどの仕事をしていました。 AI人工知能とデータに関する記事が、彼のブログで閲覧できます。

<strong>2.DataScience.com：</strong>
<a href="https://www.datascience.com/blog" target="_blank" rel="noopener">https://www.datascience.com/blog</a>

　このブログの記事は、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、およびITチームを対象としています。自分の見方をシェアしようと思っている方が このサイトに投稿てみてください。

<strong>3.データサイエンス101</strong>
<a href="http://101.datascience.community" target="_blank" rel="noopener">http://101.datascience.community</a>

 　コンピュータ科学と統計科学の博士号を取得したRyan Swanstrom氏は、、2012年から自分のブログでデータサイエンスリソース、ニュース、および研究を共有する記事を公開しています。

<strong>4.The Shape of Data：</strong>
<a href="https://shapeofdata.wordpress.com/about/" target="_blank" rel="noopener">https://shapeofdata.wordpress.com/about/</a>

　Jesse Johnsonは、低次元トポロジを研究したことがある元数学の教授で、現在Googleのソフトウェアエンジニをしています。 彼のブログは、現代のデータ分析の基本的な考え方について探究し説明しています。

<strong>5.Planet Big Data：</strong>
<a href="http://planetbigdata.com" target="_blank" rel="noopener">http://planetbigdata.com</a>

　Planet Big Dataは、ビッグデータやHadoopなどのトピックに関するブログをまとめ、世界中のブロガーからの投稿を網羅しています。

<strong>6.ビッグデータブログ：</strong>　
<a href="http://blog.bigdataweek.com" target="_blank" rel="noopener">http://blog.bigdataweek.com</a>

　Big Data Week会議でのインタビューと意見を公開しています。 会議に参加できない場合は、このブログから最新の情報を入手できます。

<strong>7.Chris Ablon氏のブログ</strong>
<a href="https://chrisalbon.com/" target="_blank" rel="noopener">https://chrisalbon.com/</a>

　Chris Ablonは、統計、人工知能、およびソフトウェアの分野における10年以上の経験を持つデータサイエンティストおよび政治学者です。 彼は政治、社会、人道活動に長けており、これらのデータについて何百もののメモを共有しています。

<strong>8.NYC Data Science Academyのブログ：</strong>
<a href="https://nycdatascience.com/blog/" target="_blank" rel="noopener">https://nycdatascience.com/blog/</a>

　教育機関のNYC Data Science Academyのブログで、 R、Webクロール、機械学習に関する記事を公開しており、オンラインコースもあります。この機関はデータサイエンスの分野で蓄える経験によって、企業にスキルと戦略トレーニングを提供しています。

<strong>9.DBMS2：</strong>
<a href="http://www.dbms2.com/" target="_blank" rel="noopener">http://www.dbms2.com/</a>

　このブログはデータベースとデータ分析のスキルに興味がある方に向いて業界の専門家からのレビューを提供します。その作者のCurt Monash氏は、30年以上にわたって業界に注目してきました。

<strong>10.Data36：</strong>
<a href="https://data36.com/" target="_blank" rel="noopener">https://data36.com/</a>

　Tomi Mester氏のブログでは、オンラインデータアナリストのベストプラクティスについて詳しく解説しています。彼はデータ分析、ABテスト、調査研究およびデータサイエンスに関わる記事、コース、ビデオを共有しています。


<strong>11.データベース管理システムの運用：</strong>
<a href="http://www.odbms.org/" target="_blank" rel="noopener">http://www.odbms.org/</a>

　このサイトは、ビッグデータ、最新のデータ管理テクノロジそしてデータサイエンスのリソースポータルです。編集者はフランクフルト大学のデータベースおよび情報システムの教授です。

<strong>12.Yanir Seroussiのブログ：</strong>
<a href="https://yanirseroussi.com/" target="_blank" rel="noopener">https://yanirseroussi.com/</a>

　Yanir Seoussi氏は、プログラミング、コンピュータサイエンス、機械学習、および統計において豊富な経験を持つデータサイエンティストおよびソフトウェアエンジニアです。彼のブログに、孤立したデータの問題から生産システムの構築までのアイデアが含まれています。

<strong>13.Simply Statistics：</strong>
<a href="https://simplystatistics.org/" target="_blank" rel="noopener">https://simplystatistics.org/</a>

　このブログは、Jeff Leek、Roger Peng、Rafa Irizarryの3人の生物統計学教授によって書かれました。彼らは科学的な議論に貢献する興味深い記事についてコメントして、そして新人の統計学者と意見を共有します。

<strong>14.What is big data：</strong>
<a href="https://whatsthebigdata.com/" target="_blank" rel="noopener">https://whatsthebigdata.com/</a>

　Gil Press氏は、ライティング、リサーチ、マーケティングサービスを提供する「gPress」というコンサルティング事業を経営しています。彼のブログでは、ビッグデータが情報技術、ビジネス業界、政府機関、そして私たちの生活に与える影響について調べています。

<strong>15.Towards Data Science：</strong>
<a href="https://towardsdatascience.com/" target="_blank" rel="noopener">https://towardsdatascience.com/</a>

　このブログは、何千人もの人々が意見を交換し、データサイエンスに対する理解を深めるプラットフォームです。各専門のデータサイエンティストからさまざまなアイデアを読むことができます。

<strong>16.Alexis Perrierのブログ：</strong>
　<a href="https://alexisperrier.com/" target="_blank" rel="noopener">https://alexisperrier.com/</a>

　Alexis Perrier氏は、あらゆる規模の企業の機械学習を支援したことのあるデータサイエンス講師です。彼は自分のブログで線形回帰などについての詳細な研究を共有しました。

<strong>17.Algobeans：</strong>
　<a href="https://algobeans.com/" target="_blank" rel="noopener">https://algobeans.com/</a>

　Algobeans氏はケンブリッジ大学のAnnalyn、およびスタンフォード大学のKennethによって設立されました。データサイエンスの愛好家として、彼らは誰でも簡単にデータサイエンスを勉強できるようにサイトを作成しました。

<strong>18.Ben Fredericksonのブログ：</strong>
<a href="http://www.benfrederickson.com/blog/" target="_blank" rel="noopener">http://www.benfrederickson.com/blog/</a>

　Ben Frederickson氏はカナダのバンクーバーにいるソフトウェア開発者で、ソフトウェア開発とデータサイエンスについてのプロジェクトと発見について共有しました。

<strong>19.Daniel Neeのブログ：</strong>
<a href="http://danielnee.com/" target="_blank" rel="noopener">http://danielnee.com/</a>

　Daniel Neeは機械学習とコンピュータ科学に専攻して、データサイエンティストとして働いています。彼のブログに、自分の経験、便利なツール、そしてテクニックに関する投稿があります。

<strong>20.Data blogger：</strong>
<a href="https://www.data-blogger.com/category/data-science/" target="_blank" rel="noopener">https://www.data-blogger.com/category/data-science/</a>

　このブログでは、テクノロジー、データサイエンス、ソフトウェアサイエンス、数学などのカテゴリ別に投稿を整理しています。

<strong>21.Data Mining Blog</strong>
<a href="http://www.dataminingblog.com/" target="_blank" rel="noopener">http://www.dataminingblog.com/</a>

　Sandro Saitta氏は2016年からデータマイニングの研究を行っています。このデータブログは、データマイニングの研究と運用をカバーしています。

<strong>22.DATA DOUBLE CONFIRM</strong>
　<a href="https://projectosyo.wixsite.com/datadoubleconfirm" target="_blank" rel="noopener">https://projectosyo.wixsite.com/datadoubleconfirm</a>

　Hui Xiang Chua氏は 2012年と2016年にシンガポール国立大学でビジネス分析を実施し、現在はシンガポールのリサーチアナリストです。仕事で使用しているツールにR、Python、Tableau、SAS、およびSPSSがあります。  Data Double Confirmで、データサイエンスの勉強経験が書かれており、データの収集、準備、視覚化、および基礎統計のための優れたリソースと言えます。

<strong>23.Data Meets Media ：</strong>
　<a href="http://datameetsmedia.com/" target="_blank" rel="noopener">http://datameetsmedia.com/</a>

　Pio Calderon氏はマニラの金融技術のスタートアップのデータサイエンティストです。このユニークなブログはデータサイエンスとメディアの2つのテーマを中心として、テレビ、映画、そしてデータサイエンスを組み合わせたものです。

<strong>24.DataAspirant：</strong>
　<a href="https://dataaspirant.com/" target="_blank" rel="noopener">https://dataaspirant.com/</a>

　Saimadhu Polamuri氏は独学のデータサイエンティストであると同時に、DataAspirantの創業者です。このブログは初心者向けのリソースサイトです。彼はデータサイエンス関連の新興企業で約3年間データサイエンティストをして、5年間のPython経験もあります。そして、Rプログラミング言語にも精通しており、Quoraで教師ありと教師なし学習アルゴリズムの専門家として認めされています。
*    *    *

ツイッターでデータ分析・可視化、仕事のスキルについての面白い情報をシェアしています。よかたっら覗いてください！:sparkles:
<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">前はデータ分析職につきたい方のために、十週間の学習計画を紹介しました。ここはインフォグラフィックにまとめてみます！記事と合わせてお読みください！<br>記事のURL：<a href="https://t.co/1wBiLQiRzi">https://t.co/1wBiLQiRzi</a> <a href="https://twitter.com/HaileeKana?ref_src=twsrc%5Etfw">@HaileeKana</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/note?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#note</a> <a href="https://t.co/wWH0jMBwHb">https://t.co/wWH0jMBwHb</a></p>&mdash; HaileeKana (@HaileeKana) <a href="https://twitter.com/HaileeKana/status/1282126955345633280?ref_src=twsrc%5Etfw">July 12, 2020</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>


###そのほか
ECサイトのデータ分析：

- [業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】](https://qiita.com/Hailee/items/d200ec744a18e46f4603)

- [業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】](https://qiita.com/Hailee/items/da8af31f83c03d3e3cec)

小売業のデータ分析：

- [データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】](https://qiita.com/Hailee/items/f6c40ee0cb789e12f36a)
 
- [データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】](https://qiita.com/Hailee/items/6fbc6f9f6a06bc82ac38)

データ分析に関する学習リソース：
 
- [【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門](https://qiita.com/Hailee/items/781e33e2474e254fdd7c)