Webディレクターがデータアナリストになるまでの学習計画とその進捗記録

Qiita初投稿になります。
Webディレクター3年目、データアナリスト見習い1年目のずしです。
私と同じくデータアナリストを目指す方々と切磋琢磨したり、既にデータアナリストとして活躍されている方々から助言いただけることを期待し、データアナリストになるまでの学習計画とその進捗を記録するために投稿いたします。
※更新頻度が比較的高いですがご了承ください。

##経歴と現在のスキルセット
###経歴　
- 2017年04月
    - 大学を卒業し某Web運用会社へ新卒入社。
- 2017年05月~2019年11月
    - Webサイトの構築がメイン業務である部署にWebディレクターとして配属される。<br>以降、約100~2000ページのWeb構築案件でディレクション業務を行う。
- 2019年11月~現在
    - 同社の子会社である某データ分析会社へ希望出向。<br>メイン業務はWeb運用ディレクション。時々データ分析業務にも携わる。

###現在のスキルセット(2020年4月時点)
####Webディレクション
- PMO業務
- 情報 / 画面設計
- 制作進行管理
- 品質管理

####プログラミング
- HTML / CSS：Developerツール使ってページをいじれるくらい。
- Javascript：ググれば理解し読めるくらい。
- VBA：Webで落ちているコードを環境に合わせて最適化できるくらい
- GAS：Webで落ちているコードを環境に合わせて最適化できるくらい

##なりたい像と習得したいスキル
###なりたい像
意思決定をするために事象の解像度を上げ示唆出し→施策立案を行い、その実行と改善をし続けれる人になりたいです。
データアナリストやグロースハッカーをイメージしています。

###習得したいスキル
####プログラミング
- Python
    - Numpy(数値的データのデータ集計・加工)
    - Pandas(データ集計・加工)
    - Matplotlib(可視化用：アドホーク)
    - Scikit-Learn(機械学習用)
- SQLとRDBS（RDBMS含む）の理解
    - 既存データベース(もしくは、データウェアハウス)から目的(データ分析なのか、機械学習なのかなど)によって、データ収集ができて、集計や加工(クリーニング含む)ができる
    - RDBMS(RDBM？)の知識
    - データマートの作り方(ダッシュボードが参照する前提の)
- R
    - 次項の数学 / 統計をプログラムで組み実行できる

####数学 / 統計
- 微積分(偏微分方程式など)
- 線形代数
- 統計(ベイズ理論を含む)
- 確率理論

####BI
- Tableau
- DataStudio
- PowerBI

####クラウド
- GCP
- AWS
- Microsoft Azure
- Alibaba Cloud
- IBM Watoson

####開発環境
- Docker
- Github

####定量分析→施策立案スキル
作成中

##学習教材と学習計画
###学習教材
####データ分析概論
- 樫田光さんのnote / Qiita記事
    - note<br>https://note.com/hik0107<br>→データ分析の概論部は読了
    - Qiita<br>https://qiita.com/hik0107<br>→データ分析の概論部は読了

- データ分析とインテリジェンス<br>https://analytics-and-intelligence.net/
   
- 図解即戦力　ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書<br>www.amazon.co.jp/dp/B07ZV863GY

####データサイエンス概論
- 図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書<br>www.amazon.co.jp/dp/429710640X
- データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)<br>→学習中。4/30完了予定。<br>https://www.amazon.co.jp/dp/4774188778/

- データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 (Software Design plusシリーズ)<br>https://www.amazon.co.jp/dp/4297101084/

####プログラミング
- 全般
    - 興味が湧いたデータ分析に関するQiita記事を自分用ににアレンジし再現する

#####Python
- Udemy
    - 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級~中級編 -
        - 初級編<br>https://www.udemy.com/course/kikagaku_blackbox_1/<br>→基礎数学に入った途端全く理解できなくなったため一時停止
        - 中級編<br>https://www.udemy.com/course/kikagaku_blackbox_2/
    - PythonによるWebスクレイピング〜入門編〜【業務効率化への第一歩】<br>https://www.udemy.com/course/python-scraping-beginner/<br>→着手中→データ処理のPythonを学ぶため一時停止
    - 【キカガク流】プログラミング力向上のためのPythonで学ぶアルゴリズム論（前編）<br>https://www.udemy.com/course/algorithm1/
    - みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習<br>https://www.udemy.com/course/learning-ai/
    - 【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門<br>https://www.udemy.com/course/tensorflow-advanced/

- ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装<br>www.amazon.co.jp/dp/4873117585
- Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理<br>www.amazon.co.jp/dp/487311845X
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 <br>www.amazon.co.jp/dp/4873117984


#####SQL
- データ分析とインテリジェンス - データ分析のためのSQL<br>https://analytics-and-intelligence.net/archives/7103
- SQLZOO<br>https://sqlzoo.net/
- データハンドリングのためのSQL<br>https://speakerdeck.com/brainpadpr/sql-for-data-handling
- ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ<br>www.amazon.co.jp/dp/4839961263

#####R
- Udemy
    - 超実践！「Rで学ぶビジネスデータ分析」講座<br>https://www.udemy.com/course/r-zesrpe/
    - Rではじめる統計基礎講座<br>https://www.udemy.com/course/r-statistics/

#####数学 / 統計
- 総論
    - Udemy
        - 【まだ間に合う！】AI開発・機械学習を理解するための数学講座<br>https://www.udemy.com/course/math_for_ai/
- 数学
    - 数学の学び方・教え方<br>www.amazon.co.jp/dp/4004160073<br>→着手中。4/30完了予定。
    - 長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)<br>www.amazon.co.jp/dp/4010527129
    - ヨビノリさんのyoutubeチャンネル<br>https://www.youtube.com/channel/UCqmWJJolqAgjIdLqK3zD1QQ
   
- 統計
    - マンガでわかる統計学<br>www.amazon.co.jp/dp/4274065707
    - 完全独習 統計学入門<br>www.amazon.co.jp/dp/4478820090
    - はじめての統計学<br>www.amazon.co.jp/dp/4532130743
    - 大学基礎数学 確率統計キャンパス・ゼミ<br>www.amazon.co.jp/dp/4866150335
    - 統計の時間<br>https://bellcurve.jp/statistics/course/
    - 統計学演習<br>www.amazon.co.jp/dp/4563008702

- 定量分析に基づいた施策立案スキル
    - 確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力<br>www.amazon.co.jp/dp/4041041422<br>→着手中。4/30完了予定。
    - 定量分析実践講座―ケースで学ぶ意思決定の手法<br>www.amazon.co.jp/dp/490324153X
    - 組織の“重さ”―日本的企業組織の再点検<br>www.amazon.co.jp/dp/4532133378<br>→着手中→一時停止

- 開発環境
    - Docker
        - Dockerイメージの理解とコンテナのライフサイクル<br>https://www.slideshare.net/zembutsu/docker-images-containers-and-lifecycle
        - Docker入門-基礎編 いまから始めるDocker管理<br>https://www.slideshare.net/zembutsu/introduction-to-docker-management-and-operations-2nd
        -  さくらのナレッジのDocker入門(第一回~第六回)<br>https://knowledge.sakura.ad.jp/13265/
    - Github
        - GitHub実践入門<br>www.amazon.co.jp/dp/B07JLJSDMJ

###学習計画
綿密に計画立ててうまく行った試しがないのでだいぶざっくりしてます。
「定量分析に基づいた施策立案スキル」はスキマ時間に常時学習します。

- 5月1日~5月31日(１ヶ月目)
    - データ分析総論
    - データサイエンス総論
    - SQL
    - 興味が湧いたQiita記事の再現
    - 数学(致命的に理解不足で危機感を感じたためため追加)
- 6月1日~6月30日(2ヶ月目)
    - SQL
    - Python
    - 興味が湧いたQiita記事の再現
    - 数学(致命的に理解不足で危機感を感じたためため追加)
- 7月1日~7月31日(3ヶ月目)
    - SQL
    - Python
    - 興味が湧いたQiita記事の再現
    - 数学・統計

8月以降は3ヶ月目の進捗を見て策定します。

####学習進捗の評価指標
- Qiitaの記事数(1記事 / 2週)<br>定量的に評価しやすくアウトプットする際に理解が深まりフィードバックをいただける可能性があるため本指標を選定します。<br>直近3ヶ月で学習着手するSQL・Python・数学 / 統計・定量分析に基づいた施策立案スキル関連の記事を執筆します。

#####目標投稿数
※各項目での記事作成目標値は特に設けません。(目標値の適切さを評価できないため)

- 5月1日~5月31日(１ヶ月目)
    - 3記事
- 6月1日~6月30日(2ヶ月目)
    - 2記事
-  7月1日~7月31日(3ヶ月目)
    - 2記事

##参考情報
「データアナリスト」の定義が不明瞭な中、解像度を上げ学習項目を明確にして本計画を策定するに当たりかなり参考にさせていただきました。
本当にありがとうございます。引き続きお世話になります。

- 『データ分析』という言葉の解像度を上げる『3×2』の考え方を君にだけ教えよう
<br>https://note.com/hik0107/n/nd350bc8a3cfd
- データサイエンティストとデータアナリストとグロースハッカーの違い
<br>https://analytics-and-intelligence.net/archives/2367
- そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考えてみる<br>
https://qiita.com/hik0107/items/f9bf14a7575d5c885a16
- まとめてみた・・・【データアナリストになるために必要な能力】<br>
https://twitter.com/celes_iizuka/status/1223094847235452929
- 実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版）<br>https://tjo.hatenablog.com/entry/2020/02/03/190000
- 受験経験ゼロの底辺文系大卒が大手ホワイト企業のデータアナリストとして内定もらうまで<br>https://qiita.com/yuuuusuke1997/items/62a924e60bb02ddff802