無料で学べるデータサイエンス教材[2022年度版]

# はじめに
こんにちは！株式会社会社エイアイフィールドに新卒で入社した傍示です。現在はフロントエンドの開発を主に担当させて頂いております。この記事は[株式会社エイアイフィールドアドベントカレンダー2021](https://qiita.com/advent-calendar/2021/aifield)の8日目の記事です。
この記事ではデータサイエンスに関して無料で学ぶことが出来る教材について紹介します。

# テキスト教材
・[高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門](https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html)
高校の先生向けに作成された教科書で、データサイエンスの体系的な知識が分かりやすくまとめられているのでデータサイエンス初心者の方の１冊目の教科書としてオススメです。
Google colabで実行できるPythonファイルもあるのでPythonについても学習する事が出来ます。

・[データ分析のための統計学入門](http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf)
アメリカのデータサイエンティスト３名が執筆した『データ分析のための統計学入門 原著第4版』の日本語版PDFファイルになります。それぞれの単元で豊富な例題と練習問題が用意されているので、学んだ内容が定着しやすい形になっています！

・[プログラミング演習 Python 2021](https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf)
京都大学の授業で利用されているPythonの教科書です。Pythonの基礎を学びつつGUIアプリケーションの作成や五目並べの開発など実際の成果物を作りながらPythonを学習できます。

・[Pythonプログラミング入門](https://utokyo-ipp.github.io/1/1-1.html)
東京大学が公開しているPytohnの教材です。数値計算やリスト型、辞書型などのPythonの基本的な文法やnumpy,pandas,scikit-learnと言ったデータ分析によく使うライブラリについて学べます。
教材はGoogle Colabで実行することが出来るのでお手軽に始めることが出来ます。

・[松尾研究室　演習コンテンツ公開ページ](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/dl4us/)
東京大学で開催されていた講座の演習資料になります。jupyternotebook形式でpythonの基礎から機械学習、深層学習の理論など幅広い教材が揃っています。

・[機械学習帳](https://chokkan.github.io/mlnote/index.html)
 東京工業大学情報理工学院の機械学習の講義ノートとなっています。機械学習の理論と実装についてバランスよく学習することが出来ます。

・[コードで学ぶAWS入門](https://tomomano.github.io/learn-aws-by-coding/)
AWSを用いたクラウドの概要や具体的な利用方法をハンズオン形式で学習できます。MNISTでの画像分類やチャットボットの作成など様々なプロダクトを作成することができ、またDockerを用いた環境構築についても学べます。


# Webサイト
・[数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム](http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/6university_consortium.html)
東京大学数理数理・情報教育研究センターが公開している教材集になります。
社会におけるデータ・AI利活用や、数学の基礎、データの読み方や表現、AIの構築・運用の基礎知識などについて豊富なスライドで学ぶことが出来ます。

・[巣ごもりDXステップ講座情報ナビ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/sugomori/)
経済産業省がまとめているDXについて無料で学べる講座を紹介するサイトです。

・[統計WEB](https://bellcurve.jp/statistics/course/)
統計検定２級の内容を網羅的に学ぶことが出来るサイトです。

・[Tensorflow公式チュートリアル](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja)
ディープラーニングライブラリのTensorflowの使い方についてGoogle Colabを実行しながら学習することが出来ます。
画像、音声、自然言語処理、強化学習など幅広いトピックについて紹介されています。

・[PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）](https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/)
Tensorflowと並ぶほど有名なディープラーニングライブラリのPytorchの使い方について、こちらもGoogle Colabで学習することが出来ます。

・[Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data](https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463)
PythonやRのチートシートが大量に纏められているサイトです。
pandasやnumpy、scikit-learnなど様々なライブラリの使い方をここで調べることが出来ます。

# 動画教材
・[JMOOC](https://www.jmooc.jp/)
データサイエンスに必要となる線形代数、微積分などの数学や、データサイエンスのビジネスの活用など幅広い講義が無料で受講することが出来ます。

![jmooc.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2297884/062a8f7c-4f8d-f3ac-0fb9-69cd8bd88e46.png)
公式サイトより画像引用

・[筑波大学オープンコースウェア　機械学習概論と単回帰 (1)](https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/p-1/)
筑波大学が公開している機械学習の講義で単回帰・重回帰分析やk-meansからニューラルネットまで機械学習の理論を幅広く学ぶことが出来ます。
また講義ノートや演習問題をダウンロードする事も可能です。

# 100本ノック集

データサイエンス界隈に存在するプログラミングの問題集になります。
勉強したい分野に応じてぜひ挑戦してみてください。

・[データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)](https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess)
一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している、データサイエンティスト初学者向けの表形式データの加工や集計について学べる100本ノックです。

・[言語処理100本ノック](https://nlp100.github.io/ja/)
正規表現からCNNを用いた文書のカテゴリ分類など、自然言語処理の基礎を体系的に学べる内容になっています。

・[画像処理100本ノック](https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock)
画像処理をOpenCV等の便利なモジュールを利用せずスクラッチで処理する事で中身の計算処理やアルゴリズムを良く深く知ることが出来るノックになっています。

# おわりに
今回はデータサイエンスについて無料で学べる教材について紹介しました！

これらの教材で基本的な知識を身に着けた後は、必要に応じて統計検定やG検定・E検定と言った資格に挑戦してみたり[Kaggle](https://www.kaggle.com/)や[SIGNATE](https://signate.jp/)と言ったデータ分析コンペティションするのがオススメです！

他にも優良な教材があればどしどし追記していきますので何かあればコメント欄で教えて頂けると嬉しいです。

# 改訂履歴
2022年1月30日
・PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
・Tensorflow公式チュートリアル
・筑波大学オープンコースウェア　機械学習概論と単回帰 (1)
・Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
・「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」
・巣ごもりDXステップ講座情報ナビ　
を追記