【2023年】AI・データサイエンス・統計の無料おすすめ学習教材25選

こんにちは。スキルアップAI編集部です。
近年ネット上には数多くの無料教材が公開されており、AIやデータサイエンス、統計を無料で学べる機会が増えています。そのため、AIやデータサイエンス、統計について無料教材で学ぼうと思っても、どれを選べばいいのかわからない方は多いのではないでしょうか？

この記事では、AI・データサイエンス・統計の無料学習教材25選を紹介していきます。各教材の特徴について紹介していくので、ぜひ参考にして、自身に適した教材を選んでください。

## 【入門編】AI・データサイエンスの無料学習教材
まずは、入門編のAI・データサイエンスの無料学習教材を紹介していきます。AI・データサイエンスの基礎を学びたい方は、入門編から学習するのがおすすめです。

### 東京大学 数理・情報教育研究センター「数理・データサイエンス・AI教材」
東京大学 数理・情報教育研究センターが提供する「数理・データサイエンス・AI教材」は、リテラシーレベルと応用基礎レベルの教材があり、初学者からでも学べます。

以下のような内容が含まれており、幅広く学習できるのが特徴です。

- 統計
- 数理
- プログラミング
- 時系列データ
- データ分析
- 機械学習
- 深層学習

[東京大学 数理・情報教育研究センター「数理・データサイエンス・AI教材」](http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/6university_consortium.html)

### 総務省監修 高校教材「データサイエンス・データ解析入門」
総務省監修の高校教材「データサイエンス・データ解析入門」は、下記の内容について基礎から学べます。

- データサイエンス
- 機械学習
- 構造化データ
- プログラミング

図を用いた例が豊富で分かりやすく、例題や解説も充実しています。そのため、データサイエンスの入門者に最適です。プログラミング言語Pythonのコードも無料で見ることが可能です。

[総務省監修 高校教材「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)

### 筑波大学「データサイエンス講義」
筑波大学の「データサイエンス講義」では、データサイエンスの導入から発展まで学べる講義が多数公開されています。主な内容は、各学問分野におけるデータの収集や管理、活用などです。

落合陽一氏をはじめとして、システム情報系や人文社会系など、さまざまな分野の研究者がデータサイエンスの実例を語っています。

[筑波大学「データサイエンス講義」](https://ocw.tsukuba.ac.jp/data-science/)

### 研究者 佐藤さん 「最適化超入門」
最適化超入門は、各手法の概要から説明されているため、全体像を把握しやすい教材です。長所・短所や使用上の注意などもわかりやすくまとまっています。

作成者のノウハウが多く詰め込まれており、入門者に特に役立つ教材となっています。気軽に学びたい方にもおすすめです。

[最適化超入門](https://www.slideshare.net/tkm2261/ss-42149384)

### 東大生 米田さん「数理最適化ことはじめ」
東大生の米田さんが作成した「数理最適化ことはじめ」は、例が豊富であり、初学者や数学が苦手な人でも理解しやすい学習コンテンツです。事例や問題は、図を交えながら順を追って解説してくれます。

全248ページとボリュームがあるため、幅広い知識を得られるでしょう。

[東大生 米田さん「数理最適化ことはじめ」](https://speakerdeck.com/e869120/introduction-to-mathematical-optimization-5cdef842-50f6-4e46-ab2d-549cf85c1b81)

## 【基礎編】AI・データサイエンスの無料学習教材
次に、基礎編のAI・データサイエンスの無料学習教材を紹介していきます。基礎編では、基礎知識を学びつつ、演習して理解を深められます。よりAI・データサイエンスの理解を深めたい方におすすめです。

### 東京工業大学 機械学習の講義ノート「機械学習帳」
東京工業大学が提供する機械学習の講義ノート「機械学習帳」は、機械学習の基礎について初学者でも分かりやすく説明されています。図やアニメーションが豊富で、非常に理解しやすいです。

本教材では、以下の内容が解説されており、幅広い内容を学習できます。

- 単回帰
- 重回帰
- ロジスティック回帰
- ニューラルネットワーク
- サポートベクトルマシン
- クラスタリング
- 主成分分析
- 確率的勾配降下法
- 正則化

プログラミング言語Pythonによる演習も含まれており、知識を深めて実践に活かすことが可能です。

[東京工業大学 機械学習の講義ノート「機械学習帳」](https://chokkan.github.io/mlnote/)

### スキルアップAI株式会社「DS検定リテラシーレベル対応　データサイエンティスト基礎講座」
スキルアップAI株式会社の「[DS検定リテラシーレベル対応　データサイエンティスト基礎講座](https://www.datascientist.or.jp/dscertification/)」では、10時間以上にわたる講座を無料で受講できます。講座形式なので、初心者にもわかりやすいのが特徴です。

「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル」の試験に対応しており、試験対策として活用できるだけでなく、ビジネスに活かせるデータサイエンスの基礎知識を学べます。本講座を受講すれば、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を体系的に身につけられるでしょう。

有料のオプション（税込8,800円）で最新の試験範囲である「スキルチェックリストver.4」に対応した講座資料と、問題の正答と解説付きのオリジナル模試がつけられます。

[スキルアップAI株式会社「DS検定リテラシーレベル対応　データサイエンティスト基礎講座」](https://www.skillupai.com/ds/)

### 東工大水野研究室「学習・研究用テキスト(最適化,線形計画法,内点法,数理計画法)」
東工大水野研究室の「学習・研究用テキスト(最適化,線形計画法,内点法,数理計画法)」は、定理などの証明を詳しく記述してくれています。また、例が豊富なのも嬉しいポイントです。

説明と演習問題の2段形式で、理解を深めやすいでしょう。

[東工大水野研究室「学習・研究用テキスト(最適化,線形計画法,内点法,数理計画法)」](http://www.me.titech.ac.jp/~mizu_lab/text.html)

### JellyWare株式会社「OpenVINOでゼロから学ぶディープラーニング推論」
JellyWare株式会社の「OpenVINOでゼロから学ぶディープラーニング推論」はOpenVINOを活用して以下の内容を実践できます。

1.感情分類
2.リアルタイム顔検出
3.リアルタイム感情分析アプリを作成

「ディープラーニングとは？」といった基本的な内容から解説してくれているため、AI初学者にも分かりやすい教材です。Pythonなどのプログラミング基礎知識も学べます。

[JellyWare株式会社「OpenVINOでゼロから学ぶディープラーニング推論」](https://monomonotech.jp/learning/contents_trial/openvino_emotion_recognition/openvino_emotion_recognition/#0)

### 米Microsoft「Data Science For Beginners」
米Microsoftが提供する「Data Science For Beginners」は、すべて英語の学習コンテンツです。以下の内容を一連の流れで学習できます。

- データの種類
- データの前処理
- データの可視化

説明と演習の二段構成となっているため、インプットしながらアウトプットが可能です。

[米Microsoft「Data Science For Beginners」](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)

### 米Microsoft「ML For Beginners」

米Microsoftの「ML For Beginners」も、すべて英語で書かれた教材です。本教材は、下記の内容について学べます。

- 回帰や分類
- クラスタリング
- 時系列分析
- 自然言語処理

こちらも説明と演習の二段構成となっているため、知識を習得しやすいのが特徴です。

[米Microsoft「ML For Beginners」](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners)

### 株式会社Preffered Networks「ゼロから始める深層強化学習」
株式会社Preffered Networksの「ゼロから始める深層強化学習」は、以下のような内容について解説している学習コンテンツです。

- 強化学習の基礎知識
- （深層）強化学習の応用の状況
- 強化学習を初めて試す方が陥りやすい落とし穴
- 深層強化学習を始めるのに適した環境の紹介

深層強化学習を知りたい方や新しく使ってみたい方におすすめです。

[株式会社Preffered Networks「ゼロから始める深層強化学習」](https://www.slideshare.net/pfi/nlp2018-introduction-of-deep-reinforcement-learning)

### 筑波大学「機械学習講義」
筑波大学が提供している「機械学習講義」は、主に機械学習に関する下記の内容を学べます。

- アルゴリズム
- 理論
- 実装方法

1時間程度の講義20本が公開されており、幅広いコンテンツが用意されています。講義ノートや演習問題はダウンロード可能であり、オフラインでも学習可能です。

[筑波大学「機械学習講義」](https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/)

### 東京大学松尾研究室「DL4US」

東京大学松尾研究室の「DL4US」では、Deep Learningの新しいモデルを構築したり、高度な研究・開発を行うために重要な知識が基礎から学べます。Kerasと標準的なライブラリ（Numpy・Scipy・Scikit-learnなど）で構成されているのが特徴です。

[東京大学松尾研究室「DL4US」](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/dl4us/)

### 米Microsoft「PyTorchの基礎」
米Microsoftの「PyTorchの基礎」では、音声や視覚、自然言語処理などの機械学習モデル構築の概念について学べます。Pythonなどのプログラミング言語を実行できる「Jupyter notebook」を使い、PyTorchを学習できるコンテンツです。

[米Microsoft「PyTorchの基礎」](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/pytorch-fundamentals/)

### メディカルAI専門コース オンライン講座資料
メディカルAI専門コースオンライン講座資料は、医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学べる教材です。本教材の内容は、以下の通りです。

- 線形代数
- 統計
- 確率の基礎
- 機械学習
- DeepLearning（深層学習）

全てGoogle Colaboratoryで執筆されており、Jupyter Notebookを使って実際にプログラムを書いて実践できます。

[メディカルAI専門コースオンライン講座資料](https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/index.html)

### 強化学習100題
強化学習100題は、タイトルの通り100個の問題を解くコンテンツです。書籍「[ゼロから作るDeep Learning④―強化学習編](https://www.slideshare.net/pfi/nlp2018-introduction-of-deep-reinforcement-learning)」のサブ教材や、理解度チェックとしても活用できます。

[強化学習100題](https://koki0702.github.io/dezero-p100/)

## 【応用編】AI・データサイエンスの無料学習教材
次に、応用編のAI・データサイエンスの無料学習教材を紹介していきます。入門編や基礎編を学んだあとに、応用技術を学びたい方や手を動かして演習したい方におすすめです。

### データサイエンス協会「データ100本ノック（構造化データサイエンス編）」
データサイエンス協会の「データ100本ノック（構造化データサイエンス編）」は、構造化データの前処理を学べる教材です。GitHubで無料公開されています。

対象言語は、以下の3つです。

- SQL
- Python
- R

各言語で同様の演習問題が100問ずつあり、3通りの解答が見れます。

[データサイエンス協会「データ100本ノック（構造化データサイエンス編）」](https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess)

### ニューヨーク大学「ディープラーニング講義資料」
ニューヨーク大学「ディープラーニング講義資料」は、深層学習や表現学習の最新技術について幅広く学べるコンテンツです。日本語にも対応しているため、英語がわからなくても学習可能です。

教師あり・教師なし深層学習などの基礎知識から、自然言語処理、音声認識などの応用技術まで幅広くカバーされています。

[ニューヨーク大学「ディープラーニング講義資料」](https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ja/)

### スキルアップAI「生成モデルはまだまだ進化している！GANの研究動向紹介」
スキルアップAIが公開している「生成モデルはまだまだ進化している！GANの研究動向紹介」では、GANの歴史や応用、最新のモデルまで紹介しています。

最新の強力なtext2imgのモデルであるDALL-E 2、midjourney、Stable Diffusionもピックアップされているのが特徴です。

[スキルアップAI「生成モデルはまだまだ進化している！GANの研究動向紹介」](https://speakerdeck.com/maguro27/sukiruatupuaikiyanpu-di-79hui-sheng-cheng-moderuhamadamadajin-hua-siteiru-gan-noyan-jiu-dong-xiang-shao-jie)

## 統計に関する無料学習教材
最後に、統計に関する無料学習教材5選を紹介します。

### 書籍「データ分析のための統計学入門 原著第4版」pdf版
書籍「データ分析のための統計学入門 原著第4版」のpdf版は、これから統計学を学びたい方に最適な教科書です。アメリカのデータサイエンティストが執筆した本が、日本語訳で無料公開されています。全418ページの大ボリュームです。

例題や確認問題が豊富であり、統計に関する理解を深められます。

[書籍「データ分析のための統計学入門 原著第4版」pdf版](http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf)

### 京都大学「エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門」
京都大学の「エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門」では、以下の内容を中心に、記述統計学の基本が解説されています。

- 平均
- 分散
- 標準偏差
- 回帰直線

具体例も合わせて解説されているため、初学者でも学習しやすいコンテンツです。

[京都大学「エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門」](https://ocw.kyoto-u.ac.jp/course/809/)

### 統計数理研究所「統計思考院」動画
統計数理研究所が出している「統計思考院」の動画では、記述統計や推測統計、正規分布などが解説されています。2021年度リーディングDAT L-A講座（4日間）の前半2日間分、および関連して作成された補助動画を無料で視聴可能です。

[統計数理研究所「統計思考院」動画](https://www.youtube.com/channel/UCjfiNEuZBwxaG_-F_Bx0BGA/playlists)

### 東京大学「統計データ解析Ⅰ」
東京大学の「統計データ解析Ⅰ」では、基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法と運用を学べます。統計ソフトによるデータ解析実習を通じて理解を深められるのが特徴です。

全13回の講義動画や資料、課題が全て無料で閲覧可能となっています。

[東京大学「統計データ解析Ⅰ」](https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11405/)

### 統計学の時間

統計学の時間は、統計検定®2級のほぼ全ての範囲に対応した解説Webサイトです。初級編〜中級編まで順を追って解説してくれるため、このサイトで一定のスキルを習得できます。

勉強後は、練習問題で腕試しができるのもポイントです。

[統計学の時間](https://bellcurve.jp/statistics/course/)

## まとめ

この記事では、AI・データサイエンス・統計について学べる無料コンテンツについて紹介しました。無料で学べるコンテンツは数多くあるため、ぜひこの記事を参考にして、自身に適した教材を選び、スキルアップやキャリアアップのために活用してみてください。

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