データ分析学習におすすめのサイト4選！学習ロードマップも紹介

このように、データ分析を学習する際、さまざまな疑問があるのではないでしょうか。

統計学、数学、コンピュータサイエンスなどを利用し、データを解析するデータ分析。データ分析を学習して「ビッグデータを分析したい」「データエンジニアに転職したい」「フリーランスエンジニアになりたい」と思っている人が多いでしょう。

そこでこの記事では、データ分析を学習したい人に向けて以下の内容を解説します。

ぜひ最後までご一読ください。

この記事の監修者

【前提知識】データ分析とは

データ分析は、膨大なデータを収集、整理、解析し、有益な情報や意味を導き出すプロセスです。

この分野では統計学、数学、コンピュータサイエンスの手法が活用され、データからパターンやトレンドを見つけ出し、洞察を得ることが目的とされます。データの急増、コンピュータ処理能力の向上、競争の激化など、現代ビジネスにおいてデータ分析は非常に重要です。

このプロセスでは、記述統計と推測統計の手法を用いて、量的データや質的データを分類し、解析します。

データ分析のスキルはビジネスにおいて非常に価値が高く、PythonやRなどのプログラミング言語を使用し、データベース操作や機械学習アルゴリズムの理解が求められます。

【無料あり】データ分析学習におすすめのサイト4選

データ分析学習におすすめのサイトは次の4つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

侍テラコヤ

データ分析を学んでデータエンジニアへの転職を成功させたい、最新の技術を学びたい！

そんな人は、登録無料ではじめられる「侍テラコヤ」がおすすめです。

データ分析学習で挫折したくないなら「侍テラコヤ」を選ぶと間違いないでしょう。

項目	概要
学習サイト名	侍テラコヤ（SAMURAI TERAKOYA)
教材形式	ZOOMレッスン、動画
対象レベル	初心者~上級者
費用	月額0円~（有料プランは2,980円~）

2024年2月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。
料金には税込み価格を掲載しています。

gacco

無料講座でデータ分析を学んでみたい！

そんな人は、データ分析の無料講座を受講できる「gacco」がおすすめです。

まずは無料で、データ分析学習をしたくないなら「gacco」を選ぶと間違いないでしょう。

項目	概要
学習サイト名	gacco
教材形式	動画
対象レベル	初心者~上級者
費用	無料(一部有料講座あり)

2024年2月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。

Progate

テキストベースでデータ分析を学びたい！

そんな人は、登録無料ではじめられる「Progate」がおすすめです。

費用を抑え、テキスト形式でデータ分析を学びたい方は「Progate」を選ぶと間違いないでしょう。

項目	概要
学習サイト名	Progate
教材形式	テキスト
対象レベル	初心者~
費用	月額0円~（有料プランは990円〜）

2024年1月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。

Udemy

買い切りの教材を購入し、自分のペースで学習したい！

そんな人は自分の気になった教材を購入し、学習できる「Udemy」がおすすめです。

「Udemy」では以下のように、さまざまな講座が用意されています。

自分の興味ある分野を学びたいなら「Udemy」を選ぶと間違いないでしょう。

項目	概要
学習サイト名	Udemy
教材形式	動画、テキストなど
対象レベル	初心者~上級者
費用	1講座1,800円～

2024年2月時点の公式サイトの情報をもとに掲載しています。

データ分析・統計学の学習におすすめ本3選

データ分析・統計学の学習におすすめの本は次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」は、最新のPython 3.10に対応し、データの取得から加工、可視化、さらには機械学習の実装方法までを幅広くカバーしています。

特に、Pythonデータ分析試験の主教材に指定されるなど、初学者からデータ分析エンジニアを目指す方にとって、実践的なスキルを身につけるための理想的な一冊と言えるでしょう。

Pythonを利用したデータ分析を学びたいなら、Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版がおすすめです。

参考：Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版

日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析

「日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析」では、統計検定3級レベルの統計学を学習可能です。さらに、データの分析において重要な概念、問題解決力を身につけられます。

データ分析に欠かせない統計学を学びたいなら、日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析がおすすめです。

参考：日本統計学会公式認定 統計検定３級対応 データの分析

RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習

「RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習」では、具体的なサンプルを元にデータ分析を学習できます。

データ分析でよく利用されるプログラミング言語のRとPythonを具体例をもとに学びたいなら、RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習がおすすめです。

参考：RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習

データ分析学習のロードマップ

データ分析学習は次の4ステップで学んでください。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

1. 事前準備を行う

データ分析をはじめる前の事前準備は非常に大切です。なぜなら、データ分析やデータサイエンスの学習に適した環境の整備は、成功への第一歩だからです。

例えば、高性能なパソコンは、複雑なデータセットの処理速度を向上させ、学習効率を高めるために必須と言えます。加えて、オンラインで利用可能なデータ分析ツールやプログラミング環境を活用すると、どこでも学習を進められるようになります。

このような事前準備を整えると、スムーズに学習を開始し、データサイエンスのスキルを効果的に身につけられるでしょう。

学習をはじめる前に、何が必要かを把握し、事前に準備を行ってください。

2. 数学・プログラミングの基礎知識を学ぶ

数学・プログラミングの基礎学習がデータ分析学習のスタート地点となります。

例えば、プログラミング言語のPythonはデータサイエンスで最もスタンダードなプログラミング言語です。プログラミングの学習サイトやYouTubeなどの無料リソースを利用することで、Pythonの基礎から応用まで学べます。

Pythonの学習には1〜2週間程度を目安にし、基本文法の習得に加え、Google Colaboratoryの使用方法にも慣れましょう​​​​。また、数学は微分・積分、統計学などデータ分析に関わる分野の学習をしてください。

期限を決め、数学・プログラミングの基礎学習を行いましょう。

3. データ分析手法を学ぶ

数学・プログラミングの基礎を学んだら、データ分析手法を理解しましょう。

例えば、データ分析において、機械学習は欠かせない要素です。機械学習を理解し、データからパターンを見つけ出すことが重要となります。

クラスタリング、クラス分類、回帰などの基本的な機械学習手法から学び始め、PythonやR言語での実装方法を習得します。

機械学習の学習方法には書籍、動画、オンライン講座があります​​。

もし、機械学習で挫折したくないなら挫折しない環境作りに力をいれている「侍テラコヤ」がおすすめです。

4. 実践スキルを学ぶ

最後に実践的なスキルを学んでいきましょう。

実践スキルの習得はデータサイエンス学習の重要な段階です。理論知識を得た後、実際のデータ分析プロジェクトに取り組むことで、手法の実践的な適用を体験し、問題解決能力を養えます。

この過程では、様々なデータセットを用いて分析を行い、どの手法が具体的な問題に最適かを判断する力を身につけられるでしょう。

このような実践的な経験を通じて、データ分析スキルが深まり、実世界の問題解決に向けた準備が整います。実践的なスキルを身につけ、自分の興味のある分野のデータ分析にチャレンジしていきましょう。

データ分析学習を効率的に行う方法4選

データ分析学習を効率的に行う方法は次の4つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

目標設定と学習計画で迷いをなくす

目標設定と計画立案は、データ分析学習の効率を大幅に向上させます。

なぜなら、学習目標を明確にすることで、どのスキルを身につけるべきか、どの教材を使用すべきかが決まり、時間管理も容易になるからです。このプロセスにより、学習進捗を具体的に追跡し、モチベーションの維持もしやすくなります。

特に、プログラミング言語、数学、機械学習などさまざまな分野の学習が必要なデータ分析においては、有効です。分野ごとに、目標と学習計画を決めてください。

計画的に学習を進めることで、学習の成果を最大化し、目標達成を目指しましょう。

質問できる環境をつくる

データ分析学習において、質問可能な環境を作ることは、不明点や問題を解決し学習を加速させる上で極めて重要です。

オンラインフォーラム、SNS、学習コミュニティなどのプラットフォームを利用して、同じ分野を学ぶ仲間や経験豊富な専門家からのアドバイスを求められます。

例えば「侍テラコヤ」では、回答率100%のQA掲示板で現役エンジニアへの質問が可能です。

質問をして、専門家からの回答を得ることで、自分だけでは見つけられなかった解決策や新たな学習方法を発見し、学習の質を高められるでしょう。

実践でスキルを磨く

効率的にデータ分析の学習をしたいなら、実践でスキルを磨きましょう。

実践を通じてデータ分析のスキルを磨く過程では、実際のデータセットを扱うプロジェクトやケーススタディが非常に有効です。

これらの実践的な活動により、データ収集から加工、分析に至るまでのプロセスを経験し、理論と技術の適用を学べます。特に、実際の問題解決に取り組むことで得られる洞察は、理論学習だけでは得られない貴重なものです。

こうした経験は、データ分析能力を実践的に向上させる上で不可欠です。

もし実践しながらデータ分析を学ぶ機会があるなら、迷わず挑戦してください。

モチベーションを維持する

データ分析の学習において、モチベーションの維持は非常に重要です。

モチベーションを維持する方法としては、目標を具体的かつ小さなステップに分割する方法があります。目標を具体的かつ小さなステップに分割し、各ステップの達成ごとに自己報酬を設定することで、長期にわたる学習プロセスでも達成感を感じやすくなります。

また、定期的な休息を取り、趣味や運動など他の活動に時間を割くなどの、精神的なリフレッシュも大切です。

自分自身に合った学習方法、専門書、オンラインコミュニティーを見つけ、モチベーションを維持しましょう。

データ分析学習をする際によくある質問3選

データ分析学習をする際によくある質問は次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

データ分析は独学できるの？

独学でのデータ分析学習は十分可能です。

なぜなら、インターネット上には、プログラミングの初歩から高度なデータ分析技術にいたるまで、幅広いトピックをカバーする教材が溢れているからです。

オンラインコース、専門書、動画チュートリアルを利用して、自分の学習速度やスタイルに合わせて進められます。

ただし、データ分析の学習は難しく、独学だと挫折する可能性があります。データ分析学習で挫折したくない人には、挫折しない環境作りに力をいれている「侍テラコヤ」での学習がおすすめです。

データ分析学習にどれくらい時間がかかるの？

データ分析学習にかかる時間は個人の学習目標、前提知識、そして学習に割ける時間によって大きく変わります。

基本的なスキル習得には2〜4ヶ月かかるとされますが、高度な分析技術や深い理解を目指す場合、数ヶ月から1年以上の時間を必要とすることもあります。

また、データ分析は数学やプログラミングなど、主に理系分野の学習が必要です。そのため、理系と文系で学習期間に差が出る場合があります。

自分にあった教材を利用し、無理のない目標・学習計画を立て、データ分析を学んでいきましょう。

データ分析学習に必要なスキルは？

データ分析には、多くのスキルが必要です​​:。

例えば、データベースの知識です。データベースの原理とSQLは、データの収集や操作に不可欠と言えます。また、プログラミング言語（特にPythonやR）はデータ分析、統計、機械学習などのライブラリが豊富で、データサイエンス分野で広く使用されています。

そのため、データ分析をするならPythonやRは必須スキルと言えるでしょう。

データ分析は独学で学べる分野ですが、継続的な学習と実践が重要であり、適切なリソースの活用が成功の鍵となります。

まとめ

この記事では下記の点について紹介してきました。

データ分析を学習して「データアナリスト」「データエンジニアへの転職」「フリーランスエンジニア」を目指しましょう。

なお、どの講座で学べばいいの？と迷っている人に一押しの講座は、登録無料で利用可能な「侍テラコヤ（SAMURAI TERAKOYA）」です。

など「侍テラコヤ」なら、高いモチベーションを維持しつつ、学習が可能です。