読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

データ・サイエンティストは可視化の夢を見るか?

Does Data Scientist Dream of Visualization?

MOOCs の受講を始める ——鳥瞰図を得るために——

お待たせしました。MOOCs の世界でも秋学期が始まりました。
そこで Johns Hopkins University の “Executive Data Science” の受講を始めました(今日から始まっています)。
受講理由はガイダンスを読んでみたところ、データ・サイエンスについての鳥瞰図を得られそうな感触があったからです。
これまでもいくつかの参考書を片手に勉強してきましたが、どうしても各論ベースになってしまい、全体像の把握がおろそかになっているので、ふつうのデータ・サイエンスの MOOCs を受講するより此のコースを優先しました。


f:id:renpoo:20160906134750p:plain


この専門科目は 5 つのコースから成り立っています。期間にしてだいたい 1, 2 ヶ月の行程ですね。

  1. A Crash Course in Data Science (データ・サイエンスの概要)
  2. Building a Data Science Team (データ・サイエンス・チームを編成すること)
  3. Managing Data Analysis (データ解析をマネジメントすること)
  4. Data Science in Real Life (実生活の中でのデータ・サイエンス)
  5. Executive Data Science Capstone (経営者のデータ・サイエンスの最高峰)


https://www.coursera.org/specializations/executive-data-science

About this Course

By now you have definitely heard about data science and big data. In this one-week class, we will provide a crash course in what these terms mean and how they play a role in successful organizations. This class is for anyone who wants to learn what all the data science action is about, including those who will eventually need to manage data scientists. The goal is to get you up to speed as quickly as possible on data science without all the fluff. We've designed this course to be as convenient as possible without sacrificing any of the essentials.

This is a focused course designed to rapidly get you up to speed on the field of data science. Our goal was to make this as convenient as possible for you without sacrificing any essential content. We've left the technical information aside so that you can focus on managing your team and moving it forward.

After completing this course you will know.

1. How to describe the role data science plays in various contexts
2. How statistics, machine learning, and software engineering play a role in data science
3. How to describe the structure of a data science project
4. Know the key terms and tools used by data scientists
5. How to identify a successful and an unsuccessful data science project
6. The role of a data science manager

(強調:筆者)


その序章が “A Crash Course in Data Science” です。
ひとつのヴィデオ教材あたり最長約 15 分、おおくは約 10 分程度となっています。
肝心の listening のことですが、ちょっとキツいくらい普通のペースの英語で解説されます。でも、subscript があるのでギリギリついていけるくらいです。ただ注意があって、音声認識でテロップを自動生成しているようであり、偶に人名などでミスが散見されます。Sir Francis Galton が “D”alton に間違っていたり。


1 本程度のヴィデオ教材による単元をこなすと、こんどは小テスト(Quiz)できちんと受講内容を理解しているか確認されます。選択式問題でだいたい 80 % 以上の得点を記録できれば及第のようです。ちょっと気になったのは、とある小問の解答が間違って設定されているように思えるんですが、とりあえず他の問題でカヴァーして試験にパスしました。


あと、もうひとつ注意が。
受講申請時に textbook の購入(寄付のかたちをとって)を薦められるんですが、その textbook が文字だけでグラフもない、ソースコードもない、まとめノートに近いモノであること、こういうのはちょっと困りますね。わたしはデータ・サイエンス分野の参考書をやたらと買い集めているので、別に類書で事足りるでしょうが。Textbook のフォーマット形式は EPUB や PDF などありますが、わたしは iPad の GEMBA Note でマーキングするのが習慣なので PDF 一択です。


まだしばらく受講を受け付けていると思うので、我こそは、と思う方はいっしょにやってみませんか。
きちんと Quizzes に及第していけば、最終的には修了証(Certificate)を得られます。自分の履歴書に載せられる修了証、ということです。
英語のスキルも伸びると思いますよ?