DataikuコミュニティSlackで盛り上がった、初学者向けAI/ML入門推薦図書・動画まとめ
こんにちは！
Data Haiker Slack コミュニティホスト Rikaと申します！
Dataikuとは、Everyday AIを掲げる、データ準備からモデル構築、デプロイまで一気通貫の、End to End のAI/MLプラットフォームです。ノーコード・ローコードでの操作が可能な事から、データサイエンティスト以外にも扱いやすいのが助かります。
ずっと使える無償版が非常にパワフルで、データビジュアライゼーションや記述統計学の範囲を超えて、より高度な分析や予測のできるデータアナリスト・サイエンティストにアップスキルしたい個人の学習にも人気です。
Data Haikerコミュニティは、このような、主にDataiku 無償版を使って「データ領域のアップスキルをしていく人たち」によるコミュニティです。
多様なメンバーのナレッジが集まるコミュニティだからこそのリッチな集合知
さて、そんな Data Haikerのコミュニティ基盤の一つが、Slackです。2024年3月現在、約180名のメンバーが集っています。
Data Haikerコミュニティのユニークな所は、データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニア・ビジネスユーザー、ハイコーダーからローコーダー・ノーコーダー…と、多様な専門性やスキルセットのメンバーが集うからこそ生まれる、多様性です。
最近、特にこの多様性に感動したのが、このちょっとした雑談から始まった、「AI/ML入門 推薦図書・動画紹介」！
YoutubeからUdemy動画、書籍まで、データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストを中心に、６名のメンバーから、個性あふれる９個のオススメ学習コンテンツの紹介が集まりました。
コミュニティの１スレッドに収めておくにはもったいなさすぎる、珠玉のオススメ学習コンテンツをまとめました！ぜひ参考にしてみてください！
推薦図書
一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全 シンプルにわかる49の用語と13の実践
推薦者コメント：
実務でなかなか出番がなく用語がなかなか頭に入らなくて、
この本も単元よくまとまってて個人的にはわかりやすかったです。
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
推薦者コメント：
物理書籍だと私はこれ買いました
いきなり難しくなると放置になるので、基礎（dataikuの後ろであれこれやっていること）の解説が詳しく書いてあって移動しながらパラパラ読めそうだったので
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
推薦者コメント：
私のおすすめはG検定のテキスト、そして資格まで取ってしまうこと！
関連コメント：
G検定取っちゃう案、効率良いですね！
（受けようと思ってテキスト買ってそのままにしている…）
資格を目標にすると勉強のモチベーションも出るし、成果も残るし、手も動かしやすい。
G検定やDS検定の公式ガイドブックベースに、つまりどういうことだってばよ！？となったら個別に調べていく…というのはオススメの一つですね。
ネックなのは、これは体系的な知識だ！と実感できるのがかなり勉強進んでからになることかなぁ
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
推薦者コメント：
実装方法が載ってるわけではないですが
よく使われる分析モデルの中身何やってるの？がイメージ付きで凄くわかる本はこちらです。
Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit-learn編］ (impress top gear)
実装するならこちら。
慣れてきたらKaggleのノートブックを見て深掘りするのもオススメです。無料で海外のデータサイエンティストが書いたML実装を見ることができます。コンペで勝つために使用した最適な実装例が沢山あります！
（統計基礎）完全独習 統計学入門
ちなみに私は今朝活で
完全独習 統計学入門
読んでます。基礎から逃げない…
推薦動画
いまにゅ
推薦者コメント：
いまにゅ、ウマたん、Sonyあたりでしょうか、
あと本を書いている、我妻あたり。。分からないところを集中的にと言った感じですが、そんな自分はなかなかかいつまんでなので……
なかなか業務、案件が絡まないと絞り、取っ付きづらいですよね。あとどっかに東大や京大の講座があった気がする
【東北大ライブ講義】第15回: Sherman-Morrisonの公式【データ科学と機械学習の数理・2023年度東北大学工学部】
・機械学習じゃなくて機械学習の裏で使う数学の話
・数式が飛び交う
んですけど、このシリーズは面白いですね。
YouTuber雑談配信的な雰囲気の講義を一度味わってみてください。
Udemy(有料）【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
このコースの前半部分、いろいろなモデルの違いだったり特徴量エンジニアリングの注意点などアニメーション付きで説明していて初心者にもわかりやすかったです！後半になるとPythonの使い方とかになってしまうので微妙かもですが。。
関連コメント：
udemy動画、ウマたんですね🫏
手短でわかりやすいですよね♪
ちなみに
私は、「完全独習 統計学入門」→ 「【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座（Udemy）」→ 「G検定(ジェネラリスト)公式テキスト」の順で進めてきましたが、なかなかスムーズでした。G検定で求められるディープラーニングの知識が結構細かい＆多い印象なので、次は、「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門」に進む予定です！
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という、 Data Haiker Slackコミュニティはこちらです！
こんな感じでわいわいしながらアップスキルしたい方、お気軽にご参加ください！
https://join.slack.com/t/data-haiker-community/shared_invite/zt-26ur9fk3k-4Y9omDNqjYuZYHFeV3icUQ