カテゴリ: 雑記

どんな分野に関わらずデータ分析に興味があるけどどうしたらいいか全然わからないという方向けの無料講座が開設されました。実際に受講してみたので、どんな内容か?どんな人向けなのか?を紹介しましす。



gacco

gaffoとは大学教授をはじめとした一流の講師陣による本格的な講義を、誰でも無料で受けられるウェブサービスです。
 
gaccoはMOOCというオンラインで講義や課題を受けられるサービスの1つです。
今回紹介する講座の提供元は総務省統計局です。この講座を登録・受講したからといって「続きはこちら」などと言って高額な有料講座を勧められることもありません。


今回gaccoにデータ分析未経験者向けの口座が開講されました。


社会人のためのデータサイエンス入門
社会人のためのデータサイエンス演習
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今回社会人のためのデータサイエンス入門が開講されたことに併せ、2019年5月14日に開講された社会人のためのデータサイエンス演習が再び受講できるようになりました。



講座内容

「入門」ではデータ分析の基本的な言葉やデータの見方を紹介しているのに対し、「演習」では実際のExcelのデータを使ってデータ分析の基本を学ぶことができます。

社会人のためのデータサイエンス入門
今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。

この講座は4週間のコースになります。

第1週:統計データの活用

第2週:統計学の基礎

第3週:データの見方

第4週:公的データの使い方とコースのまとめ



社会人のためのデータサイエンス演習

総務省統計局が提供する講座、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説します。

今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析(統計分析)の手法を身につける。

この講座は5週のコースになります。

第1週:データサイエンスとは

第2週:分析の概念と事例

第3週:分析の具体的手法

第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告

第5週:ビジネスでデータサイエンスを実現するために



必要なこと

Excelを使います。



どうやって勉強するの?

どちらの講座も2つのパートからなっています。

動画による講義

各週に5〜10個程度のyoutubeの動画で学びます。
それぞれの動画は10分前後なのに加えyoutubeなので再生速度を上げることもできるので通勤時間などすきま時間でも勉強ができます。

課題

各週の最後に課題があります。

課題は今の所全て選択形式です。内容としては講義動画を見れば全て解答できるレベルになっています。

加えてExcelの実際のデータを使った課題でもアドインツールやピボットテーブルを使うことで関数を使った計算などを必要としないので1問1問の時間もさほどかかりません。


教材

動画があるので無くても受講可能ですが、もし紙媒体でも欲しいという方がいればスタディーノートがAmazonで発売されています。






何が学べるか?

基本的な統計量
「平均値に騙されない」という内容で平均値・中央値・最頻値の紹介や分布によってどの値を使えばいいのかを紹介しています。

表・グラフの使い方

どういった場面にどんなグラフを使えばいいのか?といった紹介やExcelを使ったグラフの作成方法について紹介しています。

表はピボットテーブルを使ったクロス集計表、グラフは棒グラフや折れ線グラフ・散布図が紹介されています。またこういったグラフはダメ!といった注意点も紹介されています。

相関と因果関係、単回帰直線

データから散布図を作り相関係数や単回帰直線を作成します。
また相関関係と因果関係の用語の説明と相関関係と因果関係は違うことを丁寧に紹介しています。

Excelで単回帰直線を作り予測をするといった流れも紹介されていますが、重回帰やロジスティック回帰などは今回の講義の範囲外となっています。

時系列分析

時系列データの基本的な見方(傾向・循環変動 + 季節変動 + 不規則変動に分けるなど)やExcelを使った分解方法などについて紹介があります。


データの報告の仕方

こういった内容を講座で見たことがなかったのですが個人的に参考になったのが「演習」にあった分析結果の報告の仕方でした。

こういったところに気をつけないと、データは正しくても誤って解釈して報告する恐れがありますよ!といったところに時間を割いて説明されています。

それだけでなく悪意のあるデータの見せ方を見抜く力がつくと感じました。



公的データの使い方

公的統計データの入手方法について紹介があります。



実際に受講して感じたこと








ツイートでも紹介しましたがデータ分析未経験な方こそ向いていると感じました。既に研究をしていたり統計学を勉強している方には講義動画を見なくても課題を全問正解できるような内容かもしれません。

そもそも統計学が好きな人なんてマイノリティで、数学や統計学の用語はわかりにくいものが多いです。

講義では数式とかExcelの関数を使うことが無く、数学や統計学の話に寄りすぎていないので数学・統計学とかよくわからない、Excelの操作がよくわからないという方でもとっつきやすい構成になっていると感じました。

今回の内容がわかればデータに関するリテラシーは確実に上がると思いますし、個人的にはこの内容を押さえてくれてたら相談されたとしてもすごく話がしやすい!と感じました。

・データ分析何もわからんという状態をなんとかしたい
・今までしたこと無いけどデータ分析が必要になった
・統計の本とか読んでもわからん(そもそも「読む」なんて選択しがない)
・Excelでの分析は職場の報告書を使っているだけで、新たに分析しようとなっても使い方がわからない

上記のような方は今回の受講は何かのきっかけになるかもと感じました。


講座のスケジュールについて

どちらの講義も期限があります。


社会人のためのデータサイエンス入門

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Week1は動画はすきま時間でも見れる分量で、課題も講義を見れば確実に正解できる内容で5問しかない(計算もExcelも必要ない)のでその気になれば1日でも何とかなるかもしれません。

すべての課題を締切日までにパスできれば修了証がもらえます。



社会人のためのデータサイエンス演習

こちらは過去の授業のアーカイブなので5週分の全講義がアップされています。

開講日:2019年10月8日(火)15時
閉講日:2019年12月17日(火)23時59分

自分のペースで勉強できるのもgaccoのいいところです。




まとめ

今回は社会人のためのデータサイエンス入門・演習を紹介しました。
データとか苦手という方がとっつきやすい講座ですので、興味があれば期限もありますので受講をおすすめします。







このサイトを見ていただきありがとうございます。

MITTIといいます。

ここではこのページと自分の紹介を簡単にさせていただきます。



理学療法士をしています

回復期病棟で理学療法士をしています。メインは脳卒中です。

興味がある分野は「評価」です。


なぜ評価に興味があるのか?

現在理学療法には色々な治療技術があります。個人的にはどんな治療技術でもいいと思います。

どの治療技術にも学ぶべきところがあると思いますし、ボバースでも認知神経リハでもCIでもロボットでも別の治療を学ぶからこそ自分のやってきた技術を違う解釈で捉えられると思っています。

正直「言葉が違うだけで本質は同じことをしているんじゃないか?」と思うこともあります。

ただそこに共通言語がないだけで・・・

評価はその共通言語になりうると思います。そしてデータとなりこれからの理学療法の発展に寄与するのではないかと思っています。

●評価を使うことで現在の状態がわかる

●評価を使うことで治療効果が確認できる

●評価の組み合わせでクリニカルリーズニングができる

●評価を使うことで予測ができる


巨人の肩に乗る、車輪の再発明

「巨人の肩に乗る」や「車輪の再発明」という言葉があります。

先人たちの知恵を有効活用することは大切さを説明していますが、リハビリテーションではこれができているか考えることがあります。


経験を積むと「この患者はこうなるかも」という感覚があります。それを「評価」という言葉で説明できれば、後輩がそれを利用してくれればいいなと思います。




中間管理職をしています

自分が入職する前は電子カルテが導入されていなくて、数年して導入されました。

職場にExcelが強いスタッフがいなかったので、若手の頃から担当表やデータベースなど数多くのフォーマットを作ってきました。

Excelの相談ができる人もいなかったので全部独学でした。最近はマクロも使い始め「ボタン1つで今月入院した患者の評価ファイルを患者の人数分、しかも患者情報を自動入力して作成する」みたいなこともできるようになりました。

需要があればブログにExcelやマクロの記事も入れていこうと思っています。

(ただ素人なのできれいなコードなんてかけませんよ。泥臭くても動けばみんなハッピーなので)


また回復期ということもありいくつか他職種合同チームの立ち上げとかも経験しました。

理学療法の自分のチームのリーダーするより、他職種合同チームのリーダーをする方が得意だったりします。チームの目標が明確なので。



自分の強み

ストレングス・ファインダーの5つの強みは以下のとおりです。
  • 回復志向
  • 学習志向
  • 分析志向
  • 内省
  • 収集心

カリスマのようなリーダーではなく「メンバーを後方から支えながら次のステップへ導くリーダー」が自分にあっています。そしてデータを集め分析し学ぶのは自分の得意なスタイルです(苦に感じないという意味で)。


「評価に興味があるのも」分析志向と収集心が影響しているのかもしれません。


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まとめ

簡単に自己紹介をさせていただきました。

これからもマイペースで進んでいきたいと思います。




遅れましたが、あけましておめでとうございます。

正月早々風邪を引いてしまいました。お晦日から5連勤だったはずなのに2日間も休んでしまい、正月早々職場のスタッフに迷惑をかけまくっています・・・

早く復活するよう布団に入ってますが、昨年の振り返りと今年の目標を整理しようかと思います。

昨年の振り返り

ロジスティック回帰分析を調べまくった2月。

学会発表の統計は昨年度まで大学院を卒業した職場の同僚にお願いしていました。ただそもそもの統計がわからなかったので、相談しても相手に思いが伝わらないことも多くありました。

そのため今年の日本神経理学療法学会は「自分でなんとか統計を頑張ろう」と思ったのが2018年の2月。使う統計は「ロジスティクス回帰分析」と「ROC曲線」ということはわかっていたのですが、すぐに理解できるわけでもなく毎日ネットで検索し続けていた記憶があります。

googleで「ロジスティクス回帰分析」と名の付くものはほぼ全て確認し、slideshareを知ったりyoutubeで新谷歩先生の医療統計を毎日見ていました。


もっと統計学を学ぼうと思った初夏

学会の抄録は完成して落ち着いてた頃、図書館に子供の絵本を探している時に統計の本もあることに気づきました。そこから図書館にある統計の本を片っ端から借りまくり、医療統計に限らず統計を勉強してみました。

そこで統計学と一言で言っても医療統計、機械学習、計量経済学、心理統計などそれぞれの分野で考え方や何に重きをおいているのかが微妙に違うことを知ることができました。

読んで勉強になった本もいつか紹介してみようかと思います。


同じ時期に情報収集にと仕事専用のtwitterも開設したのもこの頃だったと思います。


MOOCとプログラミングを知った夏

新谷歩先生のyoutubeを見ながらEdxというMOOCがあることをしりました。

MOOCとは?大学レベルの無料オンライン講義サービスを解説 | TECH::NOTE|テックノート|テクノロジー学習やエンジニア転職に役立つ情報を発信しています


大学院は妻が専業主婦で時間とお金もなく諦めていたのですが、MOOCを知って「これなら自分にもできる!」とEdxで勉強を始めることにしました。「専門卒でも院生に負けない!」という気持ちで今も続けています。


そして同時期にRENさんがプログラミングを勉強し合うMETCに参加しました。活動は短い期間でしたが、METCでのモチベーションが今に生かされています。



学会発表と統計は今まで以上にできた

自分が発表した学会はは1つでしたが、医師の発表も含め6つの学会発表の統計をRを使ってできました。来年の学会発表も3つ+α予定があり、もっと研究と統計は勉強したいです。




今年の目標

Edxで勉強しているRを終了させる
8月から始めているEdxを今年度中には終わらせるつもりで考えています。

Data Science

大晦日のtwitterでは「自分の勘違いで半分の講義が受けられなかった」と書きましたが、どうやら復活するようなので、(もしそうなら)頑張って全てクリアしたいと思います!


4月からpythonを勉強する

医療統計であればRだけで十分と思うのですが、今後の機械学習・AIを見越すとpythonの勉強も始めたいと思っています。pythonの勉強をする目的の1つが東京大学のData Science Online Courseです。今年挑戦できるか、去年のテキストも受けてみましたがpythonの基本も勉強していなかったので、まずはprogateから初めて行きたいと思っています。


アウトプットを引き続き行う

研究や先月から始めたブログだけでなくQiitaへの投稿もはじめました。

ROC曲線とPR曲線の違いを混合行列と有病率から考えてみる - Qiita


色々な形でのアウトプットを続けていきたいと思います。

まとめ



上記ツイートのように、長期的な目線では研究だけでなく色々な形で今の勉強が活かせたら面白いだろうなぁという気持ちでマイペースで進んでいきたいと思います!

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