初Mediumです。せっかくなので記録を残そうと思い、始めてみました。主な仕事としては人事のデータ基盤作りやBIを使った可視化、簡単な分析やHRデータ関連のトレーニングをやったりしています。
まだまだ初心者に毛の生えたようなことをしている私ですが、人と話すより本を読むほうが好きな気質や、社会人になって初めて携わった事業がEd Techだったことなど、「世の中にある様々な良き知恵」的なものに助けられる機会に恵まれたと感じています。
人から教わったものばかりですが、これらの良き知恵のありかを少しずつ伝えていきたいと思います。
■About
この記事は、初心者が自身の領域でデータを使いたいと思ったときに参考にして欲しい書籍・オンラインサービスなどをまとめたものです。自身の経験を基にまとめているので、特に人事領域で使いたい方向けだと思います。
詳しい方はぱっと見てお気づきかもしれませんが、FacebookでPeople AnalyticsをしているRichard Rosenowさんの記事に感銘を受けて真似したものです。人事関係者には、むしろこちらを見て欲しいです。
People Analytics Starter Kit by Richard Rosenow
■Books
初心者ということで、色々な本を読み漁りましたが特に助かったものを以下に挙げます。数年前に手にとった本が多いので、ちょっと古いかもです。あくまで初心者向けなので、実際にコードを書くときはもう少し具体的な解説がある本が必要になるかと思います。
・河本薫 (2013) 『会社を変える分析の力』 (講談社現代新書)
・イアン エアーズ(2010)『その数学が戦略を決める』 (文春文庫)
・佐藤 洋行 他11名(2016)『改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ]』 (Software Design plus)
・工藤 卓哉 , 保科 学世(2013)『データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方』(日経BP社)
・西内 啓(2014)『統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法』(ダイヤモンド社) ※シリーズ本全てをおすすめします。
・あんちべ(2015)『データ解析の実務プロセス入門』(森北出版)
・酒巻 隆治(2014)『ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門』(SBクリエイティブ)
・石村 園子(2000)『やさしく学べる線形代数』(共立出版)
・涌井 貞美(2013)『図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)』(SBクリエイティブ)
人事であれば以下もおすすめです。言わずもがな的な本ばかりですが…
・ラズロ・ボック(2015)『ワーク・ルールズ！―君の生き方とリーダーシップを変える』(東洋経済新報社)
・ベン ウェイバー(2014)『職場の人間科学』(早川書房)
・アレックス・ペントランド(2015)『ソーシャル物理学:「良いアイデアはいかに広がるか」の新しい科学』(草思社)
・矢野 和男(2014)『データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』(草思社)
・大湾 秀雄(2017)『日本の人事を科学する 因果推論に基づくデータ活用』(日本経済新聞出版社)
■Courses
個人的には本を読みつつ、オンラインコースをやるのが良いと思います。
ただ何かを読むよりもやる気になるし、何より手を動かしている時間がとっても楽しいです。
▼Udacity ※音声・字幕共に英語のみ
・Intro to Data Analysis
・Intro to Machine Learning
・SQL for Data Analysis
▼Udemy ※英語教材もあるが、音声もソースも全部日本語
・【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス
・Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門
▼Cousera ※音声は英語だが日本語字幕あり
・Machine Learning
edXやHRに特化したコースは現在絶賛受講中ですので、第二弾でご紹介します。
■Articles
書籍やオンラインコースが多かったので、記事は少し手薄です。良いものがあれば教えてください。
・結局、機械学習と統計学は何が違うのか？
・【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！
・note.nkmk.me
・データサイエンス領域の役立つブログをまとめる（海外 & 日本）
・六本木で働くデータサイエンティストのブログ
人事向けは以下です。
・re:Work by Google 日本語訳もされており読みやすいです。
・人的資産研究所 セプテーニさんが出しているとても丁寧なレポート。
・Bersin by Deloitte Insightsは英語ですが非常にわかりやすいです。
年末にかけて人事関連は様々なレポートが出るので、それは別記事で紹介予定です。
■Others
・統計検定 まずは２級から始めてみるのもおすすめです。
・アルゴリズム図鑑 ずっと愛用している大好きなアプリです。
・Progate 楽しくて始めやすいサービスです。
・TECH::CAMP リアルの教室があることで個人的にはとても救われました。
・データサイエンティスト養成講座 初心者同士で学び会える場ができます。
もっと色々な書籍やサービスがありますが、第一弾は以上になります。私自身がまだ取り組みきれていないので、もし「これが抜けてるよ！」などあれば教えていただけると有り難いです。
以上に挙げたコンテンツは、自身がCouseraのMachine Learningを受講中にAndrew Ng先生が優しくて半ば恋してしまったことをきっかけに、業務とあまり関係のないところからコツコツと独学で進めました。
この記事だけでなく、「データサイエンス 初心者」などで検索すると、0から始めた人たちの多くの軌跡をより詳しく辿ることができると思います。
つまり、たとえ周りに誰か専門家がいなくてもインターネットや書籍を通じてその叡智に触れることができるのです。
少しでも興味があれば、どれか１つでもいいので是非今すぐに手にとって始めてみることをおすすめします。
