最高品質の無料でコンピュータサイエンス、機械学習が学べるサイト一覧
Twitter で見つけた、コンピュータサイエンスや機械学習が無料で学べる、
高品質な教材を提供しているサイト、及びリンク集を紹介する。
勉強する時はお金を出す前に、無料の、それもオフィシャルな教材から手をつけるべき
高い金を払ってそれで満足しちゃうのはありがちだからね
無料の学習教材一覧
MITやハーバード大学が無料公開している、プログラミング、数学、OS、セキュリティなどの
CS講義内容がまとめられたリポジトリ。
それぞれの講義に目標や学習時間の目安が記載されている。
当然英語だけど、トップ・オブ・トップの大学の講義内容が無料で見れるんだから凄い。
東大が公開しているデータサイエンス系の無料教材へのリンクを紹介して下さっている記事
ニューヨーク大学データサイエンス学科が公開している、
「機械学習に必要な数学」についての講義が無料で見れるサイト
機械学習を始める前に、まず上のサイトで数学を抑えると良いのかもしれない
https://utokyo-ipp.github.io/IPP_textbook.pdf
東大のPythonの教科書
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf
京大のPythonの教科書
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/2/Version2020_02_13_02.pdf
京大のPythonの教科書(こちらは補足的な内容)
深層学習で使われる関数や手法，アーキテクチャの画像フリー素材が200種類以上あるリポジトリ
残念な事に自分にこのリポジトリのありがたみは分からないが、この中にある画像が
恐ろしく本質を射抜いてるんだろうって事は伝わる。
番外編。無料ではないが、独学でコンピュータサイエンスを学ぶ際に
オススメの本がまとまってる。いつか読みたい
あとがき
自分は文系学部卒で、コンピュータサイエンス(以後CSと表記)は勿論の事、
理系の素養を一切持たずにITエンジニアとなった。
一応それでも４年程のらりくらりと仕事してるが、
CSへの理解を持たないままエンジニアを名乗る事への負い目をずっと感じている。
負い目を感じる位なら勉強せいや、って話なんだけど、普段の学習はどうしても仕事で使ってる技術やツールについて、
もしくはキャリアアップに繋がりそうな資格勉強に偏ってしまう。
正直それでいいと思ってる。たとえCSの素地を持たないモグリの素人だとしても、
プロとしてお金を貰っている以上、ビジネス的価値に直結する知識とスキルを真っ先に身につけるべきだ。
CSを学んで基礎を固めるのは、満足いく働きっぷりが出来るようになってからでも遅くない。
いや、遅いのかもしれないけど、食い扶持の確保の方が優先度が高いだろう。
また、機械学習やデータサイエンスについての学習は、興味はあるけどまだ手を付ける気にはならない。
Twitterでデータサイエンティスト達を見る限り、一流の人達でも機械学習をどうやってビジネス的価値に繋げるか試行錯誤、四苦八苦してるっぽい。
それに、データを活用するビジネスは、最終的には経営者層が変わらないと出来ないんじゃないだろうか。
この前、DXについての面白い記事を読んだ。
上の記事の中で、
"DXってのは、デジタルがコモディティ化する「前」に完成した「ビジネスの型」を、デジタルを前提としてリデザインすること"
と定義されていて、さらに
現場はすでに最善を尽くしている。問題があるとすれば、仕組みだ。そしてそれを変えうるのはリーダーだけである。
という一節が紹介されていた。
これはその通りだと思っていて、経営者が本当の意味でデータの価値を理解するまで、データサイエンティストやMLエンジニアの活躍は限定的なものに留まってしまうのでは、と思っている。
そう考えているから、上で紹介したサイトを使って勉強するのは、もう少し先の話になりそう。
だからこそメモとしてこの記事を残しておく。
とりあえず自分は「あ、ここから先はコンピュータの深い所を知らないと無理だわ」って思うような限界につき当たるまで、
実用的な技術を勉強し続けようと思う。CSの必要性を理解したその時には、上の教材を一通りやってみて、
ちなみに「食い扶持」の観点から言うと、海外ではCSの学位、それも最低でも修士くらい持ってないと
エンジニアを名乗る事も出来ないし、エンジニアとして働く事も出来ない。
海外で働く事も視野に入れるのなら、CSの学位は必ず役に立つだろう。
選択肢は多いほど良いとは限らないが、広いほど良いとは思う。
