プログラミング学習：edx UCバークレー データサイエンス基礎講座の紹介(python)

オンラインプログラミング学習のサイトを探していたところ、下記の記事を見つけました。

無料で「データサイエンス」コースの人気講義をオンラインで提供することをカリフォルニア大学バークレー校が発表 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180409-berkeley-data-science-course-free/

オンライン教育プラットフォームedXを通じてカリフォルニア大学バークレー校が「データサイエンス」コースの講義を無料で提供とのことです。

edx UC Berkeley Foundations of Data Science(UCバークレー データサイエンス基礎講座）
ttps://www.edx.org/professional-certificate/berkeleyx-foundations-of-data-science

データサイエンス基礎講座（Foundations of Data Scienc）は下記の3コースが開講されます。
2018年4月3日開講：Computational Thinking with Python（pythonによるプログラミング的思考）
https://www.edx.org/course/foundations-data-science-computational-uc-berkeleyx-data8-1x
2018年5月22日開講：Inferential Thinking by Resampling（リサンプリングによる推論的思考）
https://www.edx.org/course/foundations-data-science-inferential-uc-berkeleyx-data8-2x
2018年6月10日開講：Prediction and Machine Learning（予測と機械学習）
https://www.edx.org/course/foundations-data-science-prediction-uc-berkeleyx-data8-3x

各5-6週間、4-6時間/週のコースとなっていてけっこうボリュームがあります。なお、受講自体は無料ですが、証明書の発行にはUS$99-の費用が必要になります。さっそく、すでに開講しているpythonによるプログラミング的思考を申し込み、受講開始しました。

講義は動画で進んでいきます。第1週は3セクションに分かれていて、各セクションはさらに約5-10分の動画3-6個で構成されています。

講義動画


講義画面


講師が話すのにあわせて右側のスクリプト（英語）も動いていき、どこを話しているのか分かるようになっています。スクリプトの該当箇所をクリックするとその場面に動画の巻き戻しができて便利です。スクリプトのダウンロード、倍速（0.5-2.0倍）再生もできます。スクリプトもあるのでオンライン翻訳なども使えると思います。

動画の下にはLaunch Exampleというボタンがあり、これを押すと、ブラウザでJupyter Notebookが開き、pythonで演習ができるようになっています。googleのサーバー上でjupyter notebookを動かしているらしく、pythonやjupyter notebookをインストールする必要はありません。演習で使うモジュールやデータセットも用意されていて、スムーズに学習できるようになっています。

第1週はイントロダクションとして、データサイエンスの例として、John snowのコレラの要因特定と疫学、若草物語を使った文字データ解析、可視化などの紹介。その後にpythonの基礎的な使い方を学習しながらデータ分析を行っていくという内容です。

ここででてきたのは映画の興行収入トップ200のデータ。講師が「どの映画が一番もうかったのかな～」、「ふーん、じゃ、会社別ではどう？」「興行収入順にグラフ作ってみよう」などといいながらjupyter notebook上でpythonコードを書いていき、pythonの使い方、対話型での解析方法などを自分で手を動かして再現できるようになっています。単なるプログラミング学習ではなく、データ分析の手順や思考方法を身につけるという感じのようです。

コースの途中には何回か小テストがあります。答えを選択し、Submitボタンを押すと答え合わせができます。


これは変数の問題ですが、これはなぜ間違いなのか分からずしばらく悩みました。（分かりますか？）

週の最後には課題があり、jupyter notebook上でpythonのコードを書き、答え合わせもjupyter notebook上で行われます。課題で使われていたのは各国の女子の教育期間の推移データ。

pythonやjupyter notebookなどの環境を構築することなく、興味深いデータを使いながらデータサイエンスとpythonを学べるというのがこの講座の特徴であり、楽しく学習できるように工夫されていると思います。英語での授業なので少しハードルが高いのが難点ですが、とりあえず基礎講座の受講を続けてみます。


参考：
edx
https://www.edx.org/
UCバークレー データサイエンス基礎講座
https://www.edx.org/professional-certificate/berkeleyx-foundations-of-data-science
無料で「データサイエンス」コースの人気講義をオンラインで提供することをカリフォルニア大学バークレー校が発表 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180409-berkeley-data-science-course-free/

データサイエンス基礎講座ドキュメント
http://data8.org/datascience/tutorial.html#getting-started
第1週課題データ：the average number of years of school attended by all women 25 and older https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kmnYQzXLGVF9RbKB3Y-WuUsJFumnE4s2UWdmlskv6r4/pub

AnacondaからPythonをインストール（windows、Jupyter notebook）

http://eneprog.blogspot.com/2018/04/anacondapythonwindowsjupyter-notebook.html
プログラミング学習：東京大学のデータサイエンティスト育成講座（GCI）の演習コンテンツ（無料）
https://eneprog.blogspot.com/2018/04/gci.html

追伸：システム面ではセクションを終えても修了マークが付いたり付かなかったり、課題を出してもprogressに反映されていなかったりします。この辺は改善して欲しいところです。