次のステップ
基礎を学び終えたら、次は実践と深掘り。さらなる成長のためのリソースと学習ロードマップを紹介します。
今すぐ実践しよう
1
身近なデータを分析する
自分の家計簿、運動記録など、小さなデータから始める
2
業務データで実践
職場のデータを使って、売上分析やKPIダッシュボードを作成
3
AIを毎日使う
分析の相談、レポート作成をAIに依頼する習慣をつける
スキルを広げる
🐍 Pythonを学ぶ
より高度な分析のためにプログラミングを習得
- • pandas（データ操作）
- • matplotlib（可視化）
- • scikit-learn（機械学習）
🗄️ SQLを学ぶ
データベースから直接データを取得する
- • SELECT、WHERE、JOIN
- • 集計関数（SUM、AVG、COUNT）
- • サブクエリ
おすすめリソース
📚 書籍
- • 「データ分析の力」（伊藤公一朗）
- • 「ストーリーで伝えるデータ分析」
- • 「Excelでかんたんに売上が上がる！データ分析」
🎬 動画学習
- • Udemy（Tableau、Power BI講座）
- • YouTube（BIツールチュートリアル）
- • Coursera（データサイエンス入門）
🔧 便利ツール
- • Looker Studio（無料BIツール）
- • Kaggle（練習用データセット）
- • Google Colab（Python実行環境）