GitHubの宝の山！Microsoft公式の「データサイエンス10週間コース」を徹底解説
microsoft/Data-Science-For-Beginners
準備はいいかな？それじゃあ、データサイエンスの体操、はじめるよー！イチ、ニ！イチ、ニ！
「データサイエンスって、数学ばっかりで難しそう……」って思ってるお友達！ この教材はね、エンジニアにとって「最高の地図」なんだ！
「コードを書く」だけじゃない！
ただの文法解説じゃなくて、「なぜこのデータが必要なのか？」というビジネスの視点も学べるんだ。
10週間でマスター！
20個のレッスンに分かれているから、仕事が終わった後の「ちょっとした時間」でコツコツ進められるんだね。
完全無料！
これ、GitHubで公開されているから、誰でもタダで見放題！太っ腹だねぇ！
まずは、自分のパソコンにこの「宝の山」を持ってこよう！ ターミナルを開いて、元気よくこの呪文（コマンド）を唱えてみて！
# リポジトリをクローン（手元にコピー）するよ！
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
# 中に入ってみよう！
cd Data-Science-For-Beginners
中にはたくさんの「Jupyter Notebook（.ipynb）」が入っているんだ。 VS Codeを使っているお友達なら、拡張機能を入れるだけで、すぐにコードを動かしながらお勉強を始められるぞ！
データサイエンスの基本中の基本、Pandas（パンダス）君の登場だ！ エンジニアなら、JSONやCSVを扱うのは得意だよね？ Pandasはそれを「超・強力」にしたものなんだ。
レッスンの中でよく使う、データの読み込みと集計の例を見てみよう！
import pandas as pd
# 1. データを読み込むぞ！（ここではお菓子の売上データがあるとするね）
data = {
'商品名': ['チョコ', 'クッキー', 'チョコ', 'ガム', 'クッキー'],
'売上': [100, 150, 120, 50, 180]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 2. 「チョコ」だけのデータを見たいな〜っていう時はこれ！
choco_sales = df[df['商品名'] == 'チョコ']
print("チョコの売上はこちら！\n", choco_sales)
# 3. 商品ごとの合計をサクッと計算！
summary = df.groupby('商品名')['売上'].sum()
print("\n商品ごとの合計だよ！\n", summary)
この教材をやり遂げると、君はこんな「スーパーエンジニア」になれるぞ！
「勘」に頼らない開発ができる！ ログデータを分析して、「ユーザーはここで詰まってるんだな！」という証拠を見つけられるようになるんだ。
機械学習の基礎が身につく！ 「AIって何？」という状態から、「あぁ、回帰分析のことね！」ってドヤ顔（？）できるようになるぞ。
可視化のプロになれる！ グラフを使って、チームのみんなに「僕たちのアプリはこんなに成長してるよ！」って分かりやすく説明できるようになるんだ！
ふぅ〜、お疲れ様！ データサイエンスは、一歩ずつ進めば怖くないんだ。 まずはリポジトリを覗いて、1日1レッスン、楽しんでみてね！
「データは友達！ 怖くないよ！」
また次回、一緒に楽しく学ぼうね！バイバーイ！
