「ウェブサイトやSNSのアクセス解析を見ても、データをどう活かせばいいかわからない」
そんな悩みを持つWeb担当者やブロガーに向けて、オンライン講座サービス「Coursera（コーセラ）」で学べるデータ分析・データサイエンス講座を厳選してご紹介します。
選定基準としては、レビュー数が多く、評価が高い講座を掲載しました。また、筆者が途中まで受講した講座の感想も若干加えています。
なお、筆者はCourseraで海外大学のコンテンツ関連講座や、ドコモのオンライン講座サービスで総務省統計局のデータサイエンス入門講座も修了しています。
Courseraでは、総合的な講座から、特定のソフトやスキルに特化したコースまで幅広くあります。自分の目的や課題に合った講座を選んでみてください。
データサイエンスとは？
データサイエンスは、膨大なデータを分析して意味のある情報を導き出し、意思決定や戦略策定に活用する学問です。
機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルを構築し、ビジネスだけでなく、政治、教育、医療など幅広い分野で応用されています。
データサイエンスとデータ分析の違い
「データサイエンス」は、大規模なデータ間の相関関係を見つけることに重点を置きます。
一方、「データ分析」は、特定の目的に基づいてデータから有益な情報を見抜くことを目的とします。つまり、データ分析はデータサイエンスの一分野です。
職業の違い
- データサイエンスの専門家 → データサイエンティスト
- データ分析の専門家 → データアナリスト
現在、世界中の企業や政府がデータサイエンティストを求めており、非常に人気のある職業となっています。
必要なスキル一覧
データサイエンスに必要なスキル
- 数学・統計学の高度な知識
- 予測モデリングと機械学習
- プログラミング（Python、Rなど）
- ビッグデータツールの操作（Hadoopなど）
- データベースの専門知識（SQLなど）
- データ可視化ツールの操作（Tableauなど）
データ分析に必要なスキル
-
- 中級レベルの統計学の知識
- 問題解決能力
- データ抽出・操作（Excel、SQLなど）
- レポート作成（BIツール）
- 統計ツールの操作（Python、Rなど）
データ分析スキルがWeb運営やSNSに必要な理由
- アクセス解析で数字を見ても、”なぜ伸びたのか” “なぜ落ちたのか” を論理的に説明できない
- クライアントや上司に納得感のあるレポートを出したい
- 感覚ではなく、裏付けをもって改善提案をしたい
こういった課題に対し、統計・可視化・SQLなどの基礎スキルは非常に役立ちます。
Coursera データサイエンスの人気＆おすすめ講座7選
以下に、データ分析講座を含む、データサイエンスの人気やおすすめの講座をご紹介します。
学位取得は対象外ですが、プロフェッショナル認定講座や、データ分析の数学、Excel分析に特化したコースなど幅広い選択肢があります。
IBMなどの一流企業や、アメリカの名門大学がデータサイエンス講座を提供しており、ほとんどの方がこれらの講座を通じて効率的に学べます。
なお、基本的に英語で学ぶため、英語力に不安のある方はDeepLなどの自動翻訳ツールを活用しましょう。
Google Data Analytics プロフェッショナル認定講座 – グーグル
Courseraでデータ分析を学ぶのに最適なコースの1つが、Google Data Analyticsの講座です。この講座はデータサイエンス全般ではなく、データ分析に特化しています。
Googleが提供するこのプロフェッショナル認定講座は、すでに44万人以上が受講しており、未経験者でもわずか6カ月でデータ分析の仕事に必要なスキルが身に付きます。
筆者もこの講座を途中まで受講しましたが、コース1だけでも内容が充実していました。学ぶ内容が多いため、受講を検討する際は学習時間の確保を十分計画するのがおすすめです。
主な学習内容
- データアナリストの役割の理解
- データ分析に使用されるツールの習得
- 各種データの種類とSQL言語の基礎
- データの可視化とR言語によるデータ分析
メリット
- 学位や実務経験がなくても始めやすい設計で、未経験者の導入に向いている
- 複数コースで体系化されており、分析の流れを一通り学びやすい
デメリット
- 体系的なぶん学習ボリュームが増えやすく、時間確保が必要になりやすい
- データ分析寄りの内容なので、機械学習などを深掘りしたい人には物足りない可能性がある
向いている人
- Web担当者・マーケ担当・事務職などで、データ分析を業務に活かしたい人
- データ分析をゼロから体系的に学びたい人
向いていない人
- すでにSQLや可視化の基礎があり、最短で応用や制作に進みたい人
- 機械学習を中心に学びたい人
IBM Data Science プロフェッショナル認定講座 – IBM
こちらは、Courseraで人気のデータサイエンス認定講座の1つです。
PythonプログラミングからデータベースのSQL、Pythonを使ったデータ分析・可視化まで、9つのコースで構成されています。応用学習に重点を置いているため、実際の業務に直結するスキルが身に付きそうです。
主な学習内容
- IBM Cloudでのハンズオンラボ付き（初回コースを除く）
- 実践的なプロジェクトを通じたスキル習得
- ツール： Jupyter / JupyterLab、GitHub、R Studio、Watson Studio
- ライブラリ： Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Folium、ipython-sql、Scikit-learn、SciPy など
メリット
- JupyterやGitHubなど、実務でもよく使われる環境・ツールに触れやすい
- 定番ライブラリを使い、課題やプロジェクト形式で実践的に学びやすい
デメリット
- ツールや用語が幅広く、完全未経験だと覚えることが多く感じやすい
- 実装寄りの進め方になりやすく、数学・統計の理論を丁寧に積み上げたい人には合わない可能性がある
向いている人
- Python中心で、データ分析から入門的な機械学習まで手を動かして学びたい人
- Jupyterとライブラリを使った実践経験を作りたい人（転職準備・副業準備にも）
向いていない人
- Excel中心で学びたい人／プログラミングに抵抗が強い人
- 理論（数式）の学習を重視したい人
Data Science 専門講座 – ジョン・ホプキンス大学
ジョン・ホプキンス大学が提供するデータサイエンス講座は、Courseraで非常に人気があります。すでに42万人以上が受講しており、データサイエンスの基礎から応用までを体系的に学べます。
この講座では、プログラミング言語「R」を使い、データクリーニングから可視化、統計分析、機械学習モデルの構築まで網羅しています。
主な学習内容
- Rプログラミングの基礎から応用
- データのクリーニングと可視化
- 統計学と機械学習モデルの構築
- データプロダクトの作成と自動化
メリット
- Rを使ってデータの取得・整形・可視化・分析の流れを学びやすい
- 分析の作法や再現性（プロジェクト管理など）を意識した学びにつながりやすい
デメリット
- R中心のため、Pythonで統一したい人にはミスマッチになりやすい
- 周辺ツール（例：GitHubなど）に慣れていないと最初のハードルが上がる可能性がある
向いている人
- 統計寄りに、データサイエンスの基礎を型として身につけたい人
- Rを使う研究・業務に触れる予定がある人
向いていない人
- Pythonのみで進めたい人
- できるだけツールを増やさず、軽く始めたい人
Applied Data Science with Python 専門講座 – ミシガン大学
名門のミシガン大学が提供する、プログラミング言語Pythonを使ったデータサイエンス専門講座です。
この専門コースは5つのオンラインコースで構成されており、次のステップで進行します。
主な学習内容
- Pythonの基礎と応用
- Matplotlibを使ったデータの視覚化
- scikit-learnによる機械学習モデルの構築
- NLTKライブラリを用いたテキストマイニング
メリット
- Pythonの主要ツールを使って、可視化・機械学習・テキスト分析など幅広く触れられる
- データサイエンス領域を横断的に学びやすく、次のステップへつなげやすい
デメリット
- 基本的なPython経験を前提とする場面があり、完全未経験だと難しく感じやすい
- 実装中心になりやすく、数理の基礎は別途補ったほうが安心な場合がある
向いている人
- Python基礎があり、データ分析の次にデータサイエンスへ進みたい人
- 可視化〜機械学習〜テキスト分析まで一通り触れてみたい人
向いていない人
- まだPythonを触ったことがない人（先にPython入門のほうがスムーズ）
- Excel中心で学びたい人
Data Science Math Skills – デューク大学
デューク大学が提供する、データサイエンスの数学スキル講座です。
データサイエンスに必要な数学の基本概念を学べるよう設計されています。
主な学習内容
- データサイエンティスト向けの数学用語と表記法
- 必須の数学概念と代数のルール
- 馴染みのない考え方や数学記号の基礎解説
メリット
- データサイエンスに必要な数学の入口を、基礎から整理して学べる
- 数学への苦手意識がある人の「再入門」として使いやすい
デメリット
- 数学講座なので、SQLや可視化など実務ツールは身につきにくい
- 概念理解が中心になりやすく、すぐに手を動かす分析をしたい人には回り道になる場合がある
向いている人
- 統計や機械学習に進みたいが、数学がボトルネックになっている人
- いきなりML講座に行く前に、数学の地ならしをしたい人
向いていない人
- すぐにアクセス解析や業務レポートに活かしたい人（ツール学習を優先したほうが早い場合がある）
- 数学は最低限で、ExcelやSQL中心に進めたい人
Introduction to Data Analytics for Business – コロラド大学ボルダー校
コロラド大学ボルダー校が提供する、ビジネス向けデータ分析の入門講座です。
この講座では、データベースのSQLを使用して現実世界のデータ分析に必要なスキルを学べます。
主な学習内容
- データと分析の仕組みの紹介
- データベースへのデータ保存技術
- SQLを使ったデータ取得方法
- 分析を効率化するプロセスの理解
メリット
- ビジネス文脈で「データ→意思決定」の考え方を整理しやすい
- SQLを使ったデータ抽出の基礎に触れられ、業務の分析プロセス理解に役立ちやすい
デメリット
- 概念整理が中心になりやすく、Python実装や機械学習を伸ばしたい人には遠回りに感じる可能性がある
- 成果物制作よりも理解を深めるタイプの学習が多くなりやすい
向いている人
- 分析結果を意思決定や改善提案につなげたい人（Web担当者・マーケ担当など）
- SQLを「目的のための道具」として学びたい人
向いていない人
- とにかく手を動かしてダッシュボードやモデルを作りたい人
- 数学・機械学習中心に深掘りしたい人
Introduction to Data Analysis Using Excel – ライス大学
ライス大学が提供する、Excelを使ったデータ分析の入門講座です。
このコースは、プログラミング言語を使わずにデータ分析を行いたい方に適しています。
主な学習内容
- Excelスプレッドシートの基礎操作
- データのインポートと整理
- 関数やフィルタリング、ピボットテーブルの使用
- チャートや散布図など視覚化されたデータの作成
メリット
- Excelの基本操作からデータ整理・可視化まで、プログラミングなしで進めやすい
- アクセス解析や業務データの「まずは読めるようになる」入口として使いやすい
デメリット
- Excelに閉じるため、SQLやPythonへ発展させるには次の学習が必要になりやすい
- 大規模データや自動化など、発展領域にはつながりにくい
向いている人
- プログラミングなしで、データ分析の基本動作（整理→可視化）を身につけたい人
- Excelの関数やピボット、グラフを「分析目的で」使えるようになりたい人
向いていない人
- 早期にSQLやPythonへ移行したい人
- すでにExcelの関数・ピボット・グラフを日常的に使っていて、基礎部分は不要な人
Courseraのデータサイエンスは資格や学位も取れる？
オンライン講座サービスのCourseraでは、名門大学や一流企業が提供する講座を受講できます。では、資格や学位として認定されるのでしょうか？
修了証の取得について
Courseraの多くの講座は無料で受講可能ですが、有料プランに切り替えると以下の特典が得られます。
主な特典
- 修了証の専用URLとPDF形式の証明書
- 大学や企業からの公式認定（ただし、学位や正式な単位ではない）
修了証はブログやSNSプロフィールなどに掲載でき、仕事のアピール材料としても活用できます。実際に、修了証を取得したことで就職やキャリアアップに成功した事例も見られます。
注意点
日本での就職・転職活動では、証明としての価値を強化するため、学んだ内容をブログ記事や動画で紹介するなどの工夫が必要かもしれません。
学位ありのデータサイエンス講座
Courseraでは、学位が取得できるプログラムも用意されています。ここでは、特に有名な大学のデータサイエンス関連の学位プログラムを紹介します。
- Master of Applied Data Science – ミシガン大学
実務で求められるスキルを体系的に学べるオンライン学位プログラム「応用データサイエンス修士（MADS）」 - Master of Science in Data Science – コロラド大学ボルダー校
学歴に関係なく、データサイエンスのキャリアを目指す「データサイエンス修士（MS-DS）」 - Master of Computer Science – イリノイ大学
データサイエンスやコンピュータサイエンス分野でキャリアを築きたい人向けの「コンピュータサイエンス修士（MCS）」 - Master of Science in Machine Learning and Data Science – インペリアル・カレッジ・ロンドン
数学・統計の理論と実践スキルの両方を身につけられるオンラインプログラム「機械学習とデータサイエンス修士課程」
ポイント
- 受講料は比較的高額（予算に余裕が必要）
- 修了までの期間は最短2年程度
- 忙しい社会人にはスケジュール管理が必要
まとめ：アクセス解析に強くなりたい人こそ、データ分析スキルを
Web担当者やブロガーにとって、アクセス解析を活用してサイトやSNSを改善していくには、「データを正しく読み、改善に活かす力」が不可欠です。
Courseraでは、実務に使えるスキルを体系的に学べるため、独学に限界を感じている方にもおすすめです。修了証を取得すれば、スキル証明にもなります。
アクセス解析やレポート業務をレベルアップさせたい方は、ぜひこの機会に学びを始めてみてください。
- 修了証取得を目指すなら、有料プランのCoursera Plusを検討するのも一つの方法です。
- 月額59ドルまたは年間399ドルで、無制限に修了証が取得でき、複数の講座を効率よく学べます。
Courseraを活用し、スキルアップやキャリアの可能性を広げてみてください。