過去に「【凄すぎるオンライ学習サイト】 Datacamp（データキャンプ）で年収アップ」で、オンラインサイト Datacamp について記事を書きました。私はData Scientist もしくは、Data Analystの職種への転換を目指しています。
データビジュアライゼーションツール Tableauの使い方を学びました。「Tableauとは」「なぜTableauを学んでいるのか」という点含めて、解説します。
目次
Data Scientist と Data Analystの違い
Data Scientist と Data Analystの違いですが、Data Analystは、分析に多くの時間を費やし、定期的にレポートを提供します。Data Scientist は、データの保存、操作、分析の方法を設計します。簡単に言えば、データアナリストは既存のデータから意味を見いだすのに対し、データサイエンティストはアナリストが使用するための新しいデータの取得・分析方法を研究します。
それぞれの職種になるためには、下記のツールを使いこなせなければいけません。
- Data Scientist ：Python、SQL
- Data Analyst：TableauなどのBツール、SQL、Pythonを持っていると尚良い
厳密にいうとData Scientistは、BIツールを使うことは少ないようですが、両方の職種で必要なツール知識を身につけ、Data Scientist・Data Analystの両方を応募しようと考えています。
ということで、まずは、Tableauの勉強からはじめました。SQLに関しては「1ヶ月でSQLを完全マスターする方法【初心者向け】」で解説しています。
Data Scientist と Data Analystの給与
引用：Indeed
Tableauの説明の前に、Data Scientist と Data Analystの給与についてです。
2021年5月時点でのアメリカ勤務のData Scientist の年間平均給与は、$119,725です。ちなみにSeniorポジションとなった場合には、$149,606となります。
引用：Indeed
2021年5月時点でのアメリカ勤務のData Analyst の年間平均給与は、$71,555です。ちなみにSeniorポジションとなった場合には、$94,247となります。
いずれの職種においても、非常に高い給与ということがわかります。
Tableauとは
Tableau は、分析の流れを改善し、データを可視化することで人々がよりアクセスしやすくすることを目的とした、スタンフォード大学のコンピュータサイエンスのプロジェクトから2003年に設立されました。共同設立者のChris Stolte、Pat Hanrahan、Christian Chabotは、Tableauの基盤技術であるVizQLを開発し、特許を取得しました。VizQLとは、ドラッグ＆ドロップによる操作を直感的なインターフェイスでデータのクエリに変換し、データを視覚的に表現する技術です。創業以来、Tableauは他に類を見ないペースで研究開発に投資を続け、データを扱うすべての人がより早く答えを見つけ、予想外のインサイトを発見できるようなソリューションを開発してきました。
これには、機械学習、統計、自然言語、スマートデータプレパレーションをより便利にして、人間の創造性を高めて分析することが含まれます。また、Tableauは、完全に統合された分析プラットフォームを提供するだけでなく、強力な成果によってレジリエンスと価値を向上させるデータ駆動型文化の導入と拡張を支援する、実績のあるイネーブルメントリソースも提供しています。Tableauは2019年にSalesforceに買収されました。
Tableauのマーケットシェア
引用：Datanyze
世界でのビジネスインテリジェンス分析ツールのマーケットシェアは、Tableauが10.91%でNo1となっています。しかし僅差で、Mode、Microsoft、SAPもシェアを獲得しています。
私が住んでいるアメリカでは、1, Tableau 2, Power BI (Microsoft) 3, Looker (Google)の3大巨塔がマーケットを競い合っている印象です。
実際、Linkedinで求人検索をした結果です。Power BI 、Lookerは、まだまだTableauには、シェアは追いつかないでしょう。
- Tableau：44,538 results
- Power BI ：17,860 results
- Looker：7,870 results
個人的にTableauの他に、Power BI 、Looker、MODEを利用したことがありますが、使い方は非常ににています。Tableauを勉強するとその他ビジネスインテリジェンスツールもすぐに使いこなすことができるでしょう。
Tableau学習の最強のオンライン学習サイト 【Datacamp】
Tableauの勉強には、オンライン学習サイト Datacamp を利用しました。Datacampを使って学習をはじめ3ヶ月になりますが、これほど素晴らしいオンライン学習サイトはなかなかありません。最も素晴らしいのは、質問数が膨大にあることです。
新しい言語を身につけるときの最も効果的な勉強の仕方は、下記です。
1. 基礎を身につける
2. とにかく質問を解きまくる
「この質問を解きまくる」というのが非常に重要で、解いた分だけスキルが上がります。Datacampの凄いところは、その質問量です。基礎については、練習問題前に動画での説明がありますので、一つづつわかりやすく学ぶことができます。
SQLは、800以上、Pythonを取り上げると1500以上の質問があります。
未経験から、Googleへ転職した方のブログ「【転職エントリ】Googleに入社します」にも、Datacampが登場しています。オンライン教材を複数試してきましたが、ここまでのレベルで受講者がわかりやすいプラットフォームはなかなかありません。
Datacamp には、Personal Planで3つの価格帯があります（無料・Standart $25・Premium $33 / 月額）。私は、Data scientistになるために勉強をしているため、Premiumプランで学習をしていますが、無料でもいくつかのコースを試すことができますので、ぜひ無料からスタートするのがよいでしょう。
Tableauの勉強方法
Tableauは日本ではまだまだ認知度が低いようでProgateのようなプラットフォームでもTableauの使い方は提供していません。最終的にほとんどの機能の使い方を習得することができたステップを解説します。Tableauを勉強するには、Datacampがとても優れています。私は年間契約をしてTableau・SQL・Pythonを学んでいますが、無料でもコースが提供されています。まずは、無料で利用することをおすすめします。
① Datacamp - Spreadsheetコースで勉強
Tableauを使う前に、Spreadsheetのコースを勉強しましょう。誰もがエクセル・Spreadsheetは使える！と思っているのではないでしょうか。簡単なSUMやAVGなど日常のように使っている方も多いでしょう。私もその一人です。実際、Tableauの勉強を進めていくと、関数の知識が必要になります。この関数が、Spreadsheetを使いこなせれば使いこなせるほど、理解が早いです。「Spreadsheetは、もう知っているよ！」という方も必ず最初にSpreadsheetコースで勉強しましょう。実際学習を始めると、Spreadsheetの奥の深さ、難しさを知ることになります。
Datacamp のSpreadsheetコースは、下記のように細かくコースがわかれており、それぞれのコースに50以上の練習問題があります。ここでしっかり基礎を身につけましょう。
- Data Analysis in Spreadsheets
- Intermediate Spreadsheets
- Pivot Tables in Spreadsheets
- Data Visualization in Spreadsheets
② Datacamp - Tableauコースで勉強
Tableauコースでは、下記のステップで学んでいきます。一つのコースには、30-50の練習問題が含まれています。
- Introduction to Tableau
- Analyzing Data in Tableau
- Creating Dashboards in Tableau
- Statistical Techniques in Tableau
- Connecting Data in Tableau
英語が苦手な場合には？
解説動画には、日本語の字幕をつけることができますが、質問は基本的に全て英語です。英語が苦手！という方は、Google Translateの Extention を追加しましょう。意味がわからない箇所を選択すると、すぐにポップアップがでて日本語訳をみることができます。
実際、Tableauコースを完了した結果
コースを受ける前の私のTableau知識・経験は、ゼロでした。全てのTableauコースを終えて、Tableauを長年使いこなしている経験者に個別にレクチャーをもらえる機会がありました。「Tableauは未経験」だと伝えたところ、私のレベルに驚いていました。彼のレクチャー内容がほとんど理解することができ、私のダッシュボード作成レベルは、未経験ではなく、十分なレベルだと言われました。
実際、Data Scientist / Data Analyst になるためには、SQL・Pythonの知識も必要で目下勉強中です。しかし勉強するたびに、身についている実感があり、問題をどんどん解けていく自分がいます。Datacamp は、本当に素晴らしい学習サイトだと感じます。