【2025】データサイエンスをオンラインで学ぶ！おすすめ講座7選と選び方などを紹介

データサイエンスは、現代のビジネスや技術の中心に位置する重要なスキルです。オンライン講座を活用すれば、場所や時間に縛られることなく、効率的にスキルを身に付けることが可能です。

本記事では、データサイエンスの基礎から応用までを学べるオンライン講座の内容や、最適な講座の選び方、おすすめの講座7選を解説します。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、大量のデータを収集、整理、分析し、有益な知見や意思決定のための情報を導き出す学問や技術のことを指します。

データサイエンスは統計学、プログラミング、機械学習、データ可視化などのさまざまなスキルやツールを活用することで成り立っています。現代では、企業が蓄積する膨大なデータを活用して顧客の行動予測や業務の効率化を図ることが一般的となり、データサイエンティストは高い需要を誇る職業です。

また、データサイエンスはビジネスだけでなく、医療、教育、公共政策など多くの分野で応用されています。

オンラインのデータサイエンス講座で学べること

オンラインのデータサイエンス講座では、初心者から上級者まで、幅広い学習内容を体系的に学ぶことができます。特に、実務に直結するスキルや知識が効率よく身に付く点が魅力です。

この章では、具体的に学べることを5つに分けてみていきましょう。

学べること①基本的なデータ分析手法

データサイエンスの基礎となるデータ分析手法を学びます。データの傾向や特徴を把握し、実務で応用する力が身に付くでしょう。

以下に、主な内容をまとめました。

• 統計学の基礎（平均値、分散、相関分析など）
• 回帰分析や仮説検定の基本
• データセットの概要分析や要約方法

データ分析手法を習得することで、ビジネス上の課題解決に役立つ洞察を導き出す力が養われます。

学べること②データサイエンスに必要なプログラミングスキル

データを操作・分析するために必要なプログラミングスキルを学びます。実践的なデータ処理のため、必要なスキルです。

以下に、主な内容をまとめました。

• PythonやRの基礎文法
• pandasやNumPyなどのデータ操作ライブラリ
• データ収集や処理の自動化技術

プログラミングスキルは、効率的なデータ分析の基盤となります。

学べること③機械学習とその応用

機械学習を活用してデータから予測モデルを構築する技術を習得します。データから知見を得るために学びます。

以下に、主な内容をまとめました。

• 線形回帰やロジスティック回帰
• クラスタリングや分類アルゴリズム
• 深層学習の基礎的な概念と応用

機械学習は、実務におけるデータ活用の幅を広げます。

学べること④データの可視化技術

データの内容や結果を視覚的にわかりやすく伝えるスキルを学びます。説得力のあるプレゼンテーションが可能になるでしょう。

以下に、主な内容をまとめました。

• グラフやチャート作成の基本
• MatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリ
• インタラクティブなダッシュボードの作成

データを視覚化することで、複雑な情報を分かりやすく伝える力が高まります。

学べること⑤データ処理とクリーニングの基礎

分析の準備段階として重要なデータ処理やクリーニングのスキルを学びます。正確で信頼性の高い分析のため必要なスキルです。

以下に、主な内容をまとめました。

• 欠損値や外れ値の処理
• データのフォーマット変換
• 正規化やスケーリングといった前処理技術

データ処理やクリーニングのスキルは、質の高いデータ分析を行うための土台となります。

オンラインのデータサイエンス講座の選び方

データサイエンスをオンラインで学ぶ際には、どの講座を選ぶかが学習の成果に大きく影響します。自分の目的やスキルレベルに合った講座を選ぶことで、より効果的に知識を習得することが可能です。

この章では、講座を選ぶ際に注目すべきポイントを解説します。

講座の選び方①講座の内容と対象レベルを確認する

講座の内容と対象レベルが、自分のスキルや学びたい分野に合っているかを確認しましょう。

初心者向けの講座では基本的なデータ分析やプログラミングの基礎を学べる一方、中級者以上向けの講座では機械学習や深層学習といった応用技術が扱われます。また、業界特化型の講座では、医療やマーケティングなどの分野での実践的な応用方法を学べる場合もあります。

講座概要やシラバスを事前に確認し、自分の学習目標に合った内容かどうかをチェックすることが重要です。

講座の選び方②講師の専門性と実績を確認する

講師の専門性や実績は、講座の質を左右する大きな要因です。

講師が現役のデータサイエンティストや業界の第一線で活躍するプロフェッショナルであれば、実践的で最新の知識を学べる可能性が高いです。また、講師が持つ資格や執筆経験、過去の受講生のレビューなども参考にすると良いでしょう。

信頼性の高い講師から学ぶことで、学習効率や理解度を高めることができます。

講座の選び方③学習形式（動画講義、ライブ講義）を確認する

オンライン講座には、事前収録された動画講義とリアルタイムで行われるライブ講義の2つの形式があります。

動画講義は、自分のペースで学習を進められるため、忙しい人や隙間時間を活用したい人に向いています。一方、ライブ講義では、講師と直接質問や対話ができるため、即時に疑問を解決したい人やインタラクティブな学習環境を求める人に適しているでしょう。

自分のライフスタイルや学習スタイルに合った形式を選ぶことが重要です。

講座の選び方④費用対効果を考える

講座の料金と提供される内容やサポートの質を比較し、費用対効果を検討しましょう。

高額な講座ほど良質とは限らないため、コースの内容、学べるスキル、修了後のサポート（転職支援や資格取得など）を総合的に評価することが大切です。また、無料体験や返金保証がある場合は、活用して講座の雰囲気を確認するのも良い方法です。

自分にとって価値のある投資となる講座を選ぶことを心がけましょう。

おすすめのオンラインのデータサイエンス講座7選

データサイエンスを学びたいと考える多くの方にとって、適切な講座選びは成功への第一歩です。この章では、オンラインで受講可能なデータサイエンス講座の中から、特におすすめの7つのプログラムをご紹介します。

以下の表に、おすすめ講座の特徴をまとめました。

自分に合った講座を受講しましょう。

データサイエンス講座①ProSkilll「データサイエンティストセミナー」

ProSkilllが提供する「データサイエンティストセミナー」は、現役のプロが指導する実務直結型の講座です。初心者からを対象としており、実践力を重視した内容が特徴です。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 実務経験豊富なプロから学びたい人
• データサイエンスを体系的に学びたい初心者
• 現場で活用できるスキルを短期間で習得したい人

実務直結の学習を通じて、すぐに仕事に役立てたい人に最適な講座です。

詳細を知りたい方は、下記をご覧ください。

データサイエンス講座②Aidemy Premium「未経験・文系から学ぶ データサイエンス講座」

Aidemyの「未経験・文系から学ぶ データサイエンス講座」は、初心者や文系出身者向けに特化した内容で、プログラミングの基礎から学べる充実のカリキュラムを提供しています。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 初心者や文系出身でデータサイエンスを学びたい人
• Pythonを使った実務的な課題を経験したい人
• 給付金制度を活用して費用を抑えたい人

未経験から着実にスキルを積み上げたい人にぴったりです。

データサイエンス講座③データラーニングスクール「コーチング+グループメンタリングプラン」

データラーニングスクールの「コーチング+グループメンタリングプラン」は、キャリア支援やポートフォリオ作成を通じて、実務スキルを高めることができる講座です。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 実務課題を通じてデータ分析スキルを磨きたい人
• グループで学びながらモチベーションを維持したい人
• 転職活動を視野に入れている人

キャリア形成を考える人に最適な環境が整っています。

データサイエンス講座④DMM WEBCAMP「データサイエンスコース」

DMM WEBCAMPの「データサイエンスコース」は、実務で即戦力となるスキルを効率的に学べるカリキュラムを備えています。補助金を活用すれば、費用面でもお得に学べます。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 実務経験を意識した学びを求めている人
• 短期間で効率的にスキルを習得したい人
• 費用を抑えて学びたい人

即戦力を目指す人に適したコースです。

データサイエンス講座⑤侍エンジニア「データサイエンスコース」

侍エンジニアの「データサイエンスコース」は、マンツーマン指導を中心に、実務的なスキルを養成するカリキュラムが特徴です。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 個別指導でじっくり学びたい人
• 実務課題を解決する応用力を身に付けたい人
• 学習の進捗を細かく管理してほしい人

手厚いサポートのもと、自分のペースでスキルアップを目指せます。

データサイエンス講座⑥キカガク「データサイエンス実践コース」

キカガクの「データサイエンス実践コース」は、AIや機械学習などの最新技術を学び、実務に近い課題に取り組む実践的な講座です。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 最新技術を学びたい人
• 実務経験に近い環境でスキルを磨きたい人
• 経験豊富な講師から学びたい人

現場で活用できるスキルを体系的に習得したい人に最適です。

データサイエンス講座⑦TechAcademy「データサイエンスコース」

TechAcademyの「データサイエンスコース」は、完全オンラインで学べる柔軟なカリキュラムが特徴で、実務に活かせるスキルが身に付きます。

下記の人に、この講座がおすすめです。

• 柔軟なスケジュールで学びたい人
• 自分のペースで進めたい人
• 実務課題を通じて応用力を身に付けたい人

忙しい方でもスキルアップができる、効率的な学習環境を提供します。

その他のおすすめの講座を知りたい方は、下記をご覧ください。

【2025】データサイエンティストのスキルを習うならどこ？おすすめの講座7選

オンラインのデータサイエンス講座の注意点

オンライン講座を選ぶ際には、魅力だけでなく注意すべきポイントを把握しておくことも重要です。特にデータサイエンス講座では、自己学習の継続や実践的な内容の有無が成果に直結します。

この章では、受講前に確認すべき4つのポイントを探っていきましょう。

注意点①自己学習の継続が求められる

オンライン講座は、自分のペースで進められる一方、自己管理が求められます。

学習を継続するためには、具体的な目標設定やスケジュール管理が欠かせません。また、分からない点が出てきた際には、自分で調べたり、講座のサポートを活用して疑問を解決する姿勢が必要です。

特にデータサイエンスの分野は、理論と実践を組み合わせる学習が求められるため、途中で挫折しないような工夫をすることが重要です。

注意点②実践課題が含まれているか

データサイエンスのスキルは、実践を通じて初めて効果を発揮します。そのため、講座に実務に即した課題や演習が含まれているかを確認しましょう。

たとえば、データのクリーニングや機械学習モデルの構築など、実務で役立つ内容がカリキュラムに含まれているかがポイントです。理論だけでなく、実際のデータを使ったプロジェクトに取り組める講座を選ぶことで、現場で通用するスキルを身に付けることができるでしょう。

注意点③カリキュラムの最新性を確認する

データサイエンスの分野は技術革新が激しく、最新のトレンドやツールを学ぶことが重要です。

たとえば、機械学習や深層学習では、新しいアルゴリズムやライブラリが次々に登場します。そのため、講座のカリキュラムが最新の内容にアップデートされているかを確認してください。

また、受講前にシラバスや講座内容を確認し、自分の学びたい内容と一致しているかを確認することも大切です。

注意点④サポート体制の有無

オンライン講座では、分からないことをすぐに質問できるサポート体制が学習継続のカギになります。

たとえば、専属のメンターや質問対応のチャット機能があるかを確認しましょう。また、定期的なフィードバックやメンタリングセッションがある講座は、理解度を高めやすいです。サポートが充実していると、挫折する可能性が減り、より効率的にスキルを習得することが可能です。

選ぶ際には、受講者へのサポートがどの程度充実しているかを重視しましょう。

オンラインのデータサイエンス講座におすすめの人

オンライン講座は、自分のライフスタイルや学習の目的に合わせてスキルを習得できる柔軟な学び方です。データサイエンスに関する知識を体系的に学びたい方はもちろん、スキマ時間や自由なスケジュールで学習したい方にも最適です。

この章では、特にオンライン講座がおすすめな3つのタイプの人について説明します。

おすすめの人①隙間時間に学びたい人

仕事や家事、育児などで忙しい人にとって、オンライン講座は時間を有効に活用できる最適な選択です。

短い動画講義やオンデマンド型のカリキュラムは、通勤時間や休憩時間などの隙間時間に学習を進めることができます。また、1日の中で自由に学習の時間を設定できるため、時間が限られている方でも無理なくスキルを習得可能でしょう。

特に忙しい中でもキャリアアップを目指したい方におすすめです。

おすすめの人②柔軟なスケジュールで学びたい人

オンライン講座は、学習のスケジュールを自分のペースで組み立てられるのが大きな魅力です。

決まった時間に講義を受ける必要がないため、不規則な生活を送っている人や、働きながら学びたい人に適しています。また、休日にまとめて学ぶ方法も、毎日少しずつ進める方法も選べるので、ライフスタイルに合わせた柔軟な学習が可能です。

特に、仕事やプライベートと学びを両立したい人に最適でしょう。

おすすめの人③最新のテクノロジーや知識を学びたい人

データサイエンスの分野は技術革新が速く、常に最新の知識やスキルを取り入れることが求められます。

オンライン講座では、最新のアルゴリズムやツール、トレンドに対応した内容を学べる講座が多く、即戦力としてのスキルを身に付けることが可能です。また、現役のデータサイエンティストやプロフェッショナルによる指導が受けられる場合もあり、実務に直結する学びが得られます。

常に新しい技術を追求したい方におすすめです。

データサイエンス講座受講後の転職活動

データサイエンス講座で得たスキルを活かすためには、転職活動を効率的に進めることが必要です。ポートフォリオの作成、求人情報の収集、面接対策、インターンやプロジェクトへの参加など、転職活動には押さえておきたいポイントがあります。

この章では、具体的な取り組みについて見ていきましょう。

転職活動方法①ポートフォリオの作成とアピール

ポートフォリオは、自分のスキルや実績を証明する重要なツールです。実務を想定したプロジェクトや講座中に取り組んだ課題の成果物を活用し、分かりやすく整理することがポイントです。

以下にポイントをまとめました。

しっかりと作り込んだポートフォリオは、採用担当者に自分のスキルを効果的にアピールする材料になります。

転職活動方法②データサイエンス関連の求人情報の収集

求人情報を幅広く収集し、自分の目指す職種や業界に合ったものを見つけることが重要です。特にデータサイエンティストやアナリストの職種は多岐にわたるため、ターゲットを絞ることがポイントです。

以下に、方法をまとめました。

幅広い求人情報をチェックすることで、最適なキャリアプランを構築できます。

転職活動方法③面接対策と実務知識のブラッシュアップ

面接では、スキルの実務適用力やコミュニケーション力が問われます。実務知識をさらに深め、面接に備えることが重要です。

以下に、ポイントをまとめました。

実務知識をブラッシュアップすることで、面接での説得力を高めることができます。

転職活動方法④インターンやプロジェクト参加

転職活動中にインターンやプロジェクトに参加することで、実務経験を補いながらスキルを実践的に磨くことが可能です。

以下に、メリットをまとめました。

実務に近い環境でスキルを試すことで、自信をつけながら転職活動を進めることができます。

データサイエンティストのキャリアステップを知りたい方は、下記をご覧ください。

【2025】データサイエンティストのキャリアパスを徹底解説！おすすめ資格や必要なスキルも紹介

オンラインでデータサイエンスを学ぼう

データサイエンスは、現代のビジネスや技術の世界で欠かせないスキルです。オンライン講座を活用すれば、スキマ時間を利用して効率的に学べ、自分のペースでスキルアップが可能です。本記事で紹介した講座や転職活動のポイントを参考に、データサイエンスの世界への第一歩を踏み出しましょう。

特に、実務経験を重視したProSkilllの「データサイエンティストセミナー」は、現役プロから直接学べる貴重な機会です。2日間という短期間で実践的なスキルを習得したい方におすすめです。

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