データサイエンスを勉強中のブタクサが、MITの提供するData Science in Real Estateを受講しました。当コースをオススメする理由をお伝えします。
- 本記事の対象者
- データサイエンスに興味のある不動産分野に携わっている人
- Data Science in Real Estateを受講しようか迷っている人
1. データサイエンス初心者にも理解しやすい
「Data Science in Real Estate」は、マサチューセッツ工科大学（MIT）のSchool of Architecture and Planningが提供するコースです。毎週１つのトピックに関連する動画や講義資料、課題をこなしていきます。オリエンテーションの期間も含めると、2ヶ月弱で完了させることのできるコースです。
Andrea Chegut教授の監修のもと、以下の６項目を学んでいきます。
- DATA SCIENCE AND MACHINE LEARNING PRINCIPLES
- USING REAL ESTATE DATA
- INITIAL INSIGHTS USING STATISTICS
- USING DATA SCIENCE TO ASK QUESTIONS
- RELATIONSHIPS IN REAL ESTATE DATA
- FORECASTING IN REAL ESTATE
データサイエンスや機械学習の概念の説明から始まり、不動産にはどのようなデータが存在しているのかなどを学んでいくため、初心者でもとっつきやすいコースとなっています。
2. 面倒な環境構築が必要ない
プログラミングやデータサイエンスにおいて、初心者の方が最初に手こずることの１つに環境構築が挙げられます。
私自身も独学でプログラミングを学ぼうとした際、教科書本に記載されている通りにPhtyonを進めても、書かれている内容と異なる結果になったり思い通り進まないことに苛立ちを感じていました。それでは、本来時間を割くべき分析やコーディングに到達する前に、集中力が途切れてしまいます。
しかしData Science in Real Estate Onlineは、「Integrated Development Environment（IDE）」を採用しています。これはプログラミングに必要な機能が全て一つにまとまっているもので、ユーザー自身で環境構築をする必要がありません。そのため、当コース内では授業で学んだ内容をもとにして、シームレスにコーディングすることができます。
3. コラムが充実している
コース本編の内容をしっかりと理解するためのコラムの内容も充実しています。例えば、Live XYZ
というサイトを紹介し、ニューヨークのレストランやファッション、公園などのデータを地図に投影するとどうなるか、視覚的にわかりやすく説明しています。また、機械学習を視覚的にわかりやすく説明しているR2D3というサイトも紹介されています。
不動産関連のデータが充実している米国のトレンドを把握しつつ、データサイエンスの理解を一層深めることができます。
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