簡単に初めてのPython高度なクロール[Scrapy、Selenium、Headless Chrome]

こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。

これまで仲良くなったんですね。相違ではなく、たまに私に感謝しても、就職したというメールをいただく方がいらっしゃいました。じっくり考えると、こういう事例を共有してくれれば、講義を聞かれる方ももう少しやる気になっても、情報にもならないかという気がするんですよ。もちろん、各メール内容自体を共有することはできませんが、軽くコアコンテンツのみ共有いたします。

ITを身につければ、アクセスできる様々なポジションがあります。一度考えてみると良いポジションがデータアナリストです。最近、少しずつこのポジションで就職されたという方が増えてきました。以前からスタートアップはデータに基づいて意思決定をしようと努力していました。今は普遍化されているようです。そういえば、さまざまなデータ分析が必要で、これを行うポジションがまさにデータアナリストです。

データアナリストは、データを扱うIT技術に精通している必要があります。データベースを扱うSQLが重要です。ここでは、Pythonベースのデータ分析技術、さらに機械学習/ディープラーニングのコア理解程度なら技術的な面では十分です。

これまで5万分の受講生分を見てみると、プログラミングよりは、データ側の技術を好んで、よく習っていく方がいらっしゃいました。これが適性だと思います。どちらもIT技術に見えますが、プログラミングとデータには少し異なる考え方が必要です。また、データアナリストはIT技術に埋没するのではなく、IT技術と就業後はビジネスをよく理解する必要があり、ビジネスとIT技術の両方を知っている人にとっては非常に良いポジションです。

実際、関連技術はIT技術に埋没しなければならないわけではないので、必ず6ヶ月のフルタイム過程まで入らなくても、身につけることができますよ。そのような過程を非専攻者としてまったくITを知らないと仮定し、IT基礎からディープラーニングまで習得できるようにした講義シリーズが次のデータ科学ロードマップでした。

• https://www.inflearn.com/roadmaps/66

もちろんここに確率統計関連理論は追加して身につければいいのですが、実際の現業を考えてみると、必ずしも必須までではないようです。 （実際にはSQLを最も多く使っています。後でSQLを多様に練習できるSQLコーディングテスト（仮題）を追加しようとしています）

とにかくこのような過程を通じて、完全非専攻者たちもITを始めながら、データアナリストを知ることになり、夢を育て、就職された、または離職されたというメールをたまに受けています。また、必ずしもデータアナリストまでではなくても、データをITで扱えば、どんなことをしても、事業をしても、莫大な競争力を持つことができます。おそらく今後2〜3年後には、今よりもはるかにデータアナリストの価値が大きくなると思います。

最後に私は最近はFlutterのプロセスを準備しています。年前に私の講義を聞かれた方は、その時から、私が詳細ページにFlutterを言及したことを知っていると思います。 （やっぱりついにホットになりましたㅎㅎ） 4月末ごろにオープンシェアしていただきます。

どうぞこのメールがお役に立てば幸いです。

ありがとうございます。