夏休みにデータ分析の基礎を！GCIが初心者にこそ早期申込をおすすめする理由
こんにちは、東京大学松尾・岩澤研究室です。
現在募集中の公開講座「東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座（GCI）」の申込締切が、7/29(水)(※)に迫っています。
※上記は夏休みから学習をスタートできるおすすめ締切日。最終締切日は10/15(木)14:00
「いくらAI入門講座とはいえ、プログラミング未経験だから難しそう…」
「データサイエンスを学んでみたいけど、いきなり本格的な講義についていけるか不安」 そんなふうに、興味はあるけれど申込を迷っている学生の方もいると思います。
実はGCI受講生の多くが、最初は同じような不安を抱えてスタートしています。
そんな初心者の方にこそ、今回の早期締切での申込がおすすめです！その理由は、講義が始まる前にゼロから基礎を固められる事前学習教材での予習期間を十分に確保できるからです。
本記事では、未経験の方が安心して本講義に臨めるように設計された事前学習教材の中身と、長期休みを使って無理なく基礎を身につけるスケジュール例を公開します。GCIの学習計画を立てるのにぜひ本記事をご活用ください！
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GCI事前学習教材の内容を公開！データサイエンスの基礎をここで固める
GCIは、データサイエンスの基礎から機械学習の導入までを、演習で実際に手を動かして学ぶAI入門講座です。しかし、本講義が始まる前に取り組んでいただく「事前学習教材」だけでも、かなりの学びが得られるように設計されています。
事前学習教材のコンテンツはこちらです。（事前学習のコンテンツは変更となる場合があります）
0. オープニング
1. データサイエンスとは（動画：24分）
データサイエンスの全体像や基本的な流れについて理解を深めます。
2. Pythonの基礎・実践（動画：40分）
データサイエンスでよく利用されるプログラミング言語であるPythonの特徴や基本操作を学び、データを活用してプログラムを作るための基礎知識を得ます。理解を深めるために、実際に手を動かしてみましょう！
3. 活用するために必要な統計の知識（動画：27分）
扱うデータの特性や意味を理解するために必要な考え方を習得します。
4. 機械学習とは何か・その主な手法（動画：26分）
機械学習の概念や代表的な手法について理解します。
5. 学習のおさらい（動画：3分）
ここまでの総復習です。
6A. 演習 回帰（動画：90分）
実際にコードを書いて、数値を予測するモデルを作ります。
6B. 演習 分類（動画：60分）
データをカテゴリーに分けるモデルを作ります。
ポイント①：初学者目線で設計された6〜15時間の集中カリキュラム
GCIを受講する皆さんの中には、大学で理数科目を履修していない文系の方や、プログラミングにまだ触れたことがない中高生の方もいると思います。
事前学習教材は特に初学者の目線で作成されており、基礎知識がない中でGCIを受講する方が、スムーズに受講を継続できるようにするための知識が網羅されています。学習時間の目安は6〜15時間（動画の総再生時間は4.5時間）です。
「思ったより短いな」と感じた方もいるかもしれませんが、要点をギュッと凝縮しているので、短時間で密度濃く学ぶことができます。
ポイント②：ただ見るだけじゃない！手を動かして予測モデルを作る
この事前学習のゴールは、単に動画を見てプログラミング用語を覚えることではありません。Webブラウザ上でプログラミングができるGoogle Colaboratoryというツールを使い、実際にコードを書きながら学習を進めていきます（Google Colaboratoryの使い方も動画で解説します）。
プログラミング初心者がつまずきがちな環境構築が不要なので、自分のPCを使ってすぐにコードを動かせるのが利点です。
6Bの演習 分類まで終えると、基礎的な予測モデルづくり（身の回りのデータを活用した未来予測を行えるプログラムづくり）ができるようになります。
無理なく完走できる！事前学習のスケジュール例
GCIの事前教材は、旅行や免許合宿、就活の合間の学習でも十分に完走可能なボリュームです。具体的なスケジュール例を見てみましょう。
例1：長期休みを活用して1日2時間×5日で着実に
「いきなりプログラミングは厳しい」という方向けに、少しずつ着実に進めるスケジュールです。
動画内でわからない用語が出てきたときに本やインターネットで調べたり、違う日に視聴した動画を見返したりできるよう、余白を持たせた学習時間となっています。
Day1：データサイエンスの世界へ（1時間）
内容：オープニング、1. データサイエンスとは
移動中や寝る前のスキマ時間を活用して、全体像を掴みましょう。
Day2：Pythonに触れてみる（2〜3時間）
内容：2. Pythonの基礎・実践
PCを開いて、動画を見ながら実際にコードを動かしてみましょう。
Day3：理論のインプット（1.5時間）
内容：3. 統計の知識、4. 機械学習とは、5. おさらい
統計の用語が多く登場します。高校数学で習ったことを思い出す方も多いはずです。
Day4：実践演習① 回帰（2時間）
内容：6A. 演習 回帰
実際に予測モデルを作ってみます。エラーが出ても焦らずに、Day2の内容を見返せば大丈夫。
Day5：実践演習② 分類（2時間）
内容：6B. 演習 分類
ここまで来れば事前学習は完了！理解が怪しかったところを追加で復習すれば、自信を持って本講義を迎えられます。
例2：【忙しい方向け】週末の2日間で一気にインプット
研究や就活等で平日の予定が埋まっている方は、短期集中で土日をフル活用するのも一つの手です。
土曜日：基礎固め集中デー（2〜3時間）
動画視聴を一気に進め、0.オープニングから5.学習のおさらいまでを完了させます。
日曜日：演習デー（5〜6時間）
6A. 演習 回帰と6B. 演習 分類に取り組みます。実際にコードを書くと見えてくる、理解が不十分だった部分については、前日の動画を見返して再度インプットしましょう。
本講義の理解度を上げるなら今すぐの申込がおすすすめ
過去のGCIでは、事前学習を実施した人としなかった人でその後の理解度に大きな差がついたという報告もあります。
特にGCI開講後、第2回講義ではすぐにPythonを使った分析の実践に入ります。そのため、第2回講義までに最低でも2. Pythonの基礎・実践を完了させておくことを推奨しています。
プログラミング初心者は長期休みに先行スタートを切ろう！
長期休みが明けると、新しい授業スケジュールやイベント等でバタバタしがちです。特にプログラミング初心者の場合、エラー解決に時間がかかってしまい、学習のモチベーション自体が下がることもあるかもしれません。
だからこそ、時間に余裕のある長期休みのうちに申込を済ませ、自分に合うペースで事前学習を進めておくと、本講義が始まった後で大きなアドバンテージとなります。
より体系立てて学びたい方には「GCIベーシック」の併用もおすすめ
もし、「事前学習だけじゃ物足りない」「もっとコードを書く練習がしたい」「課題や期限がないと学習が進まない」という方がいれば、並行してGCIベーシック2026の受講も検討してみてください。
より多くの演習を通じて、Pythonの実践的なスキルを磨くことができます。
GCIベーシックについての記事はこちら。
みなさんの長期休みが、データサイエンスという新しい武器を手に入れる有意義な期間になることを願っています！
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