こう思う人は多いのではないでしょうか。
結論を先に書くと、私がおすすめするudemy講座は
「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」です。
本記事の目次は以下の通りです。
１．私の自己紹介
前職は全くの異業種（人材マネジメント）で７年働いていましたが、とあるプロジェクトへのアサインをきっかけに統計・プログラミング・機械学習を勉強し、AI分野への可能性を感じました。
そして2020年4月からビジネス寄りのデータサイエンティスト（AIコンサルタント）に転職したので、転職してちょうど７か月が経過したところです。
２．dockerとは
入社してしばらくしてdockerの存在を知った私ですが、
と先輩に聞くと、こう言われました。
・・・笑。
という感想しか浮かばないくらい、何もわかりませんでした。
あれから多少はdockerを使えるようになった私の視点からdockerについて簡単に説明をしていきます。
dockerがないと何が困るの？
dockerを使わないと、チームで何かの開発をしているときにこんなことがたまに起こります。
そう、誰かのPCでは動くのに、他の人のPCでは動かないんです。
これは、人によって使っているOSやインストールしているもの、使っている環境の違いによって引き起こされるようです。
せっかく苦労して作ったプログラムコードが、自分のPCでしか動かなくて使えないなんてことになったら悲劇ですよね。
そこで登場するのがdockerです。
dockerは、ざっくりしたイメージでいうと、自分のPC上で、「まっさらな仮想のPC」を作れるようにしてくれます。
自分のPC上で作業するのではなく、仮想のまっさらなPCの上で作業をするので「自分のPCの状態に依存しない」プログラムコードを作ることができます。
そして、その仮想のPC１台そのものを他の人に渡すことができるのです。
なので、他の人も同じ仮想PC上で作業をすることで、お互いのPCの状態に依存せず、かつお互い全く同じ環境で開発を進めることができます。
厳密には少し意味が違うのですが、ざっくりしたイメージ理解のための説明ですのでご容赦ください。
３．dockerの必要性
dockerがどういうものかなんとなくわかったところで、
dockerは必要なのか？という点について説明していきます。
結論、以下２つの理由から、「データサイエンスに興味がある方」はdockerを勉強しておいたほうがいいと感じます。
仕事で使うから
冒頭にも書いたとおりdockerは仕事で当然のように使うので、データサイエンティストやデータを扱う仕事に興味がある場合は勉強しておく必要があると思います。
※もちろん職場や部署、案件によってdockerを使わない場合もあるとは思いますが、今のところ開発時には使うケースが多いと思います。
dockerを使えないと学べない教材が増えてきたから
たとえばですが、比較的有名な「データサイエンス100本ノック」はdockerを使えないと取り組めないようになっています。
dockerを使わなくても学べるやり方を他の方が探して、適宜記事にしてネット上で公開してくださってはいますが、今後もこういった教材が出てきたときに、
という状態になりかねません。
（データサイエンス100本ノックのときにまさに私がこの状態に陥りました・・。）
まとめ
以上２つの理由から、dockerはデータサイエンスに興味がある方は勉強しておいて損はない内容だと思っています。
４．dockerのおすすめudemy講座
ここから、私がおすすめするdockerのudemy講座を紹介していきます。
私がおすすめするのは、「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」です。
この講座の講師
この講座の講師をされているのは、Twitterでも非常にフォロワー数の多いかめさんという方です。
かめさんは米国でデータサイエンティストをされている方で、ご自身のブログでもデータサイエンスに関わる様々な情報を非常にわかりやすく発信されています。
この講座を受けて良かったこと
私がこの講座を受けて良かった点について紹介していきます。
１．コマンドの「意味」を丁寧に説明してくれる
なぜなら、ネットとかを見ると「コマンド（何をキーボードで入力すればdockerが動くか）」は載っているんですが、そのコマンドの意味がわからなかったので、無機質な、つまらないイメージが大きかったです。
２．講師と一緒に手を動かしながら勉強できる
講座によっては講師の方がコードだけ画面に映して、
あとでやっておいてください
というケースも多いです。
この場合、自分で実際に手を動かしたときに
と不安になりながら進めることが多く、私はストレスを感じやすかったです。
この講座ではかめさんの画面を実際に映しながら一緒に操作ができるので、
と安心しながら進めることができます。
特に、dockerは途中でしばらく待ったり、画面に赤い文字がぶわーっと書かれることがあります。
なので、かめさんが事前に同じ画面を見せてくださっていたので、
あ、こうなることが正解なんだな
と安心しながら進めることができたのは、私にとっては非常に良い点でした。
以上、私がこの講座をおすすめする理由を紹介してきました。
補足
この講座はかなりボリュームがあり、いきなり初心者がすべてを理解することが難しいかもしれません。
※かなり量が多いので、いきなり全部できる必要はないという意図です。
５．まとめ
いかがでしたでしょうか。
dockerは身に着けておいて絶対に損はないスキルなので、年末年始やどこかの連休で腰をすえて勉強してみてはいかがでしょうか。
最後までお読みいただきありがとうございました。
以下の記事ではdockerだけでなく、データサイエンス全般のおすすめudemy講座をまとめているので是非チェックしてみてください。