[PR] Udemy で Python とデータサイエンスを学ぼう

Last update: 2017-04-16

Udemy とは

Udemy (ユーデミー) という、オンライン学習サイトを聞いたことがありますか。Udemy とは、2010 年に米国で誕生した、プロフェッショナル向けのオンライン学習プラットフォームです。

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Udemy のトップページ

Udemy の特徴

Udemy は、MOOC と呼ばれる無償で大学の講義を受講できるサービスとは異なり、ビジネスパーソン向けに構成されたカリキュラムで、その分野の専門家によるビデオ講義を有料で受講できます。このため、教科書的な内容ではなく、実際の業務や研究でスキルアップに活用できる実践的な内容で構成されています。

日本ではベネッセコーポレーションが日本版を運営しており、日本語でも講義を受講することができ、英語が苦手な方でも日本語で学習を進めることができます。

Udemy が提供している講座(コース)

プログラミングやデータ分析の講座はもちろん、スマートフォンのアプリ開発、起業、写真撮影、プレゼンテーションの上達法など、ビジネスパーソン向けの講座を中心に、IT スキル習得だけでなくビジネススキル全般を学習できる様々な講座を提供しています。

また、ビジネスパーソンだけでなく、大学生や大学院生など、就職後にこのようなスキルを活用する機会を控えている方の準備にもおすすめです。

Udemy で学習するメリット

好きな時間に学習できる

普段忙しいビジネスパーソンの方々が、オンデマンドで学習したい時間に学習できます。例えば、通勤時間中、出社前の時間や帰宅後、休日などの時間を利用して、好きな時間に好きな場所で受講できるのがメリットです。もちろん、PC でアクセスする Web サイトのほか、スマートフォンのアプリやタブレットでも受講できます。

講師に質問できる

書籍などで独学で勉強していると、数式の意味などでわからないことや、プログラムのエラーなどで行き詰まってしまい、先に進めなくなる事があるでしょう。Udemy では、講師に質問できる掲示板のようなツールが用意されており、講師に日本語で気軽に質問を送ることができます。

そして、他の受講者が投稿した質問も見ることができます。このため、よくある質問については、講師の回答を検索して確認することで、効率よく学習できます。

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Udemy の質問画面

Udemy で学べる Python、データサイエンス講座

2017年4月現在、Udemyでは、データサイエンティストやデータエンジニアなど、企業や研究でデータ分析に携わる方々を
対象とした講座として、以下の 3 つの講座があります。

①【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス

  • 講師:Shingo Tsuji 氏、Jose Portilla 氏
  • 通常価格:¥12,600
  • 時間:17.5 時間相当のビデオ
  • 難易度:Python やデータ分析未経験または初心者で、基本的な IT スキルを持っている方

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データの入出力や Numpy を用いたデータ操作など、データ分析に必要な基礎スキルを身に着けた上で、カリキュラムの後半のパートでは、Seaborn を用いたデータの可視化や線形回帰、決定木、サポートベクターマシンなど、機械学習を実践できるようば工夫されています。

必要なソフトウェアのインストール手順を動画を用いて丁寧に解説しており、Pythonを初めて使う方、データ分析の未経験者にもおすすめです。Pythonやデータ分析を使ったことがあるが、うまく使いこなせていない、という方は、前半をスキップして後半を中心に学習しても良いでしょう。

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講座の画面イメージ


② みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

  • 講師:Yukinaga Azuma 氏
  • 通常価格:¥15,000
  • 時間:5.5 時間相当のビデオ
  • 難易度:Python やデータ分析の初心者。ニューラルネットや機械学習の理論とその実装方法を身につけたい方向け。

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このコースでは、PyCharm と scikit-learn を用いて、ニューラルネットや機械学習の考え方、プログラムでの実装方法を豊富な図を用いて紹介するのが特徴です。「バックプロパゲーション」や「シグモイド関数」のようなキーワードを聞いた事はあるものの、その仕組みを詳しく理解出来ていない方におすすめなコースです。

コースの最初のほうでは、Python のインストール方法やプログラミングの基礎の紹介もありますが、Python のプログラミング経験者はスキップしてもいいでしょう。なお、コースの終わりには、Tensorflow を用いて簡単なプログラムを実行するセクションも用意されています。

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講座の画面イメージ


③ Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門

  • 講師:Toru Tamaki 氏(広島大学准教授)
  • 通常価格:¥15,000
  • 時間:9 時間相当のビデオ
  • 難易度:Python やデータ分析の経験者。より深く理論を学んだり、より多くの機械学習手法を身につけたい方向け。

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このコースでは、Jupyter Notebook と scikit-learn を用いて、パーセプトロンやサポートベクターマシン、k-NN 法などで識別器を作成します。

特に、特徴量の抽出方法として PCA (主成分分析) を用いた次元削減、PCA 白色化、ZCA 白色化等の方法や、パラメータ調整の方法として、グリッドサーチやパイプライン等の方法、識別結果の評価方法として、ROC 曲線や F 値を用いる方法を紹介するなど、実際に機械学習のアルゴリズムを高度に使いこなす必要がある際に直面するであろう問題の解決方法を身につける事ができます。

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講座の画面イメージ

まとめ

Python を用いたデータサイエンスを身につけるには、書籍やインターネットなど独学で学ぶ他に、本記事で紹介したようなインターネット講座を活用する方法があります。

短時間で効率的に高度な内容を学習するには、ぜひこのような講座を活用してスキルアップを目指しましょう。

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