解決する悩み
Udemyでpythonを学びたい方で、何を受講したらいいかわからないという方向けの記事です。
筆者がUdemyの講座を受けてみてよかったもの掲載します。
Python初心者の方にオススメの講座

以下三種類に分けて、初心者の方にオススメの講座を紹介いたします。
- Pythonの基本を学びたい方
- データサイエンティストを目指す方向け
- ディープラーニングを学びたい方向け
pythonの基本を学びたい方向け
【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。
こちらの講座は、理系のデータ分析というよりは、ビジネスマンの方で、Pythonを学びたい方にオススメの内容となっています。なぜなら、実際のビジネスケースを想定した講座となっているので、理系の問題というよりはビジネス上の問題の解決方法を解説しているためです。
例えば、「お弁当の売り上げを予測する」などをテーマに、重回帰分析を用いての特徴量の作成と特徴量の選択方法を学ぶことができます。

はじめてのPython 少しづつ丁寧に学ぶプログラミング言語Python3のエッセンス
AIやデータサイエンスの講座でPythonが難しかった方は、この講座から始めましょう。今最も熱いプログラミング言語Pythonを学ぶことで、あなたの可能性は大きく広がります。プログラミング入門用の教材としてもおすすめです。
こちらの講座は、Pythonを全く触ったことがない方にオススメです。こちらの講座では、アナコンダのインストール方法、ジュピターノートブックの使い方など、Pythonの環境構築方法から、丁寧に解説しています。そしてその後、Pythonの基本的なコードの記述方法を解説しています。
これほど、丁寧かつわかりやすくPythonの基本を解説されている講座は、ないと思います。
なので、プログラミング自体が初めてという方はこの講座でPythonを始められるのがよいと言えるでしょう。

データサイエンティストを目指す方向け
【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」
初心者からPythonを駆使してデータサイエンスをビジネスや研究に応用できるデータ分析・統計入門!JupyterNotebook・Pandas・Matplotlib・SQLなどを用いて実際のビジネスケースを想定した即戦力のスキルが身につく!
こちらの講座は、これからデータサイエンティストを目指す方にオススメです。Pythonの記述方法をさらっとおさらい&基本的な数学の知識に関してもに解説しています。データサイエンスの世界では、数学の知識が必須となります。その必死の知識の中でも、特に初心者の方が理解しなくてはならないパートぎゅっと凝縮して、わかりやすく説明されていると筆者は感じました。
なので、これからデータサイエンティストを目指す方は、この講座で学習を始められるのがよいと言えるでしょう。

【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K近傍法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。
こちらの講座は、これからデータサイエンティストを目指す方にオススメです。基本的な数学はもちろん、統計学にまで触れています。【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」と比べると、より難易度の高い数学にも触れられています。例えば、最小二乗法など古典的なデータプロットの手法にも触れています。時間はかかるけど、より深く統計学を身につけた形でデータサイエンスを学びたい方向けと言えると思います。

ディープラーニングを学びたい方向け
【4日で体験!】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座
TensorFlow 2 対応! 4日間でディープラーニングを体験してみよう!Windows, MacでOK!
【4日で体験!】ということで、4日間でディープラーニングの基本を完全網羅できる講座で、とても良いと筆者は感じました。ただし、Python3.6ベースの講座なので、2020年11月現在を考えると少し古い内容となっています。ただし、Python3.6ベースでtensorflowやkerasで構築している方は多いと思います。3.7では動作しなくなった・・・という例が多かったためです。なので、Python3.6ベースで学ぶの全然ありです。

ディープラーニング : Pythonでゼロから構築し学ぶ人工知能(AI)と深層学習の原理
機械学習(マシンラーニング)の中でも特に注目を集めているDeep Learningを学び、TensorFlowやChainerなどのフレームワークを使わずに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)までゼロから構築できるようになりましょう。
こちらは、初心者の方が「ゼロ」からAIを学びたい方におすすめの講座です。ただし、実戦向きの内容ではなく、あくまでディープラーニングの仕組みをゼロから実装することで学ぶことを主眼に置いています。というのも、実戦ではフレームワークを使用して、実装することが大半だからです。一方で、本講座では、フレームワークを使用せずディープラーニングを実装していることが特徴です。
なので、ディープラーニングをしっかりと学びたい方におすすめです。

コメント
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