Python学習・スクール・講座

UdemyのおすすめPython(パイソン)動画講座と選び方のポイント

オンライン動画講座Udemy
AIジョブカレ公式

Contents

Udmey(ユーデミー)のオンライン動画講座でPython(パイソン)を学ぶ

オンライン動画講座のUdemyには、たくさんのPython講座があります。

しかし、たくさんありすぎてなかなか選びづらい、という人のために、おすすめの講座とその説明を簡単にまとめました。

せっかく学ぶ意欲があるのに、講座が選べず、結局何にもならない、というのはとてももったいないことなので、本記事を参考にして、ぜひあなたにあった講座を選んで、ぜひ受講してみてください。

 

Udemy(ユーデミー)にあるPython(パイソン)講座で学べる4種類

Udemy(ユーデミー)のPython講座で学べることは、主に4種類です。

UdemyのPython講座で学べる4種類

1.Pythonプログラミングの基礎
2.AI(人工知能)プログラミング
3.データサイエンス
4.webアプリの開発

\人気の3講座がセットになったAI,機械学習,ディープラーニングコースセットがおすすめ/

1.Pythonプログラミングの基礎

Pythonはシンプルな書法で、誰でもわかりやすく、同じようなコードでプログラムが組めるように設計されたプログラミング言語です。

また、コマンドラインを使って、簡単にプログラミングした結果を実行できることから、プログラミング初心者でもすぐにフィードバックが得られるという、学習に適した特徴があります。

そのため、海外の大学では、最初に学ぶプログラミング言語として、Pythonを用いているところも増えています。そのくらい、とっつきやすいのです。

しかも、Pythonで基礎的なアルゴリズムを学んでしまえば、他のプログラミング言語を学んだときにも応用が効きます。

Pythonで学ぶプログラミング基礎のおすすめ講座

ノンプログラマーが始めるPython

300名以上が受講し、3.6の評価を得ています。(2018年1月時点)

プログラミング初心者がPythonを使って、ライブラリの活用と、エクセルデータの活用をできるようにする講座です。

他のプログラミング言語を学んだことがないけど、簡単なデータの処理をしてみたい、という人におすすめです。

Python3の入門オンライン講座

2.AI(人工知能)プログラミング

PythonはAI(人工知能)のプログラミングに使うライブラリが充実しています。これは、他のプログラミング言語の先を行っています。

そのため、AI(人工知能)の勉強をするときは、Pythonを用いるのが一般的です。

Pythonで学ぶAI(人工知能)プログラミングのおすすめ講座

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習

迷ったらこれを選んだらOKです!

講師は我妻 幸長さん。

「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。
AI関連の教育と研究開発に従事
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、複雑系、脳科学、シンギュラリティなど。
プログラミング講師として教室で1000人以上を、
オンラインで2万人近くをこれまでに指導

講師の紹介を見てもらうとわかるように、ガチのすごい人です。
本の出版も手がけており、内容と質については最高クラスです。

ディープラーニングやニューラルネットが気になっている方、
数学に苦手意識があり機械学習に手を出せずにいる方に特におすすめです。

AIや機械学習を学ぶに当たり必要な数学概念もわかりやすく説明があります。

また、Pythonの基礎も触れているので、
これまでプログラミングをしたことがなかった、
あるいはPythonを触ったことがない、
という人でもとっつきやすいです。

なによりこの講座の良いところはPyCharmという開発環境を使うことです。
PyCharmは、Pythonの開発に特化した開発環境で、
特にタイプエラーの指摘や、補完機能に優れています。

初学者やライブラリになれない人は、特にエラーの指摘や補完があることで、
AIや機械学習を学ぶのに専念できます。

その辺の感覚も、指導経験が豊富なところに起因していると考えられます。

 

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習をチェックする

【キカガク流】人工知能・機械学習脱ブラックボックス講座ー初級編ー

人工知能・機械学習教育のキカガクがオフラインで実施していた人気講座「人工知能・機械学習脱ブラックボックス講座」がUdemyに登場です。

この講座は、
機械学習や人工知能の学習で、最初にスキップしがちな
・機械学習で使われる数学
・人工知能の概念
などのブラックボックス部分を身に着けよう、というものです。

そのため、教師あり学習や教師なし学習、深層学習など、
ライブラリを使って実装できるようになったから、次に概念部分や数学を学ぼう、という人におすすめです。

前述のみんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習を受け終わった人が2講座目に受けるのに特におすすめです。

また、最初は理論的背景から入りたい、という人にはこの講座はうってつけです。最初にこの講座で数学や概念を学習してから他の講座で手を動かしましょう。


Pythonで深層学習(ディープラーニング)を学びたい

初心者必見!Pythonでニューラルネット・深層学習を完全攻略

Pythonの基礎から、ニューラルネット・深層学習までを学習できるのが本講座です。

この講座を受講すると、
・人工知能の概論がわかる
・Pythonで分岐、繰り返しなどの処理が一通りできる
・Tensorflow+Kerasを使って、深層学習を使った「分類」「画像処理」ができる
ようになります。



Pythonによる機械学習実践入門〜線形回帰からCNNやRNNなどの最新DeepLearningアルゴリズムまで〜

300人以上が受講し、4.1の評価を得ている人気講座です。(2018年1月時点)

Chainer、Tensor flowをつかった、教師あり学習、教師なし学習、Deep learning(深層学習)の実装を学んでいきます。

簡単に理論をおさえつつ、まずは機械学習のライブラリを使ってみたい、
話題のChainer, Tensor flowを使えるようになりたい、という人におすすめです。

【 TensorFlow , Python3 , OpenAI Gymで学ぶ】強化学習入門

900人以上が受講し、4.0の評価を得ている人気講座です。(2018年1月時点)

OpenAI GymとTensor flowをつかって、機械学習の中でも強化学習を実装する講座です。

Q学習、方策勾配や、強化学習と深層学習を組み合わせた、深層Q学習というアルゴリズムを学習し、Alpha GOの論文の理論を読み解けるようにします。

Alpha GOの論文が気になるけれど、理論がよくわからない、という人におすすめです。

 

スクラッチから始めるAI入門:多層ニューラルネット編

 



画像認識のAIを作る講座

【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリケーション開発入門

本講座は元々TensorFlowとKerasを使った講座でしたが、
Flaskも加わって機械学習Webアプリを作る講座になりました。

<講座の概要>
・Pythonでクローリングを行い、画像データを収集する
・収集したデータを同じサイズに加工して深層学習の前処理(準備)をする
・前処理をしたデータを用いて、ディープラーニングを実行し、モデルを作成する
・モデルを使って、テストデータにより性能評価を行う
・より精度を向上させるためのデータの改善を行う
・画像ファイルを与えて推定を行うプログラムを作成する
・Flaskを使ってWebアプリにする

Webアプリまでフォローしている機械学習講座はあまりないので、
Flaskを使って見たい人にもおすすめです。

【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

画像処理ライブラリのOpenCVを使って、画像処理、画像解析、動画処理、動画解析をできるようにする講座です。

画像処理とOpenCVは切っても切り離せないくらいよく使われます。
また、本講座では動画の処理についても学べるので、
画像、動画を人工知能によって処理したい人の入門にうってつけです。

【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

3.データサイエンス

PythonはJupyter notebookという、データをグラフなどの形で可視化したドキュメントを作成できる仕組みがあります。

Jupyter notebookを使うと、組んだプログラムの実行結果を残しながら、データ分析作業をすすめることができます。そのため、データサイエンスの学習や、その分野でよく使われています。

Pythonでデータサイエンスを学ぶおすすめ講座

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

実践Pythonデータサイエンスの特徴>

・Pythonの基礎、統計入門、SQL、Webスクレイピングの基礎的内容が付録でついている
・numpyを使って行列計算をできるようになる
・pandasを使った、データ処理を行う
・Seabornを使ってヒートマップや分布図を使えるるようにする
・株式市場のデータ分析、選挙のデータ分析を通じた実践
・線形回帰、ロジスティック解析、サポートベクトルマシン(SVM)、ベイズ分類、決定木

 

目次を見てもらうと分かりますが、実践Pythonデータサイエンスは、初心者でも頑張れば理解できると思います。(結構な努力が必要だと思いますが)

Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門の特徴>
・教師あり、教師なし、半教師あり機械学習、深層学習(ディープラーニング)の概要
・画像解析(特徴量の抽出と判別)
・パターン認識の実践

Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門では、実践Pythonデータサイエンスで発展的内容として取り扱われている、線形回帰、ロジスティック解析、サポートベクトルマシン(SVM)、ベイズ分類、決定木について、様々な適用パターンを実践する、という内容になっています。 

もちろん、英語が堪能な方であれば、CourseraやUdacityで該当のコースを学んでもらうのも良いでしょう。ただ、機械学習と英語を同時並行で学習するのは、社会人にはちょっと厳しいでしょう。順番に学習する方が最終的には効率が良さそうです。


4.Djangoを使ったwebアプリ開発

RubyにRuby on Railsがあるように、PythonにはDjangoがあります。

RailsやDjangoはWeb開発向けのフレームワークです。フレームワークでは、どのWebアプリにも共通するような一般的な箇所について、簡単なパラメータ調整で実装できることから、効率の良い開発が可能です。

しかし、日本ではweb開発にDjangoを用いるのは一般的でありません。そのため、Djangoを学ぼうと思ったらUdemyの講座を探すのが一番手っ取り早いです。

 

Pythonで使えるフルスタックのWebフレームワークDjangoを学ぶおすすめ講座

プログラミング初心者でも安心、Python/Django入門講座

講座を見ても全26単元のうち、17はPythonの使い方に時間が割かれています。

Python入門+HTML、CSS+Bootstrap+Django入門、という構成です。

Djangoは、全26単元の7講座ですが、1つ1つが丁寧でボリューミーです。

1単元に幾つかのレクチャーが含まれる構成ですが、
Djangoの単元は5~8個のレクチャーで構成されていて、
1つの単元に60~90分と、じっくりと説明していきます。

課題も、「日記帳」「社員管理システム」「ブログ」など、
Web上で公開するために必要な要素を多く含んでいます。

この講座を受講し終わったときには、
・Pythonのプログラミングが一通りできる
・HTML, CSS, Bootstrapがわかる
・Djangoでアプリケーションが作れる
という状態になっているでしょう。

もし、機械学習のアプリや、Web上で使えるツールをPythonで開発したから、公開したい、という人は、この講座を見て、DjangoでのWeb実装を考えるのがいいかもしれません。


プログラミング初心者でも安心、Python/Django入門講座

【Python 3 x Django 2.0】作りながら覚えるDjango

Pythonはある程度使えるから、Django(ジャンゴ)に絞って集中的に学習したい、という人には、この「作りながら覚えるDjango」がおすすめです。

Djangoのインストール、からマイクロブログの作り方、サーバーでのデプロイの仕方をガッツリと105本、10時間の動画で丁寧に説明してくれます。

特にデプロイのあたりは、なれないとよくわからなず、つまずいてしまうことも多くあるので、これだけ丁寧だと安心です。

初心者でも安心!DjangoとPython ( Python 3 )を使ったウェブサイト構築の基本を最初の一歩からデプロイまでをステップバイステップで解説。自分のアイディアを世界に発信しよう!

学習内容
  • Djangoを使ってオリジナルのウェブサイトを構築できるようになる
  • 一般的なウェブアプリケーションの動作を理解できるようになる
  • NginxとGunicornを使ったデプロイができるようになる
  • Linuxサーバーの設定ができるようになる
  • Herokuにデプロイできるようになる
  • Fabricを使って作業を自動化できるようになる

【Python 3 x Django 2.0】作りながら覚えるDjango

まとめ:自分のレベル感と、何に興味があるかを考えて、講座を選ぼう

Udemyは検索すると、たくさん講座が出てきます。

そのため、自分が何を受けていいのかわからなくなるかもしれませんが、せっかく何かを学ぼうという気になったときに、なにもしないのはもったいないです。

選ぶときに考えるべきは、
「自分がどのくらいのことができるのか」、という現在のレベル感と、
「学んだ結果何ができるようになりたいか」、という目的の2つです。

現在のレベル感と目的にあった講座が選べれば、
問題なくPythonの学習が進むはずです。

もしこの2つがどうしてもわからない、という場合は、
プログラミングスクールの無料カウンセリングを受けてみましょう。

専門のカウンセラーが、自分に何があっているかを診断してくれます。
どんな講座が自分にあっているかわからない、と悩んでいるよりは、
無理な営業のないプログラミングスクールに相談してみましょう。

AIジョブカレ公式