【Udemy】機械学習をPythonで学びたい人におすすめのUdemy講座を徹底レビュー

UdemyのPythonで学ぶおすすめ機械学習講座

 

悩む人

Pythonで機械学習を学びたいけど、どうすればいいんんだろう。Udemyがおすすめと友達に聞いたけど、講座の数が多すぎてどれを選べばいいのかわからない。。。

 

こんなお悩み解決します。

 

この記事を読んでわかること
・UdemyのPythonおすすめ講座
・各講座の内容
・各講座がおすすめの人
・各講座の到達地点

最近はプログミングブームでプログラミングを始めたいという人が急激に増えてますね。

 

人工知能ブームとも重なってPythonで機械学習を学んでみたいという人が私の周りにもちらほらいます。

 

そんな時におすすめしているのがUdemyです。

 

普通にプログラミングスクールに行くと10~60万くらいかかってしまい、学生はほとんど通うことができないし、時間のない社会人もスクールに通うのはかなり難しいです。

 

Udemyは安い時だと1200~1500円くらいで講座を購入できて、自分のペースで学習を進めることができるのでめちゃめちゃおすすめです。

 

今回はそんなUdemyのおすすめPython機械学習講座を紹介していきます。

 

この記事の信頼性
この記事を書いている私は、独学でプログラミングを習得し、都内私立大学のデータ科学センターでLAなどをしていまいました。

 

それでは早速講座の紹介に行ってみましょう!

 

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門

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一番最初におすすめしたいのが、Pythonで機械学習:sikit-kearnで学ぶ機械学習入門です。

 

この講座は広島大学准教授の玉木徹先生が出されている講座で、非常にわかりやすくまとまっています。

 

玉木先生は他にも統計的学習の基礎Pythonで体験するベイズ推論などの翻訳もされている機械学習のエキスパートです。

 

コースの内容

悩む人

このコースはどんな内容が含まれてるの??

コースの内容をいかにまとめてみました。

 

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門

・機械学習とは
・Jupyter notebookの設定
・最初の例題:学習から識別まで
・学習データとテストデータの準備
・データから特徴量
・テストデータの評価方法
・いろいろな識別器
・パラメータ調整
・学習サンプル数が多い時
・例題

 

このUdemyのPython講座はどんな人におすすめ?

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門はプログラミングをやりはやり始めてPythonの入門書を一回読んだことがある人におすすめです。

 

詳しくいうとみんなのPythonなどの入門書を読んでPythonの基本的な文法はわかっているけど、機械学習でどのようなライブラリーを使うのかがわからないといった方にちょうど良い講座になっています。

また、背景知識としてある程度統計や機械学習の理論がわかっているとより学習効率が良いと思います。

 

私はこの講座と並行して、Rによる統計的学習で機械学習の理論的な基礎を勉強していました。

 

結論、Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門はPythonの入門書を読んだことがある人におすすめで、かつ機械学習の理論的な基礎を勉強しているもしくは勉強済みだとなお良いです。

 

このUdemyのPython講座のストロングポイント

悩む人

この講座のおすすめポイントは??

この講座のストロングポイントを以下にまとめてみました。

 

ストロングポイント
・機械学習の具体的なフローがわかる
・書いたコードの意味を視覚的に捉えることができる
・実データに対してハンズオンで学習できる

 

それぞれ説明していきます。

 

機械学習の具体的なフローがわかる

よく機械学習という言葉は聞きますが、いったい何をするのかという具体的なイメージがつかめていない人は多いんじゃないでしょうか?

 

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門 では機械学習をするときにまず初めに何をしないといけないのが、何が機械学習のゴールなのかということをフローにまとめて学習することができます。

 

機械学習の本では、学ぶことができない実務的な流れを学習できるので、この講座が終わる頃にはデータを元に一人でモデルの作成ができるようになっています。

 

書いたコードの意味がわかる

 

悩む人

書いたコードは動きはするけど、そのコードがどんな働きをしてるのかがわからない。。

 

これプログラミング独学あるあるだと思います。

 

特に機械学習では、ライブラリを使うと勝手に学習から予測、評価までやってくれるので、実際コードがどんな意味を持っているのがわからなくなることがしばしばあります。

 

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門では、グラフなどを多用してコードの意味を視覚的に捉える方法なども学習できるので、それぞれのコードの意味を把握できるようになります。

 

実データに対してハンズオンで学習できる

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門では、人工的に作られたデータではなく、実際に得られてたデータを使って学習から評価まで行うので、かなり実践的な機械学習を学ぶことができます。

 

また、Jupyter notebookを使ってインタラクティブにデータの処理を行っていくので、わからないポイントがあったらすぐに原因がわかり、一人でも学習しやすいように講座の内容が構成されています。

 

このUdemyのPython講座はのウィークポイント

悩む人

この講座の良くないところは??

 

この講座のウィークポイントをいかにまとめてみました。

 

ウィークポイント
・Pythonを全く触れたことがない人には難しい
・Deep learningのライブラリ(Tensorflow やPytorch)には触れていない

 

Pythonを全く触れたことがない人には難しい

Pythonを全く触れたことがなく、ライブラリのインポートやモジュールの使い方がわからない方はPythonの文法的なところでつまづいてしまいます。

 

みんなのPythonなどで一度Pythonの文法を学んでから講座を受けてみてください!

 

Deep Learningのライブラについては学べない

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門はSikit-learnを中心に講座がまとめられているので、Deep Learningを中心に学びたい人には、適していません。

 

ただDeep Learningもあくまで機械学習の手法の一つなので、この講座で一通り機械学習を学んだ後にDeep Learningの講座を受講するのがおすすめです。

 

ここまで読んでみて、講座が良さそうだなと思ったらぜひ以下のボタンから講座を受講してみてくださ!

 

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp

次におすすめしたいのがPython for Data Science and Machine Learning Bootcampという英語の講座です。

 

Udemyは基本的に日本語で作られている講座よりも英語の講座の方がクオリティーが高いです。

 

悩む人

英語なんてわからないよ。。。

 

という方でもUdemyは字幕がついてるので全然大丈夫です。

 

また、本ブログでは、英語を学ではなく、英語で学ぶを推奨しているので、チャレンジ精神旺盛な方はぜひ英語で勉強してみてください。

 

全体をとしてかなり広範囲の機械学習手法をカバーしているので、この講座一つあれば、ほとんどの識別器を使えるようになります。

 

また、Rによる統計的学習にそって章が作られているので、並行して勉強することでかなり効率よく機械学習をマスターできるようになります。

 

コースの内容

悩む人

このコースはどんな内容が含まれてるの??

コースの内容をいかにまとめてみました。

 

Pythonで機械学習:sikit-learnで学ぶ識別入門

・講座の解説
・環境構築
・Jupyterの使い方
・Pythonの基礎
・データ解析のためのPython -Numpy 
・データ解析のためのPython -Pandas
・データ解析のためのPython -Pandas 演習
・データ視覚化のためのPython -Matplotlib
・データ視覚化のためのPython -Searborn
・データ視覚化のためのPython -Pandas組み込みデータ視覚化
・データ視覚化のためのPython -PlotlyとCufflinks
・データ視覚化のためのPython -地図プロット
・実データを用いた演習
・機械学習入門
・線形回帰
・クロスバリデーション
・ロジスティック回帰
・K近傍法
・決定木とランダムフォレスト
・サポートベクターマシーン
・K-平均法
・主成分分析
・レコメンダーシステム
・自然言語処理
・ニューラルネットとディープラーニング
・ビッグデータとSpark
・おまけ

 

このように機械学習のほとんどの分野をカバーしています。

 

コースの内容も25時間分と他には類をみないボリュームでこの講座一つ買うだけで、機械学習への導入はバッチリです。

 

このUdemyのPython講座はどんな人におすすめ?

悩む人

この講座はどんな人におすすめなの??

Python for Data Science and Machine Learning Bootcampは機械学習の知識がほとんどない人やPythonが全くの初心者の人でも理解できるように講座が組み立てらているので、機械学習を学びたい全ての人におすすめしたいです。

 

Rによる統計的学習をベースに講座が進んでいくので、一緒に買っておいた方が進めやすいです。

 

イメージとしては、Rによる統計的学習で機械学習の理論を勉強して、Python for Data Science and Machine Learning Bootcampでその実装方法やPythonのコーディングを覚えていくような感じです

 

Rによる統計的学習は英語版であればネットに無料で公開されているので、そちらと一緒に進めるのもおすすめです。

 

このUdemyのPython講座のストロングポイント

悩む人

この講座のおすすめポイントは??

この講座のストロングポイントを以下にまとめてみました。

 

ストロングポイント
・機械学習の理論についても解説がある
・ディープラーニングについて学べる
・学べる範囲が広い

 

機械学習の理論についても解説がある

 

UdemyのPythonを使った機械学習の講座はほとんどがPythonの実装方法やコーディングに終始していて、実際中で何が起こっているのかという解説がありません。

 

そのため、機械学習を本当の意味で理解できず、いざ自分で実データを解析するときに、どの手法を使ったらいいのかといったことがわからなくなってしまいます。

 

Python for Data Science and Machine Learning Bootcampでは毎回のセッションの前に、Rによる統計的学習に基づいた機械学習の理論に関しての講座があります。

 

そのため、それぞれの識別器などの特徴を十分に理解した上で、Pythonでの実装方法を学べるので、他の講座と比べて理解度が全然違います!

 

ディープラーニングについても学べる

 

機械学習の講座では、パーセプトロンの解説があるものは良くありますが、ディープラーニングのライブラリなどについても解説している講座はかなり希少です。

 

ディープラーニングのためのライブラリであるKerasやTesorflowの使い方についてもかなりの時間が咲かれているので、ディープラーニングの基礎はこの講座一つで押さえられてしまします!

 

カバー範囲が広い

 

Rによる統計的学習に基づいた講座であることもあり、識別器のカバー範囲がかなり広いです。

 

またクロスバリデーションや主成分分析など識別精度を上げるためのバリデーションや次元削減についても学ぶことができるます。

 

ここまで広範囲に機械学習の手法を扱っている講座は日本語の講座ではまずありません。

 

しかもこれが安いときには1500円くらいで買えてしまうので、セールの時には絶対に買った方が講座です。

 

このUdemyのPython講座のウィークポイント

 

この講座のウィークポイントを以下にまとめてみました。

 

ウィークポイント
・言語が英語

 

言語が英語

 

唯一の欠点は言語が英語ということです。

 

しかし、この講座の講師の英語はかなり聞き取りやすい英語で、喋るスピードもゆっくりです。

 

また、講座には日本語の字幕もついているので、そこまで問題ではありません。

 

デメリットよりも圧倒的にメリットの方が多い講座なのでぜひ講座を受講してみてください。

 

ここまで読んでみて、講座が良さそうだなと思ったらぜひ以下のボタンから講座を受講してみてくださ!

 

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米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座

最後におすすめしたのが、米国データサイエンティストが優しく教えるデータサインスノためのPython講座です。

 

この講座は、人気データサイエンティストブロガーのかめさんが販売しているPython講座でudemyのカテゴリーランキング第1位を獲得している超人気講座です。

 

レベルとしては、少しのプログラミング知識がある人向けに設定されています。

 

必ずしもPythonを知らなくても、他の言語を触ったことがあれば無理なく進めていくことができます。

 

まったくPythonの知識がない人は先にみんなのPythonなどを一周しておくといいと思います。

 

コースの内容

悩む人

このコースはどんな内容が含まれてるの??

 

コースの内容を以下にまとめてみました。

 

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座
・コース紹介
・環境セットアップ
・Numpy
・Pandas
・Maplotlib
・Seaborn
・その他のデータサイエンスに使えるライブラリ
・演習セクション:CT画像のVisualizationを作る
・ボーナスセクション

 

このUdemyのPython講座はどんな人におすすめ?

 

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座はPythonや他のプログラミンング言語を学んだけど、実際にデータサイエンスや機械学習に必要なPythonの素養がない人におすすめの講座になります。

 

前提としているプログラミングの知識はあまり高くないので、Pythonを初めて触ると言う人でも受講できなくはないです。

 

ただ、その場合はわからないところが所々でてくると思うので、みんなのPythonなどを辞書的に使って並行で進めていくのがおすすめです。

 

このUdemyのPython講座のストロングポイント

悩む人

この講座のおすすめポイントは??

 

この講座のストロングポイントを以下にまとめてみました。

 

ストロングポイント
・データ処理に必要なPythonライブラリの使い方がわかる
・とにかくわかりやすい
・カバー範囲がとんでもなく広い

 

データ処理に必要なライブラリの使い方がわかる

この講座ではnumpyやpandas、matplotlibなどデータを処理するためには欠かすことができないライブラリの使い方を学ぶことができます。

 

これらのライブラリだけでは実際の機械学習を行うことは難しいですが、簡単な統計処理であれば、numpyやpandasだけで十分です。

 

また、MatplotlibやSeabornはめちゃくちゃ綺麗なグラフを作ることができるので、卒論などでグラフを作らないといけない大学生などにもおすすめできる講座です。

 

とにかくわかりやすい

 

かめさんはブログもとてつもなくわかりやすいで有名ですが、Udemyの講座も死ぬほどわかりやすいです。

 

プログラミングはそれぞれの文法がわかっていても実際に何ができるのかよくわからないと混乱してしまうことが多いです。

 

一方で、かめさんの講座では一貫してゴールが意識されているので、ゴールベースでプログラミングの学習を進めていけるため、とてつもなく理解がしやすいです。

 

Udemyでカテゴリーランキング1位を獲得するほど絶大な人気があるので、そのわかりやすさは正直他の講座とは比べ物になりません。

 

カバー範囲がとんでもなく広い

 

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座はなんと23時間もの動画を収録しています!

 

もちろん丁寧な解説があるからと言うのもその理由なのですが、カバー範囲がとんでもなく広いからこそ、これだけの収録時間になっています。

 

Numpyやpandasのライブラリに関しては、この講座一つあれば完璧に仕上げることができるので、迷ったらとりあえず買ってしまってよいと思います!

 

このUdemyのPython講座のウィークポイント

悩む人

この講座がとてもいいと言うのはわかったけど、よくない点とかもあるんじゃないの?

 

以下にウィークポイントをまとめてみました。

ウィークポイント
・Udemyのセールに参加していない
・Scikit-learnなどは扱っていない

 

Udemyといえば月に一回くる90%オフのセールですが、米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座はセールの対象外です。

 

しかし、他のUdemy講座と比較すると常時半額以上安い価格で販売されているので、そこまで気にする必要はないのかなと思います。

 

安くても内容が良くなければお金は無駄になってしまいますが、米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座は絶対に値段以上の価値を提供しているので、いい自己投資になります。

 

 Scikit-learnなどは扱っていない

サポートベクターマシンや決定木などの機械学習アルゴリズムを実装するためには、Scikit-learnなどのライブラリが必要ですが、米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座ではそこら辺を扱っていません。

 

なので、先ほど紹介したPython for Data Science and Machine Learning Bootcampなども併用することで機械学習に必要な範囲を全てカバーすることができます。

 

とは言っても、NumpyやPnadasの解説は圧倒的に米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座が一番いいのでこの講座を初めにやってさらに機械学習のライブラリを深堀したい人は他の講座を買うといった感じで大丈夫です。

 

ここまで読んでみて講座が良さそうだったらこちらから早速受講してみてください!

 

 

機械学習をPythonで学びたい人におすすめのUdemy講座を徹底レビューまとめ

 

いかがだったでしょうか?

 

今回紹介した講座は本当にどれもおすすめなので絶対に後悔させません。

 

私に関しては3つ全ての講座を購入しましたが本当に買ってよかったと思っています。

 

よくわからない書籍を買うくらいなら絶対に今回紹介した講座を三つ買ったほうがPythonでの機械学習は身に付きます!

 

ぜひ買ってみたい講座があれば購入してみてください!

 

 

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