充実の内容!Udemyの【実践 Python データサイエンス】をおすすめする4つの理由!

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はじめに

こんにちは!はんぺんです!

今回は私がPythonの勉強を始めるうえで最初に選んだ教材である,世界最大のオンライン学習サイトUdemy【実践 Python データサイエンス】をおすすめする理由について書いていきたいと思います!
Udemyはアメリカ発のオンライン教育プラットフォームで,プログラミング,金融,デザインなど,分野を問わず様々な動画が集められています.一講座1000円~20000円ですが,たまにセールをしているので,その時に買えば数千円ほどで買えます!

おすすめする4つの理由

動画の説明が丁寧でわかりやすい

この動画のコンテンツは以下の様になっています.

  1. このコースの内容とPythonについて
  2. 準備
  3. numpyを知ろう
  4. pandas入門
  5. データ解析の基礎 その1
  6. データ解析の基礎 その2
  7. データ解析の基礎 その3
  8. データの可視化
  9. 実践データ解析
  10. 機械学習
  11. 付録A:Pythonの基礎
  12. 付録B:統計入門
  13. 付録C:SQLとPython
  14. 付録D:Webスクレイピング

この動画はもともと英語で使われていたものを,Pythonスタートアップの著者である辻真吾氏が日本語での講師として解説をされています.

Pythonスタートアップは初心者向けのPythonの参考書の中でも評判がよく,本講座も非常に分かりやすいです.

Pythonスタートブック

私は初めての分野の勉強は動画ベースで参考書を用いて行うことを勧めています.

理由は,参考書だけで行っていると,イメージしづらく理解ができず,挫折してしまうことが多いからです.

動画での学習だと,とりあえず真似していれば同じように進めていくことができ,理解の速度は本のみでする時とは比較にならないほど早いです.

コードを書く→出力で飽きずに継続

インタラクティブにコードを書けるJupyter notebookを用いた学習方法は,私にとってはかなり衝撃的なものでした.

コードをさっと書いて,結果をすぐ下に表やグラフとして出力するというサイクルで,サクサクと進められます.

以下が学習環境のスクショになります.

 

こちらは生成したデータをヒストグラムにしたり濃度で分布を示しています.

実際のデータを用いた分析演習

セクション9の実践データ分析では以下のテーマを扱います.

  1. タイタニックの生者数
  2. 株式市場のデータ
  3. 選挙のデータ

ただ無機質なデータをいじるだけでなく,実際にイメージしやすいデータを用いることで,後半のモチベーション低下を防げたと私は考えています.

実際にこれで学んだ手法を用いて,研究やテニスのデータの分析に用いています.



機械学習のセクションが網羅的

データ分析,機械学習,ディープラーニング,が目的でPythonの勉強を始める人が多い印象ですが,この講座では機械学習に関して簡潔で網羅的に開設されています.

  1. 機械学習入門
  2. 線形回帰
  3. ロジスティック回帰
  4. 多クラス分類
  5. SVM
  6. ナイーブベイズ分類
  7. 決定木とランダムフォレスト

以上の内容が含まれており,実際にコードを書いてデータを学習させてテストするところまで行います.

実際に機械学習を用いて研究で用いている実験データを分類してみました.

詳細は割愛しますが,簡単な実験データの分類をする程度には使えています.

まとめ

いかがでしたでしょうか.

この講座を受講して1年たった今,どんな内容だったかを確認する意味合いを込めて本記事を書きました!

昨今のデータサイエンスブームで非常に注目を浴びているPythonですが,実際に使ってみてその有用さは確かにといわざるを得ません.

特に実験データを分析することに用いているのですが,時間の短縮にもつながりました.

これからPythonでデータ分析や機械学習の勉強を始めたいという人の少しでも役に立てば幸いです.

Udemyで今年最大のセール実施中。対象のオンラインコースが全て¥1200!学ぶなら今!

それでは失礼いたします.



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