Udemyの「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」を受講した感想

こんにちは、もっちーです。

この記事では、Udemyの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講座について解説します。

実際にコースを受講しましたが、とても丁寧で分かりやすくて満足しています。

などの感想を書いていくので、受講を考えている人はぜひ参考にしてください。

学べること

まずはコースで学べる内容について解説します。

それぞれ簡潔に紹介します。

練習環境のセットアップ

このコースでは、プログラミング学習で苦戦しがちな環境構築を

を使うことでスムーズに準備できるようになっています。

実際にやることはDockerを公式ページからダウンロードして、コース内で教えてもらえるコマンドを実行するだけです。

JupyterLabはデータサイエンスなどの開発でよく使われている、ブラウザ上で操作できるエディターです。

[st-kaiwa1]どちらもプログラミング学習において便利なツールなので、本コースを通して使ってみることをオススメします[/st-kaiwa1]

Pythonの基本文法

コースの最終的な目的は「データサイエンスのためのPythonを習得する」ですが、Python未経験者のために基礎もしっかり解説されています。

基本的な文法として条件文（ifやfor）や文字型（intやstring）などが解説されていて、さらにデータサイエンスでよく使われるlambda関数なども説明してもらえます。

自分はUdemyでPython初心者向けのコースを受講したことがありますが、そこではlambda関数は解説されていませんでした。

[st-kaiwa1]データサイエンスの現場でよく使われる書き方を学べるので、他のコースよりもかなり実践的なスキルが身につくと思いまそた[/st-kaiwa1]

よく使うライブラリの解説

このコースのメインの内容と言えるのが、「データサイエンスに必須のPythonライブラリ」ですね。

具体的には下記の5つです。

画像認識に使われるOpenCVはあまり深く解説されませんが、他の4つは基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。

それぞれのライブラリごとに2~3時間の内容になっているので、とてもボリューミーですべて学び終えるのに自分は2週間もかかってしまいました（笑）

それだけ充実している内容なので、時間のあるときに少しずつコツコツ進めていくのが良いと思いました。

[st-kaiwa1]すべて終わらせると達成感を味わえます[/st-kaiwa1]

実際のデータを使った演習

それぞれのライブラリの使い方を学んだあとは、その知識を実践的なスキルに変えるための「データを使った演習」が用意されています。

実際の画像データなどでデータサイエンスの開発を体験できるので、演習をしっかり理解しておくことで実践スキルが身につきます。

良かった点

まずは良かった点を3つ紹介します。

[st-kaiwa1]それぞれ見ていきましょう！[/st-kaiwa1]

説明が丁寧なので理解しやすい

コース全体を通して、とても説明が分かりやすかったです。

米国でのデータサイエンス経験があるという実績だけでなく、人に教えることにも慣れている印象でした。

23時間という長いコースなので、説明の方法や講師の喋り方などが悪いとストレス溜まりますよね。

そのような悩みも心配ありませんでした。

[st-kaiwa1]自分はUdemyで数多くのコースを受けてきましたが、講師の印象としては1番良かった気がします[/st-kaiwa1]

よく使う書き方をピックアップして解説している

Pythonは様々なケースで使われるプログラム言語ですが、いろいろなことが出来るので文法やコードの書き方などの学ぶべきこともたくさんあります。

などの幅広い分野でPythonが使われています。

それぞれの分野でコードの書き方（メソッドの定義方法）や開発環境（vscodeやJupyterLab）などが変わってきます。

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、データサイエンス分野で必要になるPythonの知識にフォーカスしているので、無駄な知識をスルーして効率よく学習を進められました。

この講座だけでデータサイエンスの全体像を学べる

Udemyでデータサイエンスを学べるコースはたくさんありますが、このコースだけでデータサイエンスすべての知識を身につけることができます。

それぞれの項目がハイレベルな内容で取り入れられています。

「Pythonの基礎を学ぶコース」や「データ分析を体験できるコース」は他にもありますが、それらのコースでデータサイエンスの全体を網羅的に学ぶことはできません。

[st-kaiwa1]データサイエンスを幅広く学べるのは、このコースしかないと思いました[/st-kaiwa1]

微妙だった点

とはいえ微妙だなと感じた点もありました。

それぞれ解説します。

演習問題は1つしかない

演習問題は1つしか用意されていません。

しかも「CT画像の可視化」というニッチな内容の演習問題です。

データサイエンスを初めて学ぶ人が多いと思うので

このような身近なデータを解析できる演習問題のほうが良いと思いました。

1種類でなく複数のケースに対応した演習があれば、できることのアイデアが増えるのにな〜と感じました。

[st-kaiwa1]それでも「CT画像のVisualization」は3時間以上の特大ボリュームなので、しっかり理解しておくことで実践スキルが身につくことは間違いありません[/st-kaiwa1]

Udemyの割引セールに対応してない

これも大きなデメリットです。

このコースはUdemyの割引セールに対応してないので、10,000円くらい払わないと購入できません。

[st-kaiwa1]ほとんどのコースを1200円くらいで買っていた自分からしたら、10,000円は高すぎて買うかどうか悩みました…[/st-kaiwa1]

しかし、このような高い金額に設定されているにもかかわらず

などの実績があり、受講した人からの評価がとても高いことがわかります。

[st-kaiwa1]料金は高いですが、買う価値はあるでしょう[/st-kaiwa1]

最後に

いかがだったでしょうか？

この記事では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講座について解説しました。