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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。

  • 学べること
  • 良かった点
  • 悪かった点

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。

目次

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。

  • 練習環境のセットアップ
  • Pythonの基本文法
  • よく使うライブラリの解説
  • 実際のデータを使った演習

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

  • Docker
  • JupyterLab

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。

もっちー
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

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
  • データサイエンスでよく使われる文法

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。

もっちー
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

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。

  • NumPy
  • Pandas
  • matplotlib
  • Seaborn
  • OpenCV

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。

もっちー
すべて終わらせると達成感を味わえます

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。

  • 説明が丁寧なので理解しやすい
  • よく使う書き方をピックアップして解説している
  • この講座だけでデータサイエンスの全体像を学べる
もっちー
それぞれ見ていきましょう!

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。

  • 図解での説明が多い
  • 難しい数式などはなるべく使わない
  • 図に手書きで補足を入れていくイメージ
  • 話しかけるような口調(声がイケメンだと思いました)

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。

もっちー
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

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。

  • Webアプリの開発
  • 作業の自動化・効率化
  • データサイエンス分野

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。

  • Pythonの基礎
  • ライブラリの使い方
  • データを使った実践演習

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。

もっちー
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

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。

  • 演習問題は1つしかない
  • Udemyの割引セールに対応してない

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。

CT画像のVisualization(可視化)をする

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

  • お店の売上データ
  • 転職サイトの求人データ
  • Twitterの分析データ

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。

もっちー
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

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。

もっちー
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…

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

  • 4500人超えの受講者
  • 1000件以上のレビュー数
  • 星4.7の最高評価

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。

もっちー
料金は高いですが、買う価値はあるでしょう

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。

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