UdemyでPythonの動画学習を始めようと思っているけれど、種類が多いのでどれが自分にあったものかわからない...そう思っていませんか? この記事では、今のあなたにピッタリのUdemy講座が探せるお手伝いをします。
またUdemyではよくセールを開催しているので、まずはセール開催していないか確認をおススメします。
目次
すでにUdemyを学習に使っている人も、初めて使ってみる人もUdemyをお勧めする理由を改めてお伝えします。まずは、動画学習(スマホで見れる前提)のメリットを上げておきます。
対面のセミナーとは違い、何度見ても大丈夫です。自分の知識になるまで見直すことができます。
移動時間や隙間時間でスマホで復習などの使い方ができます。時間の有効活用ができます。
セミナーや勉強会のようにどこかに移動する時間と費用をカットできます。
講座の講師が動画を使って話しかけてくれますので、知識が少ない段階では本を一人で読み進めるよりも脱落しにくく、突破力がある
その上で、Udemyがお勧めである理由は以下です。
どうしても自分に合わなかった場合は購入後30日以内であれば返金ができます。ただし、いたずらですべて返金するのを防止するため返金にはUdemyのルールがあるため、最新のルールを確認ください。
英語のコンテンツを字幕で見ることもできるのですが、日本語講師の講座ですと日本語でQ&Aに質問ができます。講師によりQ&Aのレスポンスは変わりますが、詰まった所を直接質問できるのは大変ありがたいです。
3ヶ月で数十万するプログラミングスクールが多い中、Udemyの動画は1本数千円〜数万円程度で1講座を受けることが可能です。また、セールも多いため本を買う感覚で買うことができる
Udemy以外にも日本にもプログラミングの動画学習サイトはあるのですが、価格と品質のバランスを考えるとUdemy一択となります。また、海外サイトには同様のサイトがありますが、日本語字幕に対応しているサイトはほぼ無い状況です。
というわけで、Udemyでの動画学習をお勧めします。
Udemyにはすでにユーザーから評価されたスコアで比較できるようになってますが、情報が古かったり、受講数の母数が少なくても高評価がでる仕組みになっているため、この記事では以下指標をスコアとして組み込み、30点満点でサイトの独自スコアを出してます。
最新の講座情報更新が新しいほどスコアが高い
受講者数が多いほどスコアが高い
講義時間が長いほどスコアが高い
それでは、実際に見てみましょう。
※こちらで使っている各種数字は2019年1月に取得したデータを元に作成しています。
まず、カテゴリを大きく7つに分けてます。初心者の人はPython入門カテゴリからスタートして、Pythonで実現したいカテゴリに進んでください。
このカテゴリはプログラミングをこれから始める人や、他のプログラミング言語は使った事があるが、Pythonは初めてという人が対象になります。普段からPythonを使っている人は必要は無いですが、復習で利用するのであれば良いでしょう。
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門!応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 12/2018 | 8 |
受講者数 | 15,946人 | 10 |
時間数 | 28.5時間 | 10 |
機械学習、データサイエンス、統計分析の分野で重要度を増すプログラミング言語 Python の基本を、チュートリアル動画でマスターしよう。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 7/2016 | 0 |
受講者数 | 4,978人 | 10 |
時間数 | 6時間 | 6 |
AIやデータサイエンスの講座でPythonが難しかった方は、この講座から始めましょう。今最も熱いプログラミング言語Pythonを学ぶことで、あなたの可能性は大きく広がります。プログラミング入門用の教材としてもおすすめです。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 1,380人 | 2 |
時間数 | 4.5時間 | 4 |
日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の講師が教えるアルゴリズム論が登場!写経では理解できるようになってきたけれど、自分で考えて組む自信はないという方向けに、プログラミング力が圧倒的に向上できる内容です。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 6/2018 | 4 |
受講者数 | 2,904人 | 6 |
時間数 | 3.5時間 | 2 |
このカテゴリはPythonでデータ解析や分析をしたい人に役立つ講座を紹介しています。
データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 3/2016 | 0 |
受講者数 | 23,146人 | 10 |
時間数 | 17.5時間 | 10 |
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 1/2019 | 10 |
受講者数 | 8,719人 | 10 |
時間数 | 8時間 | 8 |
環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 12/2018 | 8 |
受講者数 | 1,953人 | 4 |
時間数 | 8.5時間 | 8 |
【世界で3万人以上が受講】世界で活躍する専門家の講義を、日本の人気講師が解説します。データサイエンスと機械学習を包括的に扱います。統計学の基礎から始めて、レコメンドシステムや検索エンジン、スパムメールフィルタなどの構築も行います。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 4,219人 | 8 |
時間数 | 6時間 | 6 |
確率の基礎から出発し、ベイズ統計学の基礎およびMCMCの原理を学びます。概念の理解とPythonでのプログラミングへの実装を合わせる事で、動かしながら原理を理解できます。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 7/2018 | 4 |
受講者数 | 2,819人 | 6 |
時間数 | 11時間 | 10 |
OpenCVの導入・画像の基礎知識からエッジの検出・特徴抽出、特徴追跡など様々な画像処理を紹介。実践力強化のため、パーティクルフィルターも原理を理解した後、自力で実装します。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 2,752人 | 6 |
時間数 | 6時間 | 6 |
R言語とPython言語のデータ解析を初歩から中級まで
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 380人 | 0 |
時間数 | 17.5時間 | 10 |
このカテゴリはPythonでAI・機械学習・ディープラーニングをしたい人に役立つ講座を紹介しています。
初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう!文字認識や株価分析なども行います。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 19,101人 | 10 |
時間数 | 5.5時間 | 4 |
TensorFlow 1.11 対応! 4日間でディープラーニングを体験してみよう!Windows, MacでOK!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 10/2018 | 6 |
受講者数 | 9,955人 | 10 |
時間数 | 4.5時間 | 4 |
Tensorflow + Kerasで難しい数学の基礎知識ゼロでも学べるAIとディープ・ラーニング(CNN・RNN)の基本
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 10/2018 | 6 |
受講者数 | 1,638人 | 4 |
時間数 | 7.5時間 | 6 |
2018年大注目の高速ディープラーニングライブラリ・PyTorchを使い、深層学習 による分類・推定や、時系列データ処理等を学びましょう。Jupyter Notebook上で基礎を学び、最終的にアプリ化にチャレンジします。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 8/2018 | 6 |
受講者数 | 790人 | 2 |
時間数 | 2.5時間 | 2 |
Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作ってみよう。ディープラーニングによるモデル作成、改善を自分の集めたデータで実践します。Flaskでウェブアプリ化, XcodeでiOSアプリ化にも挑戦します。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 1/2019 | 10 |
受講者数 | 5,075人 | 10 |
時間数 | 3.5時間 | 2 |
深層学習の基本となる多層ニューラルネットの仕組みを知って作って動かしてみよう!Scratchでのブロック・プログラミングから始めてPythonでの多層ニューラルネット作成まで、ブラウザを使うだけで、ほぼ予備知識なしで取り組めます。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 3/2018 | 4 |
受講者数 | 589人 | 2 |
時間数 | 10時間 | 10 |
Qラーニングや方策勾配など強化学習の基礎理論を学び、Pythonでプログラムを書いてエージェントを作成し、理解を深めましょう。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 9/2018 | 6 |
受講者数 | 2,008人 | 4 |
時間数 | 3.5時間 | 2 |
1000人以上が受講している(株)キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』が遂に登場!機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 6/2018 | 4 |
受講者数 | 11,461人 | 10 |
時間数 | 4.5時間 | 4 |
日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場!「キカガクの知識は現場で使える!」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 6/2018 | 4 |
受講者数 | 8,379人 | 10 |
時間数 | 4.5時間 | 4 |
Python 3とNumPyで単層・多層ニューラルネットワークを自作して、機械学習の仕組みを理解しよう。バックプロパゲーションの仕組みをスクラッチで理解することで、ディープラーニングのライブラリを使いこなせるようになります。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 12/2017 | 2 |
受講者数 | 4,526人 | 10 |
時間数 | 3.5時間 | 2 |
AIの学習を始めるために必要な数学を1つの講座にまとめました。プログラミング言語Pythonを用いて、式の意味を確認しながら少しずつ丁寧に学びます。人工知能に必要な数学を、着実に学んでいきましょう。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 1,913人 | 4 |
時間数 | 5.5時間 | 4 |
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使って,識別の基本を徹底的にマスターしよう!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 6/2017 | 2 |
受講者数 | 6,989人 | 10 |
時間数 | 9時間 | 8 |
初心者向けディープラーニングのコースです。ニューラルネットワーク用ライブラリChainerとプログラミング言語Pythonを使って、深層学習の基礎を習得しましょう。人口知能(AI)や機械学習の分野で、特に注目を集めている技術です。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 3,163人 | 6 |
時間数 | 5時間 | 4 |
データサイエンスの基礎を学んで、目指せKaggler (カグラー) ! TensorFlowとKerasで短期間にディープラーニングによるAI開発手法を学び、Kaggleコンペティションに挑戦し、データサイエンティストとして活躍しよう!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 1,186人 | 2 |
時間数 | 4時間 | 4 |
このカテゴリはPythonのフレームワークを使ってWebアプリケーション化する解説をしている講座を紹介しています。
初心者にオススメなプログラミング言語「Python」と、便利なWebアプリケーションフレームワーク「Django」でWebアプリケーションの作成方法を学ぼう!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 12/2018 | 8 |
受講者数 | 3,288人 | 6 |
時間数 | 17時間 | 10 |
現役エンジニアの解説でPython のWebアプリケーションフレームワーク・Django(ジャンゴ)を短期間にマスターしよう! Amazon EC2にUbuntu・PostgreSQL・Nginx をインストールしプロジェクトを公開しよう!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 2,923人 | 6 |
時間数 | 4.5時間 | 4 |
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!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 1/2019 | 10 |
受講者数 | 955人 | 2 |
時間数 | 9時間 | 8 |
本コースは、アプリケーション開発者を対象にした機械学習のコースです。 機械学習単体だけでなく、導入プロセスやプログラム設計指針など、実際の導入に辺り課題となる点も含め解説します。実装では、Pythonを利用した実例も交え学んでいきます。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 12/2016 | 0 |
受講者数 | 2,684人 | 6 |
時間数 | 3時間 | 2 |
このカテゴリはPythonを使って業務効率化を図れる講座を紹介しています。
PythonとJupyter notebookによってオフィスワーク改革を推進します。プログラミング未経験の初心者でも大丈夫です。ExcelおよびVBによるオフィス・レガシーから脱却します。データサイエンス時代の業務改革です。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 2/2018 | 4 |
受講者数 | 1,330人 | 2 |
時間数 | 9.5時間 | 8 |
Seleniumを用いて、自動ログイン、テキストの抽出、画像データの収集を行ってみよう。データの収集方法を学ぶことで、定期的なデータ収集を効率良く行うことができます。
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2018 | 8 |
受講者数 | 2,671人 | 6 |
時間数 | 2.5時間 | 2 |
このカテゴリはPythonを使ってファイナンスの自動トレードや通知ボット作成などの講座を紹介しています。
slackやgooglehangoutで仮想通貨、ビットコインの取引所の値段を自動応答するボットを作ろう!(現在Macのみ対応 ,今後Windows追加予定)
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 1/2018 | 2 |
受講者数 | 775人 | 2 |
時間数 | 5.5時間 | 4 |
このカテゴリはPythonを使ってネットワーク・セキュリティが学習できる講座を紹介しています。
情報セキュリティ管理の基礎や、ネットワークセキュリティについてKali Linux + Python 3で実践的に学ぼう!
項目 | データ | 独自スコア |
最終更新日 | 11/2017 | 2 |
受講者数 | 4,041人 | 8 |
時間数 | 5時間 | 4 |
Udemyは割と頻繁にセールをしており、80-90%OFFになることも多いです。割引きセールの時は書籍を買うくらいの値段になっているのでまとめ買いをお勧めします。
Udemyの公式サイトでセール情報を確認するPythonの概要をご紹介します。
Pythonについて、少し紹介しておきます。まずはWikipediaから引用を紹介します。
Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。
文法を極力単純化してコードの可読性を高め、読みやすく、また書きやすくしてプログラマの作業性とコードの信頼性を高めることを重視してデザインされた、汎用の高水準言語である。
核となる本体部分は必要最小限に抑えられている。一方で標準ライブラリやサードパーティ製のライブラリ、関数など、さまざまな領域に特化した豊富で大規模なツール群が用意され、インターネット上から無料で入手でき、自らの使用目的に応じて機能を拡張してゆくことができる。
Pythonの特徴として以下3つの特徴があります。
そのため、今後機械学習の領域に進みたい人はPythonを避けて通れないでしょう。また、データ分析をしたい人にとってもPythonの豊富なライブラリを使わない選択肢は考えにくいため、Pythonを学習するのが良いでしょう。
一方で、Webアプリケーションを作るというのが目的だけの人にとってはPythonよりもRubyやPHPの方が良いかもしれません。Pythonはライブラリが豊富であるということはメリットにもなりますが、デメリットにもなる場合があります。いろんな実装方法ができるPythonは使いこなせば最強ですが、初心者にとっては覚えることが多すぎで逆に開発が難しくなるでしょう。
特に簡易なWebアプリケーションを作りたいという目的の人にとってはRubyのフレームワークであるRuby on railsやPHPのフレームワークであるLaravelの方が良いでしょう。PythonにもWebアプリケーションを作るフレームワークはDjangoやFlaskなどありますが、日本国内では情報も少なく、近くに聞く人が少ないという現状があります。
また、Pythonは金融系でもライブラリが豊富でシステムトレードを始めやすい環境にありますが、Python自体は書きやすさを重視している言語のため、スピードを重視するような実装が必要になってきた時は部分的にGoやRustなど処理スピードが速い言語を組み合わせる必要があるでしょう。
将来的に少しでも機械学習を考えているなら、Pythonの選択で間違いないでしょう。
リアルの勉強会と組み合わせて勉強したいUdemyの動画学習
そんなあなたはUdemyの動画学習がお勧めです!
UdemyのPythonおすすめ33講座レビューリスト