【感想あり】実際に受講した多数のUdemy講座からおすすめを紹介:プログラミング、機械学習、ITスキルなど【随時更新】

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はじめに

Udemyとは

プログラミングなどのITスキルを身に付けられる動画教材である。
特徴は以下の通り。

  • 実務経験豊富な講師の動画講座が格安で受けられる
  • 動画で講師の操作が見えるので初心者でも挫折しにくい
  • (特に環境構築のところは動画でないとつまづきやすい)
  • オンライン完結なので時間や場所を選ばずいつでも学習できる
  • 動画は5分や10分など細切れになっておりスキマ時間で学習できる
  • 再生速度を調整できる( 0.5倍速~2倍速)ので、マイペースで学習できる
  • 毎月のように開催されるセール時には最大95%オフで購入できる
  • 買い切り購入なので月額などの固定費にならず、何回でも見直せる
  • 講座を受ける中で疑問が生じたら、講師に直接質問できる
  • 受講者の評価点数や口コミを見れるので、後悔することがほぼない
  • 30日間の返金保証もあるので安心

本記事のイントロダクション

本サイト管理人もここ数年の間にUdemyを多数受講してきて、かなりお世話になっている。

本記事ではその中からおすすめの講座を、実際に受講してみた感想とともに紹介していく。

難易度は以下の4段階でイメージして頂きたい。

  • 上級レベル
  • 中級レベル
  • 初級レベル
  • 入門レベル

なお、本サイト管理人が受講した際のバックグラウンドは概ね以下の通りなので、念のため参考にして頂きたい。

  • 学部教養レベルの微分積分、線型代数、確率・統計は学生時にひと通り学習済み
  • プログラミングは普段、業務でC++を使うが、Pythonはデータ加工やファイル生成など限定的な用途でしか使っていない。あとはC言語、Fortran、R、Matlabを学生時に少しずつ使ったことがある程度
  • 伝統的な多変量解析・時系列分析は昔に少し学習したことはあるが、最近の機械学習やディープラーニング、ベイズ統計などについては素人

機械学習(伝統的な回帰・分類)

難易度:初級レベル

Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門

  • 機械学習の中でも分類・識別について、scikit-learnを用いたサンプルコードを動かしながら説明する講座
  • 数学の前提知識はほぼ不要(数式ではなくPythonコードで説明される)
  • Pythonの文法と基本的なライブラリを使った経験がある人向け
  • Pythonコードと実行結果のグラフを使って説明されるので、実践的でイメージがわきやすい
  • 豊富な数値例で各アルゴリズムの特徴を視覚的に学べる
  • 数式をほとんど使わず、易しい言葉で説明されるので、途中で挫折しにくい
  • コードは一行一行その意味を説明してくれる
  • Pythonの基本を学び終わって機械学習の実装に入門したい人や、scikit-learnの使い方をいろんな例を通して学びたい人におすすめ

機械学習(深層学習)

難易度:中級レベル

【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

  • PyTorchを使ってディープラーニングのロジックと実装を学べる講座
  • ライブコーディングでプログラムの説明も丁寧
  • 端的な説明で無駄がなく、テンポ良く講義が進む
  • PyTorch実装の手前に毎回、概念理解の講義があり、自分が何を実装しているのかイメージできる
  • ResNetやLSTMなど、応用上よく見聞きするアーキテクチャーも説明されており、実践的な内容になっている
  • Pythonの文法とNumpyはわかっている人向け
  • 大学一年レベルの数学、機械学習の基本を知っていると受講しやすい
  • Pythonと機械学習の基礎を学び終わって、PyTorchを用いたディープラーニングの実装を学びたい人におすすめ

機械学習(強化学習)

難易度:初級レベル

みんなの強化学習講座 -PythonとGoogle Colaboratoryで基礎から少しずつ学ぶ強化学習の原理と実装-

  • 強化学習のアイデアと実装をわかりやすく解説する講座
  • 強化学習の日本語の動画教材として貴重
  • 仕組みや理論は最低限で、実装コードの解説がメイン
  • レベルは強化学習を始めて学ぶ人向けで、強化学習の実装経験がある人には簡単だと思う
  • 感想としては、ライブラリのメソッドに与える引数など、コードを一行一行解説してくれるのがありがたい
  • 深層学習など、機械学習の基本的な知識があるとより理解しやすい
  • 機械学習の基本を学んだことがあり、強化学習の実装を学びたい初心者におすすめ

機械学習(画像生成)

難易度:中級レベル

【TensorFlow・Python 3】GANによる画像生成AI自作入門

  • TensorFlowによるGANとDCGANの実装を解説する講座
  • 理論ではなく実装がメイン
  • 処理全体の流れを確認後、各手順を1行ずつコードを書きながらその意味を解説してくれるのがよい
  • 感想としては、PythonとTensorFlowに入門済みなら、コード1行1行で何をしているのか、その意味がわかると思う
  • 仕組みや理論をもっと深く学びたい人は他の教材を使うとよい
  • GANとDCGANによる画像生成プログラムをハンズオンで実装してみたい、という人におすすめ

Pythonプログラミング

難易度:初級~中級レベル

科学技術計算のためのPython入門

  • 数値計算に必要な機能に特化して、Pythonのライブラリを説明する講座
  • ライブラリを呼び出すだけの人ではなく、数値計算コードを自分で書く人向け
  • 説明が論理的で頭に入っていきやすい
  • 基本文法から始まり、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipyなどのメジャーなライブラリに加え、ファイル入出力、ParaViewによる可視化、NumbaやCupyによる高速化までカバー
  • 数値計算屋にとって重要な内容がピックアップされており、効率的に学べる
  • Pythonで数値計算コードを自力で書けるようになりたい人におすすめ

Rプログラミング

難易度:入門~初級レベル

医師が教えるR言語での医療データ分析入門

  • 非エンジニア向けにR言語と統計の基本を説明する講座
  • プログラミングをやったことがない初心者を念頭に、かなり目線を落として、基本文法の意味から説明してくれる
  • スライドに図やグラフを見せて視覚的に理解できるよう工夫されている
  • R言語については、データの前処理(データクリーニング)に重点を置いて実践的な内容になっている
  • 統計は単回帰、ロジスティック回帰、重回帰、一般化線形モデル(GLM)までであり、入門者向け
  • プログラミング経験少なめだがR言語と統計に入門したい人におすすめ

Juliaプログラミング

難易度:入門レベル

はじめましてJulia~次世代のデータサイエンス・科学計算のためのプログラミング

  • 「Pythonのように書けてCのように速い」というコンセプトで最近データサイエンス界隈でも注目されている、Juliaを日本語で学べる貴重な講座
  • 日本語でJuliaを解説しているものとしては、現状唯一のUdemy講座
  • Juliaの文法と標準ライブラリの基本的な使い方をハンズオンで説明
  • 講義内容は基本的なので、他のプログラミング言語の経験があればつまづくところはないはず
  • この講座内容をひと通りハンズオンでこなせば、たいていのことはできるようになる
  • 感想としては、Juliaのはじめの一歩を効率的に学べて良い
  • PythonやRを使っているがJuliaに興味のある、データサイエンス界隈の人におすすめ

SQL

難易度:入門~初級レベル

はじめてのSQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース

  • SQLの基本を初心者向けにハンズオンで解説する講座
  • 具体的な例題、例題を解くうえでのポイント、詳しい解答、という流れで進み、実践的な学習ができる
  • 基本的な内容を省略せず丁寧に説明してくれる
  • 節目節目で演習が入るほか、終盤に応用問題があり、演習が充実している。演習の難易度もちょうど良い。
  • 環境構築も別途詳しい資料が配布されており親切
  • 例題で手を動かしながらSQLに入門したい人におすすめ

機械学習のための数学

難易度:入門~初級レベル

コンピュータビジョン数学基礎:数式とPythonで学ぶ最適化と最小二乗問題

  • 機械学習の理解に不可欠な数学を基礎から丁寧に解説する講座
  • 前提知識は不要で、ギリシャ文字、ベクトル、微分など高校文系レベルからスタートする
  • 当然ながら数式がわんさか出てくるので、数式アレルギーの人がいきなり受講するのはきついかもしれない
  • 講義は大学の講義のような雰囲気で、講師は少し口下手な感じの印象だが基礎からかなり丁寧に教えてくれる
  • 機械学習に必要な分野に特化して、グラフなどで図形的・直感的に説明してくれるのが良い
  • 最適化については少し発展的な内容も含まれていて、学習経験のある人でも多くの学びが得られると思う
  • 機械学習の仕組みを数式レベルでまじめに理解したい人の基礎固めにおすすめ

コンピューターサイエンス

難易度:初級~中級レベル

現役シリコンバレーエンジニアが教えるアルゴリズム・データ構造・コーディングテスト入門

  • Pythonでコーディング面接対策ができる貴重な講座
  • ITエンジニア就職のコーディング面接でよく出題される、データ構造とアルゴリズムについて、よく出る問題をコードとともに説明してくれる
  • 様々なソートアルゴリズムの実装では動画を用いて解説してくれてわかりやすい
  • 講師が説明することに慣れていて、講義がテンポよく進む
  • 基礎から丁寧な説明で、取り扱うトピックの範囲も広く、この分野の講座では決定版といえる
  • すでにPythonをある程度使える人向け
  • 終盤は結構難しい問題について詳しく解説している
  • 人気のPythonでデータ構造とアルゴリズムを学びたい人や、コーディング面接対策を基礎からやりたい人におすすめ

開発環境関連

【Git】難易度:入門~初級レベル

Git: もう怖くないGit!チーム開発で必要なGitを完全マスター

  • Gitの仕組みと使い方を初心者向けに徹底解説する講座
  • Gitが動いている仕組みを体系的に説明してくれるのが非常によい
  • ハンズオンでの演習も充実
  • 優しい語り口で説明してくれるほか、講師の声も聞きやすい
  • 図表がきれいにまとまっており、コマンドの裏で何が起きているのかを視覚的に理解できる
  • GitやGitHubを仕組みも含めてきちんと理解したい入門者におすすめ

【Docker】難易度:入門~初級レベル

ゼロからはじめる Dockerによるアプリケーション実行環境構築

  • データサイエンス界隈でも常識になりつつあるDockerの基本を学べる講座
  • Dockerの使い方について、コマンド実行のハンズオンを交え丁寧に解説されている
  • 前半はDockerによる環境構築、後半はより発展的な内容もあり、扱うトピックが網羅的
  • 講師の説明は淡々としており少々単調だが、上手くまとめてくれていると思う
  • 感想としては、講義の前に、説明で使う用語の意味をまとめた用語集があるのがよい
  • データサイエンス界隈、Web系界隈でDockerを初めて学ぶ人におすすめ

【Linux】難易度:入門レベル

もう怖くないLinuxコマンド。手を動かしながらLinuxコマンドラインを5日間で身に付けよう

  • Linuxとコマンドについて完全初心者向けに解説する講座
  • スライドがきれいに作られていて理解しやすい
  • 内容はいずれも基本的だが、丁寧に解説されている
  • 概念を説明後、ハンズオンでコマンドを使ってみる流れで、理解が深まる
  • 講師の声が聞きやすい
  • 感想としては、用語の説明がわかりやすく、途中でつまづきにくいと思う
  • Linuxとコマンドについて初歩から学びたい初心者におすすめ

アルゴリズムトレーディング

難易度:中級レベル

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPythonでFXのシストレFintechアプリの開発

  • Python経験者向けにFX自動トレードアプリ開発を解説する講座
  • 解説しながらのライブコーディングで、実装の手順がよくわかる
  • データベースやフロントエンド開発の知識も身に付けられる
  • Python自体の使い方は理解している人向けであり、オブジェクト指向の知識も使うので基礎知識があると理解しやすい
  • ファイナンスやテクニカル分析の知識は不要
  • アルゴリズム取引の実装方法を学びたいPython経験者におすすめ

おわりに

管理人が実際に受講した講座の中から、おすすめの講座を選んでみた。

テック関連のスキルは動画で学ぶと効率がよい。
ただし書籍よりも高価になりがちなので、目ぼしい講座を事前にピックアップしておいて、毎月のようにやっているセール時にまとめ買いするのが賢い。

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