【決定版】最短でPythonを習得するためのオススメUdemyコース9選!

皆さんはPythonをどうやって学習していますか?独学では、書籍を購入したり、ネットでググったり、ウェブサービスを利用する方が多いと思います。

Pythonを学べるウェブサービスはいくつもありますが、今回はその中でも動画で学べるUdemy(ユーデミー)の中でオススメのPythonコースを紹介していこうと思います!

有料なので、良いコースを選びたいですよね、、お任せください!

Pythonの勉強に最適な無料のおすすめプログラミング学習サイト4選

Udemy(ユーデミー)ってどんなサービス?

Udemyはアメリカで生まれたオンライン教育プラットフォームです。動画形式で学習することができ、多くのプログラミング講座が用意されています。公式HPでは、80000以上のコースがあると書かれていますが、日本語のコースはまだまだ少ない印象です。

一部に和訳字幕がついているコースもあるので、まだ日本では解説が豊富ではない分野に関しても学べることができます。いち早く海外の技術トレンドを抑えることもできますね!

分からないことがあっても、講師に質問できるので、すぐ解決することができます。書籍や他サービスだと、躓いた時の解決策がなかったり、質問だけ有料プランだったりしますが、Udemyで購入したコースの講師には質問し放題です。

スマホアプリ版もあるので、電車の中や空いた時間で学習を進めることができます!

Udemyのほとんどのコースは有料です。ただバーゲンセールが多く、よく90%OFFのクーポンなどが出るので、だいたい2000円くらいで購入できます。有料でもオススメしたいのがUdemyです。有料だからこそ、オススメのコースにトライしてみてください!

※2018年9月現在、購入したコースの30日間返金保証ができるので、今がチャンスです!

  • 80000以上のコースがあり、プログラミング系のコースが特に豊富
  • 英語のコースでも和訳字幕が付いている
  • 言語のアップデートに沿って講師がコースを修正するので、最新の学習ができる
  • 講師への質問ができる機能もついている
  • スマホアプリ版もあるので、スキマ時間に学習できる

基礎編:Pythonコースはこれで決まり

Pythonを扱ったコースはここ数年で一番多くなりました。まずはPythonの基礎を学習したい方へのオススメコースを紹介します。Python自体の基礎から、データ解析に使えるものまで幅広いコースを紹介します。

Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学び、実践的なアプリ開発の準備をする

https://www.udemy.com/python-beginner/

こんな方にオススメ!
  • Python3に興味があるが、使用した経験がない方
  • Pythonプログラミング環境を自分で用意できる人

Pythonをまだ書いたことない方から、もう慣れたという方まで幅広いスキルセットの方にオススメなのが、このコースです。文字通り、入門から応用編までが解説されていて、かなりボリューミーな内容になっています。

特に講師の方が海外でエンジニアとして活躍されている方なので、Pythonって業務で使うときに気をつけるべき点や、他のエンジニアと働く上でオススメのコードスタイルも知ることができるので、かなり実践的な内容にもなっています。

データ解析の章では、scikit-learnを用いて株価の予測を行うなど、実用的な部分まで踏み込んでいます。このコースだけでPythonエンジニアなれます。あとは動画を見てひたすら学習を進めるのみですね!

  • Python環境の設定
  • Pythonの基本
  • データ構造
  • 制御フローとコード構造
  • モジュールとパッケージ
  • オブジェクトとクラス
  • ファイル操作とシステム
  • 入門編の終了 応用編に行く前に簡単なアプリケーションの演習
  • コードスタイル
  • コンフィグとロギング
  • データーベース
  • WEBとネットワーク
  • テスト
  • 並列化
  • 暗号化
  • インフラ構築自動化
  • Pythonの便利なライブラリやツールや豆知識
  • グラフィックス
  • データ解析
  • キューイングシステム
  • 非同期処理 asynico

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

https://www.udemy.com/python-jp/

こんな方にオススメ!
  • Pythonプログラミングだけでなく、データサイエンスやデータの可視化に興味がある方々
  • Pythonの経験は問いませんし、プログラミング初学者でも大丈夫
  • 急速な広がりをみせる、データサイエンスの世界を覗いてみたい方々

Pythonを始めた理由でもっとも多いのは、データ分析です。Pythonを書いたことがない方でもデータ分析の基礎までしっかり身につくのがこちらのコースです。

データの前処理に使う、PandasやNumpyといったライブラリの実用的な解説はもちろん、実際にデータを用いて分析を試みるサンプルケースが数多く付いています。

アカデミックに学習したい方にもおすすめです。統計学の解説内容も含まれているので、厚みのある知識を身に付けることができます。Kaggle(カグル)と組み合わせて学習を進めるとより良いかもしれませんね!

カリキュラムは、付録が付録じゃないほど豪華ですね!データ分析を中心に、必要な関連知識も身に付けることができます。

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

Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門

https://www.udemy.com/python-scikit-learn/

こんな方にオススメ!
  • 機械学習という言葉は知っているが,中身を知らない人
  • プログラミングが嫌いではない人(Pythonプログラミングをします)
  • Pythonプログラミング環境を用意できる人
  • 具体的に機械学習を適用したいデータがある人

Pythonといえば、機械学習ですね。なかには機械学習で作りたいものはもう既に決まっている方もいると思います。scikit-learn(サイキットラーン)という機械学習をする時によく用いられる便利なライブラリの解説をしながら、実際のサンプルデータで識別などを行なっていきます。

具体的なデータをベースに進んでいくので、とても明快でわかりやすく、丁寧な内容です。テストデータの評価方法や、パラメータの調整など、機械学習をする時の工程もわかりますし、その一つ一つに対しての理解も大幅に進みます。

  • 機械学習とは
  • Jupyter Notebookの設定
  • 最初の例題:学習から識別まで
  • 学習データとテストデータの準備
  • データから特徴量へ
  • テストデータの評価方法
  • いろいろな識別器
  • パラメータ調整
  • 学習サンプル数が多いとき
  • 例題
  • おわりに

応用編:極めたいならコレしかない!

続いては、中級者向けのコースを見ていきましょう。もちろん初心者の方でも取り組める内容ではありますが、環境構築やPythonの基礎的な部分についての解説が無かったりしますので、だいたい初心者〜中級者程度が合うと思います。

実践データサイエンス&機械学習 with Python -統計学の基礎からビッグデータまで-

https://www.udemy.com/datascience-machinelearning/

こんな方にオススメ!
  • 次のキャリアとして、データサイエンス関連を希望しているソフトウェア開発者やプログラマーの方
  • IT産業への転職を考えている金融や非ITのデータ・アナリストの方
  • 業務に統計やデータサイエンスの知識を活かしたい方。
  • 機械学習や人工知能に興味のある方。
  • データと数学に基づく分析力を身に付けたい方。

このコースはかなり充実した内容となっています。協調フィルタリングを使ったレコメンドシステムの構築や、Apache Sparkを用いてビックデータを処理する方法など、とても実践的な内容です。

データ分析から一歩進んで、機械学習・深層学習の領域に踏み込んでいるので、もともと機械学習に触れたかった方などには非常におすすめです!ちなみに、以下についてこのコースでは触れているので、興味ある項目があればぜひ購入してみてください。

MEMO
回帰分析、K平均法、主成分分析、訓練/テストと交差検定、ベイズ法、決定木とランダムフォレスト、多変数回帰、マルチレベルモデル、サポートベクターマシン、強化学習、協調フィルタリング、K近傍法、バイアス/バリアンスのトレードオフ、アンサンブル学習、TF-IDF、実験計画法およびA / Bテスト

コース内での解説も丁寧で、講師の方も親切な説明をする印象があります。もしわからないところが出てきても質問してどんどん学習を進めていきましょう!

  • 統計と確率の復習、Pythonの練習
  • 予測モデル
  • 機械学習における教師あり学習と教師なし学習
  • レコメンドシステム
  • その他のデータマイニング・機械学習技術
  • 実際のデータを使った分析
  • Apache Spark:ビックデータの機械学習
  • 実験計画法

アプリケーション開発者のための機械学習実践講座

https://www.udemy.com/ml_for_app_developers/

こんな方にオススメ!
  • 機械学習を、実際にアプリケーションに活かしたい方
  • 機械学習について、理論より実践から入りたい方
  • 機械学習についての基礎的な知識があり、その応用方法を考えている方

機械学習がある程度手に馴染んで来た方は、自作のアプリやサービスに活かす方法が気になりますよね。このコースはそんな方に向けた最高のコースです!どのような仕組みでアプリに組み込むか、このコースで完璧に理解できるので、おすすめです。

カリキュラムの、「機械学習の実装手段」という中で、実装具合のレベルに選択肢があり、ライブラリ単位で入れるのか、サービスを導入するのか、など視野広く方法を教えてくれるので、まだどんな形で導入するのか決まっていない方も問題なく学習できます。

カリキュラム自体がDay1からDay7までで区切られているので、一週間後には機械学習のアプリケーション組み込みに関してマスターになっていますね!

  • Day0: コースの概要
  • Day1: キーワードの整理
  • Day2: 機械学習の仕組み
  • Day3: 機械学習の適用
  • Day4: 機械学習の実装手段
  • Day5: 機械学習アプリケーションの設計
  • Day6: 機械学習アプリケーションの実装
  • Day7: 機械学習アプリケーションの導入と運用
  • Next Step

【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門(RNN/LSTM, Word2Vec)

https://www.udemy.com/tensorflow_rnn/

こんな方にオススメ!
  • Pythonを使用した自然言語処理の仕組みと実装方法を学びたい方
  • 時系列データのディープラーニングによる処理を学びたい方
  • 頻繁なアップデートでパニックしない方
  • 英語のメニューでパニックしない方
  • TensorFlow入門コースを受講、または内容を理解している方
  • ニューラルネットワークの原理について、ニューラルネットワークのコースを受講したか、理解している方
  • ビデオを視聴するのが苦でない方

TensorflowやKerasといった深層学習をメインとしたコースです。自然言語処理と時系列分析により焦点を当てていて、感情分析や文書生成などの高度なテクニックまで解説されています。ディープラーニングの領域とはいえ、機械学習の一つなので、抵抗感を持たずに学習を進めましょう!

初心者の方でも、先にゴールを知っておくことは大切なことだと思うので、モチベーションを上げるために、理解できる範囲を見てみること非常にオススメです!Tensorflowの解説を聞いた後に、Python基礎の動画コースを見ると、吸収力が異なると思います。

講師の方が丁寧に説明してくれるコースなので、LSTMやRNNがまだ理解できていない方や、実装経験がない方にもおすすめです。QAで分からないところは聞いていきましょう!

  • Pythonによる形態素解析にチャレンジ(janome)
  • Word2Vecにチャレンジ(gensim)
  • Wikipediaを辞書にしてWord2Vecにトライ(Mecab/gensim/Word2Vec)
  • RNNとLSTMの仕組みを理解しよう
  • LSTMで文章を生成しよう
  • Tensorflowで機械翻訳に挑戦
  • RNNでセンチメントアナリシス(感情分析)に挑戦
  • LSTMで株価予想を行ってみよう
  • ボーナスセクション

画像解析編:間違いなくこのコース!

応用編では、LSTMやRNNなどが学べるコースを見てきましたが、画像解析に関してはよりコースのカバー率が高いのでこちらで紹介します。

【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門

https://www.udemy.com/tensorflow-advanced/

こんな方にオススメ!
  • AIや機械学習を実践してみたい方
  • オリジナルデータで画像分類器を開発したい方
  • TensorFlowとKerasでディープラーニングを実装してみたい方
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化したい方

このコースはTensorflow/Kerasでの画像判定を学ぶこともできる上に、構築した判定システムをアプリに組み込み方法まで解説した最高のコースです。Flaskは軽量なPythonフレームワークで、Djangoよりもカスタマイズ性に優れており、よくAPIの構築に使われるケースが多いです。

Flickrから画像を収集して、画像分類器を構築していきますが、その後の精度向上するためのセクションもあるので、一気通貫で学習できます。

  • 環境構築(Python, Anaconda, Tensorflow GPU版のインストール)
  • 画像分類AI自作にチャレンジ
  • データの工夫による精度向上にチャレンジしてみよう
  • 推定プログラムを作成しよう
  • FlaskでWebアプリ化しよう!
  • ボーナスセクション

【YOLOとSSDを使った】実践物体検出

https://www.udemy.com/yolossd-a/

こんな方にオススメ!
  • SSD・YOLOを動かしたい人、動かしたことのある人
  • tensorflow, keras, chainer動かした人、御自身で学ぶことができる方
  • 物体検出モデルを独自のデータセットで学習したい人
  • より実用的なAIのモデルを作ってビジネスに応用したい人

画像解析といってもより具体的なレイヤーに落とすと、解析にも様々な種類があります。その一つが物体検出です。画像の中から特定の物体のアリナシを調べることができます。なかでもSSDは画像内のどの位置にどんな物体があるかまで認識することができるので、非常に便利で高機能です。

また、YOLOはリアルタイム物体認識ができ、動画内やリアルタイムカメラでの物体認識が可能です。監視カメラにも使われている場合が多いです。

これらは専門的ではありますが、画像解析分野の中では有名で面白いので、ぜひ学習してみてください!

  • 各種環境の設定
  • SSDを使ってみよう
  • SSDの物体検出のしくみを学ぼう
  • SSDの学習のしくみを学ぼう
  • YOLOのしくみを学ぼう
  • YOLOの学習と推定

【TensorFlow で画像生成AI自作にチャレンジ】GANによる画像生成AI自作入門

https://www.udemy.com/tensorflow-gan/

こんな方にオススメ!
  • 画像自動生成AIの開発にチャレンジしたい方
  • TensorFlow体験コースを受講済みで、スタイル変換に使用したGANのモデルを自作してみたい方
  • GAN(敵対的生成ネットワーク)の理論を実習を通じて理解したい方

近年、画像をアップロードすると、自動的にゴッホ風やピカソ風の画像に変換されたりするアプリやサービスがありますが、裏側の技術はこのGANという画像解析分野の技術になります。

画像を学習しておけば、生成して雰囲気の似た画像を新たに作ることができます。比較的新しい技術なので、まだまだ学習素材として扱われているサービスは少ないので、udemyで学ぶことをおすすめします!

  • TensorFlow 1.6 CPU版のインストール(Windows 10)
  • Jupyter Notebookのセットアップ
  • GANにチャレンジ
  • DCGANに挑戦
  • Pythonのクイックレビュー(スキップok)
  • ボーナスセクション

まとめ

ここまで9つのPython関連コースを紹介して来ました。ここで紹介したコースは本当に心からおすすめできる講座です。他にもいくつも購入しましたが、これらは圧倒的に優れたコースです。

Pythonを学習する目的は人それぞれだとは思いますが、基本的には分析や機械学習、画像解析やテキスト解析に落ち着く方が多いと思います。今後他の学習素材や方法も紹介していくので、ぜひお楽しみに!