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【Pythonは独学でOK】Udemyのおすすめの講座でデータサイエンティストになる方法

こんにちは!フリーランスエンジニアのあおいです!

今日はUdemyを活用したPythonのオススメの勉強方法をご紹介します。

おそらくこの記事を見てる人は、

  • データサイエンティストになりたい人
  • WEB開発をしたい人
  • ビジネスにAIを組み込みたく学びたい人

のどれかに当てはまるのではないでしょうか?

そして、効率的に最短でPythonをマスターしたい方だと思います。

さて、Pythonは一般的に難易度が高く、独学での勉強は難しいイメージがありますよね。

それに、Pythonの参考書は沢山ありすぎてどれがベストかわからず、プログラミングスクールも高価格な所が多いです。

なので、「どの方法で勉強を始めればいいか分からない!」という方も多いのではないでしょうか。

今日の記事は、そんな方に私の体験談を踏まえた「Pythonの効率的な勉強法」を紹介します。

あおい

実は、私は3年間データサイエンティストとしてPythonを使って働いて来ました。

WEB開発の案件もこなし、今は月70〜80万円ぐらいの単価で色々な案件に携わらせてもらっています。

そんな私は、ほぼ独学でPythonを身につけました。

この記事では、そのノウハウを全て紹介しますので、ぜひ参考にして下さいね^^

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、

  • プログラミング
  • 統計学
  • データ分析
  • 機械学習・ディープラーニング

などの知識を使い、膨大なデータの中からビジネスや研究に生かせるアウトプットを算出する事がメインの仕事です。

業務内容にもよりますが、分析した結果を活用する為にWEBアプリケーションを開発する事もあります。

また、データサイエンティストはプログラミングの知識を使って働くと書きましたが、具体的にはPythonを業務で使う事がほとんどです。

Rと言う言語でもデータ分析はしやすいのですが、RでWEBアプリケーション開発はしにくい事から今ほとんどの会社でPythonを用いられています。

そして技術ではありませんが、コミュニケーション力も必要になって来ます。

特にデータ分析ではお客さんも何がしたいのか、出来るのか分かっていない事もあります。

  • ビジネスの状況・その業界の特有の知識
  • ビジネスで抱えている課題
  • データ分析結果を用い達成したい目標
  • データの状況

などをヒアリングして、お客さんに分析プランをご提案するのもデータサイエンティストの仕事内容です。

その際にお客さんと密にコミュニケーションを取るスキルは、お客さんに納得してもらうアウトプットを実現する為に不可欠です。

あおい

WEBエンジニアだとお客さんと話さなくても仕様書通りに実装すれば完成する事も多いですが、データサイエンティストはそうではありません。
お客さんの意を汲み取る力も結構重要になって来ますよ。

では実際にどのようにデータサイエンティストになるスキルを身につけていけばいいのかを次の項目で解説します。

データサイエンスを学ぶ5ステップ

データサイエンティストとは?で解説した必要な知識を身につけるには以下の5ステップに沿って勉強すると良いです。

  1. Pythonの文法を学ぶ
  2. PythonのWEB開発を学ぶ
  3. 統計学を学ぶ
  4. データ分析を学ぶ
  5. 機械学習・AIを学ぶ

1〜5に沿って勉強して行くと、データサイエンティストの業務で必要な技術的なスキルを一通りマスターする事が出来ます。

あおい

一方、データサイエンティストのスクールは20万円以上もしてしまい高価という現状もあります。

なかなかポンと20万円も払える人は少ないのではないでしょうか。

そして「高価なスクールに通えばスキルが身につく!」という事はありません。なので、「出来ればお金をかけず学びたい」方がほとんどのはず。

そんな方にはUdemyを活用した勉強法が低コストでおすすめです。

Udemyとは?

Udemyとは、アメリカのシリコンバレー発のオンラインの学習プラットフォームです。

プログラミング以外にもヨガ・写真などのコースもあります。「Udemyで学べないことは殆どないのでは!?と感じますね。

オンラインゆえに自分の好きな時間で学べるのがメリットです。

あおい

社会人だとどうしても細切れ時間を使って勉強せざるを得ないですが、Udemyだと学びやすいです。

Udemyは通常の時に買うと1講座あたり1万円ぐらいかかってしまうのですが、セールの時に買うと1300〜2000円ぐらいで1講座を購入する事が出来ます!

セールは不定期に行われていますが、度々セールが行われていないかチェックしてみましょう!

私の肌感覚だと、1・2ヶ月に1回セールが行われている感じです。

お財布に余裕のない人でも勉強出来ますね。

また、Udemyの講座はかなり分かりやすいです。

あおい

ある程度は独学しないといけない所が難点ですが、むしろ独学でPythonやデータサイエンスの知識を身につけたい人にはピッタリの教材です。

私もいくつもの講座を購入して勉強して来ました。

ちなみに、Udemyの講座は買い切り型なので受講期限がなく、分るまで何度も復習が出来ます。

スクールだと受講期限がありますが、その点もUdemyで勉強するメリットです。

今日は、そんなUdemyで売られているおすすめのPython・データ分析・AIの教材をご紹介します!

学びたい項目別におすすめの教材をご紹介します。

あおい

「これからPythonも勉強し始めるよ!」という方は上から順に勉強して見て下さい。

では早速見ていきましょう。

ステップ1・2:Pythonの文法を学ぶ・WEB開発を学ぶ

Pythonを学びたい方に合う講座はこちらです。

酒井潤先生のPython 3 入門+アメリカのシリコンバレー流コードスタイルです。

こちらの講座では、Pythonの文法とFlaskというライブラリを使ったWEB開発が学べます。

なお、ライブラリは開発をしやすくする便利ツールと思って下さい。

この講座の注目ポイントは以下の点です。

  • Pythonの文法が幅広く、網羅されている
  • Pythonの文法が深く解説されている
  • WEBの基礎も学べる
  • コンテンツが多くて充実している

特に上の2つの点がおすすめです。また、WEBの基礎を学べる所も良いですね。

「なぜ、データサイエンティストにWEBの知識が必要なの?」と疑問に感じた方もいるかもしれません。

その理由は、WEBも出来た方がお仕事の幅がぐんと広がるからです。

データサイエンティストのお仕事で、モデルを作るだけの場合は以外と少ないんですよね。

それにモデルだけ作るお仕事は高い数学力も必要です。

あおい

なので、完全未経験からデータサイエンティストを目指す方は目指しにくいです。

一方でWEBも出来てデータサイエンスも分かると、データサイエンスのお仕事も出来て社会実装も出来る人として重宝します。

もちろん、「私はPythonだけを学びたいんだ!」と言う方は講座のPythonの文法のコンテンツだけを見てもらって構わないません。

しかし、時間がある時にWEBのコンテンツも見ておくと何かと役立ちますよ!

ステップ3:統計学を学ぶ

データ分析学習に必要な観点は、

  • 統計学の基礎知識を持っておく
  • ライブラリを使って何が出来るのかを理解する

の2点です。なお、Pythonの文法は大丈夫という前提で書いています。

データ分析・AI開発に必要なスキルは統計学が土台にあります。

統計学の土台が不安定だと、その上のデータ分析やAIのアルゴリズムを構築するスキルも不安定になります。

データ分析やAIは統計学を元に作られているからです。

その為、データサイエンティストの仕事に統計学はマストです。

データサイエンティストはとにかく数字でアウトプットを語らなくてなりません!

あおい

けれども、大学が理系だったら統計学はまだ馴染みやすいですが、文系だとキツイ思いをする事になります・・・。

統計学の基礎知識を分かりやすく学ぶには、Yosuke Katada先生の【ゼロからおさらい】統計学の基礎講座 が良いです。

この講座のおすすめポイントは、

  • 実務で使う統計学を網羅している
  • 解説が充実している

です。

この講座をしっかり理解出来たら、データ分析のお仕事で使う統計学は難しい内容でない限りは大丈夫でしょう。

あおい

実務で使う統計学を網羅している所も良いですが、この講座の売りは”とにかく分かりやすい”所です。

分かりやすく説明する方法も学べる講座ですね。

ステップ4:データ分析を学ぶ

ライブラリを使いこなせる様になるデータ分析のおすすめ講座をご紹介します。2つあります。

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス・オンライン講座で勉強してから、みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習で更に深く勉強するのがおすすめの勉強法です。

まずは、Shingo Tsuji先生の【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス・オンライン講座 です。

この講座は以下の点でおすすめです。

  • ライブラリ特有のデータの格納方法の解説が詳しい
  • 表の扱い方が詳しい
  • 実践的な分析が出来る
  • 統計学の基礎も解説している

特に上の2つの点がメリットです。

データ分析の学習で最初につまづくのが、データの扱い方です。

分析する時には必ず

  • データを読み込む
  • 読み込んだデータをプログラム上で使えるようにする

を行いますが、初心者だとプログラムを書き慣れていません。

なので、”読み込んだデータをプログラム上で使えるようにする”までエラーの連続です。

あおい

途中で訳が分からなくなって挫折してしまうんですよね。

この講座ではそこを重点的に解説しています。なので、初心者をつまづきにくくする講座なんです。

次に、我妻幸長先生のみんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 です。

この講座は

  • 理論の解説が豊富
  • 実践が豊富
  • メモリの使い方も解説している
  • Pythonの文法の復習も出来る

がおすすめです。特に1番上がメリットです。

理論が分からないとデータ分析がブラックボックスになってしまいます。

お客さんにもブラックボックスの状態で、アウトプットを提出は出来ません。

なので、理論を理解する事は超重要です!

ちなみにこの講座にはAIの解説もついているので、合わせてAIも学べます。

ステップ5:AIを学ぶ

AIを学びたい方には、2つの分かりやすい講座があります。導入編として使えるものと、深く理解する為のものです。

導入編として使える講座は吉崎亮介先生の 人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 です。

私はオフラインで吉崎亮介先生の講座を受けた事があるのですが、超絶分かりやすいです。

この講座で、AIの理論を学べます。AIの理論が分かりやすく解説されていますよ。

一方で、この講座は確かに分かりやすいのですが、1つデメリットを挙げるとコンテンツの内容が少ないです。

あおい

導入教材としてはすごく良いんですけどね。

なので、より実践的な内容が学べる我妻幸長先生の みんなのディープラーニング講座 ゼロからChainerとPythonで学ぶ深層学習の基礎 を学ぶ必要があります。

この講座のメリットは

  • 日本語の解説が豊富なChanierを学べる
  • 実践が豊富
  • 理論の解説が豊富
  • Pythonの文法の復習も出来る

です。特に一番上の点は見逃せません。

AIのライブラリには複数の種類があって、その1つがChainerです。

Chainerのメリットは日本語の解説がネット上に豊富な所です。

MEMO
Chainerは日本で作られたライブラリです。

なので、日本語の解説が多いのです。

ネット上に情報が色々とあるので、Chainerを使ってAIの勉強をすると独学でも学びやすいです。

おまけ:面白そうなPythonでドローンを操作する講座を見つけました!


AIとは少々違うのですが、顔認識を使ったPythonのドローンプログラミングの講座を見つけました。見ていきましょう。

酒井潤先生の シリコンバレー現役エンジニアが教える未経験者のためのPythonドローンプログラミング です。

あおい

ドローンをPythonを使って操作して、顔認識もするとかめちゃくちゃ面白そうですね!

”勉強”としてプログラミングを勉強するよりも、”趣味”としてプログラミングに取り組んだ方が技術力は絶対に伸びます。

この様な楽しめる系の講座で、Pythonやプログラミングの基礎を学んでも良いです。

まとめ

当たり前ですが、マンツーマンのスクールよりもオンラインスクールの方が受講料が安いです。

なので、オンラインスクールを賢く使って勉強してみましょう。

Udemyを使って独学で勉強するなら、最初は色々と分からない事が多いと思います。

しかし、1つ1つ乗り越えていくと実務でも通用する力を身につけられます。

実務はお仕事なので、沢山教えてもらう事が出来ません。その為、ある程度は自分でキャッチアップする必要があります。

Udemyは受講期間が決まっていないので、自分のペースでデータサイエンスの勉強をしましょう。

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