こんなお悩みにお答えします。
ちなみに修了したらこんな感じの修了証明書がもらえます。
上司に「ちゃんとやったよ!」とアピールできますね。
記事の内容
- 機械学習とデータサイエンスの違いは?何を学ぶの?
- Udemyは独学で機械学習とデータサイエンスを学ぶのにおすすめ
- 【これだけでOK】Udemyで受けて良かった機械学習・データサイエンスおすすめ講座2選
- Udemyの機械学習・データサイエンスおすすめ講座を受講した結果
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機械学習とデータサイエンスの違いは?何を学ぶの?
データサイエンスとは必要なデータを集め、数学や統計学などの知識を用いて分析し、企業の製品やサービスの改善に役立てる学問です。
有名なのはビールとオムツの例です。
あるスーパーで一緒に買われやすい商品を分析した結果、ビールと赤ちゃんのオムツが一緒に買われていることを発見しました。
データサイエンティストは集めたデータからこのような関係を見出し、企業の売り上げ向上に繋げます。
一方、機械学習はデータサイエンスのプロセスの一部です。
データを使ってコンピュータに学習させ、モデルを作成することをいいます。
ビールとオムツの例ではスーパーで買われたもののリストから「ビールとオムツが一緒に買われている」といった因果関係を見出すプロセスのことをいいます。
データサイエンスの課題を機械学習なしでも分析できるそうですが、大抵はPythonでコーディングした機械学習モデルを使って課題を解決します。
Udemyは独学で機械学習とデータサイエンスを学ぶのにおすすめ
Udemyとは
Udemy(ユーデミー)とはエンジニアのスキルアップに役立つオンライン講座プラットフォームです。
巷では機械学習について学べる書籍が多数売られていますが、本より動画の方がわかりやすく感じるのは筆者だけではないはず…
プログラミングスクールでも人に教えてもらえますが、何十万円もするので気軽に通えないですよね…
一方でUdemyの各講座は千円台~の買い切りなのでトータルの費用は格段に安く済みます。
その上、クオリティの高い人気講座が数多く存在するので独学でスキルを身に付けるのにうってつけです。
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おすすめ理由①自分のペースで勉強できる
社会人はとにかく時間がない…
日々の仕事をこなしつつ空いた時間にサッと勉強できるとありがたいですよね。
Udemyの講座は動画とテキストで成り立っており、どちらもパソコンやスマホで閲覧できます。
講座購入後は自宅や通勤電車などいつでも好きな場所で受講可能です。
また、動画は何度でも再生できるので「聞き逃してわからなかった…」ということがありません。
スキマ時間で効率よく勉強できます。
講座を受けていてわからない点はQ&Aページに投稿すれば講師や受講生が回答してくれます。
おすすめ理由②幅広いレベルに対応した講座がある
Udemyには初心者から上級者まで各レベルに応じた講座が用意されています。
前知識なしの状態から学べる初心者向け講座もあります。
特に最近人気の機械学習やデータサイエンスに関する講座は充実しています。
おすすめ理由③各講座には受講者のレビューあり
各講座には受講者のレビューが付いており、講義を受けた感想とコースの評価(★1~5)を確認できます。
レビューを見て購入するかどうか決められるので、イマイチな講座を購入するリスクが少ないです。
おすすめ理由④30日以内なら返金可能
万が一購入した講座が気に入らなかった場合、購入から30日以内なら全額返金が可能です。
講座のほとんどを視聴している、返金を何度も申請しているなどの場合は返金不可となります。一部の講座では返金された金額がUdemyクレジットとしてアカウントにチャージされ、次回のからの講座購入に使えます。
おすすめ理由⑤世界中で受講されている人気講座あり
Udemyには様々な国籍の講師の講座があります。
中には世界中で100万人近くが受講した超人気講座も!
そのような講座はたいてい英語なので日本人にとってはハードルが高いですが、一部の超人気講座は丸ごと日本語訳されています。
世界的人気講座を日本語で受講できるのもUdemyのメリットです。
おすすめ理由⑥頻繁に行われるセールで安く受講できる
Udemyでは講座料金が90%以上の大幅割引になるセールが月に1~2回くらいのペースで開催されます。
セールは頻繁に開催されるので、時間に余裕があるなら次のセールまで数週間待つのがおすすめです。
\セールがやってるかチェック/
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【これだけでOK】Udemyで受けて良かった機械学習・データサイエンスおすすめ講座2選
Udemyは一般の人でも講座を投稿できるので、講座の質は玉石混交です。
受講してみて「あれ…?」となることもあります。
そんな失敗をしなくて済むようにここでは筆者が実際に受講して良かったおすすめの講座を2つ紹介します。
どちらも世界で何十万人も受講している超人気講座の日本語版です。
内容が充実しており、他の多くの講座と比べて学べることが格段に多いです。
初心者向けに基礎から丁寧に教えてくれますよ。
この2つの講座を受ければデータサイエンティストとしての基礎は完璧です。
【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
学べること
- データサイエンスとは何か
- 確率(高校数学Aレベル)
- 統計(大学数学レベル)
- 行列計算(高校数学Cレベル)
- Pythonの基本的なコードの書き方
- StatsModel、sklearnの使い方
- ディープラーニングの概要とコーディング
- 機械学習プログラムの実装
データサイエンスと機械学習を理解するにはまず数学や統計学などの基礎知識を身に付ける必要があります。
この講座ではデータサイエンスについての概要から始め、データサイエンスの理解に必須の数学やPythonのコーディング方法などを一通り身に付けられます。
動画はアニメーションを駆使してわかりやすく作られています。
各セクションの終わりには課題が付いており、知識が定着したかチェックしながら進められます。
後半では前半で身に付けた知識を用いて実際に機械学習のコーディングを行います。
機械学習には線形回帰やロジスティック回帰、K平均法などいくつかの手法があります。
この講座ではそれぞれについて統計の知識に基づいて論理的にわかりやすく解説してくれます。
最後はこれまで学んだ知識を使って与えられた課題を解いていきます。
解き方は丁寧に教えてくれるのでご心配なく。
最後まで受講すれば基本的な問題は講義資料を元に自力で解けるようになります。
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【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
この講座の定価は27,800円ですが、セール中に購入すれば安く済みます。
こちらはその時の領収書です。
別コースを返金した時にもらったUdemyクレジットを使ったので、実際の支払額は500円でした。
セールは月に2回くらい開催されるので、余裕がある方は1~2週間待つといいかも。
【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
学べること
- 機械学習で用いるデータの前処理方法
- 回帰問題の解法
- 分類問題の解法
- クラスタリング問題の解法
- 連想ルール学習(Association rule learning)
- 強化学習
- 自然言語処理
- ディープラーニング
- 機械学習の効率化・精度向上の方法
先ほど紹介した講座がデータサイエンスや機械学習に必要な数学などの理論中心なのに対し、こちらの講座はより実践的な内容です。
機械学習で解ける問題は回帰問題、分類問題、クラスタリング問題など様々な種類があり、それぞれの問題には複数の解法があります。
例えば回帰問題の解法は単回帰分析、サポートベクトル回帰、ランダムフォレストなどの解法があります。
この講座ではそれぞれの解法について直感的に理解できるよう説明した後、実際にどのようなコードを書くのか解説します。
コーディングのパートでは受講者も手を動かしながら進めるので内容がちゃんと身に着きます。
講義で実際に使ったコードはダウンロードでき、コピペして実務で使えます。
上で紹介した「データサイエンス25時間ブートキャンプ」の次に受講するとより内容が深く理解できますよ。
\即実戦で使えるサンプルコード多数/
【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
こちらの講座は定価27,800円ですが、セール中に購入すれば安くなります。
筆者が買った時の領収書はこちら。セールで2,000円で購入できました。
セールは月に2回くらい開催されるので、余裕がある方は1~2週間待つといいかも。
Udemyの機械学習・データサイエンスおすすめ講座を受講した結果
Kaggle(カグル)とはGoogleが運営する機械学習のコンペティションサイトです。Kaggleでは企業や研究者が投稿したデータサイエンスの課題を公開しています。課題は誰でも解くことができ、上位者は懸賞金などがもらえます。
筆者が解いたのはKaggleで初心者向けに公開されているタイタニック問題です。
タイタニック問題は沈没船タイタニック号の乗客の性別やチケット代金などの条件を元にその乗客が生き残ったか否かを予想する課題です。
機械学習の問題の中では単純なものですが、知識なしでは手も足も出ません。
しかし上でおすすめした2つの講座を受講すれば難なく解けます。
筆者は講座で学んだ8つの解法を使って実際にタイタニック問題を解いてみました。
回答はこちらで公開しています。
このように講座で得た知識を使えば基本的な問題は解けるようになります。
Kaggleのコンペティション参加方法についてはKaggleが無料で提供しているミニ講座「Intro to Machine Learning」で解説されています。すべて英語ですが右クリックして出てくるメニューで「日本語に翻訳」を選ぶとページが日本語訳されます。
まとめ:機械学習・データサイエンスを学ぶならUdemyで!
という方には今回紹介したUdemyの講座がもってこいです。
この記事で紹介した講座2つはこちら。
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【世界で91万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう
データサイエンスに興味がある方、機械学習初心者の方はぜひ受講してみてください。