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【PyQが終わったら】Udemyのメリット・デメリットとおすすめ講座を紹介

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困っている人

PyQが一通り終わったけど次は何をすればいいの?

PyQは環境構築の必要なくブラウザ上で演習が完結するので、初心者がPythonのプログラミングスキルを身につけるのに最適です。

しかし、ブラウザ上で学習できる学びやすさの反面、完璧にこなしたとしても、そのまま実務・開発に入れるとは限りません。

そこで、PyQを終えた次のステップとして私がおすすめするのがUdemyです

本記事ではUdemyのメリット・デメリットと、おすすめ講座について紹介します。

目次

PyQが終わったらUdemyがおすすめ!

Udemyは世界最大級のオンライン学習プラットフォームです。

プログラミングだけでなく、ビジネススキルやデザイン、動画編集など、幅広いジャンルの講座が10万以上(!)存在し、その中から自分の学びたい講座を選び、動画を視聴しながら学習します。

PyQとUdemyのプログラミング講座では以下のような違いがあります。

PyQUdemy
ブラウザ上で学習
自分で環境構築する必要がない
月額制
動画を見ながら学習
自分のPCで開発環境を整える必要がある
買い切り型

環境構築の必要がなくとっつきやすいPyQに対して、Udemyはより実践的な開発に近い内容となっています

筆者が実際に受講して見た感想としては、PyQ→Udemyという流れは、Pythonを学習する上で最適解の1つだと思います

Udemyのメリット

各分野のエキスパートの講義が受けられる

Udemyの講座は各分野のエキスパートが講師を務めています。

例えばディープラーニングであったりアプリ開発などで、最前線で活躍している現役エンジニアの方の講義が受けられるので、非常に専門的かつ実践的です

えぬ

PyQなどで基本を一通り学んだ後、実践に入っていくのに最適です。

セールで安く購入可能

各講座はトータルで4〜10時間程度の動画コースになっています。

通常価格は1〜2万円とやや高いのですが、頻繁に開催される(月に3〜4回)セール時には大幅に割引になり、1500円〜2000円程度で購入できます。

さらに買い切り型であり、視聴期限はないので、じっくり時間をかけて勉強できます。

30日間返金保証

講座を選ぶ際には、動画サンプルや受講者レビューが参考になります。

しかし、それでも「思っていた内容と違った」「難しくてついていけない」ということもあると思います。

Udemyは全ての講座で30日間の返金保証がついているので、万が一購入して失敗した!と思っても返金してもらうことが可能です。

えぬ

私も一度返金してもらいましたが、特に面倒な手続きもなく、ボタンをクリックするだけで簡単に終わりました。

質問対応のサポートも受けられる

講義を受けていてわかりにくい点は、QAに投稿すると講師の先生から回答がもらえます。

他の受講者からの質問とそれに対する回答も公開されているので、つまづきやすいポイントはQAを見ると解決する可能性が高いです。

Udemyのデメリット

環境構築でつまづくこともある

やはり環境構築はプログラミング学習における難所です。

基本的には動画内で解説してくれますが、OSやPCのスペックは一人一人異なるので、なかなか解決できないこともあります。

ただし今後開発を行っていくためには、乗り越えないといけないポイントなので、QAを使ったり自分で調べるなどして解決していくことも重要です。

えぬ

どうしても無理な場合は最悪諦めて返金してもらうという手もあります。

動画の通りにコードを書いても動かないことがある

こちらもプログラミングあるあるですが、Pythonや外部ライブラリは頻繁にアップデートされるため、動画内で使われているPythonやライブラリのバージョンが自分の開発環境と同じとは限りません。

バージョンが違うために、「動画と同じコードを書いているはずのに、自分の環境ではエラーが出てしまう。。」ということがあります。

えぬ

バージョン違いによるエラーは初心者のうちは解決に困るのですが、環境構築と同じく、プログラミングを習得する上では乗り越えないといけないポイントです。

Udemyの機械学習おすすめ講座

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –

こんな人におすすめ
  • 機械学習を原理から理解したい
  • 機械学習の本で出てくる行列やベクトルの計算をしっかり理解したい

Udemyの機械学習の人気講座です。

機械学習ではscikit-learnなどの便利なライブラリを使えば、数学的な理解なしでも分析自体は完結してしまいます。

この講座は「中ではどんな計算が行われているんだろう?」というような疑問に答えてくれる内容になっています。

説明が非常に丁寧でわかりやすいので、機械学習を原理からより深く理解したい方におすすめです。

また、書籍などで機械学習を勉強する際には行列やベクトルは避けて通れません。

この講座で数式へのアレルギーを解消しておきましょう。

えぬ

私は受講していませんが、微分や単回帰分析を扱った「人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 -初級編-」も評判が良くおすすめです。

【ゼロから始めるデータ分析】ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

こんな人におすすめ
  • 機械学習を実際のデータ分析に応用してみたい
  • データ分析のコンペに興味がある

こちらの講座はデータ分析の実践編です。

SIGNATEというデータ分析のコンペティションへの参加を通して、データ分析の流れを学びます。

講座内では、過去の売り上げデータをもとにお弁当の売り上げを予測するコンペ、キャンペーンで銀行の口座開設する可能性が高そうな顧客を探し出すコンペなどが取り上げられています。

えぬ

身近で取り組みやすいテーマですね。

「ゼロから始める」というタイトル通り、かなり基本的な内容から丁寧に教えてくれるので、PyQで一通り機械学習を学んだ方なら問題なく学習できる内容だと思います。

Udemyのディープラーニングおすすめ講座

AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-

こんな人におすすめ
  • ディープラーニング技術について広く学びたい
  • G検定を受ける予定がある

ディープラーニング関連の技術(CNN、RNN、GAN、自然言語処理、強化学習など)を一通り学べる講座です。

配布されるコードをGoogle Colaboratory上で実際に動かしながら学ぶことができます。

内容が盛りだくさんなので、ディープラーニングの技術を幅広く理解したいという方におすすめです

えぬ

ディープラーニングG(ジェネラリスト)検定対策(通称G検定)の教材としてもおすすめですよ

一方、コードの解説などは少なめなので、ある程度コードの内容を自分で理解できる人向けです。

【Kaggleで学ぼう】PythonとKerasで学ぶディープラーニング開発入門

こんな人におすすめ
  • ディープラーニングを自分の手で実装してみたい
  • 画像分類に挑戦してみたい

ディープラーニングでよく用いられるフレームワークとしてKerasがあります。

Kerasはコードが簡潔であり初心者でも比較的簡単にディープラーニングの実装をすることが可能です。

この講座では、Kerasを用いて、画像分類でよく用いられるMNIST(手書き数字分類)から始まり、Kaggle(機械学習の世界的なコンペティション)の画像分類問題(Dogs vs Cats)に取り組みます。

これから画像分類に挑戦してみたい!という方に最適な講座になっています

まとめ

本記事ではUdemyのメリット・デメリットと、おすすめ講座について紹介しました。

Udemyは専門的・実践的な内容を扱った講座が多く、PyQの次のステップとして非常におすすめです

自分のレベル、興味のある内容に合った講座を見つけて、スキルを向上させていきましょう。

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