- UdemyでPythonを学ぼうと思ったけど、コースが色々ありすぎて、どれを受講したら良いかわからない…
- Pythonのおすすめコースを目的別に知りたい！
本記事では、これらの悩みを徹底的に解決していきます。
実際、私も普段からUdemyにはお世話になっていて、これまで30コース以上の様々なコースを受講してきました。
この経験を生かして、UdemyのPythonおすすめコースを目的別・レベル別に徹底的に解説していきます！
本記事を読むメリット
- Udemyを用いてPythonを学ぶ方法を理解できる
- 自分に最適なUdemyのPythonコースを選ぶことができる
Udemyのコースは現在でも増え続けています。
そのため、本記事も1ヶ月ごとに随時更新していきます！！
- UdemyでPythonを勉強する方法
- Git・Dockerの学ぶコース
- Pythonの基本文法を学ぶコース
- アルゴリズム論（Python）をUdemyで学ぶ
- データの可視化と簡単なデータ解析を学ぶ
- 機械学習の数学を学ぶコース
- 機械学習の実装を学ぶコース
- ディープラーニングの実装を学ぶ
- Webアプリ作成を学ぶ
- まとめ
UdemyでPythonを勉強する方法
Udemyとは、アメリカで設立したオンライン動画学習を提供してくれるサービスです。
コースの数は10万を超えていて、日々最新の講座が更新されています。
Udemyの最大のメリットは、毎月お金を払うのではなく、動画講座を一度購入するだけで、それ以上のお金が全くかからない点です。
さらに、返品することも可能なのでリスクも0です！！
動画講座に学習期限はなく、自分のペースで学習することができます。
次は、どのようにUdemyを通して学習すれば良いのかを紹介していきます。
Udemyを利用したPython勉強法
Pythonを効率的に勉強するためには下記のような流れで勉強すると良いです。
Pythonの勉強順序（上から順番に勉強を進めていく）
基本的には、この順番で勉強することをおすすめします。
最初の『Git・Docker』は、Pythonとは直接関係しませんが、プログラミング学習を効率化してくれるツールです！
簡単に説明するとGitとDockerは以下のようなツールです。
- Git : コードの共有や履歴を簡単に管理できる
- Docker : プログラミングを実行する環境を簡単に作れる
この二つの習得には、そこそこ時間を要するので、Pythonを早く動かしてみたいという方は後からやるか・同時進行でもOKです！！
ここからは、上記で説明した学習の流れにそって以下の順番でおすすめコースを紹介していきます。
＊自分が興味のある部分から読み進めてください！
Git・Dockerの学ぶコース
Pythonを学ぶ前にGitとDockerというツールを習得しておくと学習を効率化することができます！！
再度、GitとDockerについて簡単に説明すると以下のようになります。
| Git | プログラムのコードを管理するシステム |
|---|---|
| Docker | 複雑な環境構築を簡単にできるツール |
＊GitとDockerを最初に学習することは筆者のオススメなので、とりあえずPythonを動かしてみたいという方は飛ばしてください！！
これらを学ぶのに最適な講座は以下になります。
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
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 5時間54分 |
この講義を受けることで、Gitをプロ並みに使用することができるようになります。
細かいところまで体系的に学ぶことができます。
たった5時間50分でGitのほぼ全てを学べるのは最強です！
また、最後は結構マニアックな内容になるので、初心者の方は前半部分のみ受講して、Pythonの学習に進むのもありです。
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Gitをいじったことがない方で、基本から応用を体型的に学びたい方
米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 5時間50分 |
この講義を受けることで、実戦でもDockerを使用することができます。
当然、プログラミングを行う環境は簡単に作ることができます！
最後の方は少し難しくなりますが、とても勉強になります。
環境構築で挫折した方はぜひ受講してみてください（Dockerの便利さに気がつきます）
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Dockerを初めて使って、実際に環境構築を行うプロセスを学びたい方
Pythonの基本文法を学ぶコース
ここからは、Pythonの基本文法を習得するための講座を紹介していきます。
初心者の方はもちろん、Pythonをある程度触ったことがある方向けにも、おすすめ講座を紹介していきます。
現役シリコンバレーエンジニアが教える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
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 28時間36分 |
Pythonの入門する際は、このコースを受講することをお勧めします。
講義自体は、Pythonの入門から応用まで解説してくれます。
話し方のテンポが良いので、28時間があっという間に感じます！！
網羅的に解説してくれるので、困った時のバイブル的存在になります。
そのため、中級者・上級者の方にもオススメです。
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- Pythonをこれから学ぶ方（もし、私がPythonを忘れて、学び直すならこの講座をみます笑笑）
- Pythonをある程度触ったことがあるが、一度も体型的に学んだことがない方
プログラミング言語 Python 3 入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 6時間10分 |
Pythonの基本を体系的に学ぶことができます。
まさにチュートリアルという感じで無駄がないです。
手っ取り早く始めたいけど、基礎は疎かにしたくないという方にオススメなコースです。
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Udemyでは、サンプルとして無料で数回分の講義が受けられるので、この二つを比較して自分にあった方を受講してみてください。
『Python基本は書籍で学びたい！！』という方は下記を参考にしてください。
基礎が固まった方は、下記の記事で上級レベルだけど覚えておくと便利なPythonの文法をまとめているので参考にしてください。
プログラミングに苦手意識が強いが、Pythonを学んでみたいと考えいる方
アルゴリズム論（Python）をUdemyで学ぶ
プログラミング学習をしていると『コードを写経することはできるけど、自分で作るのは無理だろww』という感情が湧いてきます。
その理由は、アルゴリズム論を学んでないことが原因です。
そこで、Udemyでアルゴリズム論を学ぶことができるコースを紹介します！！
強制とは言いませんが、データサイエンスやアプリ開発を行う前にアルゴリズム論を学ぶことで、学びを効率化させることができます。
【キカガク流】プログラミング力向上のためのPythonで学ぶアルゴリズム論（前編）
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 3時間31分 |
このコースを受講したおかげで自分の研究のコードも高速化しました。
また、自分で0からコーディングするスピードが圧倒的に高速化しました。
もっと早くアルゴリズム論を学ぶべきだったな…と後悔しました。
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アルゴリズム論の重要部分を効率的に学びたい方
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
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 12時間47分 |
Udemy講師で有名な酒井さんによるアルゴリズム論のコースです（私は速攻購入しました…）
体系的に、アルゴリズム論とデータ構造を学ぶことができます。
このコースを習得すれば、コーディング面接もバッチリです。
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- コーディング面接を受ける予定の方
- アルゴリズム論を体系的に学びたい方
データの可視化と簡単なデータ解析を学ぶ
ここでは、『専門的な機械学習までは必要ないけど、データの可視化とか簡単な統計解析ができるようになりたい！』という方に最適なコースを紹介していきます。
特に、研究者やビジネスパーソンにとって、適切に可視化を行う能力は、必要不可欠なスキルです。
ここで紹介するコースを受講すれば、そのスキルが確実に習得できます！
米国データサイエンティストがやさくしく教えるデータサイエンスのためのPython講座
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 23時間18分 |
データ解析や可視化をする際には、以下のライブラリが必要不可欠です。
データの可視化・統計解析に必要不可欠
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
画像処理を行う場合は必要不可欠
- OpenCV
基本的には、これらのライブラリを駆使してデータの可視化・統計解析を行っていきます。
このコースでは、上記のライブラリの使い方を初心者でも理解できるように説明しています（意外とこういう動画は、珍しいです…）
『ライブラリ？』という方でも、コースを終了する頃には、高度なグラフや画像処理ができるレベルになります。
これで、ビジネス・研究の場面で困ることはありません！！
当然ですが、これからデータサイエンティストとして活躍したい方にも超おすすめです。
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ここまで網羅的ではないですが、当ブログでは、データサイエンスに必要不可欠な機能を選んで上記のライブラリの使い方を解説しています。
いち早く機械学習の実装をしてみたいという方は下記も参考にしてください。
機械学習の数学を学ぶコース
ここでは、機械学習の応用ではなく、機械学習の理論を実装しながら学ぶコースを紹介します。
本屋さんに行くと『数学なしでも機械学習が学べる！！』的なキャッチコピーを見かけますが、100%無理です。
ある程度のレベルまでは機械学習を使用できるようになりますが、限界があります…
その限界を迎えてから、数学をやり直すのは努力の空回りです。
AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 5時間29分 |
このコースでAIを学ぶための基本的な数学を習得することができます。
少し厳しいことを言いますが、このレベルの数学を理解せずにAIを学ぶのは、完全に努力の空回りです。
コースの詳細を下記のボタンから確認して、自分が聞いたことがない単語がある場合は、迷わず受講するべきです。
＼ 30日間返金保証つき ／このコースを確認する 
また、当ブログでは、機械学習に必要な数学（線形代数・微分・統計学など）を学ぶための書籍も厳選して紹介しております。
このコースを受講してもう少し詳しく知りたいと思った方は参考にしてください。
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座-初級編-
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 4時間17分 |
微分の概念から説明しているので、文系の方や中高生でも、理解できます！
ゴールとしては、機械学習のもっともシンプルなモデルである単回帰と呼ばれるモデルを理解して、実装することです。
実は、機械学習のフレームワークは単回帰と数学的には同じことをしているので複雑なモデルでも理解できてしまいます。
『単回帰ってなんだ？』という状態だけど、機械学習を実装できるという方は、一度実装の勉強を休憩し、このコースで理論を学びましょう。
＊線形代数は中級編で学びます
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【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-
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 4時間22分 |
初級編を受講した文系・中高生でも理解できるようになっています。
このコースでは、基本的な統計と線形代数を学びます。
さらに単回帰を拡張した重回帰を学ぶこともできます。
ここまで理解していれば、とりあえずは機械学習を理解する上では問題ありません。
しかし、仕事で機械学習を使うとなると、さらに少し数学の勉強が必要になります。
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機械学習の実装を学ぶコース
ここからは、機械学習を実際にPythonで実装するためのコースを紹介していきます。
ディープラーニング（Deep Learning）も機械学習の一つですが、ディープラーニング単体でコースになっているものが多いです。
そのため、まずはディープラーニング以外の機械学習の実装を学ぶコースを紹介します。
ディープラーニングの実装を学びたい方は下記のボタンをクリックしてください。
みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 8時間17分 |
Google Colaboratoryという便利なツールで、機械学習の基本的なコーディングを学ぶことができます。
また、Pythonの基本文法・機械学習を学ぶための簡単な数学もコース内で説明してくれます。
Pythonによる機械学習を体系的に学ぶためには最適なコースです。
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【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
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 8時間20分 |
具体的なビジネスケースで簡単な機械学習を実装しながら学ぶことができます。
実際に与えられたビジネスデータから、データを可視化し理解するところから始まります。
実は、データを理解するプロセスは、機械学習を実装する以上に重要です。
特に、これから機械学習のコンペティションに出場してみたい！という方や仕事で機械学習を使用してみたいという方は受講するべきです。
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【PythonとStanで学ぶ】仕組みがわかるベイズ統計学入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 11時間15分 |
機械学習の一つであるベイズ統計学による推論を学ぶことができます。
このコースでは、多岐にわたる分野で応用がなされているモンテカルロ法等の技術も学ぶことができます。
ベイズ統計を使ってみたい、学んでみたいという方は、受講してみてください。
＼ 30日間返金保証つき ／このコースを確認する 
ディープラーニングの実装を学ぶ
ここから、機械学習の一つであるディープラーニング（Deep Learning）を実装するためのコースを紹介していきます。
Pythonでは、ディープラーニングを実装するためのライブラリが大きく分けて三つ存在します。
- Keras : ディープラーニングが簡単に組める！（カスタマイズ性は低い）
- TensorFlow : Googleによるライブラリ
- PyTorch : Facebookによるライブラリ
基本的に機械学習コンペやビジネスシーンでは、『TensorFlow』か『PyTorch』を使用します（どちらか使用できれば良い）
私は、研究や機械学習コンペでは『PyTorch』を使用しています。
これらのライブラリを学ぶことができるコースを紹介していきます。
初心者必見！Pythonでニューラルネット・深層学習と完全攻略
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 7時間26分 |
このコースでは、深層学習（ディープラーニング）の基本を体系的に説明しています。
また、数学やライブラリの基本的な使い方も説明してくれるので、初心者でも深層学習を理解できます。
後半では、TensorFlowとKerasを利用し本格的な深層学習を実装しています！
＼ 30日間返金保証つき ／このコースを確認する
【Kaggleで学ぼう】PythonとKerasで学ぶディープラーニング開発入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 4時間2分 |
Kaggleとは、機械学習のコンペティションです。
現在でも、ディープラーニングはコンペティションの中でも強力なモデルです！
そのディープラーニングを実際にKaggle（コンペティション）のデータを使用しながら学ぶことができます。
Kaggleに出場してみたい方には最適な講座です。
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【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 5時間13分 |
人気急上昇中のPyTorchを初心者でも学ぶことができるコースです。
後半では、実践さながらのモデルを実際に構築します。
とりあえず、『PyTorchを使用する！』と決意した方はこのコースは迷いなく受講してください…
確実にPyTorchを学ぶことができます！
＼ 30日間返金保証つき ／このコースの詳細はこちら 
【4日間でチャレンジ】Python3・PyTorchによるディープラーニング・AIアプリ開発入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 2時間26分 |
このコースでも、PyTorchによるディープラーニングを学ぶことができます。
また、後半ではディープラーニングを使ってアプリを開発することもできます。
＼ 30日間返金保証つき ／このコースを確認する
Webアプリ作成を学ぶ
PythonでWebアプリを作成するためのコースを紹介します。
Pythonの強みである機械学習・ディープラーニングを生かしたアプリ作成を学ぶことができます。
【徹底的に解説！】Djangoの基礎をマスターして、３つのアプリを作ろう！（Django2版/3版を同時公開中です）
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 19時間15分 |
Pythonでアプリ作成を行う場合は、Djangoというフレームワークを一般に使用します。
しかし、Djangoのチュートリアルはわかりにくいです（私だけかもしれませんが…）
このコースでは初心者でも確実に理解できるようにDjangoを説明してくれます。
これからDjangoを学びたいという方は、必須のコースです！！
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【3日でできる】Django入門(Python3でウェブアプリを作ってAWS EC2で公開！)
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 4時間37分 |
このコースでも、Djangoを初心者でも理解できるように解説してくれます。
また、アプリ作成では必要不可欠なAWSの知識も学ぶことができます。
＼ 30日間返金保証つき ／このコースを確認する
【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判別AIアプリ開発入門
| 難易度 | |
|---|---|
| オススメ度 | |
| 時間 | 3時間41分 |
TensorFlowとKerasによるディープラーニングを使用した画像判定アプリを作成することができます。
さらに、Xcodeを使用し、iOSアプリ化まで説明します。
とりあえず、人工知能アプリを一つ作成してみたいという方にオススメです。
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まとめ
本記事では、目的別にPythonのUdemyオススメコースを徹底的に解説しました！
それぞれ、自分に最適なものを選んで有効活用してください。
また、Udemyは、セールを頻繁にやっていて、セール期には、講座を1500円くらいで購入することもできます！
セールは不定期なのですが、セールを狙って購入するとお得です。
可能な限り私のTwitter（努力のガリレオ）でセール情報を共有するのでフォローよろしくお願いします！！
もう一つ注意事項ですが、オンライン授業は、どうしてもインプットが多すぎてアウトプットが追いつかなくなってしまいます…
そのような状態になると、せっかくのコースも効率的に習得できないので、適宜アウトプットと復習の時間を作るようにすることをオススメします。
Pythonを学習するのに効率的なサービスを紹介していきます。
まず最初におすすめするのは、Udemyです。
Udemyは、Pythonに特化した授業がたくさんあり、どの授業も良質です。
また、セール中は1500円定義で利用することができ、コスパも最強です。
下記の記事では、実際に私が15個以上の講義を受講して特におすすめだった講義を紹介しています。
他のPythonに特化したオンライン・オフラインスクールも下記の記事でまとめています。
自分の学習スタイルに合わせて最適なものを選びましょう。
また、私がPythonを学ぶ際に使用した本を全て暴露しているので参考にしてください。
