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【最新】UdemyでおすすめのPythonコース|東大生が厳選!

【最新】UdemyでおすすめのPythonコース|東大生が厳選!

 

 

  • 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!

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!!

 

目次

 

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所です。

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の勉強の順番Pythonの勉強順序

 

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』に関しては、プログラミング学習を効率化するのでPythonの基本文法を学ぶ前に習得するのがおすすめです。

以下では、上記の図に対応してカテゴライズして説明していきます。

 

Pythonを学ぶ前にGit・Dockerの習得をUdemyで

 

GitとDockerというツールをPythonを学ぶ前に習得しておくと学習を効率化することができます。

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、後でも良いという方はこの章は読み飛ばしてください。

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

gitのUdemy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、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!

 

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米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座

udemyの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。

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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Pythonの基本文法をUdemyで学ぶ

 

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にも、おすすめの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

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 5時間50分

 

Pythonの入門する際には、この講義を受講することをお勧めします。

講義自体は、長時間でPythonの入門から応用まで解説してくれます。

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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プログラミング言語 Python 3 入門

プログラミング言語python3入門のコース
難易度
オススメ度
時間 5時間50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。

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。

 

Pythonで覚えておくと便利な基本構文【データサイエンス】python基本構文を学んで、脱初心者になりたい方は本記事で紹介されている構文を理解し使えるようになることをオススメします。紹介している構文は、データサイエンス・競技プログラミンで頻出のものばかりです。...

 

Pythonによるアルゴリズム論を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。

本章では、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)

Udemyでアルゴリズム論を学ぶ1
難易度
オススメ度
時間 3時間30分

 

このコースを受講したおかげで自分の研究のコードが高速化しました。

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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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

アルゴリズム論をUdemyで学ぶ2
難易度
オススメ度
時間 13時間

 

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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データの可視化と簡単なデータ解析をUdemyで学ぶ

 

本章では、『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は適切な可視化を行うことは必要不可欠なスキルだと思います。

本章で紹介するコースで完全習得を目指しましょう。

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

データサイエンスのためのPythonコース
難易度
オススメ度
時間 23.5時間

 

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。(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!!

 

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先を急いで、機械学習を学びたいという方は、下記の記事から上記のライブラリの基本的な使い方を学ぶことができます。

 

機械学習の理論をUdemyで学ぶ

 

本章では、Pythonの得意技の一つである機械学習を学ぶためのUdemyのコースを紹介していきます。

まずは、機械学習の簡単な理論を学ぶためのコースを紹介していきます。

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

AIのための数学入門コース
難易度
オススメ度
時間 5時間30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。

 

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線形代数・微分を教科書で学びたい方は下記を参考にしてください(レベル別に最適な教科書が選べるように記事を作成しました)

 

 

【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-

キカガクの機械学習コース
難易度
オススメ度
時間 4時間30分

 

微分の概念から説明しているので、文系や中高生でも理解できるような内容になっています。

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、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-

キカガクで機学習理論を学ぶ中級
難易度
オススメ度
時間 4時間30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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確率統計・線形代数・微分をもう少し詳しく学びたい方は、下記を参考にしてください

 

Pythonによる機械学習の実装を学ぶ

 

本章では、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。

 

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 13時間

 

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

ビジネスケースでデータサイエンスを学ぶ
難易度
オススメ度
時間 8時間

 

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

ベイズ統計をPythonで学ぶ
難易度
オススメ度
時間 7時間30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。

 

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PythonによるディープラーニングをUdemyで学ぶ

 

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。

  1. 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)
  2. TensorFlow : Googleによるライブラリ
  3. 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。

 

初心者必見!Pythonでニューラルネット・深層学習と完全攻略

KerasとTensorFlowを学ぶ1
難易度
オススメ度
時間 7時間30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!

 

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

Kaggleで学ぶDeepLearning
難易度
オススメ度
時間 4時間

 

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

PytorchでDeepLearningを学ぶ
難易度
オススメ度
時間 5時間

 

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…

 

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【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

PyTorchを深層学習で学ぶ
難易度
オススメ度
時間 2時間30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。

 

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PythonによるWebアプリ作成をUdemyで学ぶ

 

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)

Djangoの基礎を学ぶ
難易度
オススメ度
時間 19時間

 

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(私にとっては…)

本コースでは初心者でも理解できるように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、ぜひ受講してみてください。

 

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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!)

Djanog入門
難易度
オススメ度
時間 4時間30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。

 

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【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

Tensorflowでアプリ制作
難易度
オススメ度
時間 3時間30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、PythonのUdemyオススメコースを徹底的に紹介しました。

本記事で紹介したコースを実際に受講することで、プロレベルのコーディングができるようになります。

しかし、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。

 

ABOUT ME
努力のガリレオ
【運営者】 : 東大で理論物理を研究中(経歴)東京大学, TOEIC950点, NASA留学, カナダ滞在経験有り, 最優秀塾講師賞, オンライン英会話講師試験合格, ブログと独自コンテンツで収益6桁達成 【編集者】: イングリッシュアドバイザーとして勤務中(経歴)中学校教諭一種免許取得[英語],カナダ留学経験あり, TOEIC650点
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【東大生が厳選】初心者にオススメなオンライン英会話10選実は、最適なオンライン英会話はユーザーによって異なります。本記事では、複数のオンライン英会話を経験した私が、他社と比較しつつ特徴を明確にして本当にオススメできるオンライン英会話を10個厳選しました。...

 

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