UdemyでPythonの動画学習を始めようと思っているけれど、種類が多いのでどれが自分にあったものかわからない…そう思っていませんか？
この記事では、今のあなたにピッタリのUdemy講座が探せるお手伝いをします。
またUdemyではよくセールを開催しているので、まずはセール開催していないか確認をおススメします。
目次
Udemyの動画学習をおススメする理由
すでにUdemyを学習に使っている人も、初めて使ってみる人もUdemyをお勧めする理由を改めてお伝えします。まずは、動画学習（スマホで見れる前提）のメリットを上げておきます。
動画学習のメリット
- 何度も見直せる
対面のセミナーとは違い、何度見ても大丈夫です。自分の知識になるまで見直すことができます。
- 好きな時に進められる
移動時間や隙間時間でスマホで復習などの使い方ができます。時間の有効活用ができます。
- 対面セミナーのように学習のために移動する必要がない
セミナーや勉強会のようにどこかに移動する時間と費用をカットできます。
- 本やサイトに対して、学習の突破口を開けやすい
講座の講師が動画を使って話しかけてくれますので、知識が少ない段階では本を一人で読み進めるよりも脱落しにくく、突破力がある
その上で、Udemyがお勧めである理由は以下です。
Udemyで学習するメリット ※2023年3月時点の情報
- 30日返金制度がある
どうしても自分に合わなかった場合は購入後30日以内であれば返金ができます。ただし、いたずらですべて返金するのを防止するため返金にはUdemyのルールがあるため、最新のルールを確認ください。
- 日本語で講師に質問ができる
英語のコンテンツを字幕で見ることもできるのですが、日本語講師の講座ですと日本語でQ&Aに質問ができます。講師によりQ&Aのレスポンスは変わりますが、詰まった所を直接質問できるのは大変ありがたいです。
- スクールに比べて圧倒的に費用が安い
3ヶ月で数十万するプログラミングスクールが多い中、Udemyの動画は1本数千円〜数万円程度で1講座を受けることが可能です。また、セールも多いため本を買う感覚で買うことができる
Udemy以外にも日本にもプログラミングの動画学習サイトはあるのですが、価格と品質のバランスを考えるとUdemy一択となります。また、海外サイトには同様のサイトがありますが、日本語字幕に対応しているサイトはほぼ無い状況です。
というわけで、Udemyでの動画学習をお勧めします。
独自スコアランキングの仕組み
Udemyにはすでにユーザーから評価されたスコアで比較できるようになってますが、情報が古かったり、受講数の母数が少なくても高評価がでる仕組みになっているため、この記事では以下指標をスコアとして組み込み、30点満点でサイトの独自スコアを出してます。
- 更新スコア
最新の講座情報更新が新しいほどスコアが高い
- 受講者数スコア
受講者数が多いほどスコアが高い
- 時間数スコア
講義時間が長いほどスコアが高い
それでは、実際に見てみましょう。
※こちらで使っている各種数字は2019年1月に取得したデータを元に作成しています。
Udemyのお勧めPython講座
まず、カテゴリを大きく7つに分けてます。初心者の人はPython入門カテゴリからスタートして、Pythonで実現したいカテゴリに進んでください。
1.Python入門
このカテゴリはプログラミングをこれから始める人や、他のプログラミング言語は使った事があるが、Pythonは初めてという人が対象になります。普段からPythonを使っている人は必要は無いですが、復習で利用するのであれば良いでしょう。
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 12/2018 | 8 |
| 受講者数 | 15,946人 | 10 |
| 時間数 | 28.5時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| Python入門をするにあたり、このUdemy動画はまず一番最初に受けるのをお勧めします。この講座の特徴はPythonの解説を28.5時間の長時間で網羅的に解説していており、困ったときに辞書的に使える点があります。またシリコンバレーで現役エンジニアとして働いている講師が実務で求められているルールやコードの書き方がわかります。文法だけを説明した教科書的なものでは得られない現場の感覚が知ることができるのは、初心者にとって大きなメリットです。また、多くの学習動画がJupiter notebookで進めているのに対してpycharmを使っている点も、様々な環境を使う意味では良いと思います。文法を網羅しているだけではなく、実践的でクラスやオブジェクトの理解も進む講座である。 |
| 独自スコア 28 |
| Udemy コース評価 4.3 |
機械学習、データサイエンス、統計分析の分野で重要度を増すプログラミング言語 Python の基本を、チュートリアル動画でマスターしよう。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 7/2016 | 0 |
| 受講者数 | 4,978人 | 10 |
| 時間数 | 6時間 | 6 |
| サイトレビュー |
| Pythonのチュートリアルの動画で解説してくれているイメージで、文法を一から丁寧に習得していきたい場合に最適でしょう。プログラミングの初心者でも順を追って文法を学べるため、プログラミング初心者でPythonをこれから初める方にお勧めします。逆に文法はある程度わかっているという方には不要になるでしょう。気になる点としては、最終更新日が2016年7月と古く、またwindowsの操作に対する説明が不足しているため、その点は要注意です。 |
| 独自スコア 16 |
| Udemy コース評価 3.9 |
AIやデータサイエンスの講座でPythonが難しかった方は、この講座から始めましょう。今最も熱いプログラミング言語Pythonを学ぶことで、あなたの可能性は大きく広がります。プログラミング入門用の教材としてもおすすめです。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2023/3 | 8 |
| 受講者数 | 17,934人 | 2 |
| 時間数 | 4.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| こちらは講師の我妻氏が提供しているAI関連の講座でPython基礎をもう少し勉強したいという方からの要望に向けて作られた講座になります。Pythonの初歩部分を丁寧に解説してくれているため、プログラミング初心者でPython初心者にお勧めです。また講座は初心者が脱落しないように、講座が進むに従い難易度を少しづつ上げていく設計になっており、レクチャーと演習がセットになっているので手を動かしながら習得していくことが可能です。気をつける点は、演習の答えの解説が無いため答えがあっているか分からない点は注意です。またjupiter notebookで学習を進めるためmacユーザーもwiindowsユーザーも環境の違いを気にせず進めることができます。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.3 |
日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の講師が教えるアルゴリズム論が登場！写経では理解できるようになってきたけれど、自分で考えて組む自信はないという方向けに、プログラミング力が圧倒的に向上できる内容です。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 6/2018 | 0 |
| 受講者数 | 10,787人 | 6 |
| 時間数 | 3.5時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| この講座はPython入門を終えて、実際に自分でプログラムを組んで行くときにどういう順序で考えていくのか？のプロセス部分を学習できる講座となります。特にプログラミングの学習を独学で進めて来た人にお勧めです。ただ、講座の中で出される課題の答えを先に見てしまうと、この講座を行う意味がほとんど無くなるため、課題の動画で一時停止してしっかりと自分で試行錯誤してコードを書くということをお勧めします。入門のカテゴリに入れてますが、Pythonの文法が理解できたのちに取り組む中級編になります。 |
| 独自スコア 8 |
| Udemy コース評価 4.3 |
2.データサイエンス
このカテゴリはPythonでデータ解析や分析をしたい人に役立つ講座を紹介しています。
データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 3/2016 | 0 |
| 受講者数 | 45,563人 | 10 |
| 時間数 | 17.5時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| こちらの講座は海外の講座を日本語翻訳で提供しなおした講座になります、17時間を超えるかなりのボリュームの講座で、Pythonでデータ分析するときに辞書的に使える講座となります。注意点は最終更新日が2016年3月のため、すでに古くなってしまった情報やダウンロードリンク切れ等が発生しているようですが、そういったものを差し引いても手元に置いて置きたい講座となります。numpyやpandasの基礎をしっかしした上で、データ解析の基礎部分をじっくり解説してくれています。データ分析の基礎講座として最初からきっちりやるのも、分からない部分だけ見ていくのでどちらでもお勧めです。データ分析をこれから始める人にまず手にとって欲しい講座です。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 3.7 |
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2021/4 | 10 |
| 受講者数 | 29,384人 | 10 |
| 時間数 | 8時間 | 8 |
| サイトレビュー |
| Pythobのデータ分析に関わる方にはおなじみですが、こちらの講座を提供しているのはデータ分析のコンペティションを提供している株式会社SIGNATEの講座になります。データ分析の基礎部分から解説して、学んだ直後に演習が用意されているため初心者が理解しながら、かつ手を動かして学習していくことができます。また、穴埋め式のjupiter notebookを講座を聞きながら穴埋めをしていくことで、完成したものを自分の教科書として作成できるのも特徴です。 |
| 独自スコア 28 |
| Udemy コース評価 4.3 |
環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2020/10 | 8 |
| 受講者数 | 15,824人 | 4 |
| 時間数 | 8.5時間 | 8 |
| サイトレビュー |
| こちらのコースもデータ分析の初心者向け講座になり、プログラミングの全くの初心者を想定して講座が組まれています。pythonの基礎からnumpy、pandas、Matplotlib、scipyなどの主要なライブラリを丁寧に解説してくれています。講師がWindowsで解説しているため、Windowsユーザーに特にお勧めです。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 4.0 |
確率の基礎から出発し、ベイズ統計学の基礎およびMCMCの原理を学びます。概念の理解とPythonでのプログラミングへの実装を合わせる事で、動かしながら原理を理解できます。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2020/9 | 4 |
| 受講者数 | 10,553人 | 6 |
| 時間数 | 11時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| この講座はデータサイエンスの中でも、ベイズ統計学を学びたい人向けの講座になります。また原理から理解できるように講座が組まれているため、大学レベルの数学の知識が求められます。また、当然ながら一般的な統計学の知識（平均値、標準偏差、期待値・分散や一部で最尤推定、共分散、相関係数など）についても基本は身に付いている前提で講座が進みますので、その点注意が必要です。統計学をより深く理解したい中級者以上の講座になります。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 4.2 |
OpenCVの導入・画像の基礎知識からエッジの検出・特徴抽出、特徴追跡など様々な画像処理を紹介。実践力強化のため、パーティクルフィルターも原理を理解した後、自力で実装します。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2021/11 | 8 |
| 受講者数 | 11,279人 | 6 |
| 時間数 | 6時間 | 6 |
| サイトレビュー |
| この講座はPythonでOpenCVというライブラリを使った画像処理の入門コースです。高度な数学は必要ではないですが、Pythonの基本的な知識は必要なため、Pythonをこれから始める初心者には少し難しいです。OpenCVを理解し、画像処理を使ったプログラム作成を予定している人にお勧めです。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 4.3 |
R言語とPython言語のデータ解析を初歩から中級まで
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2021/6 | 8 |
| 受講者数 | 980人 | 0 |
| 時間数 | 19時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| この講座ではデータ解析のプロフェッショナルを目指す上で、PythonだけではなくR言語も合わせて使えるようになった方が良いという方針のもと、R言語とPythonでデータ分析の学習を進められます。PythonだけでなくR言語にチャレンジしたい人にお勧めの講座です。なお、この講座はもともと東大・慶応・早稲田の大学1,2年生向けに作成した講座で、学生で希望者の方には講師に連絡をすることで無料で学習可能（2018年1月より）です。（2019年1月現在の情報） |
| 独自スコア 18 |
| Udemy コース評価 4.1 |
3.AI・機械学習・ディープラーニング
このカテゴリはPythonでAI・機械学習・ディープラーニングをしたい人に役立つ講座を紹介しています。
入門
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2023/3 | 8 |
| 受講者数 | 65,490人 | 10 |
| 時間数 | 9時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| これから人工知能を勉強始める人に最適な初心者向けの講座です。プログラミング初心者の人が機械学習の技術の歴史的背景から全体像を把握するのに最適です。また、文字認識や株価分析など実際に手を動かして実装するまで体験できる内容になってます。体験することを優先しているため、原理を理解するのには向いていないです。注意点としては、動画ではPython2系で実装しています。（ダウンロードコードはPython3系もあります。） |
| 独自スコア 22 |
| Udemy コース評価 3.7 |
TensorFlow 2対応！ 4日間でディープラーニングを体験してみよう！Windows, MacでOK！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 6 |
| 受講者数 | 15,664人 | 10 |
| 時間数 | 4時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| TensorFlowのチュートリアルを動画で解説してくれているイメージの講座です。TensorFlowのチュートリアルをWebだけだと進められなかった方にお勧めの講座です。また、ディープラーニングを体感することを主眼に置かれており、原理の理解は別の講座が必要です。動いているのを実感してディープラーニングの感じを掴みたい方向けの講座です。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 4.0 |
Tensorflow + Kerasで難しい数学の基礎知識ゼロでも学べるAIとディープ・ラーニング(CNN・RNN)の基本
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 6 |
| 受講者数 | 5,591人 | 4 |
| 時間数 | 9.5時間 | 6 |
| サイトレビュー |
| Python入門から機械学習まで網羅的に説明しているため、入門者に優しい講座になっています。注意点としてはスライドの誤字脱字が少し目立つため、その点は予め注意して見ることをお勧めします。機械学習の学習にどんどん入っていけるように、いろんな講師の人の様々な角度から学習を深めて行きたい人にお勧めの講座です。 |
| 独自スコア 16 |
| Udemy コース評価 4.1 |
2018年大注目の高速ディープラーニングライブラリ・PyTorchを使い、深層学習 による分類・推定や、時系列データ処理等を学びましょう。Jupyter Notebook上で基礎を学び、最終的にアプリ化にチャレンジします。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 6 |
| 受講者数 | 3678人 | 2 |
| 時間数 | 2時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| 2018年に注目を浴びてきたPyTorchを学習してみたい人に最適な講座です。TensorflowやKerasに合わせて押さえておきたい機械学習ライブラリになります。 |
| 独自スコア 10 |
| Udemy コース評価 4.2 |
Python 3 でクローリングして画像データを収集、加工し、画像分類器を作ってみよう。ディープラーニングによるモデル作成、改善を自分の集めたデータで実践します。Flaskでウェブアプリ化, XcodeでiOSアプリ化にも挑戦します。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 10 |
| 受講者数 | 1,6457人 | 10 |
| 時間数 | 3.5時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| こちらの講座は機械学習でモデルを作った後に、どうやってアプリ化していくのかを体感したい人にお勧めの講座になります。機械学習の入門コースがモデル作成に重点を置いているのに対して、こちらの講座は作成したモデルをアプリ化する部分を学習することができます。注意点としては、アプリ化に重点を置いているため、理屈やコード自体の理解を深めるには不向きな講座です。いくつか入門コースを終えた方にお勧めの講座です。 |
| 独自スコア 22 |
| Udemy コース評価 4.2 |
深層学習の基本となる多層ニューラルネットの仕組みを知って作って動かしてみよう！Scratchでのブロック・プログラミングから始めてPythonでの多層ニューラルネット作成まで、ブラウザを使うだけで、ほぼ予備知識なしで取り組めます。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2019/4 | 4 |
| 受講者数 | 665人 | 2 |
| 時間数 | 10時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| こちらの講座は入門コースとしては少し異色で、子供向けプログラミング教材のScratchを使ってAI入門をするという講座になります。数学の知識も中学程度でできる設計しているため、中学生の子供に機械学習に興味を持ってもらう講座として良いかもしれません。 |
| 独自スコア 16 |
| Udemy コース評価 3.4 |
Qラーニングや方策勾配など強化学習の基礎理論を学び、Pythonでプログラムを書いてエージェントを作成し、理解を深めましょう。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2019/5 | 6 |
| 受講者数 | 3,521人 | 4 |
| 時間数 | 3.5時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| この講座は機械学習の中でも、強化学習について初学者に分かりやすく解説してくれている講座になります。特にQ学習に関しては日本語の資料が少ないなか、最初の取っ掛かりとして学ぶには最適な講座です。 |
| 独自スコア 12 |
| Udemy コース評価 3.8 |
原理
1000人以上が受講している（株）キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』が遂に登場！機械学習の参考書を「閉じてしまった人」への再入門に最適な講座です。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 6/2018 | 0 |
| 受講者数 | 52,153人 | 10 |
| 時間数 | 4.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| この講座は機械学習の原理の数学部分を手書きの講義をしながら、丁寧にわかりやすく解説している講座です。機械学習に興味をもって参考書を開いたが、数学の数式に辟易として諦めてしまった人や数学に自信が無い人にお勧めの講座になります。口コミでも「くどいぐらい丁寧で最後まで理解することができる」と書かれている通り、とにかく丁寧で原理を理解してもらうための講座です。注意点としては、講師が多忙のためQ&Aへの返事にばらつきがあることと、手書き動画のため書いている間待っているタイムラグが生じる点が少し気になるかもしれません。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.4 |
日本語トップコースである【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編が遂に登場！「キカガクの知識は現場で使える！」そんな講座を目指しました。微分・線形代数といった数学の基礎からPythonでの実装まで短時間で習得しましょう。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 6/2018 | 0 |
| 受講者数 | 8,379人 | 10 |
| 時間数 | 4.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| 初級編につづき、機械学習の背景にある数学理論を丁寧に分かりやすく教えてくれている講座になります。重回帰分析の理論をしっかり理解でき、scikit-learnを使った実装まで学習可能です。原理を理解したい人にはこの【キカガク流】をまず受講することを強くお勧めします。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.4 |
Python 3とNumPyで単層・多層ニューラルネットワークを自作して、機械学習の仕組みを理解しよう。バックプロパゲーションの仕組みをスクラッチで理解することで、ディープラーニングのライブラリを使いこなせるようになります。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 2 |
| 受講者数 | 6,868人 | 10 |
| 時間数 | 3.5時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| この講座はTensorFlowなどの機械学習ライブラリを使うことでブラックボックス化している部分をライブラリを使わずにNumpyとPython3で実装していくことで原理を理解することができます。ライブラリがどのように動いているのかを理解する事で、ライブラリを使う上で応用していく力をつけることが可能です。TensorFlowのライブラリの内部の理解を進めたい人に最適な講座となります。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 3.8 |
数学
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2023/3 | 8 |
| 受講者数 | 13,672人 | 4 |
| 時間数 | 5.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| この講座は機械学習に必要な数学の復習ができる講座になります。また単に数学だけを取り出すのではなく人工知能に必要な数学をPythonのコードを書きながら学習することが可能です。中学程度の数学は必要ですが、今一度数学の基礎を復習をしたい人に最適な講座です。 |
| 独自スコア 16 |
| Udemy コース評価 4.3 |
ライブラリ
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使って，識別の基本を徹底的にマスターしよう！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2020/5 | 2 |
| 受講者数 | 14,490人 | 10 |
| 時間数 | 9時間 | 8 |
| サイトレビュー |
| この講座は機械学習ライブラリのscikit-learnの扱い方を網羅的に学習したい方に最適な講座です。Q&Aに対する講師の方の対応も早く的確です。ライブラリを網羅的に紹介していくため、大学の講義を聞いているように感じる場合もあります。講座の中で使われるnumpyやmatplotlibの使用方法については特に解説が無いため、中級以上の方が最適でしょう。コードの原理を理解する講座ではなく、どのライブラリをどう使えばいいのかを理解していく講座です。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 4.2 |
コンペティション
データサイエンスの基礎を学んで、目指せKaggler (カグラー) ! TensorFlowとKerasで短期間にディープラーニングによるAI開発手法を学び、Kaggleコンペティションに挑戦し、データサイエンティストとして活躍しよう！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 8 |
| 受講者数 | 5,533人 | 2 |
| 時間数 | 4時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| この講座はKaggleというコンペティションに興味がある人に最適な講座です。Kaggleというデータサイエンティストのコミュニティサイト上でコンペに参加する手順を解説してくれています。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.3 |
4.Webアプリケーション
このカテゴリはPythonのフレームワークを使ってWebアプリケーション化する解説をしている講座を紹介しています。
初心者にオススメなプログラミング言語「Python」と、便利なWebアプリケーションフレームワーク「Django」でWebアプリケーションの作成方法を学ぼう!
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/7 | 8 |
| 受講者数 | 14,432人 | 6 |
| 時間数 | 17時間 | 10 |
| サイトレビュー |
| こちらの講座はPythonの基礎からDjangoフレームワークの実装が網羅的に学べる講座です。講座時間数も17時間と長く、辞書的に手元に置いておける動画です。Djangoのバージョンも2.0〜に対応しており、Q&Aへの解答も丁寧な講師の方です。また、Windowsとmacのコマンドの違いもしっかり説明してくれており、どちらのOSユーザーにも優しい講座です。Djangoでは日記帳、社員管理システム、ブログ、動画投稿サイト、手書き数字の判別アプリを作成できる内容となっておりDjangoをこれから使うならまず手にしておきたい講座です。 |
| 独自スコア 24 |
| Udemy コース評価 4.2 |
現役エンジニアの解説でPython のWebアプリケーションフレームワーク・Django（ジャンゴ）を短期間にマスターしよう！ Amazon EC2にUbuntu・PostgreSQL・Nginx をインストールしプロジェクトを公開しよう！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2020/12 | 8 |
| 受講者数 | 9,017人 | 6 |
| 時間数 | 4.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| DjangoアプリケーションをAWSのEC2への公開を解説した講座になります。Djangoの講座がまだまだ少ない時期から提供されていた講座ですが、録画当時のDjangoバーションが1系のため最新のDjangoバージョンに対応していませんのでその点注意が必要です。（近くDjango2系を録画する予定があるとのアナウンスあり）Djangoに慣れるために複数の講座を見てスキルアップしたい方にお勧めです。 |
| 独自スコア 18 |
| Udemy コース評価 4.2 |
初心者でも安心！DjangoとPython ( Python 3 )を使ったウェブサイト構築の基本を最初の一歩からデプロイまでをステップバイステップで解説。自分のアイディアを世界に発信しよう！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2021/12 | 10 |
| 受講者数 | 2,948人 | 2 |
| 時間数 | 9時間 | 8 |
| サイトレビュー |
| こちらの講座はDjango2.0〜の最新バージョンに対応した講座で、herokuへのアップ方法も解説しています。Pythonの基礎は含まれていないため、Python基礎は別で学ぶ必要があります。また、動画のレクチャー内容をテキストで提供してくれているため、動画とテキスト両方で学習したい人に最適な講座です。 |
| 独自スコア 20 |
| Udemy コース評価 2.8 |
本コースは、アプリケーション開発者を対象にした機械学習のコースです。 機械学習単体だけでなく、導入プロセスやプログラム設計指針など、実際の導入に辺り課題となる点も含め解説します。実装では、Pythonを利用した実例も交え学んでいきます。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 12/2016 | 0 |
| 受講者数 | 4,381人 | 6 |
| 時間数 | 3時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| この講座は機械学習をアプリケーションにどう組み込むかを学べる講座になります。機械学習でモデルを作成する講座も数は多いですが、実際にアプリケーション設計に重点を置いている講座は少なく貴重です。独学では得られにくい現場の情報が得られます。 |
| 独自スコア 8 |
| Udemy コース評価 4.0 |
5.業務効率化
このカテゴリはPythonを使って業務効率化を図れる講座を紹介しています。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/1 | 4 |
| 受講者数 | 3390人 | 2 |
| 時間数 | 9.5時間 | 8 |
| サイトレビュー |
| この講座はExcelで処理していたものをPytonとJupiter notebookで業務効率化を目指す講座となります。ただ、タイトルからオフィスワークのExcelで作業しているものをPythonに置き換えるTipsなどをイメージしてしまうが、もう少しデータ分析寄りでるのでプレビューを見るなどで自分に合うか確認が注意が必要です。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.1 |
Seleniumを用いて、自動ログイン、テキストの抽出、画像データの収集を行ってみよう。データの収集方法を学ぶことで、定期的なデータ収集を効率良く行うことができます。
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/1 | 8 |
| 受講者数 | 18,891人 | 6 |
| 時間数 | 2.5時間 | 2 |
| サイトレビュー |
| この講座はSeleniumを使ってスクレイピングを使いたい人に最適な講座です。スクレイピングでデータ取得の効率化をしたい人にお勧めです。 |
| 独自スコア 16 |
| Udemy コース評価 4.2 |
6.ファイナンス
このカテゴリはPythonを使ってファイナンスの自動トレードや通知ボット作成などの講座を紹介しています。
slackやgooglehangoutで仮想通貨、ビットコインの取引所の値段を自動応答するボットを作ろう！(現在Macのみ対応 ,今後Windows追加予定)
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 1/2018 | 0 |
| 受講者数 | 986人 | 2 |
| 時間数 | 5.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| この講座はビットコインの取引所のAPIを使ってボットを作成する講座になります。金融トレードに興味がある方が取っ掛かりとして取り組むのに良い講座でしょう。価格情報の取得からチャットに流すまでなので、実際の取引まで自動化させたい場合はこの講座だけではカバーできません。また、Macで解説でWindowsユーザー向けの解説は無いため注意が必要です。 |
| 独自スコア 6 |
| Udemy コース評価 3.0 |
7.セキュリティ
このカテゴリはPythonを使ってネットワーク・セキュリティが学習できる講座を紹介しています。
情報セキュリティ管理の基礎や、ネットワークセキュリティについてKali Linux + Python 3で実践的に学ぼう！
| 項目 | データ | 独自スコア |
| 最終更新日 | 2022/5 | 2 |
| 受講者数 | 8,005人 | 8 |
| 時間数 | 5.5時間 | 4 |
| サイトレビュー |
| WebのセキュリティマネジメントをPythonを使って学べる講座です。実際、攻撃側のスクリプトを書くことでどのような点に気をつけるべきかが学習できる講座になります。 |
| 独自スコア 14 |
| Udemy コース評価 4.1 |
Udemyの講座は割引を狙え！
Udemyは割と頻繁にセールをしており、80-90%OFFになることも多いです。割引きセールの時は書籍を買うくらいの値段になっているのでまとめ買いをお勧めします。
Pythonとは
Pythonの概要をご紹介します。
wikipediaのPython紹介
Pythonについて、少し紹介しておきます。まずはWikipediaから引用を紹介します。
Python（パイソン）は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。
文法を極力単純化してコードの可読性を高め、読みやすく、また書きやすくしてプログラマの作業性とコードの信頼性を高めることを重視してデザインされた、汎用の高水準言語である。
核となる本体部分は必要最小限に抑えられている。一方で標準ライブラリやサードパーティ製のライブラリ、関数など、さまざまな領域に特化した豊富で大規模なツール群が用意され、インターネット上から無料で入手でき、自らの使用目的に応じて機能を拡張してゆくことができる。
引用元：Wikipedia
Pythonの特徴と相性の良い人
Pythonの特徴として以下3つの特徴があります。
- 文法がシンプルで書きやすい
- ライブラリが充実しており、自分で一から実装しなくても良い場合が多い
- 機械学習領域と相性が良い
そのため、今後機械学習の領域に進みたい人はPythonを避けて通れないでしょう。また、データ分析をしたい人にとってもPythonの豊富なライブラリを使わない選択肢は考えにくいため、Pythonを学習するのが良いでしょう。
一方で、Webアプリケーションを作るというのが目的だけの人にとってはPythonよりもRubyやPHPの方が良いかもしれません。Pythonはライブラリが豊富であるということはメリットにもなりますが、デメリットにもなる場合があります。いろんな実装方法ができるPythonは使いこなせば最強ですが、初心者にとっては覚えることが多すぎで逆に開発が難しくなるでしょう。
特に簡易なWebアプリケーションを作りたいという目的の人にとってはRubyのフレームワークであるRuby on railsやPHPのフレームワークであるLaravelの方が良いでしょう。PythonにもWebアプリケーションを作るフレームワークはDjangoやFlaskなどありますが、日本国内では情報も少なく、近くに聞く人が少ないという現状があります。
また、Pythonは金融系でもライブラリが豊富でシステムトレードを始めやすい環境にありますが、Python自体は書きやすさを重視している言語のため、スピードを重視するような実装が必要になってきた時は部分的にGoやRustなど処理スピードが速い言語を組み合わせる必要があるでしょう。
将来的に少しでも機械学習を考えているなら、Pythonの選択で間違いないでしょう。
