【現役エンジニア推薦】Udemyでおすすめのデータサイエンス講座10選!

Udemyでデータサイエンスを学ぼうと思った時、どのコースを選ぶのが良いのでしょうか。データサイエンスという研究分野がどういった内容なのか、解説しながらデータサイエンスを学ぶ時におすすめの講座を紹介します。どのコースで学習するとデータサイエンスをより深く学べるのでしょうか。

目次

Udemyでデータサイエンスを学ぶメリット

Udemyは、動画で学ぶ学習プラットフォームです。数多くのコースを展開しており、基礎(入門編)から実践的な内容のものはで幅広く勉強ができます。体系的にまとまった内容の動画が多くあるので、順番に学べて着実なスキルアップができるので魅力的です。実践的にデータサイエンスについても触れられるので、身につく学習が行えます。

データサイエンスとは

データサイエンスは、統計学・情報工学などの領域で、有意義なデータを引き出すための研究分野です。データ・サイエンスに取り組む人を「データ・サイエンティスト」と呼びます。様々なスキルを組み合わせ実用的な洞察力を導きだすために、情報源からデータを収集し分析します。

データサイエンスに注目があつまる2つのポイントがあります。

  • ビッグデータが蓄積されやすくなった
  • 大きな収益が期待できるようになった

分析ツールやクラウド技術の発展・進化が目まぐるしいスピードで行われています。結果、情報を高速で収集でき、また、インターネットや個人情報カードの普及によりビッグデータが蓄積されやすくなった現状から、扱いやすくなりました。

ネットワーク(「人的」「経済的」「情報的」な繋がりという意味)の進展によって、社会的な課題が大きくなります。SNSなどの普及により遠い国の経済危機が自国の金融システムに影響を与え、個人データは国家的に管理される時代になっています。結果、問題が起きた場合に、広大な規模に影響を及ぼすため、解決手段への投資が促進されることから、大きな収益が期待できるようになりました。つまり、「ビジネスチャンス」であるために、データサイエンスへの関心と期待が高まっています。

データ・サイエンティストとは

高度なデータ分析を実行するための、データのクレンジング(破損したデータ、不正確なデータ、無関係のデータを特定して解決する手法)や集約、操作などの分析用データの準備が含まれます。分析applicationとデータ・サイエンティストは、パターンを明らかとし、データに基づいて合理的な判断を行えるようサポートを行います。

  • 必要なデータを収集するためのプログラミング
  • 分析基盤の構築
  • わかりやすく伝える力・プレゼン力
  • 業界情報・企業の内情

上記のスキルや知識が求められる職種です。また、AIの理解が田一歩として、AIを持ちいたデータ収集や解析などを行えるように学習を深めていくことが大切であると言えます。

AIとデータ・サイエンスの関係

データサイエンスは、より多くの革新的な製品・サービスを作り出すために役立つ情報を提供します。データから何を発見できる(ビジネス・アナリスト=コミュニケーションの仲介人)に頼らず、機械学習モデルを通じて供給されるビッグデータから学習できるようになることが必要です。イノベーションの基盤となるものが「データ」です。

また、データサイエンスはAIの分野に含まれます。統計・科学的手法・データ分析の領域と重なる部分が多くあります。データから意味や洞察を抽出する目的で使用されます。その中で、AIを活かして成果を導くことで、多様化されるビッグデータの抽出や自動化が行えるようになります。データ・サイエンティストの「集積されたデータや結果を解析」「問題点の発見・解消」「新しい施策をおこなう」「さらに必要なデータを発見し解析」というスキルが必要になります。

データサイエンスのツール

機械学習モデルの構築、評価、導入、監視のプロセスが複雑となるため、「データ・サイエンス・ツール」が増加を続けています。一般的なツールは、オープン・ソースのノートブックです。ノートブックは、コードの記述と実行、データの視覚化、結果の確認を、すべて同じ環境の中で行うWebアプリケーションのことを指します。人気のあるノートブックは以下の3つです。

  • Jupyter
  • RStudio
  • Zeppelin

どのようなツールを使うのが適切かを判断するために、「どのような言語を使用しているか」「どのような作業を好むか」「どのようなデータソースを使用しているか」という点が大切です。

Jupyter

Jupyter Notebook(ジュピターノートブック or ジュパイターノートブック)は、PythonなどをWebブラウザで記述・実行できる統合開発環境のことです。以前までは、Python専用j環境でしたが、Pythonに依存せずRuby、R、Goなどと言った40以上の言語をサポートしています。統計のモデリング、機械学習などのデータ分析に使用されることが想定されており、データの視覚化などの作業に適しています。

RStudio

Rを使いやすくするための統合開発環境です。Rを直接操作するのではなく、RStudioを経由してRを操作するので、RとRStudioそれぞれをインストールしなくてはなりません。Rのプログラミングを効率かするために様々な機能をもっています。他のIDEと同じようにプロジェクトごとにファイルを管理することやコマンド名だけでなく関数名、パッケージ名も補完できます。Gitによるバージョン管理機能も備わっています。

Rとは

フリーオープンソースプログラミング言語です。様々な環境上で動作でき、統計解析や作図に強い特徴があります。(対応環境:Linux系、Windows、MacOS など)

Rを使うメリット

  • 無料で利用できること
  • 様々な手法がパッケージとして公開されており、応用範囲が広いこと
  • 他のプログラミング言語と比べて、記述するコード量が少ないこと
  • 分析の途中結果を追えること

Zeppelin

インタラクティブなデータ分析を可能にするノートブックです。データの取り込み、探索、可視化、共有、コラボレーション機能をHadoopとSparkにもたらします。分散処理の機能を組み込む際に使用可能なフレームワークがHadoopとSparkです。データエンジニア、アナリスト、サイエンティストが、Zeppelinを使用し、データコードの作成、オーガナイズ、実行・共有を行います。

Hadoopとは

Hadoop(ハドゥープ)は、データを複数のサーバに分散し、並列して処理するフレームワークです。テラバイト、ペタバイト級のビッグデータを分析する高速処理があります。主要技術としての活用が進んでいます。

Sparkとは

すでにHadoopを利用し、1台のマシンでは収まらない量のデータがある時やデータ件数が多く、既存の仕組みだと一括処理が辛い場合などに使用することがおすすめのフレームワークです。並列分散処理(複数のコンピュータが協力して処理を行うこと)の基盤上にて、インメモリで処理を行うために必要であると言えます。

Udemyでおすすめのデータサイエンス講座:基礎的 編

  • 【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 –
  • 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
  • 【世界で37万人が受講】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〜

【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 –

Udemy データサイエンス

講義内容:機械学習の原理、プログラミング(Python)の実装 など

講師:吉崎 亮介、株式会社 キカガク

機械学習を学ぼうとしている人や挫折した人におすすめのコースです。中学で学ぶ数学から学べるので、数学が苦手な人でも受講できます。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できます。

【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 –

Udemy データサイエンス

講義内容:機械学習に関する専門用語を数式と一緒に覚える、データの相関関係を可視化できる など

講師:吉崎 亮介、株式会社 キカガク

「【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 -」を学習した人が対象のコースです。ステップアップしながらデータ解析の実務に必要なスキルを学習できる構成になっています。機械学習で必要な数学が詰まる「重回帰分析」をゴールに勉強していきます。

【世界で37万人が受講】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〜

Udemy データサイエンス

講義内容:データサイエンティストになるための一連ツール、統計分析、Pythonのプログラミング など

講師:365 Careers、大橋 亮太

データサイエンティストになりたい人やその領域について学習したい人におすすめなコースです。データサイエンスの世界で活躍するために必要な知識・スキルを分かりやすい動画で学習します。具体例、課題を通して着実な知識の定着・スキルアップが見込めます。

Udemyでおすすめのデータサイエンス講座:プログラミング言語 編

  • 【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス
  • 【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
  • 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

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

Udemy データサイエンス

講義内容:Pythonを使った基本のプログラミング、IPython notebookを使ったプログラミング、ベクトル・行列の操作・データ処理 など

講師:Shingo Tsuji、Pierian Data International by Jose Portilla

データサイエンスやデータの可視化に興味がある方やプログラミング初心者の方におすすめのコースです。Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを学習できます。Pythonコードがまとまった資料が用意されているので、データサイエンスに関する知識が飛躍的に高まります。

【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

Udemy データサイエンス

講義内容:Pythonの基礎、ビジネス上のデータ分析 など

講師:株式会社SIGNATE (旧株式会社オプトワークス)、Tomoki Takada(高田朋貴)

データサイエンスの基礎を身につけたい人、仕事に活かしたい人、研究や就職活動に活かしたい大学生、プログラミング未経験者におすすめのコースです。データサイエンスをこれからどう勉強したいか、興味があっても勉強の方法がわからない人が学ぶと良い内容になっています。実践を重視した学習内容で、リアルなデータと課題を教材として取り組めます。

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

Udemy データサイエンス

講義内容:Python3の基本、簡単なアプリケーションの開発に必要なスキル など

講師:酒井 潤(さかい じゅん)

Python3に興味がある人やPythonプログラミング環境を自分で用意できる人におすすめのコースです。今後のアプリケーション開発に役立つためのPythonテクニック、データベースアクセスなどを学べます。Pythonを使った応用編が組み込まれています。

Udemyでおすすめのデータサイエンス講座:統計学、機械学習(深層学習) 編

  • 【ゼロからおさらい】統計学の基礎
  • いちばん理解できる統計学ベーシック講座その1【確率分布・推定・検定】
  • 【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析
  • みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】

【ゼロからおさらい】統計学の基礎

Udemy データサイエンス

講義内容:統計学の考え方を基に正しいアプローチでのデータ分析 など

講師:Yosuke Katada

統計学の入門講座です。今まで分析に携わっていた人、データについての判断がしにくい人などにおすすめです。エクセルを使った練習問題を解きながら、分析手法を身につけられます。正しくデータを分析し、意思決定ができるようになります。

いちばん理解できる統計学ベーシック講座その1【確率分布・推定・検定】

Udemy データサイエンス

講義内容:記述統計、確率分布、点推定 など

講師:Miyamoto Shota

統計学をはじめて学ぶ人や学ぼうとして挫折したことのある人、基礎から学びたい人におすすめです。統計学の入口とも言える学習から、統計的な見方・確率思考が身に付きます。初心者でも安心して取り組めるコースになっています。

【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析

Udemy データサイエンス

講義内容:環境構築、プログラミングの前提知識 など

講師:Tetsuya T

プログラミング未経験の研究開発に携わる人やPython未経験者におすすめです。Pythonを導入して業務効率化を図れ、データ分析を行える人になれます。研究開発のシーンで具体的にどのように使っていくかということを深く学べます。

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】

Udemy データサイエンス

講義内容:簡単な機械学習コードの書き方、Pythonの基礎的なプログラミング技術 など

講師:我妻 幸長 Yukinaga Azuma

人工知能、機械学習に興味がある人やビジネスで扱わなくてはならなくなった人におすすめです。難解な数式やプログラミングの事前知識は不必要で学習できます。人工知能の技術全般の解説を行いながら、機械学習のコードに触れられるコースです。

Udemyでおすすめのデータサイエンス講座:実装 編

  • 【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門
  • 【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門

【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門

Udemy データサイエンス

講義内容:機械学習・統計学の基本、実務データ分析のプロセス など

講師:Yutaka Kataoka、IshidaMotohiro 石田

データサイエンスに興味がある人、R言語を習得したい人、データを分析しなくてはいけない人におすすめのコースです。データサイエンスの基本的な考え方、データ解析とグラフ作成について学習できます。予備知識不要で学習できるので、初心者にもおすすめです。

【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門

Udemy データサイエンス

講義内容:オリジナルデータを使って画像分類器の作成、TensorFlowとKerasを用いたディープラーニングの作成 など

講師:井上 博樹(Hiroki Inoue)

AIや機械学習を実践してみたい人やオリジナルデータで画像分類器を開発したい人におすすめです。「AI分類器を自作して、ビジネスや趣味に活かしたい!」というリクエストを受けて誕生したコースです。より実践的な学習になっています。

まとめ:Udemyでデータサイエンスを学ぼう!

データサイエンスを学習しようと思った時、どこから取り組んだらよいのか悩むことがきっとあると思います。学ぶことやスキルとして身につけた方がよいことは数多くあるからです。その中でも、Udemyで体系的に学習することで早く着実に知識やスキルが身につくので、ぜひUdemyでデータサイエンスを学びましょう。

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