Udemyでおすすめのデータサイエンス人気講座10選【評判・レビューが良い】

Udemyでおすすめのデータサイエンス人気講座10選【評判・レビューが良い】

本記事では、Udemyでおすすめのデータサイエンス講座を紹介します!

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Udemyでおすすめのデータサイエンス人気講座10選

世は高度情報化社会。日々膨大な情報が飛び交っているなかでその情報をどう扱うかがビジネスにおける重要なテーマとなっています。数学、統計学、プログラミングなどの知識を駆使したデータサイエンスは、今後ビジネスマンのキャリアにおいて非常に役に立つスキルとなるのは間違いないでしょう。Udemyではそんなデータサイエンスに関する講座も数多く用意されています。

【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〜

【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〜

講座名 【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〜
講師 365 Careers 大橋 亮太
時間 25時間
評判・レビュー ★★★★☆(4.3)
学習内容
  • データサイエンティストになるために必要な一連のツール
  • 統計分析、NumpyやPandasなどを使ったPythonのプログラミング、高度な統計学上の手法、Tableaau、StatsModelとScikitLearnを使った機械学習の実装、TensorFlowを使ったディープラーニングの実装
  • データの前処理の方法
  • 機械学習の背景にある考え方
  • Pythonを使って統計上の分析をする方法
  • Pythonを使った線形回帰とロジスティック回帰分析 など

本講座はデータサイエンスとして活躍するうえで必須となるツールについてひと通りの知識を身につけるためのものです。25時間、多彩なツールについてのカリキュラムが凝縮されています。

内容は多岐にわたっており、講座修了後にはさまざまなツールを駆使してデータを分析し、ビジネス上の課題を解決できるスキルを得ることができるでしょう。カリキュラムにはPythonを使用した統計上の分析、クラストー分析と因子分析といった基本的な部分からNumpyやPandasを使用したPythonのプログラミング、Tableaarを使った機械学習の実装などかなり専門的な領域に踏み込んだ内容までぜいたくに盛り込まれています。

本講座を通してデータサイエンティストとして必要な知識・スキルを身につけていくだけにとどまらず、ビジネス上の課題を見つける能力、データを定量的に評価する能力、データを直感的に整理できる能力、そして論理的に物事を考える能力などを身に着けていくことができるでしょう。

【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〜

【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

【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

講座名 【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
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)
時間 8時間20分
評判・レビュー ★★★★☆(4.4)
学習内容
  • Pythonの基礎
  • 2つのケースを通して、ビジネス上のデータ分析

その名前のように、経験ゼロの人でもPythonを使用しデータサイエンスができる知識・スキルを身に着けることを目標とした講座です。データサイエンスにおける必須のブログラミング言語であるPhythonに関する基本的な内容を学びつつ、データサイエンスの基本を身につけていくことができます。

初心者を対象としているのでわかりやすい内容になっているのはもちろんですが、あくまで実践を重視し、リアルなデータと課題を教材としながな学んでいくカリキュラムになっているのも特徴です。例えば「お弁当の売上を予測してみよう」「銀行の顧客ターケディング」などの項目で実践的なデータを扱う機会を設けています。

また基本的な用語や概念を学ぶためのスライド式の講座と実際にプログラミングをしながら実践していく講座の2本立てとなっており、暗記するだけでなく実践を通して学べる点も魅力です。さらに本講座が修了した後には教材が受講者自身の「教科書」となるよう配慮されており、改めて教材を解いていくことで復習しながらさらにレベルアップを目指すことができます。初心者からスタートして中級者のレベルを目指す上で、非常に役立つカリキュラムになっているのです。

【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

【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」

【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」

講座名 【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」
講師 Tomohiro Furusawa (株式会社TenGen)
時間 12時間36分
評判・レビュー ★★★★☆(4.1)
学習内容
  • Pythonを用いたデータ分析
  • データサイエンスのビジネス応用
  • データ分析を介したビジネスコミュニケーションの基本
  • データサイエンスを活用したデジタルマーケティング
  • 手を動かしながら学ぶデータサイエンティストを目指す実践的な内容
  • データ分析の基本的プロセス  など

初心者のレベルからPythonを活用しながらデータサイエンスを使いこなせるだけの知識・スキルを身に着けることを目的とした講座です。タイトル通り単にデータサイエンスの知識・スキルを身につけるだけでなく、ビジネス上の課題を解決し、即戦力として現場で活躍できるだけのビシネスコミュニケーションのノウハウを学べる点も特徴となっています。

Pythonを用いたデータ分析の基本からはじまり、データ分析を介したビジネスコミュニケーション、確率・統計、機械学習、データ分析の基本的にプロセスといった内容を学んでいきます。

データ分析のスキルだけでなく、分析結果を活用しながらコミュニケーションを図り、ビジネスとしての価値を見出していく…ここまでのレベルに到達することを目標としており、講座ではどうやってビジネス上の課題を自分で拾い上げるのか、などについても触れられています。将来データサイエンティストを目指している学生や研究の分野でデータサイエンスを活用した研究者など、幅広い層をターゲットとした講座です。講座の全体時間は約12時間半。時間をかけてじっくりと学んでいきたい方にも適しています。

【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座

講座名 米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座
講師 かめれおん
時間 23時間20分
評判・レビュー ★★★★★(4.7)
学習内容
  • Pythonの基礎, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, JupyterLab, OpenCV…etc
  • DockerコンテナとJupyterLabを使った超本格的な環境構築
  • ここでしか学べないデータサイエンスのためのPythonを学べます

データサイエンスの最前線で活躍するプロが、現場で身につけたノウハウをもとにわかりやすさを重視して教えてくれるのが本講座です。ビジネスの世界でデータサイエンスがどのような形で活用されているのか、どれだけビジネスとしての価値を持っているのかなど現場の事情を学びながらデータサイエンスの知識・スキルを学んでいくことができるでしょう。

ここではPythonの基礎としてNumPy、Pandas、Matplotlib、Seabornなどの知識のほか、DockerコンテナとJupyterLabを使用した本格的な環境構築など、かなり専門的な領域にまで踏み込んだレベルまで取り扱われています。講義の合計時間は約23時間20分、なお本講座は「少しのプログラミングの知識」が受講要件として設定されています。

専門的な領域に踏み込みつつ、あくまで現場で使えるスキルを身に着けていくことをメインとしています。そのため教科書的な内容ではなく、実際のビジネスシーンにおいてデータサイエンスがどう役立てられているのかを解説したうえで講義が行われるほか、実際にコードを書きながら進められるので実践的なスキルを身に着けるうえでも非常に有用です。ユニークなところでは講義内に用意されて演習を実際にハンズオンでやることによって、自然と講座の内容が定着する仕組みになっている点も挙げられます。

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座

【データ分析入門(最初の3日)】文系の方や統計・データサイエンスにつまずいた方も実務で使える(考え方とExcel活用)

【データ分析入門(最初の3日)】文系の方や統計・データサイエンスにつまずいた方も実務で使える(考え方とExcel活用)

講座名 【データ分析入門(最初の3日)】文系の方や統計・データサイエンスにつまずいた方も実務で使える(考え方とExcel活用)
講師 Suguru Otsuka
時間 4時間
評判・レビュー ★★★★☆(4.2)
学習内容
  • データ分析の進め方(課題の捉え方、分析の仕方、結果の伝え方)の概要
  • ビジネス目的と分析目的の設定する際の考え方
  • ビジネスで利用する基本グラフの選び方と、記述統計・推測統計・回帰分析の基本
  • データ分析を進める上で必要となるデータの考え方
  • 分析結果を周囲に伝えていくための工夫

本講座ではデータ分析の流れの理解をおもな目的としており、タイトルの通りデータサイエンスの初心者や一度学習を挫折してしまった人でも無理なく学べるようなわかりやすい内容になっているのが特徴となっています。

基本はデータ分析の進め方の学習、つまり課題をどう捉えるのか、分析をどう行っていくのか、分析結果をどう伝えるのかをメインに据えており、単にデータを扱うだけでなく、分析結果をいかにビジネスに役立てるかにまで踏み込んだ内容になっています。分析結果を周囲にどううまく伝えるかの工夫についてのノウハウも盛り込まれており、ビジネスコミュニケーションとしての面も備えています。ユニークなところでは架空の会社を想定したデータを活用した演習が行われ、分析から分析結果の最終報告までを一連の流れで実践できる点が挙げられます。これからのビジネスシーンで求められるデータサイエンスの基本的にノウハウをじっくりと学べる講座です。

【データ分析入門(最初の3日)】文系の方や統計・データサイエンスにつまずいた方も実務で使える(考え方とExcel活用)

Rではじめる統計基礎講座

Rではじめる統計基礎講座

講座名 Rではじめる統計基礎講座
講師 寺田 清昭
時間 6時間
評判・レビュー ★★★★☆(4.4)
学習内容
  • Pythonプログラミングの基礎
  • 基礎を定着させるためのオリジナル演習問題
  • 実務での活用方法が分かる実践テーマ演習(Excel操作の自動化・ブラウザ操作の自動化・API連携・Webスクレイピング)
  • openpyxl・selenium・requests・BeautifulSoup等、各種ライブラリの基本操作

タイトルの「R」とはR言語のこと、このプログラミング言語を使ってデータ分析・データサイエンスの基礎を学ぶ講座です。統計学の基礎を身に着けつつ、R言語の基本的な使い方、会議などで使用する資料の作成、さまざまな統計結果で出てくる数値の理解などをカリキュラムを通して学んでいきます。

膨大なデータがあってもそれを有効に分析・活用できなければ意味がありません。あちこちで目にする機会がある統計に関する用語や数値をまずしっかりと理解し、R言語を学びながら統計学、プログラミング、データサイエンスについての基本的な知識・スキルを身に着けていくのが本講座のメインの目的です。これまで統計関連の講座や授業を受けたことがない、または統計に関して改めて学び直したい、さらにR言語について学びたい方にとってとくに魅力ある講座となるでしょう。

基本的には初心者を対象とした講座ですが、数々の有名企業が従業員の社員教育に本講座を採用するなどすでに高い実績と評価を得ています。

Rではじめる統計基礎講座

【DX人材への第一歩を踏み出そう】データ分析/データリテラシーの基礎教養マスターコース(グローバルで活躍する講師が解説)

【DX人材への第一歩を踏み出そう】データ分析/データリテラシーの基礎教養マスターコース(グローバルで活躍する講師が解説)

講座名 【DX人材への第一歩を踏み出そう】データ分析/データリテラシーの基礎教養マスターコース(グローバルで活躍する講師が解説)
講師 365 Careers 大橋 亮太
時間 4時間
評判・レビュー ★★★★☆(4.0)
学習内容
  • データにまつわる様々な言葉を体系的に整理
  • 意思決定においてデータがどのように機能するのか
  • 統計学の基礎的な概念
  • グラフデータベースなど、最新の事例
  • データを活用してより良い意思決定をする方法
  • データサイエンティストとしてスキルアップするためのロードマップを理解

データサイエンスはもちろん、データリテラシーについても学ぶ講座です。基礎教養マスターコースと書かれているように、データに関する幅広い項目をトータルで学べる点も本講座の大きな特徴となっています。

ビッグデータ、グラフデータ、統計的検定、有意水準…データサイエンスではさまざまな専門用語が使用されています。本講座ではこれらの基本的な知識を学びつつ体系的に整理できるレベルをまず目指しつつ、さらに一歩踏み込んでデータを活用したよりよい意思決定をするための手法、最新のビジネス分析テクニックの概要、意思決定におけるデータの重要性といった専門的な分野においてもしっかり学ぶことができます。これらの分野を統計的・体系的に学んでいくことによってデータをより有効に役立て、さまざまな分野で活用し、ビジネスチャンスを見出すノウハウを身に着けることができるでしょう。

【DX人材への第一歩を踏み出そう】データ分析/データリテラシーの基礎教養マスターコース(グローバルで活躍する講師が解説)

【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座

【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座

講座名 【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
講師 ウマたん
時間 4時間14分
評判・レビュー ★★★★☆(4.3)
学習内容
  • アニメーションで学ぶ統計学と機械学習の基礎
  • アニメーションで学ぶビジネスデータ分析の流れ
  • アニメーションで学ぶ各種手法の詳細
  • ハンズオンで学ぶデータ分析コンペの中古マンション売買データを題材にしたPython実践

講座名の通り初心者むけのデータ分析講座となっており、アニメーションを使った講義で基本的な知識・スキルを学ぶ形を採用しています。そのため専門的な知識がない初心者でも直感的に理解しながら学ぶことが可能です。

本講座ではまずアニメーションを使って統計学や機械学習の基礎、ビジネスデータ分析の流れ、各種手法についての概要を学んでいきます。そのうえでハンズオンでPython実践を行うことで講座の内容をしっかりと定着させる仕組みになっています。

わかりやすいだけでなく、短期間で必要な知識を効率よく学習していくことを想定したコンパクトな内容になっており、必要最低限の時間でデータサイエンスに関する知識・スキルを身に着けていけるのも魅力です。ハンズオンではデータコンペのデータを題材としたうえモデル構築やデータ加工について実際に作業を通してノウハウを身につけていきます。受講要件には「データ分析に対する興味・やる気」とあり、知識はなくてもやる気さえあれば誰でも無理なく学ぶことができるでしょう。

【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座

データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座

データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座

講座名 データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座
講師 Yuki Saito
時間 2時間52分
評判・レビュー ★★★★☆(4.4)
学習内容
  • データサイエンスのための前処理
  • ケーススタディで実務を例に取ったデータエンジニアリングの流れ
  • 分散処理の基本
  • PySparkを使ったデータ基盤におけるデータエンジニアリング
  • PySparkを使う上でハマりやすいチューニングポイント

講座名の通りデータサイエンスの前処理をメインとしており、PythonとPySparkを活用したレッスンが行われています。AIや機械学習などの分野ではデータの準備とその管理が非常に時間と手間がかかるプロセスとなっており、そうしたデータの前処理(データエンジニアリング)に必要な知識・スキルを学ぶことができる講座です。

本講座ではビッグデータの処理において広く用いられている分散処理エンジンApache Sparkについて学ぶことをメインとしており、この分散処理エンジンとPythonを組み合わせたPySparkをCSVフォーマットを通して学んでいくカリキュラムになっています。すでに普段からPythonを使っている方やこれからデータエンジニアの分野で活躍したいと思っている方にとくに適した講座です。

データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座

はじめてのPythonプログラミング入門【2022年最新版】

はじめてのPythonプログラミング入門【2022年最新版】

講座名 はじめてのPythonプログラミング入門【2022年最新版】
講師 中村 祐太 Yuta Nakamura Proglus (プログラス)
時間 2時間53分
評判・レビュー ★★★★☆(4.4)
学習内容
  • Pythonプログラミングの基本
  • 学習環境Google Colaboratoryの基本的な使い方
  • プログラムのエラーを自力で取り除く基本的な方法
  • なぜPythonを学ぶと良いのか

データサイエンスはもちろん、Web制作や機械学習の分野でも広く用いられているプログラミング言語、Pythonについてのノウハウを学ぶ講座です。このPythonを使いこなせるようになることでさまざまな分野で活躍する可能性を広げることが可能です。

本講座ではPythonの基礎はもちろん、どうしてPythonを学ぶべきなのかについて、さらにプログラムのエラーを自分で取り除くスキルなどについて学んでいきます。未経験者でも無理なく学べるわかりやすいカリキュラムとなっており、「Pythonプログラミングの基本を知ろう」「関数を使おう」「繰り返し処理をしよう」といったわかりやすさを重視した環境で学習を進めることができます。

Python未経験者が中級レベルを目指すために設けられた講座のため、これからプログラミングやデータサイエンスの分野を学んでみたいと思っている方にピッタリの選択肢となるでしょう。

はじめてのPythonプログラミング入門【2022年最新版】

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