おススメのオンライン学習サービス Udemy
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おススメのオンライン学習サービス Udemy

         

Udemyは「IT、ビジネス、デザイン、自己啓発などの講座を動画で学習できる」世界最大のプラットフォームです。

多種多様な講座が開講されている中、Pythonやプログラミング関連の講座も充実しており、Udemyを活用してPythonを学習する人も多いです。

そこで、ここではUdemyの概要や活用するメリット、最後におすすめのPython講座をご紹介します。

Udemyとは

Udemyはビジネスの現場で使えるあらゆる講座が開講されています。

世界中の講師が数千万人の受講生を相手に動画形式で講義をしているメガプラットフォームで、日本からもBenesseから56億円の資金を調達しているなど、とても勢いのあるオンライン学習サービスです。

講座は1STEP約5分程度の動画になっているので、スキマ時間を有効に活用することもできますし、時間をとって集中して取り組むこともできます。

Udemyの良いところ

Udemyを使った学習は何が優れているのかを見ていきましょう。

講座は買い切り

Udemyで配信されている動画は全て買い切り型のコンテンツなので「一度買ったらそれで終わり」「いつでも復習できる」「自分のペースで学習できる(期限がない)」といった利点があります。

他のPython学習サービスだとサブスクリプションサービスが主流で、なるべく早くコースを終了することでお得になりますが、その分学習を急かされてしまうデメリットがあるのに対し、Udemyは買い切り型なので、一度支払ったら後は好きなときに学習してもOKなので、自分のペースで学習を勧められます。

なので、なかなか時間が作れない社会人向けのコンテンツと言えるでしょう。

Python以外も学べる

Pythonやデータ分析、機械学習などの講座が現在人気ですが、HTML/CSSやJavaScript、(AndroidやiOSなどの)ネイティブアプリの開発等々、プログラミング分野だけでも様々な学習コンテンツが充実しています。

ただPythonを学ぶだけよりも、例えばWebアプリケーションを作りたい、ネイティブアプリが作りたい、といった最終目的に、Udemy1つでたどり着けるメリットがあります。

自分で考える必要はありますが、自分がやりたいことを最短コースで学べるカリキュラムを、自分でカスタマイズすることができます。

Udemyの問題点

Udemyを使う上で問題となりそうなところも見ていきましょう。

学習環境を自分で作る必要がある

Udemyは動画コンテンツのプラットフォームなので、もちろんPythonの学習環境は用意されておらず、自分のパソコン上に作る必要があります。

他のオンライン学習サービスだと、コンテンツとして学習環境がブラウザに用意されているというのはよくあるんですが、Udemyにそれはありません。

とはいえ、初心者向けのPython講座であれば学習環境の構築方法も動画内にありますので、そこまで心配する必要はないと思います。

Udemyの料金

Udemyは動画買い切り型のコンテンツなので、講座の内容に応じて価格は変わってきます。

例えばPython初心者向けの講座は大体15,000〜25,000円が定価です。

1本あたり10時間超えのコンテンツもある中で、これくらいの価格で買えるだけでもかなりお得なんですが、Udemyは定期的にセールが行われているので、もっと安く購入できます。90%OFFとかで買えるので、実際の価格は1,500円〜2,500円程度です。

ものすごい破格で、コスパ抜群です。

技術書1冊分にも満たない価格で、場合によっては20時間超えのコンテンツを購入できるのがUdemyです。

UdemyのPythonおすすめ講座

次にUdemyの中にあるPythonのおすすめ講座を見ていきましょう。

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

2012年からSplunk, Incというシリコンバレーの企業でエンジニアをしている酒井潤さんが講師を勤めている講座です。

約28時間という特大ボリュームな内容で、Pythonの学習環境構築、文字や数字の出力などの基本から始まり、最終的にはデータベースやネットワーク、自動テスト、スレッドを使った並列処理やscikit-learnを使ったデータ解析などを学習できます。

この講座1つでPythonの基礎はもちろん、応用的な部分までかなり網羅しており、さらに5.0/4.4の

かなり高い評価を得ているので、どの講座にしようか悩むならこの講座にしておけば間違いないでしょう。

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はじめてのPython 少しづつ丁寧に学ぶプログラミング言語Python3のエッセンス

こちらもPython初心者向けで、プログラミングの入門として最適な講座になっています。

学習環境構築、基本的なコードの書き方、演算子の使い方、分岐や繰り返し、リストや辞書のデータ構造など、Pythonに限らずどのプログラミング言語でも通用する基礎中の基礎をPythonで学習していきます。

最後にはWeb上の文章や画像を効率よく集めるための「Webスクレイピング」を学べます。Webスクレイピングができるようになるとインターネットがすごく楽しくなります。

また、Jupyter Labというブラウザ上でPythonのプログラムを実行できる学習環境を使います。Jupyter LabはJupyter Lab専用のipynbファイルにプログラムを書きますが、このファイルに講座内容がまとめられているので復習しやすいのがとてもありがたいですね。

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プログラミング初心者でも安心、Python/Django入門講座

Pythonの基礎からHTML/CSSの基礎と進み、PythonのWebフレームワークである「Django」を使えるようになることを目的とした「Webに特化した」講座です。

WebフレームワークとはWebサイトやWebアプリケーションを作成する際に必要になる機能を一通り揃えた「Web開発を楽に、かつ分かりやすくしてくれる機能群」のことです。

DjangoはPythonのWebフレームワークでは一番人気で、PythonでWeb開発するなら真っ先に名前が挙がるほどに有名です。

最終的にはDjangoを使って、ブログ等のシンプルなWebアプリケーションを1人で開発できるようになるまでがゴールです。

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

Pythonを使って画像データを収集・加工し、画像を分類するAIアプリを開発する講座です。

TensorFlowはディープラーニングをする上で役に立つライブラリ群で、画像分類をするために使います。

また、FlaskはDjangoと同じくPythonのWebフレームワークです。Djangoが「最初から全部入り」のFWなのに対し、Flaskは「最小限の機能しかないけど後で自分で機能を足していける」カスタマイズ性に優れたFWです。

この講座ではただAIアプリを作るだけでなく、Flaskを使ってWebアプリ化したり、XCodeを使ってiOSアプリ化することにも挑戦できます。

ただし、iOSアプリ化はMacOSのパソコンが必要になるので注意が必要です。

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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 - 初級編 -

(株)キカガクが、機械学習の「脱ブラックボックス」を目的として開いた講座です。

(株)キカガクは2017年に創業した新進気鋭のAI教育のベンチャー企業で、企業への研修導入や主にディープラーニングを活用した画像認識や自然言語処理などのセミナーを開催しています。

この講座は「機械学習の仕組み」を丁寧に解説するもので、微分や単回帰分析などの数学分野を中心が中心で、Pythonは最低限の基礎を速習する形で提供され、最後は単回帰分析を実際に実装するところまで学習できます。

機械学習の技術書を閉じてしまった人へ向けて、分かりやすく解説してくれる講座で、5.0/4.4の高い評価を得ています。

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Python でわかる オブジェクト指向 とはなにか?【Python オブジェクト指向 の「なぜ?」を「徹底的に」解説】

Pythonを通じてオブジェクト指向プログラミング(OOP)について学べる講座です。

OOPとは「ソフトウェアを開発する上で、モノやモノとモノの関係性を抽象化し設計する手法や概念」を指す言葉です。

全く意味が分からないのではないかと思いますが、この「概念」という非常に曖昧なものを徹底的に解説してくれているのがこの動画です。

最初はオブジェクト指向の概要や歴史から始まり、次にクラスや継承、ポリモーフィズムといったOOPの手法をPythonで実際に実装していきます。

この講座を受講することで「Pythonは全てがオブジェクトである」の意味が深いレベルで理解できるようになります。

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最後に

UdemyはPythonや機械学習以外にも、Webアプリ開発、データベース操作、ネットワーク、IT関連資格や、開発に便利なソフトウェアの使い方、ホワイトハッカー入門、さらにはアナログ回路設計などハードウェア周りの技術等々、本当に様々な知識が多くの講師陣によって「出し惜しみなく」提供されているプラットフォームです。

どんなコンテンツがあるのかただ眺めてみるだけでもすごく面白いので、ぜひ一度Udemyの公式サイトにアクセスしてみてくださいね!

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