Udemy(ユーデミー)で学べるおすすめの機械学習講座をご紹介!

udemyを受講したい人

オンライン教育プラットフォーム「Udemy」で機械学習を学習したいんだけど、オススメの講座を知りたいな!

上記のようなお悩みを持っている方はいないでしょうか?

この記事は上記のような疑問を解消するものとなっています。

この記事でお話すること
  • Udemy(ユーデミー)とは?
  • Udemy(ユーデミー)で扱っているカテゴリー
  • Udemy(ユーデミー)の評判
  • Udemy(ユーデミー)でかかる費用
  • おすすめの機械学習講座
  • プログラミング言語別オススメの講座一覧

オンライン教育プラットフォーム「Udemy」で機械学習を学びたいという方はいませんか?

人工知能・機械学習・深層学習といえば、IT業界の中で現在もっとも注目を集めている分野です。

中でも機械学習は、コンピュータが大量のデータを学習することで、データのルールやパターンを抽出する技術です。

ITエンジニア不足の今こそ、機械学習を学んでまわりと差をつけましょう!

そんな需要のある機械学習ですが、Udemyでお得に学習することができます。

実際にUdemy(ユーデミー) を使用しましたが、費用を抑えて効率的に学習を進めることができたので、とても満足しています。

気になる方は是非、最後まで読んで頂ければと思います。

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この記事の対象者
  • オンライン教育プラットフォーム「Udemy」でDockerを学びたい方

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Udemyの良いところ
  • 買い切り型のオンライン学習サービス
  • 時間や場所に縛られず、自分のペースで学習が可能
  • セール時には数千円で購入が可能
  • 幅広いジャンルを扱っている

Udemy」とは2009年にアメリカで誕生したオンライン学習のプラットフォームです。

現在、日本では進研ゼミなどで有名なベネッセグループが運営を行っています。

運営元がベネッセということもあり、質の高いコンテンツが多い印象です。

Udemy(ユーデミー)で提供されているコンテンツはプログラミング、ビジネススキル、財務会計、自己啓発、デザイン、マーケティング、趣味、写真、フィットネス、音楽、教養など幅広いです。

現在では5.7万人の講師が在籍しており、15万以上の動画講座が公開されています。

法人向けUdemy(ユーデミー)ではNTTデータ、KDDI、Yahooなどの有名企業でも導入されており、オンライン学習プラットフォームとして信頼されていると言えるでしょう。

何か新たなスキルを身に付けたいという方、習得しているスキルを更に磨きたいという方にとっておすすめのオンライン学習となっています。

Udemy(ユーデミー)ではセールを行っていることがあるのでその時に購入すると、数多くの人気講座を1200円から受講することができます。

Udemy(ユーデミー)で購入したコンテンツは買い切り型となっているので期限なくずっと見ることができるというメリットもあります。

また、学習を進めている中で分からないことがあったら、購入したコンテンツの講師に質問できるという特徴もあります。

このように動画だけでなく、質問もできるのでお得なサービスと言えるでしょう。

Udemy」が気になる方は是非、公式HPをご覧になって下さい。

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Udemy(ユーデミー)で扱っているカテゴリー

Udemy」では様々な講座を取り扱っているので、何か学びたいと考えている方は気になる講座がないかチェックしてみることをオススメします。

以下のように時代のトレンドを押さえたビジネススキルから最先端のITスキルまで幅広いレベルの講座を提供しています。

Udemyで扱っているカテゴリー
  • 開発
  • ビジネススキル
  • 財務会計
  • ITとソフトウエア
  • 仕事の生産性
  • 自己啓発
  • デザイン
  • マーケティング
  • 趣味・実用・ホビー
  • 写真
  • ヘルス&フィットネス
  • 音楽
  • 教育・教養

18.3万を超えるUdemyのコンテンツから厳選された約6,000講座を現場のニーズに合わせてタイムリーに提供しています。

なんとセール時には数千円で購入できる講座が多いです!

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Udemy(ユーデミー)の評判

Udemy」は運営元がベネッセグループということなので心配はないと思いますが、評判も少し見ていきましょう。

いい評判

  • 通勤・通学中に見れるのでちょうどいい!
  • セールを利用して購入すると更にお得に感じる!
  • 復習と理解を深めるために購入して、更に知識が深まった。
  • 90%offでの破格セールをやっているので怪しいかと思ったけど、受講したらちゃんとしてた。
  • 実務よりで教えてくれるので助かる。

悪い評判

  • 購入したら、中身が重複していた、、
  • あまり勉強にならなかった、、
  • インターネット接続が悪い、、

購入して失敗したなと思ったら、30日返金制度もあるので、それを利用すればいいのかなと思っています。

実際に思ったものと違うということはあると思いますので、、

できるだけ購入で失敗したくないという方は無料動画を配信しているものを実際に見て判断したり、口コミをチェックするといいかと思います。

インターネット接続が悪いという懸念点に関してはダウンロードすることもできるので、接続が良い所でダウンロードしてから使用するといいかと思います。

人によって合う、合わないかは違うと思いますので、是非ためしてみてはいかがでしょうか。

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Udemy(ユーデミー)でかかる費用

Udemy」を受講するためにかかる費用を見ていきましょう。

セールを行っていない時の価格帯

1講座10,000円~25,000円

※講座によって費用が異なります。

Udemyではセールをよく行っているので、数万円する講座を数千円で購入することができます。

そのため、受講したい講座を予めピックアップしておき、セールで購入するとだいぶお得に済ますことができます。

筆者である私も数万円する講座を数千円で購入しています。

また、お支払いもデビットカード、クレジットカード、Paypalと幅広く対応しています。

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おすすめの機械学習講座

Udemy(ユーデミー)では機械学習の講座を多く取り扱っています。

そのため、どれを選んだらいいのか迷う方もいるかと思います。

そこで、オススメできる機械学習講座をご紹介したいと思います。

みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2022年最新版】

 

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学習内容
  • 簡単な機械学習のコードを書けるようになります。
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
  • ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます。
  • 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります。
  • 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます。
  • 人工知能全般についての知識が身につきます。

みんなのAI講座は、誰に対しても開かれた人工知能、機械学習の講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。

難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。

文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

Udemyの受講生数が数万人に及ぶ経験豊富な講師が指導します。

本コースでは、人工知能技術全般の解説を行いますが、実際にを書くのは主に機械学習のコードです。

機械学習のコードは、人工知能の分野で最もメジャーなプログラミング言語、Pythonで記述します。

開発には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。ターミナルなどのコマンドラインを開く必要はありません。

データの分類や、文字認識、株価分析などの実践も行います。

その他コースの特徴は、以下通りです。

– 理論よりも体験を、手を動かすことを重視します。

– 可能な限り、簡単な数学を用いて解説します。

– 必要な数学はグラフィカル、直感的に解説します。

– ニューラルネットや機械学習などの難しい概念は、細かく分解して少しずつ学習します

– プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から勉強します。

– 機械学習の基礎が身につきます。機械学習のコードを一から実装します。既存の有名ライブラリの解説も行います。

なお、大学レベル以上の数学や、機械学習の深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。

ディープラーニングに関しては、概念のみの解説となります。

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【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〜

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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について学ぶことができます
  • 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
  • クラスター分析と因子分析
  • 実生活における実践問題を通じた深い理解
  • TensorFlowをはじめとした、ディープラーニングを進める上で必要とされるツール
  • 過学習・過少学習とその解決方法について
  • 訓練用データ、検証用データ、テストデータの概要と具体的な実装方法について
  • 最先端の機械学習アルゴリズム(Adamなど)の概要と実装方法について
  • 信頼区間や検定など、少し難易度が高い統計上の知識
  • 機械学習の全体像と、それぞれの用語の深い理解
  • 汎用性の高い実装方法について
  • p値やt値といった統計上の指標と回帰分析との関係について
  • バッチ処理の概要と実装方法

このコースは全世界で130万人を超える受講者を持つ365careersによって公開されている

[The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp] の完全日本語版です。

このコースではオリジナルコースのエッセンスを余すことなく網羅したうえで、

日本語ユーザーが快適に学べるように最適化されたコンテンツをお届けします。

近年世界的に需要の高まりが注目されている職業、それがデータサイエンティストです。

日本も例外ではなく高等教育機関や企業などでもその必要性が声高らかに叫ばれていますが供給が追いついていません。

経済産業省が発表したIT人材需給に関する調査によると、2030年にはデータサイエンス等に携わる先端IT人材の不足数は30万人にのぼるともいわれています。

また、従来の学習方法は受講に数十万円単位でコストがかかったり、拘束時間が長かったりと学習者側の負担は大きなものでした。

このコースはデータサイエンティストを志す人全ての方が、

データサイエンスの世界で活躍するために必要な知識とスキルを、

豊富なアニメーション、具体例、課題を通して自分のペースで確実に身につけれるように設計されています。

更に、この講義を通じて学ぶことによって身につけることができるスキルは、データサイエンスにとどまりません。

例えば、ビジネスにまつわるスキルだけでも、以下のような能力をみにつけることができます。

・ビジネス上の課題を見つける能力

・課題を対処可能な内容に整理する力

・データを定量的に評価する方法

・データを見やすく、直感的に整理する方法

・論理的に物事を考える力

つまり、ビジネスパーソンとして活躍するために必要なスキルをこの講座を通じて身につけることができるのです。

ここで、本講座でご紹介している内容の一部を記載します。

ただ長いだけの講義ではなく、コンテンツがギュッと詰まった講義になっています。

・データサイエンスの全体像

・データサイエンスの言葉の整理

・従来の統計学と機械学習の違い

・従来のデータとビッグデータの違い

・データサイエンスで間違いやすい注意点

・データサイエンスにまつわる職業の整理

・データサイエンスにおいて使われるプログラミング言語とソフトウェアについて

・確率の公式

・期待値について

・事象について

・分布について

・順列について

・集合について

・ベイズの法則について

・様々な確率分布の概要

・ファイナンスと確率の関係

・統計と確率の関係

・データサイエンスと確率の関係

・母集団と標本

・代表値について

・歪度について

・標準偏差と変動係数について

・共分散について

・信頼区間について

・仮説検定について

・帰無仮説と有意水準について

・棄却域と有意水準について

・p値について

・t値について

・pythonの概要

・回帰分析モデルについて

・相関と回帰の違いについて

・分散分析の方法について

・決定係数について

・自由度修正済み決定係数について

・F検定について

・線形回帰で求められる想定・前提について

・ダミー変数の扱いについて

・stats modelの使い方

・seabornの使い方

・フィーチャースケーリングについて

・標準化について

・過学習と過少学習について

・モデルの訓練について

・データセットの分割について

・ロジスティック関数とロジット関数について

・オッズの意味について

・クラスタリングについて

・エルボー法について

・K平均法について

・樹形図について

・ヒートマップについて

・機械学習のイメージと具体例

・MNISTについて

・勾配降下法について

・確率的勾配降下法について

・完成について

・tensorflowを使った実装の進め方について

・活性化関数について

・バックプロパゲーションについて

・ソフトマックス関数の特徴について

・アーリーストッピングについて

・ニューラルネットワークについて

・ディープニューラルネットワークについて

・adamについて

・学習率について

・適応学習率について

・前処理の進め方について

・バイナリエンコーディングとワンホットエンコーディングについて

・データのバランシングについて

・バッチ処理について

上記でも講義で説明している内容の一部です。

本講座を活用し尽くして、更なるスキルアップに役立てて下さい。

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プログラミング言語別オススメの講座一覧

Udemy」ではいろいろなプログラミング言語を学ぶことができます。

以下にプログラミング言語別の記事等をまとめてみました。

気になるものをご覧になってください!

プログラミング言語 詳細 公式HP
HTML&CSS
Javascript
WordPress
TypeScript
Node.js
Webデザイン
Bootstrap
PHP
Laravel
CakePHP
Ruby on Rails
Python
機械学習講座
Django
Kotlin
Swift
Flutter
Java
React
Go言語
Unity
Docker
Git
AWS
Azure
Vue.js
Illustrator
Photoshop
Linux
SQL

まとめ

最後まで読んで頂きまして、ありがとうございます。

Udemy(ユーデミー)のコンテンツは質が高く、オススメの教材が多いので、是非この機会に購入してみてはいかがでしょうか?

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