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この記事では、データサイエンス初心者に超おすすめのUdemy講座を紹介したいと思います！
どうも、ノリです！
Kaggleで銀メダルを獲得し、現在は創薬AIの開発を行っています！
私自身、全くの初心者のところからデータサイエンスを勉強し、Kaggleでメダルを獲得することができました。
その際大変お世話になったのが、Udemyの講座でした！
なので、この記事では、１からデータサイエンスを独学で勉強した視点から、これだけやれば十分というおすすめのUdemyの講座を5段階に分けて、合計9つ紹介したいと思います！！
さらに、おすすめの受ける順番で紹介していくので、紹介された順番で講座を受講すれば完璧です。
もちろん、この中で必要だと思うものだけで受講するのもいいと思います！
ただ、9つを順番で受講することで体系的に学ぶことができるのでできれば9つ全部受けてほしいと思います！
この５つの段階によって目指すゴール
まず、何事もそうですがゴールがはっきりしていなければ努力の効果が半減してしまいます。
さらに、私の想定するゴールと、この記事を読んでくださっている方のゴールが一致していなければ、あまり紹介する意味がなくなってしまいます。
ということで、私の想定するゴールは下の通りです！
① 初心者だけど、自分の専門分野にデータサイエンスを活用したい！(研究など)
② スキルを高めて、コンペなどでいい結果を出したい！(転職や就活で利用したい)
実際に、私自身Udemyを利用して１から独学してきました。
その結果、現在では医学・生命科学にAIを活用する研究をしていますし、コンペでの実績も受けがいいのを感じます！
では、まず5つの流れをザックリ説明していきます！
講座受講の流れ
① pythonの基本を学ぶ
② データサイエンスとは何か学ぶ
③ 統計学を学ぶ
④ 機械学習を学ぶ
⑤ ディープラーニングを学ぶ
この順番が結局一番かなと思います！
まず、データサイエンスを学ぶ上では、pythonというプログラミング言語は必須です。
その後、軽いコードともにデータサイエンスの概略を掴みます。
すると、統計学の重要性が分かるので、ここで統計学を学びます！
統計学を学ぶと、機械学習がすっきりと分かります！ここで、機械学習の理論とコードの基本をしっかり身につけます。
最後に、今のAIには欠かせないディープラーニングを学びます！
ディープラーニングを学ばないと、最近の研究にはついていけないし、コンペでも太刀打ちできないので、ここまで必須だと思います。
ということで、この順番でおすすめ講座を紹介していきます！
おすすめ講座5段階(この順番でやればオッケー！)
① pythonの基本を学ぶ
米国AI開発者がゼロから教えるPython入門講座
この講座では、実際に米国でAI開発者として活躍している「かめれおん」さんのpython講座になります。
色々とpython入門の講座がありますが、データサイエンスを学ぶために受講するならその専門の方の講座を受けるのが一番です！
この方の講座はこの後も出てきますが、講座の完成度・満足度が最強です！
タイムセール対象とはならない講座ですが、何事も最初が肝心なのでケチらず行きましょう。
この完成度の講座を2万円弱払えば何回も見返せるとなると、何十万もするプログラミングスクールが可哀想になるレベルです！
② データサイエンスとは何か学ぶ
【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
この講座では、実際のコンペに参加しながら、実践的なビジネス課題を通してデータ分析を学べます。
コードも基本的なところから解説してくれるので、前の①の復習としてコーディングしながら学べます！
これでデータサイエンスとはどういうものかザックリ学ぶといいと思います。
上記の画像のように、セールの時はなんと2000円です！笑
あまりに安すぎるので疑ってしまいますが、国内でデータサイエンスコンペを運営しているSIGNATEの方が作ってくれている講座なので、安心です！
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
こちらも「かめれおん」さんの講座になります。先ほどの講座がセールの場合、10倍ほど違いますが、やっぱりこの方の講座が最強です！
ただ、5段階すべてこの方の講座を受けると10万円くらいになるので、別の講座も紹介しています笑
お財布と相談して決めて頂ければ幸いです！
この講座では、DockerとJupyterLabを使った本格的な環境構築まで体験できます。まだ何を言っているか分からない方が多いとは思いますが、ここまで本格的な内容を初心者がつまづかずに学べるのはすごいことです！
きっと後になって感動すると思います！
独学では決してできないので、動画講座のありがたさを感じます笑
③ 統計学を学ぶ
先に言っておくと、統計学を体系的に学ぶ場合は統計検定を利用するのがおすすめです！
統計検定2級を通して、統計学の基礎を身につけられます。
さらに、準1級に向けて勉強することで、データサイエンスを実践する上での理論的な下地ができます！
ということで、以下の2講座をお勧めします！
統計検定®2級対策講座 ～AI/DX/データ経営時代の超重要資格の合格と基礎知識の習熟を目指しましょう！～
統計検定2級の範囲を9時間の動画と200問以上の小テストで体系的に学べます！
小テストがあることでアウトプットも自然とできて、試験対策にもなります。
2級の範囲を学ぶことで、仮説検定や線形モデル、独立性検定・適合度検定まで習熟できます。
これらの知識は統計学的素養として、物事を見る尺度として非常に大切な知識だと思います！
なので、この機会にマスターしちゃいましょう！これらの素養がデータサイエンスをする上では必須です！
独学者のための統計学応用講座
準1級対策はちょうどいい講座があまりないのですが、この講座の網羅する範囲は非常に適していると思います。
この講座では、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析など、基本的な統計的手法を網羅しています！
検定試験にも役に立ちますし、その先を見据えたときにも、これらの基本的なことは知っていた方がいいと思います。
余談ですが、私は統計検定準1級と1級を最優秀成績賞で合格していまして、その勉強法なども記事にしているので、興味があれば読んでみてください！
④ 機械学習を学ぶ
ここでは、機械学習モデルを理論的に理解することと、実装できることを目指します。
この段階に背伸びしてすぐ行きがちですが、これまでの段階を踏んでないと結局回り道することになります。
なので、前の3段階をしっかりやった上でここに進みましょう！！
【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】
また、「かめれおん」さんの講座ですみません！笑
それだけおすすめです！
前編では、基本的な回帰モデルを利用して機械学習の実装から評価まで学べます。
いきなり難しいモデルを作る必要はありません。
単純なモデルで、機械学習とは何なのかを基盤から理解することが大切だと思います！
今まで学んだことを総動員して学べば、躓くことなく受講できると思います！
【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】
前編があるということは、後編もあります！笑
後編は、ロジスティック回帰や主成分分析、クラスタリング、決定木、SVM(サポートベクターマシン)を理論と実装の両方学べます！
正直、後編だけでも絶対受けた方がいいです！
これらの古典的な機械学習手法はすべての基礎になるので、理論と実装を余すことなく学べるこの講座は超有用です！
④ ディープラーニングを学ぶ
ついにディープラーニングです！
現在世界を騒がせているAIは、ディープラーニングという技術を使っています。
ディープラーニングも様々な手法がありますが、ここでも、基本から一つずつ積み上げることが大切です！
Transformerという技術がベースになって、現代の大規模言語モデルは構成されています。
しかし、いきなりTransformerとか、attentionとかを学ぶのではなく、基本的なMLPやCNNからしっかいり学んでいきましょう！
用語はまだわからなくて大丈夫です！
とりあえず、ここにあげている順番に受講すれば自然と分かるようになります！
①米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第一弾【Pythonで実践】
ディープラーニングの基本的な理論とPytorchというライブラリを使った実装が学べます！
事前知識が全くない状態から学ぶことを想定しているので、挫折する心配もありません！
この内容を13時間で学び終えることを考えると、やはり動画の効率は非常にいいです！
さらに、現役のAI開発者から、実際の現場でどのように使うのか解説があるのは非常に貴重です。
もはや、この講座を受講すれば書籍で深層学習の基本的な内容を学び直す必要はないと思います！
②米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第二弾(画像認識)【Pythonで実践】
ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術がCNNです！
このCNNという技術は現在でもかなり使われていて、ディープラーニングを実装する上では、必要不可欠なものです！
このCNNを理論から実装までみっちりと解説してくれます。
評価を見てもわかるように、この講座は最高傑作だと思います！
転移学習やfine tuningで終わる講座や書籍が多い中で、Auto encoderやTransposed convolutionまで解説してくれる講座は見たことありません！
ここまで学べば、ディープラーニングの基本はしっかり身に付くので、あとは実践の中で触れていくとおのずと理解力と実装力が身に付いていくと思います！
番外編
最後に、上の９つでは取り上げなかった、おすすめの講座を紹介します！
【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
「【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】」が少し高いなと思った方には、こちらもおすすめです！
セール中であれば、1500円くらいで購入することができます。
内容としても、初心者が機械学習の基本的な考え方から、単回帰分析の実装まで一挙貫通で学ぶことができるものとなっています！
【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 –
中級編では、線形代数、統計学、重回帰分析までを一挙貫通で学べます！
さらに外れ値の除去など、少し踏み込んだ内容も解説してくれています。
キカガクの講座が少し気になるという方は、
今なら、オンライン無料説明会に参加すると、16,500 円相当の有料講座をプレゼントしてくれます！興味のある方は、一度、無料オンライン説明会を受けてみるといいかなと思います！
米国AI開発者がやさしく教えるGit入門講座
Gitって何？という方も中にはいらっしゃると思いますが、Gitはプログラミング開発をする上では必要不可欠のバージョン管理ツールです！
いずれチームで開発するときに必ず使います。
それだけでなく、自身の勉強したコードも管理できるので、勉強の効率も大幅にアップします。
できるだけ早く修得した方がいいので、余裕があれば早めに受講するといいいと思います！
なんなら一番初めに受けてもいいくらいです！
米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座
Dockerも初めて聞いたよっていう方いらっしゃると思います！
Dockerは環境構築のためのツールです。環境構築の重要性は勉強を始めると分かってくると思います！
Dockerを使えるかどうかで、今後のプログラミング学習や開発の効率が大きく変わるので、Git同様、早めに受講することをおすすめします！！
さいごに
この記事では、データサイエンス初心者におすすめのUdemy講座を、５段階に分けて９つ紹介しました！
番外編も合わせると１３個の講座になります。
全て受講するのは大変という方も、是非気になるものだけでも受けてみてください！！
思い切って始めてみると、人生が変わる一歩になりますよー！
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