【初めの一歩！】オススメ  Udemy 動画コンテンツ 3 選（ Python / AI / 機械学習編 ）


## はじめに
こんにちは！
昨今の AI ブームも落ち着き、本格的な浸透に向けて進みはじめた AI 関連分野。
満を持してこれから学び初める方もいらっしゃると思います。
また独学ではじめたものの、あまりの広さと難しさで学習をやめてしまった方もいると思います。

そこで本記事は私自身が購入した Udemy 動画コンテンツの中で、
下記に当てはまる人が Python / AI / 機械学習を学ぶのにオススメな講座を紹介します。
あくまで個人の意見になりますので、参考としてご活用ください。

## 本記事を参考にしてほしい方
本記事は以下のような方にオススメです。
**・ Python をはじめて学習する方**
**・ AI を学びたいが何からはじめればよいかわからない方**
**・ Python / AI 関連の本による学習で挫折した方**

## 目次
- 1. Udemy とは
- 2. オススメ Udemy 動画コンテンツ
- 3. まとめ
- 4. 参考

## 1. Udemy とは
> Udemy は世界最大級のオンライン学習プラットフォームで、世界中の学びたい人と教えたい人をオンラインでつなぐサービスです。 Udemy は米国 Udemy,Inc. が運営するプラットフォームで日本ではベネッセが事業パートナーとして協業をしています。 C2C（ consumer to consumer ） により生まれる豊富で多彩な講座により個人の学習ニーズに応じた学びをみつけることができます
引用元：https://www.udemy.com/

上記のように Udemy は**世界最大級のオンライン学習プラットフォーム**で、**様々なカテゴリー**の動画コンテンツがあります。
例えば、ビジネススキル、会計、 IT とソフトウェア、自己啓発、デザイン系から、趣味・実用・ホビー、ヘルス＆フィットネスまで幅広いジャンルが揃っています。詳しくは **[Udemy 公式サイト](https://www.udemy.com/)**のカテゴリー欄をご参照ください。

### 購入時のポイント
私が個人的に意識している Udemy 動画を購入する際のポイントは次の 2 つです。
**・購入前にワクワクする目標を探す**
**・定期的に行っているセールで購入する**


**購入前にワクワクする目標を探す**

学業や仕事をしつつ独学をする際、**継続的に勉強する**のはとても難しいです。
ゴールのないマラソン程辛いものはないように、**学んだことがどこに活きるのか？**、**これを学んで自分は何をしたいのか？**等のゴールがないと継続的に学習できません。しかもそのゴールは**ワクワクする**ものであったほうがよいと思っています。

まずポチることも大事ですが、購入することで満足しないために、まず**自分がワクワクするような目標を探す**ことが大切だと思います。

**定期的に行っているセールで購入する**

Udemy では**定期的にセール**を行っています。定価で購入するよりガクッと安くなることがあるので、この時を狙って購入することがオススメです。

## 2. オススメ Udemy 動画コンテンツ
それでは私のオススメ Udemy 動画について、私の経験を踏まえた学習教材選定のポイントを交えてご紹介します。

### ☆ AI / 機械学習基礎
まず、今人気の機械学習です。
無料で学べるコンテンツも増えてきていますが多すぎて何からはじめてよいかわからなかったり、数式やコードがたくさん出てきて文章の解説だけではとっつきにくい分野でもあります。

ビジネスサイドとエンジニアサイドで学習方法は変わりますが、どちらにせよ**まずは基本として知っておくべきものを扱っているコンテンツ**から学習することをオススメします。
自分に合ったコンテンツを購入前から完全に把握するのは難しいですが、ビジネスサイド・エンジニアサイド関係なく AI / 機械学習が初めての方は次のポイントでコンテンツを選ぶと挫折なく学習できるのでご参考ください。

#### 機械学習の教材を選ぶときのポイント
- **数学のボリュームが少ないもの**
- **内容が広く深くどこからはじめてよいかわからないので、まずは必要最低限の情報に絞ってくれている**

それでは上記ポイントを踏まえたオススメ Udemy 動画を 2 つご紹介します。





#### **1 [【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 -](https://www.udemy.com/course/kikagaku_blackbox_1/)**
>![【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - | Udemy 2021-02-03 20-35-36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1056781/edbc257b-bd72-0626-c987-33b0a6e75cf5.png)
総時間: 4 時間 17 分
引用元：https://www.udemy.com/


**【講座紹介】**
**AI / 機械学習に必要な数学から実装まで、無駄なものは一切省き、最短最速でわかりやすく機械学習の一歩目をスムーズに歩み出せる講座です。**

**レビュー数だけで 9000 件以上**の評価を受けている講座で、数学やプログラミングが苦手な方でもストレスなく最後までみることができます。

機械学習の学び始めはこの講座をオススメしています。
ちなみに私もこの講座からスタートしました。


#### **2 [【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](https://www.udemy.com/course/optworks_1/)**
>![Screen.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1056781/3179cda6-f7a1-94d1-8b31-7bee8462e21c.png)
総時間: 8 時間 19 分
引用元：https://www.udemy.com/





**【講座紹介】**
**㈱SIGNATE** という、日本版 Kaggle を運営している会社が提供している講座です。

**Kaggle（カグル）**とは、世界十数万人以上の参加者数を誇る**世界最大の機械学習・データ分析コンペティションのためのプラットフォーム**です。データサイエンティストたちがここで日々技術を競い合っており、その日本版が **[SIGNATE](https://signate.jp/competitions)（サービス名）**です。

Kaggle 同様、企業の実データを使用し機械学習やディープラーニングの技術を競い合うコンペが行われており、機械学習の技術を身につけるための**実戦に近い場所**が提供されています。

この講座の魅力は SIGNATE のビギナー用のコンペを題材に、**実際に SIGNATE にチャレンジできるまでの技術をハンズオンで学習できるところです。**
つまりこの講座を受け次第、すぐにビギナーのコンペに参加できる状態になっています。
**実用的なコードが学べるだけでなく、実際にコンペに参加できるというゴールがあるため、モチベーション高く学習することが可能です。**


### ☆ Python 基礎
次に、 Python のオススメ動画コンテンツですが、その前にプログラミング初学者が**まず「 Python 入門！」系から始めると挫折する**というのが個人的な見解です。
なぜなら、**使用シーンを想定できないまま幅広い知識をインプットする**ことになるからです。

例えば、英語を話せることをゴールにした英語学習を考えてみてください。
いきなり単語や文法の学習から始めると、結局それを何に使うかわからないまま単純作業が続き、途中で勉強をやめてしまった方もいるのではないでしょうか。（私は途中で飽きてしまったタイプです。）
逆に英会話から入り、必要な単語や文法を学習していくほうが学習効率が良いというのはよく聞く話です。

プログラミング言語も同様で、まずは言語だけを学ぶのではなく、**どこで使用するのか？というというゴールイメージ**を描けるほうがモチベーションも維持しやすく学習が継続すると思います。

よって、プログラミングになれていない方が教材を選ぶときは、以下のポイントに注目することをオススメします。

#### プログラミング言語の教材を選ぶときのポイント
- **現場で使用するものに絞って教えてくれる**
- **現場ではどのように使用するかも紹介してくれる**

それでは上記ポイントをおさえた Python の動画コンテンツをご紹介します。


#### **[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](https://www.udemy.com/course/ds_for_python/)**
>![米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座 | Udemy 2021-02-03 20-33-50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1056781/72e6304d-39d9-e5ee-2e92-514f18580711.png)
総時間: 23 時間 18 分
引用元：https://www.udemy.com/

**【講座紹介】**
米国データサイエンティストである「かめ れおん」さんによるデータサイエンスに必要な Python の講座です。
この講座のおすすめポイントは、**実際の現場でどういう時にこのコードを使うの？**というところ含め解説してくれることです。
もちろん説明もとてもわかりやすいため、プログラミング初学者の方にもオススメです。

ただ個人的な意見ですが、まず言語単体を勉強するよりも実際の使用シーンをより実感するために機械学習から学習するほうが学習効率が良いとおもっています。
よって、**この講座は今回紹介する 3 つの中で一番最後に見ることをオススメします。**
そうすると、今までよくわかっていなかった Python のコードが点と点でつながる感動で一気に講座を見終えてしまいます。
## 3. まとめ
私が購入したもので、実際にとても勉強になったオススメの Udemy 動画コンテンツをご紹介しました。
最後に、上記動画コンテンツのロードマップをご紹介します。
この講座を段階的に勉強していけば、機械学習はじめての方でも次のレベルまで成長できると個人的に思います。

**ゴールイメージ：**

- AI / 機械学習についての全体像を把握しており、 Python についてある程度理解しつつ、機械学習の初心者コンペに参加できる
- 次に必要な教材を選別できるようになる

**インプットの順番と目的：**

1. 【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 -
→ **AI / 機械学習の全体像が体系的にわかる**

2. 【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
→ **AI / 機械学習を使い、コンペに参加できるようになる**

3. 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
→**上記で学んだ機械学習に使う Python について体系的にわかる**

以上、深淵なる Python / AI の第 1 歩目として踏み出すための、 Udemy オススメ動画コンテンツのご紹介でした。
他にも Udemy にはとてもよい動画コンテンツがたくさんあります。本記事を参考にしつつ、自分の興味ある講座や不足している知識をつけるための講座を探してみてください！

繰り返しになりますが、購入する際に大事なのは**なんのためにこの分野を勉強するか、この分野の学習にワクワクするか**ということです。
まずはそこをしっかり整理し、ワクワクする目的や目標が見つかった方は、上記ロードマップを参考に学習を進めて頂けたらと思います。
皆様のワクワクに少しでも貢献できたら嬉しいです。

## 4. 参考 （無料枠）
- [かめれおんさんのブログ DATA SCIENCE LIFE](https://datawokagaku.com/)
 - 本ブログでは、上記講座内容から統計で使用する Python 等幅広く紹介しています！
- [キカガク 脱ブラックボックス完全版](https://www.kikagaku.ai/)
 - 数学から機械学習、ディープラーニング（ PyTorch による実装）まで一気に学習できる講座です。動画プラットフォーム「キカガク」への無料登録で、無料ですべて視聴可能です！
- [SIGNATE](https://signate.jp/)
 - 上記でもご紹介した無料登録でコンペに参加できます。初学者から挑戦できますので、メダル目指して一緒に頑張りましょう！