【評判】【世界で55万人が受講】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〜


目次
  1. 講座情報
  2. レビュー数
  3. レビュー数の推移
  4. 学習内容
  5. 詳細
  6. 学べること
  7. 本コースの特徴
  8. 強みと弱み(メリットとデメリット)
  9. 受講をオススメしたい方
  10. 受講者の感想
  11. 評価や口コミ
  12. レビューの一覧
  13. 他にオススメな関連講座のランキング
【PR】この記事には広告を含む場合があります
  • 【世界で55万人が受講】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55万人が受講】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〜で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 【世界で55万人が受講】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〜を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

  • ・週間：0記事
  • ・月間：0記事
  • ・年間：1記事
  • ・全期間：9記事
＼30日以内なら返金無料／
　　　Udemyで受講する　　　

レビュー数の推移

本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。


Month Progress
12月 1
1月
2月
3月
4月
5月
レビュー数

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

詳細

このコースは全世界で210万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。


学べること

本コースを受講すると以下のことを学習できます。


学べること
  1. データサイエンスの基礎知識やスキルの習得
  2. ビジネス上の課題の発見と解決能力の向上
  3. 統計や確率の理解とデータの評価・整理方法の習得
  4. 機械学習やディープニューラルネットワークの基礎の理解と実装方法の習得
  5. データ前処理やエンコーディングの方法、バッチ処理の理解と実践

＼目次や無料視聴も掲載中／
他の情報を確認する

本コースの特徴

本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。


デタ
こと
分析
学習
勉強
講座
統計
よう
係数
機械
記事
デタサイエンス
変数
必要
Udemy
python
モデル
作成
決定
理解
ビジネス
回帰
Python
処理
ため
修正
おすすめ
知識
BI
GAS

強みと弱み(メリットとデメリット)

本コースの強みと弱みは、以下となります。


この講座の強み
  1. 丁寧な説明と分かりやすい資料
  2. 講師の声やトーンが聴きやすく、抵抗なく受講できる
  3. 内容が濃く、多岐にわたるデータ分析手法や考え方を学ぶことができる
  4. 動画の長さや分割された形式で、自分のペースで学習することができる
  5. 疑問や質問に対する講師の迅速なレスポンス
この講座の弱み
  1. 説明の一部が分かりにくく、混乱を招くことがある
  2. 一部のコードや数式の説明が不足しており、実装や理解に時間を要することがある
  3. 一部の用語や翻訳が日本語的でなく、理解に影響を与えることがある
  4. 一部の小テストの問題の質が悪い
  5. 英語を理解できない場合、原著のコースを受講したほうが良いと感じることがある

受講をオススメしたい方

以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。


購入を検討するべき人
  1. データサイエンスに興味があり、基礎から応用まで幅広く学びたい方におすすめです。
  2. ビジネスにおいてデータを活用した意思決定や課題解決に興味がある方におすすめです。
  3. 統計学や機械学習の基礎を習得し、データ分析における基本的な手法や考え方を身につけたい方におすすめです。
  4. Pythonを使用したデータ分析や機械学習の実装に興味がある方におすすめです。
  5. データサイエンティストやビジネスアナリストとしてのキャリアを目指す方におすすめです。

受講者の感想

本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。


ない
多い
良い
多く
なく
やすく
よかっ
大きい
小さい
小さく
深い
高く

評価や口コミ

参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。

  • 良い点

  • ● データサイエンスに関する体系的な理解が短い時間でできる内容になっています。
  • ● 図表を用いた説明がとてもわかりやすく，初心者ですが，興味をもちながら勉強できています．一つ一つわかりやすく石を置くように丁寧に説明されている。
  • ● 基礎から実装まで大変わかりやすく説明されており、最後まで学習することができたデータサイエンスがどのような物なのか具体的に学ぶことができた。

  • 悪い点

  • ● ・淡々とスライドを読み上げるだけで、わかりやすい解説がほぼない・専門用語で専門用語を説明している・説明不足で、話が矛盾（もしくは関連性がわからない）と感じることが多い・否定の否定がよく使われ、より理解しにくい・次の話に進んだか、それともまだ同じ話なのかがよくわからない部分がある・「先ほど紹介した〇〇」よく言いますが、どこかで紹介されたかもわからないものが多い・動画編集のミスかで、数式など重要や部分がめちゃ速く飛ばされる指数分布は対数を取っても正規分布にはならない。
  • ● 7講目で学術的には分析は分析論に含まれるけど、と仰っているので、おそらく実務経験者が感覚的に用いている業界的な用法の説明をしたものかなと思いました。
  • ● 【分かりにくいポイント】・海外の口座を日本語訳したものだが、直訳的で日本語が不自然・スライドに書かれている言葉と話している言葉が違う（訳し方が違う）・解説していない言葉や記号が突然でてくる・補足資料が多く(5講座に1つほど)、スムーズに受講できない・講師が機械的に原稿を読んでいるだけで頭に入ってこない。

＼1から5段階で口コミ掲載中／
もっと口コミや評価をみる

レビューの一覧

　・【2023年】Udemyおすすめ講座[2023-12-24に投稿]

　・scikit-learnで重回帰分析をしてみる[2023-02-02に投稿]

　・おすすめUdemy講座　データサイエンス初級編[2021-12-05に投稿]

　・scikit-learn メモ[2021-09-21に投稿]

　・統計学を学ぶ[2021-06-20に投稿]

　・Udemyメモ「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〜」[2021-03-28に投稿]

　・ど素人初学者データサイエンティストロードマップまとめのまとめ[2021-02-07に投稿]

　・2020年の振り返り[2020-12-14に投稿]

　・【感想】【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[2020-05-06に投稿]

udemyで受講