【評判】【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

講座情報
レビュー数
レビュー数の推移
学習内容
詳細
学べること
本コースの特徴
強みと弱み(メリットとデメリット)
受講をオススメしたい方
受講者の感想
評価や口コミ
レビューの一覧
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本コースの特徴
受講生の声

講座情報

・講師名：株式会社SIGNATE （旧株式会社オプトワークス）(詳しい経歴はこちら)
・作成日：2017-09-19
・レクチャー数：121

レビュー数

・週間：0記事
・月間：0記事
・年間：4記事
・全期間：12記事

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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

Pythonの基礎を身につけられます。
2つのケースを通して、ビジネス上のデータ分析ができるようになります。

詳細

【概要】
本講座では、データサイエンスをこれから勉強したい方や興味はあるが何をどうやって勉強すれば良いかわからない方、及びプログラミング初心者を対象としています。データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラムとなっており、学ぶべきことのヒントを散りばめ、よりステップアップしていく為の足掛かりとなるような設計を心がけました。

【本講座のこだわり】

実践を重視し、リアルなデータと課題を教材として採用しています
言葉や概念を学習するスライドの章とプログラミングしながら実践する章の２つを用意しています
一問一答形式の教材を用意。問題を解き進めることでプログラミングが徐々に身につき、データサイエンスの流れが体験できるようになっています
分析コンペティションも教材として採用し、楽しみながら学習が進められます
講座終了後に使用した教材が自身の教科書となるようになっており、もう一度ご自身の力で教材の問題を解き直すことで復習にも利用できます
発展的な内容は極力除外し、なるべく平易な表現や例を使い、イメージで理解できるように工夫しました

【その他】

python3を採用し、プログラミング環境はjupyter notebookを利用
11個のjupyter notebookファイルをオリジナル教材として用意

【講師より】
本講座でご紹介するのはデータサイエンスの中でもごく一部ですが、概要がわかり、ちょっと手が動かせるようになると、ご自身でどんどん学習を進められるようになります。より多くの方がデータサイエンスに興味を持っていただき、ご活躍頂ける為に、本講座が少しでも皆さんのお役に立てれば幸いです。

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

データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラム
実践的なリアルなデータと課題を用いた学習
プログラミングとデータサイエンスの両方を学ぶことができる
問題解決型の一問一答形式の教材で徐々にプログラミング力を身につけることができる
分析コンペティションを通じて学習を進めることができる

＼目次や無料視聴も掲載中／
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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。

こと

デタ

Python

学習

講座

勉強

ため

機械

Udemy

よう

オススメ

分析

自分

作成

記事

関数

コンテンツ

コンペ

使用

紹介

デタサイエンス

回帰

モデル

内容

動画

変数

学生

必要

購入

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

わかりやすい説明と丁寧な教材の提供
実践的な演習を通じてデータ分析の基礎を学ぶことができる
初心者にも配慮された内容であり、プログラミング初学者でも取り組みやすい
実際のビジネスケースを題材にしており、実用的なデータ分析手法を学ぶことができる
繰り返しの手続きを通じてプログラミングのスキルを強化することができる

この講座の弱み

理論的な解説やプログラムの詳細な説明が不足している
一部のエラーやトラブルに対するフォローが不十分である
一部の箇所で説明が冗長であり、学習時間が長くなる
教材や講義の内容が一部古く、最新の環境に合わせてアップデートされていない
データ分析の基本事項については学べるが、より高度な知識や応用には不足している

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

データサイエンスやプログラミングに興味があり、初歩的な分析手法を学びたい方
データ分析の基礎を身につけ、実践的なスキルを習得したい方
実践的な教材を使用しながら、手を動かしながら学びたい方
データサイエンスの理論的な基礎を学びたい初学者の方
PythonやJupyter Notebookを使用して、データ分析の基礎を学びたい方

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

よい

なく

やすく

新しい

良い

高く

いい

やすい

良かっ

詳しく

面白かっ

黄色い

っぽい

ほしい

やすかっ

よかっ

嬉しく

幅広い

強く

楽しく

難しい

面白い

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
● これからデータサイエンスを学ぶ私にとっては、非常に分かりやすく、楽しく受講することができました。
● 説明を見て実習に挑むという講座の流れのため、いずれの初心者でもPythonコードを動かすことはできる．この点では、分析コンペティションに参加するという講座の目標は達成できる．ただし、Pythonのモジュールやメソッドの説明、機械学習関連の用語の説明は簡素にされており、ある程度触っていること・知っていることが前提になっていると感じた．ここについては、Pythonプログラム上のコメントにはないものの、講師による口頭説明がされているので、個人で別途調べて理解が必要になる．また、ビジネス的な観点は説明がほとんどない．何を求めたくて、何が出力されたかという意味は自分で理解することが求められる．本講座はあくまでPythonの初心者向け講座．データサイエンス(データ分析・機械学習)やPython(含むプログラミング)がまだぜんぜんわからないという方はエクセルでもほぼ同等のことができるので、そちらの点から検討されて良いかもしれない（分析ツールが違うのみで目的は一緒のため）．講師が何度も言っているように、Python・機械学習・統計学の初歩的な流れを一通りしていることに過ぎなく、詳しくなるための最初の足がかり的な立ち位置であることは留意したいありがとうございました大変勉強になりました。
● データ分析の概要を簡潔にまとめて説明し、まずはPythonに触れて実際の動きを具体的に見てみようという内容なので、内容を深く学習したい人にとっては物足りないかもしれませんが、初心者にとってはとても分かりやすかったです。

悪い点
● このケースでの弁当販売実績は、時間の経過と共に漸減していくことが講座初期に描画した折れ線グラフから読み取れるのですが、当講座では驚くべきことに、時間を説明変数にすることで予測精度を改善するという暴挙にでます。
● 結論がそうなるのは構わないのですが、どのような思考過程を経てそのようなビン幅になったのかが全く説明されません。
● しかも、この節で加工したデータは続く決定木モデルでの学習では全く使用しないのですから、何のためにあんなことをしたのかということになります。

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