【評判】【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス


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
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  • 【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
  • 【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンスで学習できる内容
    本コースの特徴
  • 【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス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：11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を使った基本的なプログラミング
numpyを使ったベクトルや行列の操作
pandasを使ったデータ処理
JSON、HTML、Excelシートなどのデータ形式をPythonで扱う
matplotlib、seabornを使ったデータの可視化
応用範囲の広いデータ解析のスキル
Jupyter Notebookを使ったPythonプログラミング

詳細

このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。

このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。

- Pythonプログラミングへの知識が深まります。

- NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。

- pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。

- Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。

- Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。

- 機械学習への理解が相当高まります。


2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。


17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使えるPythonコードがまとまった資料が用意されていますので、データサイエンスに関する知識が飛躍的に高まります。


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
  1. Pythonプログラミングへの知識が深まります。
  2. NumPyを使って、配列を使った数値計算ができるようになります。
  3. pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。
  4. Matplotlibとseabornを使って、綺麗なデータの可視化が可能になります。
  5. Pythonを使って実際にデータを解析する方法が身につきます。

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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。


デタ
こと
学習
py
ため
Python
Kaggle
df
分析
勉強
機械
python
環境
変数
コンペ
よう
import
必要
講座
指定
欠損
下記
処理
記事
とき
カラム
場合
追加
これ
内容

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. 内容の包括性：幅広いデータサイエンスのトピックを網羅的に学ぶことができる。
  2. 実践的なアプローチ：講座内で実際のデータ解析や機械学習の手法を試しながら学ぶことができる。
  3. 丁寧な説明：講師の説明が分かりやすく、初心者でも理解しやすい。
  4. 補足資料の充実：追加のリンクや資料が提供されており、さらなる学習や応用が可能。
  5. 質問サポートの充実：講師が迅速かつ丁寧に質問に回答してくれるため、学習中の疑問点を解消できる。
この講座の弱み
  1. 一部古い情報：一部のコードや記法が古くなっており、現行のライブラリやベストプラクティスと異なる場合がある。
  2. 一部の説明不足：一部のレクチャーで詳細な説明が欠けており、理解に苦労することがある。
  3. 特定の環境への依存：一部の操作や設定が特定の環境（OSなど）に依存しており、他の環境での実行が困難な場合がある。
  4. アップデートの不足：一部のコードやアップデートが行われておらず、動作しない箇所や警告が生じることがある。
  5. 初学者向けではない：一部の講義はプログラミングや統計の基礎知識を前提としており、完全な初心者には難解な内容となっている。

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
  1. プログラミングや統計の初心者で、Pythonのデータ解析スキルを習得したい方。
  2. 実務経験を経て再度学習し、新たな発見を得たいデータサイエンティストやデータアナリスト。
  3. Pythonを使ってデータ解析や可視化を行いたい方。
  4. 自身でインターネットや教科書を利用して学習を深められる意欲のある方。
  5. Pythonの基礎知識があり、実際のデータ解析や機械学習に応用したい開発者やエンジニア。

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。


いい
ない
やすい
強く
新しい
高い
よかっ
良い
やすく
多い
詳しく
なく
少ない
詳しい
高く
なし
よろしけれ
っぽい
なかっ
よい
低い
古い
大き
大きく
嬉しい
少なく
早い
楽しかっ
欲しい
深い

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

  • ● わかりやすい丁寧な資料と説明データ解析や機械学習等の概要について実例を交えながら網羅的に学習することができたため、pythonのデータサイエンスについて学ぶ最初の講座としてとても良かったと思う。
  • ● 非常に丁寧な構成になっており、プログラミングが全くできなくても、統計をやったことがなくても問題なくついていくことができます！
  • ● まだ質問していませんが、他の受講者の質問にも迅速に回答しているので安心感があります質問見ているだけでも勉強になりますねなかなか終わらない、、、すごくいい講座でした。

  • 悪い点

  • ● で使えないのはサービスとして成立していないのでアウト・・ 評価対象外としたいしばらく更新する予定もないとのこと・・・データが使えるようになれば内容は充実しているので★4.5位機械学習編はデータを扱うプロセスが長いのでサンプルデータが使えない時点で全部手を動かせなくなりますそもそも、管理外のリンク先の都合に左右されないように 更新されても対応できるような環境にしておくべき(本サービスが有効な期間をどれくらいで想定されているのでしょうか?)無料でない以上受講前にただ眺めるだけで手を動かせないレクチャーがあることを公開し利用者は承知の上で開始できるようにすべきです説明が雑すぎ。
  • ● 「時間がない。
  • ● 資料側で修正したとしても、それではハンズオンの意味が全くない。

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