Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
みんなのデータサイエンス講座 -Python、Colab、Kaggleで基礎から学び親しむ「データ」の世界-
Rating: 4.0 out of 5(260 ratings)
1,944 students

みんなのデータサイエンス講座 -Python、Colab、Kaggleで基礎から学び親しむ「データ」の世界-

初心者向けのデータサイエンスのコースです。PythonやGoogle Colaboratory、Pandasなどを使って、プログラミングや確率・統計、機械学習の基礎を学びましょう。最後には、Kaggleを使って実践的な課題に取り組みます。
Last updated 4/2026
Japanese

What you'll learn

  • データサイエンスの基礎を学びます。
  • 様々なタイプのデータに親しむことができるようになります。
  • 「データ」に対して俯瞰的な視点を身につけ、社会におけるデータの重要性について理解できるようになります。
  • Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
  • NumPy、matplotlib、Pandasなどのツールの扱い方を学びます。
  • 確率・統計の基礎を学びます。
  • Kaggleを使って実践的なデータサイエンスの課題に取り組めるようになります。
  • 様々な機械学習のアルゴリズムを扱えるようになります。

Course content

7 sections46 lectures6h 16m total length
  • 教材の使用方法2:29

    本コースの教材の使用方法です。

  • イントロダクション7:06

    本コースの導入です。

  • 講座の概要3:10

    各セクションの概要を解説します。

  • データサイエンスの概要14:12

    データサイエンスについて、その概要を解説します。

  • Pythonとデータサイエンス6:57

    プログラミング言語Pythonと、データサイエンスの関係について解説します。

  • 学習の心構え3:13

    本コースで学ぶための、学習の心構えについてお話します。

  • 開発環境について12:14

    本コースで使用する開発環境、Google Colaboratoryについて解説します。

  • 演習3:52

    本セクションの演習です。

Requirements

  • プログラミングが全くの未経験でも問題ありません。
  • 中学-高校レベルの数学で十分です。高度な数学は必要ありません。
  • Google ColaboratoryやKaggleを使用するため、ローカル環境はWindowsでもMacでも大丈夫です。
  • ディープラーニング(深層学習)は扱いません。ディープラーニングについて学びたい方には他のコースをお勧めします。
  • Google Colaboratoryを使用するためにGoogleアカウントが必要になります。

Description

みんなのデータサイエンス講座は、誰に対しても開かれた初心者向けのデータサイエンス講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。

難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。

必要なコードは、データサイエンスの分野で最もメジャーな言語のPythonで記述します。Pythonについては、基礎から丁寧に解説します。

本コースはこのPythonを使ってデータサイエンスの基礎を丁寧に学びますが、最後にはKaggleを使って実践的な課題への取り組み方まで学びます。

データサイエンスのコードの記述には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。

本コースは、Udemyの受講生数が数万人に及ぶ経験豊富な講師が指導します。文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

データに基づくロジカルな思考は、社会における様々な場面であなたをサポートします。様々な種類のデータに、親しめるようになりましょう。


注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。


コースの内容は以下の通りです。

Section1. データサイエンスの概要

→ データサイエンスの概要、および開発環境であるGoogle Colaboratoryについて学びます。

Section2. Pythonの基礎

→ プログラミング言語、Pythonの基礎について学びます。

Section3. データサイエンスのツール

→ データサイエンスにおいて有用なツール、NumPy、matplotib、Pandasについて学びます。

Section4. 確率と統計

→ データサイエンスおいて重要な、確率・統計の基礎を学びます。

Section5. 機械学習

→ 様々な機械学習の手法の、特性と実装を学びます。

Section6. データサイエンスの実践

→ Kaggleを使い、現実的な問題に取り組みます。


その他コースの特徴は、以下通りです。

- 理論よりも体験を、手を動かすことを重視します。

- 可能な限り、簡単な数学を用いて解説します。

- 必要な数学はグラフィカル、直感的に解説します。

- 数学用語や専門用語を避け、なるべく平易な言葉で説明します。

- 難しい概念は、細かく分解して少しずつ学習します

- プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から学びます。

なお、大学レベル以上の数学や、深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。

Who this course is for:

  • データサイエンスに興味があるけど、最初のとっかかりが分からない方。
  • データの扱い方に関する基礎的な知識を得て、様々な種類のデータに親しめるようになりたい方。
  • データサイエンス関連の分厚い書籍、難解な数式に辟易した方。
  • 仕事上、データに深く関わる必要に迫られた方。
  • 数学、プログラミングがデータサイエンスの学習の障壁になっている方
  • データサイエンスの学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方
  • 文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです