自分のための備忘録的なブログです。

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Udemy の講義「【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス」 について

ブコメで質問受けて、長くなるのでエントリーにしました。

Udemy の講義「【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス 」

https://www.udemy.com/python-jp/learn/v4/overview

について

 

 

Python 3 を Anaconda ディストリビューションでインストールして、Jupyter Note book でデータサイエンスの基本を学ぶ、という講義です。

講演の仕方は、良く練られていると思います。下の方に、他に受けた Udemy 講義 一言感想を書きましたが、そちらと比べても良かったです。どこが・・・って言われると難しいですが。

 

17 時間と長いですが、扱っている範囲が広いので、内容はそこまで深くはないと思います。

ブコメ追記したように、根気があるならオライリーの、IPythonデータサイエンスクックブックを写経したほうが、知識はつきそうです。

 

この講義が向いている人は、
Python(含め、その他のプログラミング言語) を全く触ったことがなくて、どうもPython って科学技術計算で良いみたいなのでかじってみたい」
という方だと思います。

 

また、この講義だけでは情報量は浅いので、Python 本買うことになると思います。

 

もし R言語とかで、CUIでデータサイエンスの経験がおありなら、本で勉強したほうが良いかもしれません。

 

私が見た範囲で最安値は1000円でした。11月下旬? だったかな? のブラックフライデーセールです。

今おいくらで売られてるか分かりませんが(ログアウトしないと確認できなくて)、多分年に何回かセールしてるので、とりあえず Udemy に登録だけしといて、セールのメールが来るのを待つのも一案です。

 

 

他の Udemy の講義の一言感想

 

プログラミング言語 Python 3 入門」

https://www.udemy.com/intro-to-python3/learn/v4/content

悪くなかった。

ただ、ほんとに「勉強」って言う感じなので、やや退屈な感じ。

キーボードのカタカタ言う音がやたら良い。聞いてて気持ちいい。

 

 

「【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践」

https://www.udemy.com/r-datascience/learn/v4/overview

R言語を全く触ったことない人なら、多少学ぶことがある。

でも情報が浅すぎる。

この知識だけで論文書いたら、統計解析で Reviewer に突っ返されそう。

t検定だけでも、Student と Welch は抑えとかないと、困るじゃないですか。

Mann-Whitney U もないし、3群以上の統計解析もない。

95% 信頼区間の計算方法とか生存分析とかも欲しかった。

 

 

Python機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門」

https://www.udemy.com/python-scikit-learn/learn/v4/content

講演者がわざわざ視界に入ってきて気が散る。

講師は爽やか系男性だけど、ヘッドセットマイクをつけてるのがオタク感を出している。「キモイ」と感じる人もいるかも。

完遂できず。

Scikit-learn は「実践 Python データサイエンス」でちょっとやったし、あとは教科書で学べばよかったな。

オススメしない。