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【2024年最新】Udemyのデータ分析講座おすすめ5選を現役エンジニアが紹介

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  • Udemyのデータ分析講座はどれがおすすめ…?
  • Udemyでデータ分析について効率的に学びたい…。

このような悩みを解消すべく本記事ではUdemyのおすすめデータ分析講座を厳選して5つご紹介いたします。記事を読むことでデータ分析について学ぶのに適した良質なUdemy講座を知ることができるはずです。

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【土日リモートOK】データサイエンティストの副業の始め方とおすすめの案件獲得サイト20選データサイエンティストとして副業収入を得たい人向けに本記事では副業の始め方と週1,2日や土日リモートで働ける案件を扱うおすすめのサイトを現役エンジニア目線で厳選して紹介しております。...

目次

【2024年最新】Udemyのデータ分析講座おすすめ5選

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早速、Udemyでおすすめのデータ分析講座を5つご紹介していきたいと思います。気になる講座が見つかりましたら、是非Udemy公式サイトで内容を確認してみてください。

おすすめ講座①【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〜

講座名【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〜
講師名365 Careers、株式会社CODOR (大橋亮太)
定価¥27,800
学習時間26時間25分
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
要件
  • 基礎から学んでいきますので、事前の知識は特に必要ありません
  • コードの実装にあたっては、Anacondaをインストールする必要がありますが、コースの中でインストール方法についてお伝えしています
  • マイクロソフトのエクセル(2003, 2010, 2013, 2016, 又は365が必要です。)
対象者
  • データサイエンティストになりたい方。もしくはその領域について学びたい方
  • データサイエンティストとしてキャリアを築いていきたい方
  • 段階を追って知識を積み上げていくことができるように構成していますので、特に初心者の方にお勧めです

機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K平均法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。出典:【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〜

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る。

おすすめ講座②組織を動かす!今日からはじめるデータ分析の『超』基本 -データ分析はデータドリブン時代で成果をだすリスキリング必須スキル

講座名組織を動かす!今日からはじめるデータ分析の『超』基本 -データ分析はデータドリブン時代で成果をだすリスキリング必須スキル
講師名中野 崇
定価¥19,800
学習時間3時間6分
学習内容
  • 良い分析と残念な分析の違いが分かる
  • 専門的な知識やツールを使わずに、現状を客観的に分析する方法が分かる
  • データ分析・データ解釈に必要な最低限の基礎知識が身につく
  • 分析の基礎知識:平均値・中央値・最頻値、分散、標準偏差などが1から理解できる
要件
  • 受講条件や事前準備は特に必要ありません。
  • 数学や統計の基礎知識が0でも大丈夫です。ご安心ください。
  • ワークがありますので、Excel・PowerPointもしくはKeynoteをご用意ください。
対象者
  • データやファクトを使った分析をこれから始めたい方(初学者・初級者)
  • 加重平均、幾何平均、疑似相関という言葉の意味がわからない方
  • 営業、人事・総務・広報・システム開発など、データ分析の必要性を感じているが学ぶ機会がなかった方
  • データ分析やリサーチを日常的に行っている方、企画・マーケティング・財務部門の方には物足りないと思います
  • 専門知識がなくても、組織を動かす分析ができるようになりたい方

デキるビジネスマンの条件は「データや数字を使えること」。高度な専門知識やツールがなくても、客観的に問題をとらえ、解決策を提案すれば、相手を動かすことができます。3時間で「”超”基本だけど意外とできていないこと」を一緒に学び直してみませんか?出典:組織を動かす!今日からはじめるデータ分析の『超』基本 -データ分析はデータドリブン時代で成果をだすリスキリング必須スキル

データ分析を始めたいビジネスパーソン向けに、データ分析の超基本が丁寧にわかりやすく解説されている。ワークで実際に手を動かしながら、何を・どのように分析すれば良いかを考える「分析脳」を養うことができる。

おすすめ講座③【 初心者から上級者まで 】エクセルで学ぶマーケティングデータ分析マスターコース

講座名【 初心者から上級者まで 】エクセルで学ぶマーケティングデータ分析マスターコース
講師名熊野 整
定価¥2,400
学習時間6時間14分
学習内容
  • マーケティング分析の基本
  • Excelを活用した実践的なマーケティングデータ分析
  • データ集計における「見やすく、ミスなく、速い」エクセルの使い方
  • データクレンジング、クロス集計、データ集計の応用
  • ピボットテーブル、ピボットグラフをマスター
  • ファネル分析、コホート分析、相関分析など実践的なマーケティング分析をエクセルで
要件特になし
対象者
  • 仕事で様々なマーケティングデータを扱っている方
  • これからマーケティングの仕事をしたいと考えている方
  • ビジネススクールなどで、定量分析を学んでいる方
  • 仕事でエクセルを使っていて、もっとスピーディな仕事をしたいと考えている方

「見やすく、ミスなく、速く」エクセル関数、クロス集計、ピボットテーブル、データクレンジング、ファネル分析、コホート分析、パレート分析、相関分析・・・マーケティングデータ分析を幅広く解説します!出典:【 初心者から上級者まで 】エクセルで学ぶマーケティングデータ分析マスターコース

どのようにエクセルを使ってマーケティング分析をミスなく行うかについて詳しく解説されている。Webマーケターに特におすすめの講座。

おすすめ講座④【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座

講座名【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
講師名ウマ たん
定価¥27,800
学習時間4時間16分
学習内容
  • アニメーションで学ぶ統計学と機械学習の基礎
  • アニメーションで学ぶ各種機械学習手法の詳細
  • アニメーションで学ぶビジネスデータ分析の流れ(CRISP-DM)
  • ハンズオンで学ぶデータ分析コンペの中古マンション売買データを題材にしたPython実践
要件
  • 機械学習やデータ分析に対する興味・やる気
  • PC(MacでもWindowsでも可)
対象者
  • データサイエンス・Pythonに興味のある人
  • 時間がないので要点だけかいつまんで学びたい人
  • データ分析コンペに挑戦してみたい方
  • データサイエンスの面白さを知りたい人

データサイエンスの基礎から実践までを一気通貫で理解しよう!アニメーションを使った概要編とハンズオン形式で進む実践編でしっかり理解できる!データサイエンスやPython初心者でも大丈夫。出典:【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座

概要編でデータサイエンスの基礎やデータ分析の流れについて学び、実践編でデータコンペ(Nishika)のデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していく。

おすすめ講座⑤ゼロからはじめるデータ分析のための実践的SQL入門〜現場で使えるSQLを最短経路で習得〜

講座名ゼロからはじめるデータ分析のための実践的SQL入門〜現場で使えるSQLを最短経路で習得〜
講師名Naoki Shinbo(プレイデータ株式会社)
定価¥12,800
学習時間4時間56分
学習内容
  • 実務で通用するデータ分析のためのSQLのスキル
  • SQLでデータを適切に集計・加工するためのスキル
  • SQLの基礎
  • BigQueryの使い方
  • MySQLやAWSなどを含むDBの種類によらない標準SQLのスキル
要件
  • パソコン(macOS Big Sur以上またはWindows)操作の基礎知識。
  • Googleアカウント(無料のSQLツール利用のため)
  • それ以外の事前知識やツールは一切不要
対象者
  • 現場で実際に使えるデータ分析のためのSQLを学びたい方
  • データ分析に興味のある企画担当、デザイナーやエンジニア
  • SQL未経験だけどこれから実務でデータ分析のために使おうとされている方
  • selectやwhereを使ったデータ取得はできるけど、もっと実務レベルのSQLを使えるようになりたい方
  • データ活用の推進や教育に携わるマネージャーやディレクター
  • データアナリストを目指している学生や社会人の方

プロのデータアナリストが完全初心者を対象にゼロから実務レベルのSQLを書けるレベルにまで道案内いたします。 コース完走時には、基礎的な集計操作はもちろん、実務で必須となるデータ加工から課題発見のデータ分析までできるようになります。出典:ゼロからはじめるデータ分析のための実践的SQL入門〜現場で使えるSQLを最短経路で習得〜

予備知識ゼロの状態からデータ分析のために必要なSQLスキルを最短経路で習得することを目的としたコース。学習ではDB環境に依存しない汎用的な標準SQLを採用している。

データ分析をUdemyで学習する5つのメリット

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本章ではデータ分析をUdemyで学習するメリットをお伝えします。結論、以下の5点がデータ分析をUdemyで学習する大きなメリットと言えるでしょう。

  1. スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい
  2. 手頃な価格で30日間の返金保証が付いている
  3. 動画学習のため視覚的に理解しやすい
  4. 視聴期限無制限で講座が更新される
  5. 講師に質問できる

その【1】スマホで視聴可能なため隙間時間に学びやすい

Udemyはアプリを使ってスマホからでも動画を視聴することができます。そのため、通勤や通学時などの隙間時間を有効活用することができるでしょう。書籍だと荷物になってしまうのでスマホ一つで学習できるのは非常に大きなメリットと言えます。

その【2】手頃な価格で30日間の返金保証が付いている

Udemyの講座はセール時であれば1,000円台と非常に安く購入することができます。また、Udemyでは購入後30日以内であれば、返金申請をすることが可能です。今回紹介した講座を受講してみて「少し肌感に合わなかった」という場合は返金申請してみましょう。

返金保証について詳しく知りたい方はUdemy公式サイトの返金ページをご覧ください。

その【3】動画学習のため視覚的に理解しやすい

動画での学習であれば、具体的な操作手順や画面の動かし方など、書籍での学習に比べて理解しやすいと言えるでしょう。※個人的にはデュアルディスプレイでUdemyの講座を視聴しながら実際に手を動かしながら学ぶスタイルが一番効率的でおすすめの学習方法です。

その【4】視聴期限無制限で講座が更新される

Udemyの講座は買い切り型なので、一度購入してしまえば追加課金なしでいつでも動画を視聴することができます。数ヶ月後に復習がてら視聴し直したいケースは往々にしてあるかと思うので非常に大きなメリットと言えるでしょう。また、(講師次第ではあるものの)講座は随時Updateされていくので、鮮度の保たれた教材を無期限で視聴可能と言えます。

その【5】講師に質問ができる

Udemyには(有料の)各コースに「Q&A」項目が設けられており、講座の内容について講師に質問することができます。また、他の生徒の質問&回答を確認することもできるので、わからない点が出てきた際に「Q&A」項目を見ることで解決に至ることがあるはずです。

Udemyであれば場所や時間に捉われず手頃な価格で学習可能。買い切り型なので一度購入してしまえば期限無制限で視聴することができるのに加えて、講師に質問することができるので効率的な学習が可能である。

データ分析をUdemyで学習する2つのデメリット

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本章ではデータ分析をUdemyで学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がデータ分析をUdemyで学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が古い可能性がある
  2. 講座の質が悪い場合がある

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。講座がアップロードされた後に講師による更新がなされていない場合、動画内の情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、Udemyの講座を購入する際は「最終更新日」を必ずチェックするようにしてください。

その【2】講座の質が悪い場合がある

Udemyの講座によっては、講師の声が小さかったり、説明がわかりづらかったりと、質の悪い場合があります。とはいえ、Udemyには先述の通り、30日以内の返金保証が付いているため安心してください。

Udmeyの講座によっては情報が古い場合があるため、購入の際は講座の「最終更新日」を確認する必要がある。また、講師によっては講座の質が悪い場合があるがUdemyには返金保証制度があるため安心して講座の購入が可能。

データ分析を効率的に学ぶために大切なこと

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本章ではデータ分析を効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。

  1. アウトプット量を増やす
  2. わからない点は質問する
  3. 書籍など他リソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。Udemyでは講師に質問できるので、自分で調べてわからないことがあれば遠慮なく質問してみましょう。

また、MENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いかと思います。

その【3】書籍など他リソースも活用する

また、Udemyでの学習だけで不十分と感じたら書籍をはじめとした他の学習リソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述のUdemy講座での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

データ分析をUdemyの講座で学習したら案件を探してみよう

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Udemyでデータ分析の学習を済ましたら、以下の求人サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。

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【第1位】
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【第2位】
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リモート案件のみを扱っている。週2日や夜間OKの案件が豊富。エージェントによる手厚いサポートを受けることができる。
【第3位】
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求人数、利用者数が業界No.1。エンジニアであれば、まず登録しておきたいエージェント。

【2024年最新】Udemyのおすすめデータ分析講座|まとめ

summary

ここまでUdemyのおすすめデータ分析講座を紹介してきました。今回紹介した講座はどれも良質なので、自身に合った講座を選んで受講してみることをおすすめいたします。本記事がUdemyの良質なデータ分析講座を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。

「YesNoCode」では、他にも現役エンジニア目線でITに関する記事をたくさん公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
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