【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〜 (Udemy.com)

わかりやすく伝えようとする誠実な配慮と努力がコース中一貫していて、それが学習を続ける上で強い励みになりました。初めてデータサイエンスというものに触れましたが、非常に面白く感じることができました。講義の中で、学習を深める端緒をたくさん提示してくださっているので、さらに進めていきたいです。良い講師に出会えたことに感謝しています。ありがとうございました！

データサイエンスの学習に必要な要素が基礎から学べる講座と思います。 ただし、学習を進めていくうえで、動画通りにPythonコードを記載しても、エラーが出る箇所があります。 基本は自分でCopilotへ質問するなどして、解決するのですが、3年前に出ている問題がまだ治っていない点もあり、過去の受講者の苦しみをいまだに経験することになります。講師の方に質問をしても、返信がなかなかもらえず、57の最後がやり切れていないですが、いったん終えます。

データサイエンスを一通り学ぶのにちょうどよい。所々、翻訳しているからなのか日本の専門用語とは異なる言い回しもある。一つ一つについてザックリと解説しているので、説明不足だなと感じたらほかの教材も活用するとスムーズに勉強が進むと思う。プログラミングを少し勉強してデータ分析に興味を持った私にはとても良い教材だった。

実際のプログラミングパートはいいが、確率・統計学のパートの説明がひどい。なぜこういう数式になるのかわからないまま進み、正直言って何をやっているのかまるで分らないまま次に進むことが多々あった。統計学のパートについては、youtubeで「統計学」と調べると、詳細な説明をしてくれる動画がけっこうあるので、そっちで勉強してから、プログラミングのパートだけ受講するのがいいと思う。

講義の前半はコーディング等はなく、プログラミングで必要な数学知識の勉強でしたが、これが後半のプログラミングの内容をより理解するのに役立ったと思います。前半は（自分もでしたが）数学が苦手な方には中々辛い部分だと思います。 後半では実際にコーディングする講義となります。動画を見ながらコードを写して自分でも書いていくのですが、動画収録時点から時間がたっているとアップデート等で講義と同じ結果にならなかったり、エラーが出ることもあります。ただ、それはその都度過去の質問の回答を見たり、自分でググる等しながら解決できることががほとんどでした。 後半のコーディングの解説は結構詳細に解説されていて、数学が苦手な私でも素直に理解することができました。 コードの挙動や、どこでどういった動きをしているのかもわかりやすかったです。 この講義は初心者が「データサイエンスでの機械学習の活用」を学ぶには十分すぎる内容で、かつ、とても分かりやすい講義だと思います。

主に機械学習について習得したいと思い受講しました。 特に統計学については所々難しいところはありましたが、全体的に丁寧に説明いただいたのでなんとかついていくことができたと思います。 また、これまで書籍を読んでもよく分からなかった点を理解することができたので大変良かったです。 TensorFlowの内容などはすぐに実践でも使えそうだと思いました。

・良かった点 データサイエンスの全体像や、統計学などの基礎理論を丁寧に解説いただいた。 細かく課題や小テストがあり、理解したつもりになりながら進めていける。 ・気になった点 27時間という非常に長時間な講義ながら、機械学習の実装部分が極めて薄いと感じた。ニューラルネットワークとロジスティック回帰のみであり、内容も基礎どまりで、少々期待外れだった。 また、本来モデル作成はデータを見ながら仮説を検証し、徐々に改善を加えていくフローだと思うが、最初からこれはこうという決め打ちで進めており、重要な改善のフローがほぼないため、実務で役立つかは疑問。 細かい点として、入力ミスが非常に多く、つど細かな出戻りがあるのが気になった。（なぜ入力補完を使わないのか） ひとつの動画内で何度も間違うなら、撮り直すべきではと思う。 総じて、前半部分の基礎理論は学びになったが、後半の機械学習部分はあまり得るものがなかった。 初学者向けの入門コースということは理解しているが、それでも27時間という時間を考えれば、もう少し内容を深堀りできたのではと思う。

満足した点 ・データサイエンスに関する内容をひととおり概観することができたと思う。pythonを一切触ったことのない状態から、自分でいろいろと調べてなんとかコードを書いていくことはできるようになった。この講義だけでは不十分なので、あとはどこを掘り下げるのか、というところをなんとなく選べるようになったのは大きな収穫だった。 ・質問に対する講師のレスが早い(1日以内) 不満な点 ・説明(ナレーション)がよくわからない、もしくは、誤っている点が散見される。英語の翻訳がうまくいっていないのか原因は不明だが、混乱することが多かった ・コードを書いている時間が無駄に長い(タイプミス頻発。tabをなぜ使わないのか) ・ビジネスへの応用、というトピックがあるが、背景説明などが少なく、いきなりcsvデータを渡されて分析スタート、となっていて、このようなインプットで何を分析するのか、という感覚になる(特に最後のケーススタディーは、説明変数の選び方や列の削除など、意味不明だった)

他の受講者の方々もおっしゃっていましたが、内容が充実すぎるくらい深い講義です。データサイエンステイストで必要な項目が満載なので、これを何度か項目を分けて復習していきたいと思います。あと、最後の方にありました「tableau」の内容についてはまだ初歩程度かと思いますが、是非「tableau」を使用したデータサイエンステイストの講座を続編として作成して頂きたいです。可能であれば、「tableau」だけでなく「Power BI」など他のツールも合わせて出していただけたらと思います。

内容は難しく感じるが、具体例などを挙げてできるだけ理解しやすいよう説明しているので、何とかついていける。演習問題があるので、学習した内容を自分で繰り返せる点が良いと思う。 データサイエンスの概要を知ることができるので、データサイエンスティストを目指すならこのコースを受講して、これからさらに何を深く学習すればよいか理解できる。 scikit-learnやTensorFlowであるが、インストールしているバージョンによってJupyterでコードが実行できない箇所がある。インストール時、親切にも最新のバージョンが入りエラーとなることがあるので、エラー内容をネットで検索して、都度古いバージョンに差し替える必要があると思います。