講師:かめ
受講者数:6,635人
Pythonによるデータサイエンスの基礎から実践までを、Docker環境でJupyterLabを使用した本格的な開発環境で学べる実践的な講座であり、実際のデータセットを使用したハンズオン形式で、現場で活かせるスキルを効率的に習得できる構成となっています
Pythonの基礎文法からNumPy、Pandas、matplotlib、Seabornなどのデータサイエンスライブラリの使用方法を学び、実際の映画レビューデータやCOVID-19のCTデータを用いた実践的なデータ分析手法を習得できます
Docker環境でJupyterLabを使用する本格的な開発環境での実践的なハンズオン形式で、実務で使える技術が身につく上、映画レビューやCTデータなど興味深いデータセットを使用して学習意欲を維持しやすい構成となっています
データサイエンスに興味があり、実践的なPythonプログラミングを学びたい方や、データ分析の基礎から本格的な環境構築まで体系的に学びたい初学者から中級者までの方に最適です
Windows環境でDocker環境構築に不安がある方は受講前にMac環境の用意を検討するか、クラウドベースの開発環境の利用を推奨します。また16GB未満のメモリしか搭載していないPCを使用している方は、データセットのサイズを調整して実行する必要があります
初心者向けの丁寧な説明と、段階的な学習構造が特徴的です。基礎から応用まで体系的に学べる構成で、要所での復習機会も設けられています。ただし、後半セクションでの難易度上昇があるため、完全未経験者には若干の困難が予想されます。
実務でのデータサイエンス活用を意識した内容構成で、現場の視点からの解説が充実しています。映画レビューデータやCOVID-19のCTデータなど、実践的なデータセットを使用した演習により、実務で活用できるスキルの習得が可能です。
質問への迅速な対応（2日以内）が評価されており、基本的なサポート体制は整っています。補足資料やPDFリソースも提供されており、復習のための環境も整備されています。
Docker環境やJupyterLabを使用した本格的な開発環境での学習が可能で、実践的な教材が提供されています。ただし、一部で音声品質にばらつきがある点が指摘されています。
講座の最大の強みは、初心者にも理解しやすい丁寧な説明と実践的な内容のバランスの良さです。基礎から応用まで段階的に学べる構成で、実務での活用シーンを意識した解説が随所に含まれています。特に、データサイエンスの現場での使用例を交えた説明や、演習を通じた実践的な学習アプローチが高く評価されています。また、前セクションの内容を次のセクションでも活用する螺旋的な学習構造により、知識の定着が図られている点も特徴的です。
一部のレビューでは、Windowsユーザーへの対応が限定的である点や、セクション6以降の難易度の上昇が指摘されています。また、音声の音量にばらつきがあるという技術的な指摘もありました。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を大きく損なうものではありません。特に、完全未経験者にとっては難しい部分もありますが、基本的な文法を押さえた上で進められる構成になっており、必要に応じて前のセクションに戻って復習することで対応可能です。