【Udemyレビュー】医療者のためのPythonデータ解析
講師:英樹
受講者数:542人
概要
医療従事者向けに特化したPythonデータ解析講座で、基礎的なプログラミングスキルから実践的な統計解析手法まで、医療データを用いた実例とともに段階的に学習できる実用的なコースです
学習内容
Pythonの基礎から始めて、医療データの統計解析に必要な重回帰分析、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost、生存分析などの手法を実践的なデータセットを用いて学習します
おすすめポイント
実際の医療データを使用した実践的な演習と、基礎から応用までの体系的なカリキュラム構成により、医療分野特有のデータ分析スキルを効率的に習得できます
こんな方におすすめ
医療データの統計解析に興味がある医療従事者や研究者で、Pythonでのプログラミング経験がない初心者から統計解析の基礎知識を持つ中級者まで幅広く対応しています
こんな方には不向き
すでに高度な機械学習モデルの実装経験がある上級者や、医療分野以外のデータ分析を主目的とする方には物足りない可能性がありますが、復習や体系的な学び直しとして活用できます
初学者向けとされているものの、基礎的な説明が不足しており、前提知識がないと理解が困難です。説明のペースが速く、独り語りのような講義スタイルも理解を妨げる要因となっています。ただし、プログラミング経験者には適度な説明レベルとなっています。
医療データを用いた実践的な解析手法を学べる点は評価できます。重回帰分析やロジスティック回帰分析など、実務で必要となる統計手法をカバーしており、実データを使用した演習も含まれています。
質問対応や補足説明についての言及が少なく、サポート体制は限定的と判断されます。また、基本的なセットアップガイドなどの初期サポートも不足しています。
配布資料は良くまとまっているとの評価が複数あり、教材としての質は比較的高いと判断できます。ただし、誤字や変換ミスが散見される点は改善の余地があります。
本講座は医療データ解析に特化した実践的な内容を提供しており、特にpandasの使用方法や基本的なデータ解析手法について、コンパクトにまとめられています。配布資料の質が高く、Python/Rなどの経験者にとっては知識の復習や確認に適しています。重回帰分析やロジスティック回帰分析、生存曲線など、医療統計で重要な手法をカバーしており、実データを用いた実践的なアプローチを採用しています。
初学者向けとしては説明が不十分で、基礎的なセットアップから丁寧な解説が欠けている点が指摘されています。また、講義スタイルが一方的で聞き取りにくい部分があり、初心者には難しい可能性があります。ただし、すでにプログラミングの基礎知識がある方や、他の言語での統計解析経験者にとっては、効率的に医療データ解析の手法を学ぶことができる良い教材となっています。特に、実践的なコードと配布資料は価値があり、中級者のスキルアップには適しています。