【Udemyレビュー】AIエンジニアが教えるPythonによるデータの前処理

4.4(244件の評価)

講師: shun

受講者数: 2,667

最終更新日: 2023/10/31

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講座概要

学習内容

Pythonの基礎からnumpy・pandasによるデータ操作、plotnineを使用したデータ可視化まで、データ前処理の実践的なスキルを体系的に学習し、データ分析プロジェクトの70-80%を占める前処理作業を効率的に実行できるようになります

おすすめポイント

Google Colaboratoryを活用した実践的な環境で学習でき、リアルタイムのコーディング解説と視覚的な説明により、データ前処理の全工程を具体的に理解できる構成になっています

こんな方におすすめ

プログラミング未経験者でデータ分析やAIに興味がある方、既存のデータ分析スキルをPythonで強化したい方、データの前処理工程を体系的に学びたいビジネスパーソンに最適です

あまりおすすめできない方

既にPythonでのデータ前処理に精通している上級者には基礎的な内容が多く含まれますが、代わりにscikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリと組み合わせた応用学習をお勧めします

まとめ

データサイエンスプロジェクトの最重要工程であるデータ前処理について、Python・numpy・pandasを使用した実践的なスキルを、環境構築から可視化まで体系的に習得できる初心者向けの総合的な入門コースです

評価スコア
わかりやすさ9.5
説明が非常に丁寧で体系的であり、初学者でも十分に理解できる内容となっています。視覚的な補助資料も充実しており、コーディングのリアルタイム解説と組み合わさることで、効果的な学習が可能です。特に、基礎的な概念から段階的に説明を積み上げていく方式が、多くの受講者から高く評価されています。
実践力8.5
データの前処理に特化した実践的な内容で、実務での即戦力となるスキルを習得できます。特にPandasを使用したデータ処理の実践例が充実しています。ただし、可視化ライブラリの選択については、より一般的なライブラリの採用を望む声もあります。
サポート体制8.0
質問対応が丁寧で、補足資料も適切に提供されています。Google Colaboratoryの利用により環境構築のハードルも低く、スムーズに学習を開始できます。各セクションの演習問題の追加があれば、さらに理解度の確認がしやすくなると思われます。
教材品質9.0
教材の品質は非常に高く、特にPDF資料とコーディング例が充実しています。資料は体系的に整理されており、復習もしやすい構成となっています。コードの例示も適切で、良い例・悪い例の比較など、実践的な学習に役立つ工夫が見られます。
受講生のレビュー分析

ポジティブなレビュー

本講座は、データ前処理に特化した非常に実践的な内容を提供しています。特に以下の点が高く評価されています:1) 説明が非常に丁寧で初心者にも理解しやすい、2) 実務で即活用できる実践的な内容、3) コーディングをリアルタイムで解説する形式が効果的、4) 基礎から応用まで体系的に学べる構成、5) 補足資料や演習問題が充実している。また、Google Colaboratoryを使用することで環境構築の負担が少なく、スムーズに学習を開始できる点も好評です。

ネガティブなレビュー

いくつかの改善点も指摘されています:1) plotnineの採用についてMatplotlibやSeabornの方が一般的という意見がある、2) 各セクションごとの演習問題があると理解度の確認がしやすい、3) 非常に基礎的な内容から始まるため、既存の知識がある人には冗長に感じる可能性がある。ただし、これらの点は本講座の本質的な価値を損なうものではありません。特に、データ前処理の基礎を確実に身につけたい初学者にとっては、むしろ丁寧な説明と基礎からの積み上げが大きな利点となります。