【2020年】Udemy でデータ分析が学べる人気コース6選【保存版・Python/R】

こんにちは。Udemy推し系エンジニアのUJです。

今回はUdemyでデータ分析を学べる人気コースをまとめてみました。

私はこれまでにUdemyで10コース程課金してきたので、経験をもとにUdemyで学ぶメリット等も書いているので、是非参考にしてみてください〜!

■併せて読みたい記事: 【10コース受講済み】Udemyでプログラミングを学ぶのは効率が良い理由【言語別おすすめコースも紹介】

Udemyでデータ分析を学ぶメリット

Udemyでデータ分析を学ぶのは非常に効率が良いです。

理由は下記です。

  • 体系的にまとまった教材
  • 実践的な内容

✔︎体系的にまとまった教材 → 例えば、データ分析の基礎を学んで、実際に自分で分析してみるまで

とかです。

ネットでデータ分析の勉強できそうな記事を探すと、散らばった情報が多いですが、Udemyだと一通り体系的に学べる教材が揃っています。

✔︎実践的な内容→Udemyは基礎から学んで実際に何か作ってみるところまで教えてくれるコースが多く、実践的です。

他の多くの学習サイトだと、基礎的な内容をカバーしたものが多いですが、Udemyは実践的な内容まで学ぶことができます。

特にデータ分析って基本ドキュメント英語ですし、概念とかも少しややこしいので、Udemyのような教材は非常に貴重です。

Udemyでデータ分析のコースを選ぶポイント

過去に独学でプログラミングを学んでいた時に使っていた経験があり、良い教材はだいたいわかります。

選ぶポイントは、

  • いいね数が少な過ぎない
  • レビューに好感的なコメントが多い
  • 体系的に学べるコンテンツがある
  • 古すぎない

ここらへんです

※注意: Udemyのコースの料金は度々変更されます。1300円〜24000円くらいをいったりきたりします。値段が安めの時に買っておくのがおすすめです。タイミング逃したら半月くらい待たないといけなくなったりします。

Udemyでデータ分析のコースを学べる人気コース6選!

それではみていきましょう〜!

1.【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

◼️コース内容

◼️概要

分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。

Udemy.com

本講座では、データサイエンスをこれから勉強したい方や興味はあるが何をどうやって勉強すれば良いかわからない方、及びプログラミング初心者を対象としています。データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラムとなっており、学ぶべきことのヒントを散りばめ、よりステップアップしていく為の足掛かりとなるような設計を心がけました。

Udemy.com
料金¥1,680〜
受講生数14060人
レビュー平均4.3(2321件)
プログラミング言語Python
コース言語日本語

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2.【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

◼️コース内容

◼️概要

研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか“に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。
“プログラミングを全く知らない/環境構築ができない”状態から始めて
“Pythonを導入して業務効率化を図れる・データ分析を行える”という状態になります。

Udemy.com
料金¥1,380〜
受講生数2995人
レビュー平均4.4(558件)
プログラミング言語Python
コース言語日本語

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3.医師が教えるR言語での医療データ分析入門

◼️コース内容

◼️概要

このコースでは手元にあるもともと分析を想定していないデータの前処理(データをきれいにする工程)、つまり「汚い」データの読み込み→クリーニング→グラフの書き出し→分析→共有までを網羅しています。コースは世界でも有数の量と質を誇るであろう日本人の健康データを自分の手で処理できることをテーマに学習をすすめます。
なぜ医療データなのか?
 本コースで医療データを主題にしているのは、私自身が医療従事者であり、医療現場・産業保健の現場で埋もれているデータが現場の人間によって分析される環境を生み出し、より良い医療の発展に貢献したいと思っているためだからです。そのため、医療データを主に分析することを目的としてコースを作成しました。手元にあるデータを分析したいけど、どうすればよいかわからないという人には学びごたえがある内容になっていると思います。
何故R言語なのか?
 R言語は環境構築が比較的簡単で分析に使えるパッケージが豊富なので、ゼロから学ぶ人でも安心してスタートできますし、着実に力をつけることが出来ます。
 また私自身も全く知識のないとことから始めましたが、今ではデータの抽出〜分析までが以前の1/100の作業時間で済むようになったので、残った時間を他の業務・研究に充てることが可能になりました。また、日常疑問に感じることを、気軽にデータを使って語ることができるようになり、日々の業務での自身のスキルアップにもつながっていることを実感しています。
レポート作成方法まで学ぶ理由
 分析したデータは人の目に触れて(共有されて)はじめて意味を持ちます。また、その情報は受け取る側に取って分かりやすく設計しないと「つまらないレポート」になってしまい、プレゼンテーションが終わった後は2度と読まれることはありません。
 せっかく手間暇をかけて分析するのですから、導き出した分析結果を効果的に共有し、見るだけのレポートから新しい会話、アイデアを生み出すレポートへと変身させましょう!

Udemy.com
料金¥1,380〜
受講生数991人
レビュー平均4.5(204件)
プログラミング言語R
コース言語日本語

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4.【数字を味方につける:初級編】ビジネスの現場で使えるデータ分析

◼️コース内容

◼️概要

本講座はビジネスの現場で実際に活用できるデータ分析の入門講座です。

入門とはいえ、コースの後半では、私が実際に相談を受けた実例をもとにデータ分析を行って頂きますので、
ご自身の仕事の中でも実際に活用できるものになっていると思います。
特に、
様々なデータを分析したことはあるが、実際にビジネスの現場で実践したことはない方
これから仕事でデータ分析が必要となってくる方
といった方には最適な講座となっています。ビジネスで活用するためのデータ分析におけるすべての土台となる講座です。
一方で、
すでにビジネスの現場でデータを活用している方
このような方については、物足りない部分もあるかもしれません。
ご自身の復習としてご活用いただくか、中級編からのスタートをお勧めいたします(中級編:2020年2月末公開予定)。


本講座では、例えば、
ショッピングモールに入っているアパレルショップで収益を改善させるには?
業績が落ちこんでいるパン屋で売り上げを上げるには?
レンタルショップで顧客満足度を高めるために取る施策とは?
このように、データ分析のニーズとして最も多い、
「収益改善」「売上向上」「顧客分析」という3つのケースに取り組んで頂きます。
単なる講義だけではなく、実際にデータも使って頂きますのでよりリアルに考えることができます。


本講座の修了時には
経営やマーケティングになぜデータを活用すべきなのかが理解できる
自社(あるいは担当事業)の経営やマーケティングの課題や目的に対して、どのように数字を見て分析すれば良いのかが分かる
エクセルでのデータ分析の基礎的な方法を学べる
ようになっていると思います。


統計学の知識がなくても大丈夫です!ぜひ一緒に学んでいきましょう。

Udemy.com
料金¥2,700〜
受講生数362人
レビュー平均4.1(59件)
プログラミング言語
コース言語日本語

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5.【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門

◼️コース内容

◼️概要

データサイエンスの第一歩をスムーズに!
このコースは、データサイエンスの基本的な考え方、データ解析とグラフ作成について学ぶことができます。そして、あなたの実際の業務に適応することを目標にしています。また、予備知識については全く必要ありません。
ここでは、Rという統計解析用のプログラミング言語を学びます。Rはプログラミング初心者に対しても優しい言語であり、大学や企業などでも広く用いられています。

近年、Rに関する数多くの書籍が出版されています。しかし、実際の操作方法については、文字による説明だけでは飲み込みづらいのが実状です。本コースでは実際の操作画面を動画とキャプションで表示しているため、複雑な操作であっても直感的に理解することができるでしょう。
本コースを通して、以下の項目を学ぶことができます。
データサイエンス(統計学・機械学習)の背景、データ分析の実践例
R/Rstudioの基本的な操作
データの特徴を理解するのに役立つ要約技法、グラフ作成方法
実際の業務を想定した分析シミュレーション・分析プロセス
インターネット上に公開されているデータを取得し、地図などで表現する可能性
twitterなどのテキスト情報を分析してグラフ化する技法

データサイエンスの学習を始めましょう!

Udemy.com
料金¥1,380〜
受講生数2783人
レビュー平均3.9(415件)
プログラミング言語R
コース言語日本語

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6. 超実践!「Rで学ぶビジネスデータ分析」講座

◼️コース内容

◼️概要

R言語を手で動かしながら、「実践的なビジネスデータ分析(ビジネスアナリティクス)」を習得します。
ビジネスデータ分析の中で最もニーズの高い領域の1つである、営業生産性販売効率を高める「セールスアナリティクス」の「4つの分析手法」を、データ分析をビジネスの現場で実践するためのドゥーサイクルであるOODAループに沿って、習得します。
 
異常検知
要因分析
将来予測
評価決定
 
4つの定量分析(異常検知・要因分析・将来予測・評価決定)は、それほど難しいものではありません。難しいのは、それを実務に使いこなし活用することです。
そのためには、個々の定量分析が全体の中でどのような位置づけにあり、そしてそれぞれがどのように絡み合っているのかを理解した上で、実践できることが重要です。
 
したがって、「学問的」な統計学や機械学習、意思決定論、数理計画法などの厳密な議論や、そのための内容は講義でいたしません。あくまでも実際のビジネスの現場で活用され、実績のある4つの分析手法を紹介し、身に着けていってもらいます。
そのため、例えば統計学的な厳密性を棚に上げ、ビジネス成果を出すことに注力した内容になっています。
 
私は国家公務員時代に安全保障関係のデータ分析を実施していました。データを含めた情報活用には、管理のためのマネジメントサイクルと、それを実践するためのドゥーサイクル(実践サイクル)で構成されます。
 
マネジメントサイクル ・・・ PDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)
ドゥーサイクル ・・・ OODAループ

データ分析を活用するのは現場です。セールスアナリティクスで言えば、営業パーソンマーケターです。管理する側である営業本部長やマーケティング本部長が実践するわけではありません。
 
管理する側であれば、PDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)などのマネジメントサイクルが有効でしょう。しかし、管理され実践する側である営業パーソンやマーケターにとって、PDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)などのマネジメントサイクルは使いにくいものです。
要するに、データ分析をビジネスの現場で実践するためにはドゥーサイクルであるOODAループの方が適切です。
 
O: 観測(Observe)
O: 方向付け(Orient)
D: 決定(Decide)
A: 実行(Act)
 
実際、生きるか死ぬかの現場である軍事の世界では、米軍をはじめOODAループを使っているケースが多いです。ビジネスの現場で、それほど厳しい環境に追い込まれることはないと思いますが、厳しい環境に追い込まれたときに選択したのがOODAループというドゥーサイクルなのです。
以前は、現場でもPDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)を使っていました。しかし、環境の変化が速く、その影響をダイレクトに受ける現場では、いつしかPDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)は使いにくいものになっていました。
 
PDSサイクル(もしくは、PDCA) ⇒ じっくりと確実に管理するのに向いている
OODAループ ⇒ スピードが求められる現場で向いている
 
理由はいくつかあります。その中で最も大きな理由の1つがスピード感です。現場では遅くとも1週間、少なくともは1日、場合によっては1時間やリアルタイムに回していく必要があります。PDSサイクル(もしくは、PDCAサイクル)を1日で回すのは結構大変です。OODAループであれば可能です。
 
つまり、変化の速い環境である営業やマーケティングの現場では、その変化に追随するか、半歩その先に行く必要があります。そのため、OODAループというドゥーサイクルは非常に有効です。
OODAループの中には、5つの分析テーマがあります。

 
何か問題は起こっていないか? ⇒ O: 観測(Observe)時の分析テーマ
問題の要因は何か? ⇒ O: 観測(Observe)時の分析テーマ
何も対策を打たないとどうなるのか? ⇒ O: 方向付け(Orient)時の分析テーマ
対策を打つと どうなるのか? ⇒ O: 方向付け(Orient)時の分析テーマ
何をすべきなのか? ⇒ D: 決定(Decide)時の分析テーマ
 
そして、それぞれで実施する定量分析があります。
 
何か問題は起こっていないか? ⇒ 異常検知
問題の要因は何か? ⇒ 要因分析
何も対策を打たないとどうなるのか? ⇒ 将来予測
対策を打つと どうなるのか? ⇒ 将来予測
何をすべきなのか? ⇒ 評価決定
 
この講座では、OODAループの紹介とともに、その中で使う先ほど紹介した4つの定量分析(異常検知・要因分析・将来予測・評価決定)を、Rを使って分析できるようになることを目指します。
 
重要なのは、個々の定量分析をRでできるようになること以上に、個々の定量分析が全体の中でどのような位置づけにあり、そしてそれぞれがどのように絡み合っているのかを理解し、そして実践できることです。
個々の4つの定量分析(異常検知・要因分析・将来予測・評価決定)は、それほど難しいものではありません。難しいのは、それを実務に使いこなし活用することです。
そのハードルを越え、あなたに素晴らしい実践的な分析力が身に着き、あなたの業務が好転することを祈っています。

Udemy.com
料金¥1,380〜
受講生数2037人
レビュー平均4.1(189件)
プログラミング言語R
コース言語日本語

» このコースの詳細を見る

終わりに: Udemy始めましょう〜

以上です!今回はUdemyでデータ分析が学べるコースをまとめてみました。

Udemyではデータ分析の他にも様々なコースがあるので是非チェックしてみてください🤲🏻

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