【大学生におすすめ】Pythonと機械学習を勉強できるサイトまとめ

こんにちは

私は地方大学の理系院生をやっています。

専攻は農学ですが、研究でPythonを使ってデータ分析やシミュレーションを行っています。

勉強を初めて約2年が経過し、様々なサイトや書籍を活用してきました。

この記事では、そのうち「Pythonと機械学習を勉強する際に活用したWebサイト」を紹介していきます。

初心者向け

Pythonを初めて使う人、または初めて間もない人向けです。

いずれもWeb完結型の学習サイトで、環境構築をせずPythonに触れることができます。

Progate

Progateは、「オンラインプログラミングサービス」です。

プログラミング初心者が最初に始めるべきサイトで、Python以外にも

HTMLやCSS、JavaScriptなど様々な言語を学習できます。

基本無料で使えますが、後半の講座を勉強したい場合は課金が必要です。

有料会員の場合でも月額980円で、ウケ放題なので、他のサイト比べても最安クラスです。

学習画面は、始めに学習内容がまとめられたスライドを読んでから、コードを記述していきます。

完全初心者、Progateの有料会員を1ヶ月やってみた感想　HTMLからSQLまで【プログラミングは楽しい】

2020-01-23

Paiza

Paizaは、動画を中心とした学習形式です。

また、動画を見た後、練習問題を解かなければ次に進めないため理解度の進捗も管理してもらえます。

ゲーム感覚で学習ができるのが特徴で、勉強勉強するのが嫌な人は利用してみると楽しめるかも知れません。

中級者向け

Udemy

Udemyは世界最大級のオンライン学習プラットフォームです。

元は米国の会社ですが、日本ではベネッセがパートナーとして運営しており、オンライン学習プラットフォームでは最大手です。

講座を1つずつ購入する買い切り形式で、頻繁に行われるセールを利用すれば1200円程度で購入ができます。

Python以外のコンテンツも沢山ありますが、Pythonを勉強すると考えた場合の評価を書いておきます。

ドットインストール

ドットインストールは、動画で学ぶプログラミング学習サービスです。

この学習サイトでは、言語の種類や学べる内容が広いことが特徴で、かなりの割合を無料で学習できます。

注意点としては、開発環境を自分で用意しなければなりません。

Pythonだと、AnacondaやAtomを利用すると思いますが、初心者には少し難易度が高いと思います。

なので、この記事では「中級者向け」としており、プログラミング経験者が「他の言語もやってみたい！」と思った時に利用するサービスという印象です。

全学習者向け

次に紹介するサイトは、初学者からでも利用できるのに、中級者でも学びのあるコンテンツ量が特徴です。

Pythonを学ぶことが決まっている人は、いきなりこちらから入っても良いと思います。

PyQ

PyQは、オンライン完結型の学習サイトで、勉強できる言語はPythonだけです。

Pythonに絞っている分、網羅性が高く、データ分析から機械学習、Webアプリフレームワークなど1つのサービスで網羅されています。

機械学習を勉強する

Pythonを勉強したい人の中には機械学習を学びたいと思っている人も多いでしょう。

そんな方向けに、Pythonを触りながら機械学習を学べるサイトを集めました。

KIKAGAKU

KIKAGAKUは、2020年4月2日にリリースされた非常に新しいサイトです。

AI教育を手がける株式会社キカガクが作成したもので、AIの数学・プログラミング・ビジネス活用方法などについて解説されています。

しかも全て無料です！

現状では、Basicレベルしか公開されていませんが、キカガク公式Youtubeによって夏頃に追加コンテンツがリリースされることが発表されています。

ディープラーニング入門　Chainerチュートリアル

Chainerはオープンソースの深層学習フレームワークです。

このサイトでは、Pythonを触ったことがない人でも、ディープラーニングを理解できるコンテンツが記載されており、Chainerと平行しながら深層学習を学ぶことができます。

サイト運営は、Chainerフレームワークの開発元である、株式会社Preferred Networksが行っているため、信頼できる内容となっています。

筑波大学オープンコースウェア（機械学習）

筑波大学オープンコースウェアは、筑波大学で行われている実際の講義がまとめられているサイトです。

実際はYouTubeに公開されているため、YouTubeで検索しても講義にたどり着くことができます。

内容は機械学習に関する理論が中心で、ところどころPythonで実装する部分もあり、講義スライドと、演習問題も合わせて公開されており、基本から大学レベルまで学びたい人向けの内容となっています。