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なかぴょん
へびにょん
なかぴょんです。
今回はUdemyの講座、社会人のためのPython活用術を受けてきました。
Pythonを使って日常業務を効率化してみたい方や、プログラミング初心者の方で、簡単なプログラムを作ってみたいと考えている方におすすめの講座です。
2022年11月現在、2500人以上の方が受講されている人気の講座となります。
講義では、本当の初歩から⼀歩⼀歩順番にマスターできるように構成されています。
講義の流れは以下のように進んでいきます。
- ⼊門：Pythonの環境構築について説明、プログラミングができる環境を整えます
- 基礎：Pythonの基礎的な使い⽅を学習します
- 活⽤：オフィスワークへのPythonの全⾯的な活⽤を定着します
一般に出回っているPython学習教材は、データサイエンティストになるために組まれたものが多く、ビジネスの業務効率化ができるプログラムを組む目的で作られていません。
この講義は、Pythonを使って業務改善化を行うことをメインにしている珍しい講義なので、Pythonを使った業務改善って何を行うのかもイメージしやすくなります。
それでは、講座内容を簡単に解説していきます。
誰向きなのか
・ExcelやVBなどのユーザー
・オフィス業務を効率的かつ高品質に改善したいと思っている方
・将来的には創造的な仕事に就きたいが，その手前の基礎スキルを身に付けたい方
何が学べるのか
- 日々のオフィス業務にPythonを活用して効率化と高品質化
- Jupyter notebookによる業務の標準化
- Excel、VBなどのオフィスレガシーからの脱却
- 普通の業務から統計・データ分析へのスキルアップ
学ぶ際の事前準備
基礎的なパソコンの操作方法がわかれば、問題なく講座を受けることができます。オフィス業務を日々行ってる方でしたら、操作でわからなくなる部分は出てこないかと思います。
ウェブブラウザーを使用できるPC環境が必要です。
プログラミングを講義内で多少行いますが、経験が無くても問題ないような簡単な内容です。
プログラミングに興味があるけど、手を出したことがない方にもおすすめです。
Udemyで受けられるPython講座を一覧にしてまとめました。
【2022年最新版】UdemyにあるPythonや機械学習が学べるおすすめ講座まとめ
Python初心者向けの講座からPython経験者向けの講座まで、それぞれ分けてまとめております。
Pythonを学びたいと考えている方は、一度目を通してみてください。
講座詳細
セクション1 入門編：はじめに
講義の流れについての解説があります。
Pythonの学習計画表を講義内で紹介しているので、Python未経験の方でも問題なく学習が進められるかと思います。
- 1. オリエンテーション
- 2. 新ワークスタイルのデモ
- 3. 学習ロードマップ
- クイズ 1: 本講座の目的についての確認
セクション2 入門編：環境セットアップ
Pythonで開発ができる環境作りについて説明があります。
Python未経験はもちろんのこと、プログラミング未経験の方でも環境作りができるように解説があります。
セットアップ方法は、PDFの資料としてダウンロードできるようになっており、とても便利です。
- 4. Pythonインストール
- 5. Jupyter notebook起動方法
- 6. 設定の変更オプション
- クイズ 2: Pythonの環境についての確認
セクション3 入門編：Jupyter notebook
Pythonで開発を行う際に必要となる開発ツールについて説明があります。
「Jupyter notebook」という開発ツールはPythonでプログラミングをする上でよく使われるので、この機会に扱えるようになっておくと良いかと思います。
- 7. Jupyter notebookに慣れよう
- 8. 電卓代わりの計算ツール
- 9. マークダウンの使い方
セクション4 入門編：演習
入門編で学んだ内容に関して、演習問題が出題されます。
ただ、学んだだけで終わりではなく、演習を通してPythonの知識が身に付くようになっています。
- 10. 入門編の演習問題
- 11. 入門編の演習解答
セクション5 基礎編：Pythonプログラミング
ここから先のセクションは実際に、Pythonによるプログラミング開発を行っていきます。
入門編と同様に、演習問題が基礎編のセッションの最後に用意されているので、学んだ内容が定着しやすいようになっています。
- 12. 少しだけプログラミング
セクション6 基礎編：基本的データ型
- 13. 基本的データ型
- 14. int型（整数）
- 15. float型（浮動小数点数）
- 16. str型（文字列）
- 17. bool型（真偽値）
セクション7 基礎編：配列データ
- 18. 配列データ
- 19. 配列データ／リスト
- 20. 配列データ／タプル
- 21. 配列データ／辞書
セクション8 基礎編：組み込み関数
- 22. 組み込み関数
- 23. type()関数
- 24. isinstance()関数
- 25. print()関数
- 26. input()関数
- 27. len()関数
- 28. range()関数
- 29. round()関数
- 30. sorted()関数
- 31. 型変換関数・・・int(), float(), str()
セクション9 基礎編：プログラム制御
- 32. プログラム制御
- 33. 命令文とブロック
- 34. 比較演算とin演算子
- 35. 論理演算
- 36. 条件分岐
- 37. 繰返し処理
セクション10 基礎編：関数の自作
- 38. 関数の自作
- 39. def文による関数
- 40. lambda関数
セクション11 基礎編：Pythonプログラム解読
- 41. Pythonプログラム解読
セクション12 基礎編：演習
- 42. 基礎編の演習問題
- 43. 基礎編の演習：課題1の解答
- 44. 基礎編の演習：課題2の解答
- 45. 基礎編の演習：課題3の解答
セクション13 活用編：ビジネスデータ
- 46. ビジネスデータの作法
セクション14 活用編：ライブラリー
- 47. ライブラリーの利用
- 48. 日時（datetimeモジュール）
- 49. 乱数（randomモジュール）
- 50. オペレーティング環境（osモジュール）
- 51. csvファイル（csvモジュール）
セクション15 活用編：高機能ライブラリー
- 52. NumPy（高速高機能の配列計算）
- 53. pandas（データフレーム）
- 54. matplotlib（高機能グラフの作成）
- 55. matplotlib：円グラフ
- 56. matplotlib：棒グラフ
- 57. matplotlib：折れ線グラフ
- 58. matplotlib：ヒストグラム
- 59. matplotlib：散布図
セクション16 活用編：データ分析
- 60. データ分析の基礎
セクション17 活用編：演習
- 61. 活用編の演習問題
- 62. 活用編の演習解答
まとめ
今回はUdemyの講座、社会人のためのPython活用術についてご紹介しました。
Pythonは機械学習や人工知能を実現するためだけのプログラミング言語ではなく、日常の業務改善にも役立つことが学べました。
Pythonを使って日常業務を効率化する知識を学ぶことができて良かったです。
今回紹介した講座以外にも僕が受けた講座はいくつかあるので、興味がある方はこちらの記事をご覧ください。
Pythonのプログラミング講座を集めた一覧表も作成しております。
よろしければ、ご覧ください。
【2022年最新版】UdemyにあるPythonや機械学習が学べるおすすめ講座まとめ
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