Courseraで人気のPythonコースをレビュー | TechRepublic

誰でも使えるPython

ミシガン大学が提供するこのコースは、Pythonを使ったプログラミングをゼロから学びたい方、そしてあらゆる種類のデジタルデータの分析方法を習得したい方を対象としています。コース前半では、Pythonのインストールから、情報の保存と処理に使用できる変数、関数やループといった基本的なプログラミングツールまで、Pythonの基礎を網羅的に解説します。後半では、ニーズに合わせてデータを取得、クレンジング、処理、可視化するPythonコードの書き方を学習します。

Python 3 プログラミング

このコースでは、Python 3 でのプログラミングの基礎を学習します。プログラムのデバッグ方法、アプリケーション プログラミング インターフェイスの使用方法、インターネットでの検索とダウンロード方法、写真アプリケーション用のテキストと画像の処理方法 (光学式文字認識、顔検出によるコンタクト シートの作成) を学習します。

このコースは、「Python for Everybody」コースの後に Python の基礎についてさらに学ぶための次のステップとして最適であり、「Applied Data Science with Python」などのコースの準備としても最適です。

Pythonによる応用データサイエンス

データサイエンスはプログラミングを基盤としていますが、優れた結果を生み出すには、実際のプログラミングスキル以上のものが必要です。この応用データサイエンスコースは、Pythonを用いてこの問題を解決するために設計されています。

参加には基本的なPythonまたはプログラミングの知識のみが必要ですが、PandasやMatplotlibなどの人気のPythonツールキットを用いて、推論統計、機械学習、その他の強力な手法を応用することで、最も効果的な方法でデータを分析・可視化する方法を学びます。このコースで習得したスキルは、ソーシャルネットワーク分析からテキスト処理、経済学、科学統計まで、多くの分野に直接応用できます。

PythonとSQLを使ったデータサイエンスの基礎

このコースは、Pythonを使ったデータベースプログラミングやデータサイエンスアプリケーション全般の入門として最適です。データ構造からPandasやNumpyなどのライブラリに至るまで、Pythonプログラミングの基本的な概念とツールに加え、データサイエンスとリレーショナルデータベースの基礎に関する実践的な知識も提供します。

最初のカテゴリーでは、Jupyter Notebook、R Studio、GitHub、Watson Studioなどのツールを取り上げ、データ可視化、記述統計、確率分布、その他の統計分析シナリオで活用する方法を学習します。データベースに関しては、SQLクエリ言語を最大限に活用してデータベースを管理およびクエリする方法を学習します。

PythonとJavaを使ったプログラミング入門

このPythonとJavaを使ったプログラミング入門コースは、コーディング経験がほとんどない、あるいは全くない学生や社会人を対象としています。レッスンはPythonの基本概念から始まり、オブジェクト指向プログラミングやJavaのデータ構造といったより複雑なテーマへと進んでいきます。

この 4 つのコース シリーズの最後には、データ分析、データ視覚化、オブジェクト指向プログラミング、ユニット テストの基礎を習得し、Python と Java の両方で完全に機能するプログラムを作成できるようになります。

Pythonと機械学習による投資管理

健全な投資判断を行うためのスキルを身につけたいと思いませんか？このコースでは、理論的な知識だけでなく、その判断を実践するためのソフトウェアを自分で設計・開発するスキルも身につけることができます。

理論面では、投資判断におけるオルタナティブデータに適用される高度なデータ分析手法と定量モデリングについて理解を深めます。コーディング面では、効率的なポートフォリオ戦略を構築・分析するためのカスタムPythonコードの記述方法、リスクとリターンのパラメータの推定方法、機械学習技術を用いた金融データセットの処理方法を学びます。

Python による Google IT 自動化

プログラミングは常に優れたスキルですが、プロの世界で本当に重要なのは、現実世界のIT問題を解決する能力、そしてさらに重要なのは、その解決策を自動化する能力です。Googleが開発したこの初心者向けの6コースの認定資格は、最も需要の高いプログラミング言語の一つを用いて、まさにその能力を習得できるように設計されています。登録すると、物理マシンとクラウド上の仮想マシンの両方で、あらゆる規模のあらゆるタスクをPythonで自動化する方法を習得できます。構成管理とGitやGitHubなどのバージョン管理システムを組み合わせて活用できます。