プログラミング かめ@米国データサイエンティスト

【決定版】Python入門動画講座を公開しました【超高評価でベストセラー】

グローバルでAI開発者・データサイエンティストを目指す人向け
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こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です．

ついに，ずっとずーーーっと出したかった

プログラミング未経験者でも学べるPython入門動画講座を公開しました！！

(講座へは↓をクリックしてください．)

米国で働くAI開発者が，ガチで22時間みっちりとPythonの書き方を教えます！もちろん超わかりやすく，体系的かつ網羅的に，そして実践的に教えます．

今回は今までの動画講座でも一番作るのが大変でした．．．プログラミング言語って学ぶことが多すぎるのと，未経験者にもわかりやすく解説するのは骨が折れますね^^;

でもそれだけ価値がある講座になったと思うので，是非日々の学習に活用してほしいです！

他の講座同様，Udemyでのセールは一切しません．現在11月限定クーポン「DATAWOKAGAKUNOV24」配付中です．これ以上安くなることはありませんので是非この機会にご利用ください！！こちらのクーポンは11月で締め切る予定です

目次

本講座の特徴

  • １３５以上のレクチャーで，全22時間の超特大ボリューム
  • 教科書的に教えるのではなく，実際の開発現場でどう活きるのかを解説
  • コードは全てダウンロード可能
  • 演習多めでハンズオン
  • ライブコーディング
  • Pycharmを使った本格的な環境
  • SQLも学べるお得講座

今回もありがたいことに公開直後に☆4.8という超高評価を達成し，受講生も１週間で1500人を超えベストセラーとなりました．（Udemy講座で☆4.7以上の講座はほとんどありません！）

「Pythonが書ける」ことがAI開発やデータサイエンスのみならずWeb開発など多くのIT業界で必須のスキルになりつつある現代において，Pythonを学習することは最高の自己投資の一つだと思います．

自分もPythonが書けることでAI開発の職に就けていますし，日本から出て海外で働くことができています．

まさに「Pythonが書ける」ことで人生を変わりました．Pythonができると本当に多くの扉が開くので，是非多くの方にその第一歩を踏み出してほしいです！

追記）ありがたいことに，Udemy公式の「上半期最も学ばれた講座7選」に選ばれました！本当に多くの方に受講いただき，高評価つけていただいて嬉しい限りです！(ちなみにGit講座も選ばれました！)

オンライン学習Udemyで上半期最も学ばれた講座7選 （Tech編／人気のPython,GitからReactまで）

講座の内容

今回の講座は，超初級〜中級レベルです．
Pythonの重要な書き方，用法をほぼ全て網羅しているつもりです．講座内で扱うコードの中身はそこまで難しくありません．学習するポイントを理解できるように，必要最低限のコードに留めています．(とはいったものの，フィボナッチ数やFizzBuzzなど，定番アルゴリズムも扱っています)

カリキュラムの詳細は講座のページをご確認ください．ここで講座で扱う内容を簡潔にリストアップしておきます．

  • Pythonの基本的な用法(データ型，演算子, if文, for/while文, リスト内包表記，mutableとimmutable等)
  • 関数(デコレーターやクロージャ，再帰関数や*args, **kwargs, ラムダ関数や値渡し/参照渡し等)
  • モジュール(importの書き方やパッケージ，正規表現などのbuiltin functionの使い方等)
  • オブジェクト指向(クラスの書き方やインスタンス変数，クラス変数，メソッド，static/classメソッドや名前修飾，継承，オーバーライド，ポリモーフィズム等)
  • StyleGuide(PEP8やlinter等)
  • 例外処理(try exceptやraise, tracebackモジュール等)
  • ファイルI/O (open関数，withステートメント，csvやjsonモジュール等)
  • テスト(assertキーワード，unittestやpytest等)
  • ジェネレータとイテレータ(yieldキーワードやiter(), next()，generator expression等)
  • データベース(sqlite3, SQL文を一通り学習)

とまぁこんな感じです．．．かなりのボリュームですよね笑

基本的には全てPycharmにコードを書きながら解説し，オブジェクト指向など概念的な説明にはパワーポイントの資料を使いながら丁寧に解説していきます．

自分が日頃Pythonを書いていて重要だと思う箇所を一通り解説しているので，本講座でPythonを学習すればあとはコミュニティ”DataScienceHub”で毎週出されるPythonの課題に取り組んでコードレビューを受ければいいと思います．

以前公開した「データサイエンスのためのPython講座」との違い

以前，「データサイエンスのためのPython講座」を公開しましたが，こちらの講座とは内容がかなり異なるのでご注意ください．

【公開初日で受講生1000人超え！】データサイエンスのためのPython動画講座を公開しました【全23時間…!!】

「データサイエンスのためのPython講座」は，データサイエンスをするためのPythonの知識・スキルに特化して作っています．そのため，Pythonについては基礎のみ扱っており，それ以外は全てNumpyやPandas, matplotlibなどのPythonでデータサイエンスをするために必要なパッケージやライブラリの使い方にフォーカスしています．

なので，被っている部分は「Pythonの基礎」の部分のみです．そもそも講座のゴールが異なるので注意してください．
データサイエンスに興味がある人は合わせて受講いただくとより理解が深まるので，是非並行して学習を進めていってください．

受講生の声

今回もすでに多くの方に受講いただき，Twitterで多くメッセージをいただいております．
ここまで頑張って講座を作って来れたのも，皆様のおかげです．全てのメッセージにお答えするのは難しいですが，この場を借りてお礼をしたいです．本当にありがとうございます．メッセージ非常に嬉しいです．

公開してまだ１週間ですが，こちらにTwitterでのメッセージの一部を紹介いたします．

みんな本当にありがとう！！

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ABOUTこの記事をかいた人

かめ@米国データサイエンティスト

アメリカの企業でデータサイエンティストしてます．専門はコンピュータビジョンで，人工知能の製品を開発中． アメリカからデータサイエンス全般をゆるーく配信中

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