【Udemy】データ・サイエンティストのためのWebアプリケーション開発おすすめ講座

学習

さて、今回は「データ・サイエンティストのためのWebアプリケーション開発おすすめ講座」ということで、Pythonを使ったWebアプリケーション開発を学ぶことができるUdemy講座をご紹介したいと思います。

AI・機械学習を学んでいる人の多くはモデルや学習方法などにについてはかなり勉強していると思いますが、最終的にそのモデルをWebアプリケーションの形で構築できるスキルがあるとさらに良いですね。

モデルを作ってPowerPointなどでプレゼンするのも良いですが、Webアプリケーションのプロトタイプ版をサクッと作って、お客さんに見せるとより効果的だったりします。

私自身も今Udemyなどを使って勉強しながらお客さんのためのWebアプリケーションを開発中です。

Udemyの講座は入門者には非常に便利なツールですが、入門的な内容だけを解説している講座から、時間がかけて深い内容まで解説している講座まで色々ありますので、ご自身の目的や性格にあった講座を選んでいただければと思います

ただ、どれを受けるにしても、それなりの頑張りは必要となりますので、頑張って最後まで受講していただければと思います。

ちなみに、Udemyは一度購入するといつまでも見ることができますし、30日間の返金保証もありますので、思っていたのと違う!という場合には返金することも可能なので、非常に便利です。

ということで、Udemyの講座を見ていきましょう!

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Django

まずは、PythonベースのWebフレームワークでもっとも有名なDjangoです。

代表的なWebアプリケーションはInstagramやPinterestなどたくさんあります。

Flaskよりも大規模開発向けのフルスタック(色々な機能を備えた)・フレームワークになっています。

ギターリストとして有名なDjango Reinhardtが由来だそうですね。

『【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)』

【受講者数】 10768人
【レビュー数】2117
【評価】4.5
【講師】大橋 亮太
【総時間】19時間39分

学習内容より
  • Djangoを使って作成したウェブサイトを作ることができるようになります。
  • Djangoの基礎的なコードの書き方を学ぶことができます。
  • Djangoで作ったサイトを公開することができるようになります。
  • フレームワークやデータベースの概念を知ることができます。

こちらはDjangoの講座で一番受講者数の多い講座です。

講師の方は以下の大人気データサイエンス講座の講師の方です。

『【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜』

総時間19時間強と割と多めの内容となっており、基本的なDjangoの使い方から、ToDoアプリ、SNSアプリなどを作成していきます。

講座内容より抜粋

これからウェブサイトを作っていこうと考えている人にとって、Djangoのようなフレームワークを学ぶことは非常に有意義だと考えています。なぜなら、Djangoを学ぶことで、ウェブサイトを作る上での効率が非常に上がるからです。

ただ、フレームワークはどこから何を学べばよいか分からないことも多いですよね。だからこそ、この講座では、具体例をとにかく沢山のせて、イメージを膨らませながら学ぶことができるよう工夫しています。

さらに、Djangoを理解する上で必要な多くの用語についても、すべてしっかりと解説をしています。

これから始めてフレームワークを学ぼう!と考えている方を常にイメージしながらこの講座を作成しました。

詳細はこちらをご参照ください。

『【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)』

『最新版:Python + Django3 Djangoを基礎から応用まで、アプリケーション開発マスターpython付き』

【受講者数】 2802人
【レビュー数】365
【評価】4.3
【講師】NAOKI MATSUMOTO
【総時間】37時間43分

学習内容より
  • プログラミング
  • python
  • Django
  • アプリケーション開発

こちらは総時間37時間超えの非常にボリュームのある講座です。

Pythonの説明もあり、それで10時間ぐらいありますので、それを除けば27時間とかになります。

ですのでPythonはもう分かってるよ、という人はその部分を飛ばしても大丈夫です。

それを除いても非常にボリュームが多くなっていますが、かなり細かいところまでしっかりと解説があるので、手を動かしてしっかりと理解したい人にとっては最適だと思います。

(学習内容に”プログラミング”とあって適当な感じがしますが、講座自体は非常にしっかりしています(笑))

この講師の方はあとで出てくるFlaskの講座も公開されており、そちらも非常に詳しくてオススメです。

ちなみに、私は両方受講していますが、エラーを調査したいするのでここに書かれている時間よりも長くかかっています。

講座内容より抜粋

Pythonの基本的な使い方、Djangoのウェブアプリケーション開発の基本的な技術、サーバサイドウェブフレームワークで利用されるMVTモデル、サーバサイドのセキュリティ、テーブル設計、アプリケーション開発を通じた実践的なアプリケーション開発など、PythonのWebエンジニア必修のスキルが身につきます!

詳細はこちらです。

『最新版:Python + Django3 Djangoを基礎から応用まで、アプリケーション開発マスターpython付き』

私はこの講座と以下の本を使って勉強し、今では自分で予測モデルを作ってWebアプリで可視化するという業務を行っています。

『【画像判定AIアプリ開発パート2】Django・TensorFlow・Python・転移学習による高精度AIアプリ開発』

【受講者数】 4103人
【レビュー数】369
【評価】4.2
【講師】井上 博樹
【総時間】3時間24分

学習内容より抜粋
  • オリジナルデータを使って画像分類器を作れるようになります。
  • TensorFlowとKerasを用いたディープラーニング(多層ニューラルネットワーク)を作れます
  • Pythonによるクローリングを用いたデータ収集ができるようになります
  • Pythonによる画像データ加工(サイズ変更や回転)ができるようになります
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化できます
  • Flaskでウェブアプリケーションを作れるようになります。

こちらの講座は、Webアプリ開発がメインというよりは、ディープラーニングを学び、それをWebアプリとして使えるようにするというものです。

上記の2講座講座はディープラーニングのモデルと組み合わせているわけではないので、こちらの講座でディープラーニングとの組み合わせを学ぶというのもよいと思います。

時間も3時間半程度なので、深く学ぶというよりはとにかく動くものを作って仕組みを学ぶという感じです。

講座内容より抜粋

必要なAnaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 画像処理ライブラリ, スクレイピング・クローリングライブラリなどの導入や設定についても詳細に解説します。

あなたが集めたデータを整理してプログラムを実行するとオリジナルの画像分類AIを作れるようになります。

【画像判定AIアプリ開発パート2】Django・TensorFlow・Python・転移学習による高精度AIアプリ開発 画像分類AIアプリ自作シリーズ

Flask

Djangoに続いて、Webアプリケーション開発のフレームワークとして非常に人気の高いFlaskです。

こちらはDjangoよりも軽量のフレームワークですが、大規模な開発も可能になっています。

『Python+FlaskでのWebアプリケーション開発講座!!~0からFlaskをマスターしてSNSを作成する~』

【受講者数】 3476人
【レビュー数】404
【評価】4.1
【講師】NAOKI MATSUMOTO
【総時間】28時間23分

学習内容より
  • Pythonの基本的なコーディング
  • FlaskのMVTモデルを用いたアプリケーションの開発技術
  • フロントエンド、バックエンドの基本的なWebアプリケーション開発の知識
  • Flaskでのセキュリティ対策、Ajaxなどの技術の利用

こちらの講師の方は、Djangoの講座で紹介した『最新版:Python + Django3 Djangoを基礎から応用まで、アプリケーション開発マスターpython付き』の講師の方です。

非常に実践的な内容で、なかなか書籍やネットの情報では学べない内容になっています。

この講座については私も以前受講していて、すごくよかったので、以下の投稿でも紹介しています。

上の記事でも書きましたが、この内容で(割引を利用して)数千円は破格です。

講座内容より抜粋

ウェブアプリケーション作成のための必要最小限の機能を搭載している軽量なフレームワークです。Flaskを学習することで、ウェブフレームワークのアーキテクチャをより意識して理解することができ、Django、Rails、Laravel等の他のフレームワークの実装にも活かすことができます。

Flaskは2020年時点で、Pythonのウェブアプリケーションの中で最も多くのスターをgithub上で獲得している最も人気の高いWebフレームワークです

PinterestやLinkelnでも利用されており、大規模なアプリケーション開発もできます

私自身、Flaskの実務経験があり、他のどの講座よりもFlaskについて詳しく解説したいと思いますので、よろしくお願いいたします。

詳細はこちらをご参照ください。

『Python+FlaskでのWebアプリケーション開発講座!!~0からFlaskをマスターしてSNSを作成する~』

『【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門』

【受講者数】 14413人
【レビュー数】2017
【評価】4.1
【講師】井上 博樹
【総時間】3時間41分

学習内容より抜粋
  • オリジナルデータを使って画像分類器を作れるようになります。
  • TensorFlowとKerasを用いたディープラーニング(多層ニューラルネットワーク)を作れます
  • Pythonによるクローリングを用いたデータ収集ができるようになります
  • Pythonによる画像データ加工(サイズ変更や回転)ができるようになります
  • 画像判定AIをFlaskでウェブアプリ化できます
  • Flaskでウェブアプリケーションを作れるようになります。

こちらは、Djangoでも紹介した『【画像判定AIアプリ開発パート2】Django・TensorFlow・Python・転移学習による高精度AIアプリ開発 画像分類AIアプリ自作シリーズ』の講師の方の講座です。

この講座も画像判定アプリを作成するもので、Tensorflowを使って簡単な画像判定モデルを作成し、それをWebアプリケーションにするものです。

最後にiOSアプリも作成しますので、ディープラーニングを使ったスマホアプリを作り方を学びたい方にもオススメです。

講座内容より抜粋

必要なAnaconda, Python 3, TensorFlow, Keras, 画像処理ライブラリ, スクレイピング・クローリングライブラリなどの導入や設定についても詳細に解説します。

あなたが集めたデータを整理してプログラムを実行するとオリジナルの画像分類AIを作れるようになります。

詳細はこちらでご確認ください。

『【画像判定AIアプリ開発・パート1】TensorFlow・Python・Flaskで作る画像判定AIアプリ開発入門』

Streamlit

StreamlitはWebアプリケーションをものすごく簡単に作成できることで、人気上昇中のフレームワークです。

本当に簡単に作成できるので、ささっとプロトタイプを作りたい人やダッシュボードを作りたい人に向いていると思います。

『爆速で5つのPython Webアプリを開発』

【受講者数】 3476人
【レビュー数】404
【評価】4.1
【講師】今西 航平
【総時間】11時間9分

学習内容より
  • PythonによるWebアプリケーションの実装方法が身につきます
  • StreamlitによるWebアプリケーションの開発方法が身につきます
  • Streamlitを用いたWebアプリケーションの公開方法がわかります
  • APIが何かを理解し、APIの重要性、APIの素晴らしさがわかります
  • 公式ドキュメントを読み解く力が身につきます
  • Webアプリケーションの開発途中で多々起こるエラーの解決方法がわかります
  • 初学者の次の一歩としてPythonを用いたスキルの幅を広げることができます
  • Yahoo! Financeから株式情報を取得する方法がわかります
  • Altairを用いたグラフの作成方法が身につきます
  • Computer Vision APIを用いて、画像に写っている物体情報を取得することができます
  • Text-to-Speech APIを用いて、テキストから音声生成を行うことができます
  • YouTube Data APIを用いて、YouTube内の動画、チャンネル情報を取得することができます
  • PythonでWebスクレイピングを実装する力が身につきます
  • 各API、スクレイピング機能をStreamlitに組み込む方法がわかります
  • WebアプリケーションをHerokuにデプロイする方法がわかります
  • Herokuで定期実行の仕組みを構築する方法がわかります

まさに爆速でアプリを作成することができます

Streamlitの簡単に作れるというフレームワークに合った軽快なテンポで説明があります。

すごく説明がわかりやすいので、非常に学びやすい講座だと思います。

使い方の解説のあとに、APIを使ってデータを取得したり株価のダッシュボードを作成したりと色々なWebアプリケーションを作成することで、実際の使い方を覚えていきます。

ちなみに、私もある程度ドキュメントを見て理解はしていましたが、改めてこちらの講座を受講しています。

非常に警戒な店舗でわかりやすい講座です。

学習内容より

本講座では、HTML, CSSを書くことなく、サクッと開発できてしまうStreamlitを用いて、まずは形にしてみる、アプリケーションを動かしてみる、ということにフォーカスして講座構成を練っています。

プログラミング(Python)の基礎はなんとなく理解できてきたけど、「次に何を勉強すればいいのだろうか」「アプリケーションとか作ってみたいな」と思っているあなたにオススメなのが本講座です。

詳しくはこちらをご覧ください。

『爆速で5つのPython Webアプリを開発』

『Streamlit, Pandas, Pythonで学ぶ!データ分析の基礎とインタラクティブダッシュボード作成入門』

【受講者数】 1349人
【レビュー数】143
【評価】4.5
【講師】やじろべえ
【総時間】6時間45分

学習内容より
  • Pandasの基本的な使い方が学べます
  • Streamlitの基本的な使い方が学べます
  • データの整形が学べます
  • データの基礎集計が学べます
  • データの可視化が学べます
  • インタラクティブなダッシュボード作成が学べます
  • Streamlitを使った動的なWebアプリのデプロイが学べます

こちらは、実際のデータを使ってダッシュボードを作成するという講座です。

日本国民の賃金データを使って分析し、可視化していくので、実際の企業の現場で使うようなステップで学んでいくことができます。

最後にデプロイするところまで解説があります。

学習内容より

この講座では、Pythonを使ったデータ分析の基礎とインタラクティブダッシュボード作成について学べます。

特に、Pythonにおけるデータ分析をするための必須となるライブラリ(Pandas, Matplotlib)の環境構築や基本操作について解説します。

また、Pythonだけでデータ分析Webアプリを作ることが出来るStreamlitの環境構築や基本操作についても解説していきます。

実践編では、日本政府が提供しているオープンデータの一つである一人あたり賃金データを使って、データの整形・基礎集計・可視化を行い、データの理解を深めていきます。

更に、Streamlitを使ってインタラクティブなダッシュボードの作成・Web上への公開(デプロイ)を行います。

詳細はこちらをご参照ください。

『Streamlit, Pandas, Pythonで学ぶ!データ分析の基礎とインタラクティブダッシュボード作成入門』

Plotly and Dash

『Interactive Python Dashboards with Plotly and Dash』

【受講者数】 37514人
【レビュー数】6894件
【評価】4.7
【講師】Jose Portilla
【総時間】28時間23分

学習内容より
  • Learn about Plotly to create plots like Bar Charts, Line Charts, Scatter Plots, Heat Maps, and more!
  • Create Layouts with Plotly’s Dash library.
  • Use Dash to create interactive components with Plotly.
  • Learn how to connect multiple inputs and outputs with a dashboard.
  • Update live interactive graphs with clicks, hover overs, and more.
  • Connect the interactive dashboard to live updating data for streaming information.
  • Learn how to secure your interactive dashboards with App Authorization.
  • Deploy your interactive dashboards to the internet with services like Heroku.

こちらは英語ですが、日本語でPlotlyやDashを解説している講座はなさそうなので(少なくとも人気講座は)、私が以前受講した英語の講座を紹介します。

英語ですがプログラムを見れば大体わかると思いますので、英語がそれほど得意でない人でもわかると思います。

Plotlyの解説から、後半はダッシュボード作成のためのDashの解説があります。

いずれもプログラムを書きながらなので、自分も手を動かしながら色々なグラフやダッシュボードの作成方法がわかります。

学習内容より

we’ll continue by teaching you about basic data visualization with Plotly, including scatter plots, line charts, bar charts, bubble charts, box plots, histograms, distribution plots, heat maps, and more! We’ll also give you an intuition of when to use each plot type.

After this and at the end of each section you’ll be given exercise tasks to test and evaluate your new skills, a feature no other Plotly Dash training offers!

Once you have a grasp on Plotly basics we’ll move on to the bulk of the course which is utilizing the Dash library to leverage the power of plotly plots to create interactive dashboards. 

ちなみにこちらの記事では講座のレビューをしていますので、参考にしていただければと思います。

Plotlyについてはこのサイトでも結構詳しく解説していますので、参考にしてみてください。

講座の詳細はこちらになります。

『Interactive Python Dashboards with Plotly and Dash』

まとめ

今回はPythonを使ったWebアプリケーション開発を学べるUdemy講座をご紹介しました。

新しいことを学ぶのにはUdemyは非常にオススメですので、ご興味のある方は受講してみていただければと思います。

また以下の記事では機械学習を学ぶための講座をご紹介していますので、参考にしていただければと思います。

では!

mm_0824

システム開発会社や銀行・証券会社で統計や金融工学を使ったクオンツ・分析業務を長く担当してきました。

現在はコンサルティング会社のデータ・サイエンティストとして機械学習、自然言語処理技術を使ったモデル構築・データ分析を担当しています。

このサイトでは論文や本、Udemyなどの学習ツールについての情報発信をしていきます。

皆様の業務や勉強のお役に立てれば嬉しいです。

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