# 【厳選4選！】Udemyでオススメの初心者向け機械学習講座まとめ！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます！Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス！ - URL: https://toukei-lab.com/udemy-ml - 公開: 2022.11.29 / 更新: 2025.09.30 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、実際に僕が10コース以上受けて分かった世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のおすすめ機械学習講座を比較してまとめていきます！Udemyは教材のクオリティが非常に高くリーズナブルな買い切り型サービス！ ::: こんにちは！ 消費財メーカーでデータサイエンティスト・デジタルマーケティングをやっているウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！ データサイエンスやプログラミングを勉強する人が増えてきていますが・・・巷には色んな学習方法が乱立していて正直どれを選んだらよいのか悩みますよね・・・ そんないくつかある学習方法の中から今回おすすめしたいのは[Udemy](https://trk.udemy.com/kOqmZL)！！ ただ、Udemyが絶対というわけではなくサービスそれぞれにメリットデメリットがあるので、しっかり吟味して選びましょう！ :::talk{who="robotan"} 確かに！今の時代いろんな学習サービスがあるからなー迷っちゃう・・ ::: :::talk{who="umatan"} 周りに流されすぎず、自分の頭で考えて吟味して選ぶことが大事！！ ::: この記事では、実際にUdemyの機械学習関連のコースを10個以上受講してみた体験談を基に徹底的におすすめコースを紹介していきます！ 僕自身が講師のUdemy講座に関しては以下の記事で限定クーポン（最大90%オフ以上の割引価格）を配布しているのでチェックしてみてください！ :::box [**Udemy講座の限定クーポン（最大90%オフ以上の割引価格）**](/my-udemy-course) ![Udemy講座一覧](/wp-content/uploads/2023/12/8e4dc268c674c6b0aefcf7b5865a1ef3.jpg) ::: ## なぜUdemyで機械学習を勉強するべきなのか ![quiz](/wp-content/uploads/2021/01/Exams-amico-min.png) 機械学習って最近いろんなところで耳にしますよねー！ [ディープラーニング](/deep-learning)や[機械学習](/machine-learning-fresh)、[AI](/artificial-intelligence)という言葉はどこにいっても色んなところで耳にしますし目にします。 それだけ世の中の関心が集まっている領域なんですね。 とはいえ**機械学習の領域はひじょーーーうに広い！** まずそもそもディープラーニング・機械学習・AIは何が違うのか。 基本的には以下のように定義されることが多いです。 ![AIと機械学習とディープラーニングの違い](/wp-content/uploads/2019/10/AI2.jpg) 実は、**ルールベースの判別や演算処理は全てAI**と定義されます。 その中でも**人間がインプットしたデータ（特徴量）を基にモデルを構築するのが機械学習**。 そんな機械学習の中でも[ニューラルネットワーク](/nn)を**深層化した特定の手法**を[ディープラーニング](/deep-learning)というわけですね。 この違いはおさえておきましょう！ ディープラーニングももちろん機械学習の仲間だし、機械学習には[SVM](/svm)や[ランダムフォレスト](/%e3%83%a9%e3%83%b3%e3%83%80%e3%83%a0%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%ac%e3%82%b9%e3%83%88)、[Xgboost](/xgboost)など非常に多くの仲間がいるんです。 そしてそれらを体系的にまとめた書籍も出てるんですが・・・ ::product[はじめてのパターン認識]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51YFB3Y0EYL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2581%25AF%25E3%2581%2598%25E3%2582%2581%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} 「**はじめての**」とか言いながら全然初心者向けじゃない！！みたいな初心者泣かしの書籍が多い笑 そこでオススメなのが[Udemy](https://trk.udemy.com/kOqmZL)なんです！ 正直、勉強の方法はたくさんありますがコストパフォーマンスをかんがみた時にこれだけリーズナブルにクオリティの高いコースを受けられるサービスはなかなかありません。 [プログラミングスクール](/techacademy-review)も通いましたし、[書籍](/%E5%8E%B3%E9%81%B820%E5%86%8A%EF%BC%81%E3%80%80%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E3%82%92%E5%8B%89%E5%BC%B7%E3%81%99%E3%82%8B%E4%B8%8A%E3%81%A7%E3%81%8A%E3%81%99%E3%81%99%E3%82%81%E3%81%AA%E6%9C%AC)も大量に読みましたし、大学の講義（これ何気なくみんな通っているけどめっちゃ高い）も受けましたが、正直[Udemy](https://trk.udemy.com/kOqmZL)がコスパ一番いいですよぶっちゃけ。 自分に合った講座を買い切りでリーズナブルに購入できるし、講師に質問もできるし！ Udemyのメリットデメリットに関して詳しくは以下の記事でまとめているのでチェックしてみてください！ そして機械学習には、主に2つのフェーズがあると思っています。 :::point **・機械学習の理論を勉強**\ **・機械学習をPythonで実装** ::: まずは、機械学習の理論をしっかり理解してから実装を・・・とは実はいかないのが勉強の難しさ。 個人的には機械学習の理論の深みにはまる前に、何となく分かった状態でもいいからライトにPythonを使って実装してみることが大事だと思っています。 そこで何かしらのアウトプットが得られた成功体験が理論のさらなる学習につながります。 :::talk{who="robotan"} なるほど！それなら、とにかくPythonで実装できるように頑張ればいいんだ！ ::: :::talk{who="umatan"} いやあくまでPythonは手段でしかないから目的にしてはダメだよ！ ::: とはいえ、実装だけ出来るようになっても足元すくわれるので理論もやっておかなくてはいけない。 すなわち2つのフェーズを反復的に行き来することが大事なんです！ そこで、この記事では2つのフェーズの行き来ができるような**理論編・実践編**の講座、そしてより踏み込んだ**ディープラーニングの講座**をまとめていきます！ :::talk{who="robotan"} どんな講座が自分に合ってるかな、、、？ ::: ## Udemyでオススメの機械学習講座（理論編） ![Teacher](/wp-content/uploads/2017/11/Teacher-amico.png) まずは、Udemyの機械学習講座（理論編）をまとめていきましょう！ 数学ばかりの難しい講座ではなくて分かりやすい講座を紹介していきますよー！ ### [【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座ー初級編ー](https://trk.udemy.com/PODPnM) [![Udemy　コース　アルゴリズム](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python21-min.jpg)](https://trk.udemy.com/PODPnM)
【オススメ度】
【講師】 株式会社キカガク代表取締役
【時間】 4.5時間
【レベル】 初級
教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。 まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。 ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです！ 最初は抵抗があったものの、なるほど意外と分かりやすい。 よくよく考えたら学生時代の教育は先生が手書きで黒板に書いて進めてましたもんね。 Pythonでコーディングしていく部分は少なめですが、回帰分析の裏側のロジックを学ぶには絶好のコースです。 数学の内容は平易な微分レベルです。 数学のレベルは高校2年生の数ⅡＢレベルが何となくわかれば大丈夫なので文系でも全く問題ありません。 ＼30日以内なら返金無料／ ::button[このコースを見てみる]{href="https://trk.udemy.com/PODPnM"} ### [【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –](https://trk.udemy.com/BnM67L) [![Udemy　コース　ブラックボックス中級](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python5-min.jpg)](https://trk.udemy.com/BnM67L)
【オススメ度】
【講師】 株式会社キカガク代表取締役
【時間】 4.5時間
【レベル】 初級～中級
初級編とあわせて受講すると理解が深まりやすいですが、中級編だけでも十分だと思います。 初級編は単回帰分析について微分を使って紐解いていきますが、本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。 線形代数は機械学習を学ぶ上で非常に重要なんです！ 実際に数式的に重回帰分析を行い、その後に[scikit-learn](/scikit-learn)を使って分析を行っていきます。 Pythonだとライブラリを使えば中身を理解しなくても実装できちゃうので結構実務で危ないんですよねー。 やはりある程度は中身を理解していることが大事です。 このコースを受講しておけば、書籍で突然出てくる行列やベクトルに対しても吐き気をもよおさず読み進めることができるでしょう！ ＼30日以内なら返金無料／ ::button[このコースを見てみる]{href="https://trk.udemy.com/BnM67L"} ## Udemyでオススメの機械学習講座（実践編） ![python](/wp-content/uploads/2019/08/Admin-amico-min.png) 続いて、Udemyの機械学習講座（実践編）をまとめていきます！ ### [【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座](https://www.udemy.com/course/python-data/?referralCode=06466D9A805A034B1A97) [![Udemy-course](/wp-content/uploads/2020/04/Udemy-me-min-1024x543.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-data/?referralCode=06466D9A805A034B1A97)
【オススメ度】
【講師】 僕自身！今なら購入時に「NZWCLGF4BTZENY6E」という講師クーポンコードを入れると90%オフ以上の割引価格になりますのでぜひご受講ください！
【時間】 4時間
【レベル】 初級～中級
手前味噌ですが、僕自身がデータ分析機械学習関連のUdemyコースを公開しています！！ 僕自身がUdemyの色んなコースを受けてみた中で、他のコースにはないこんなコースあったらいいなみたいなコースを作ってみました。 このコースは、**なかなか勉強する時間がないという方に向けてコンパクトに分かりやすく必要最低限の時間で重要なエッセンスを学び取れるように**作成しています。 **アニメーションを使った概要編**と**ハンズオン形式で進む実践編**に分かれており、概要編ではYoutubeの内容をより体系的にデータ分析・機械学習導入の文脈でまとめています。 データサイエンスの基礎について基本のキから学びつつ、なるべく堅苦しい説明は抜きにしてイメージを掴んでいきます。 統計学・機械学習の基本的な内容を学び各手法の詳細についてもなるべく概念的に分かりやすく理解できるように学んでいきます。 そしてデータ分析の流れについては実務に即した[CRISP-DM](/crisp-dm)というフレームワークに沿って体系的に学んでいきます！ データ分析というと機械学習でモデル構築する部分にスポットがあたりがちですが、それ以外の工程についてもしっかりおさえておきましょう！ 続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。 ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上で[Light gbm](/light-gbm) という機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。 是非興味のある方は受講してみてください！ ＼30日以内なら返金無料／ ::button[このコースを見てみる]{href="https://www.udemy.com/course/python-data/?referralCode=06466D9A805A034B1A97"} ### [【世界で21万人が受講】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〜](https://trk.udemy.com/bOoErg) [![Udemy　コース　データサイエンス](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python18-min.jpg)](https://trk.udemy.com/bOoErg)
【オススメ度】
【講師】 ITコンサルタント
【時間】 26時間
【レベル】 初級
海外で非常に人気だったデータサイエンスコースの日本語版！ コミカルな動画と共に学べるので非常に分かりやすく、かつボリューミーです。 ビジネスサイドの話から機械学習を実務にどのように活かせばよいかについて学べるのでビジネスサイドの人でも入りやすいです。 機械学習初学者には非常におすすめの内容ですねー。 ただ、分かっている人にとってはかなり冗長な部分も多いです。 章立ての最後にある実践問題では、学んだ内容を実際にビジネスでどのように使うか分かりやすく解説してくれます！ 本筋とはあまり関係ありませんが、[k近傍法（Knn）](/%EF%BD%8B%E8%BF%91%E5%82%8D%E6%B3%95)と[k平均法（Kmeans）](/k-means)を間違って使っていて、だいぶ気になりました笑 2020年版と書いてありますが、若干内容が古めな気がします。 最後には実データを使って実際の前処理→[ロジスティック回帰](/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%9B%9E%E5%B8%B0)による分析→タブローで可視化という流れを行っていくので実践に即した内容になっています。 ＼30日以内なら返金無料／ ::button[このコースを見てみる]{href="https://trk.udemy.com/bOoErg"} ## Udemyでオススメの機械学習講座まとめ Udemyでオススメの機械学習講座をまとめてきました！ 大事なのは、理論と実践を反復的に繰り返すことです！ :::talk{who="robotan"} 反復かー。いっつも理論偏重になってしまっていたかもしれないなー！ ::: :::talk{who="umatan"} それで理解できる人はもちろんそれでもいいんだけど、飽きてくるしモチベーション保てないから、なるべく実装フェーズをはさみながら学習した方がよいよ！ ::: ここで紹介した理論編は簡単で非常に分かりやすいですが、逆にある程度分かっている人には冗長です。 もしさらなる機械学習の深みにはまりたい人は以下の書籍をオススメします！ どちらも超有名な書籍です。 ::product[はじめてのパターン認識]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51YFB3Y0EYL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2581%25AF%25E3%2581%2598%25E3%2582%2581%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} ::product[パターン認識と機械学習 上]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061224?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41O0QFyTHJL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4621061224?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E8%25AA%258D%25E8%25AD%2598%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"} さらにPythonのUdemy講座を以下の記事でまとめていますのでPythonをさらに勉強したい人はチェックしてみてください！ 機械学習やPython以外のコースもあわせてUdemyのオススメなコースを以下の記事でまとめています！ Udemyや書籍だとなかなかモチベーションが続かないという方にはパーソナルメンターがつくスクールをおすすめします！ 以下の記事でAI・機械学習・データサイエンスが学べるスクールを比較していますので是非チェックしてみてください！ 機械学習の勉強法については以下の記事でまとめています！