【機械学習独学ロードマップ】Udemyおすすめ講座17選

2022年11月18日

現在世の中の多くのサービス・プロダクトで、機械学習を利用したAIの活用が進んでいます。
機械学習のスキルを持ったエンジニアの需要は伸び続けており、今後のキャリアのために機械学習の知識やスキルを得たいと考えている方も多いと思いますが、独学で学ぶにはハードルが高い状況です。

本記事では機械学習を独学で学びたい方に向けてロードマップとスキル習得に役立つオンライン学習プラットフォーム「Udemy」の講座を厳選してご紹介します。

「Udemy」でどの講座を買おうか悩んでいた方も、是非この記事を参考にしてみてください！

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【機械学習独学ロードマップ】
1. 基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう
2. 機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう
さいごに
Udemyについて

【機械学習独学ロードマップ】

1.基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう
 ・機械学習のための数学を学べる講座2選
 ・機械学習に必要な統計学を学べる講座2選
 ・データ分析に必要なSQLを学べる講座

 2.機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう
 ・概念から実装まで学びたい方におすすめの講座4選
 ・機械学習のライブラリやフレームワークを学びたい方におすすめ講座4選
 ・機械学習のスキルアップにおすすめ講座4選

1. 基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう

機械学習の基礎を習得するには数学や統計などの前提知識が重要になります。
以下の講座では、機械学習に必要な数学や統計、データ分析に必要なSQLの知識を学ぶことができます。

機械学習のための数学を学べる講座2選

本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】

👍こんな人におすすめ
・AI時代の教養として、数学を学び直したい全ての方
・数式を見て吐き気を覚えるほど数学が苦手な、数学アレルギーの方
・少しハードな計算式を、自在に扱えるようになりたいという方
💡ポイント
・数学が苦手でも、数学の楽しさを体感できる
・AI時代に必要な数学の素養を身につけることができる
・AIを作るとはどういうことか？に答えることができる

✏️講座紹介
数学が苦手な方に向けた、AI時代の教養として学んでおきたい数学の解説を行います。
単回帰を数学的に理解して、ご自身の言葉で説明できるようになること」を目標に据えています。ただ見て理解するだけではなく、皆さんご自身が、行列・ベクトル・微分を用いて、実際に数式を書きながら、コースの内容を他人に説明できる状態になることを、このコースでは目指しています。

AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

👍こんな人におすすめ
・数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方
・AIをビジネスで扱う必要に迫られた方
・数学を改めて学び直したい方
💡ポイント
・AIを学習するための数学的下地が身につきます。
・数式をコードに落とし込むことができるようになります。
・線形代数の数式を理解し、Pythonのコードで演算ができるようになります。

✏️講座紹介
AIの学習を始めるために必要な数学を1つの講座にまとめました。プログラミング言語Pythonを用いて、式の意味を確認しながら少しずつ丁寧に学びます。人工知能に必要な数学を、着実に学んでいきましょう。

機械学習に必要な統計学を学べる講座2選

はじめての統計（推定・検定編）～記述統計から推測統計へ！しっかり9時間、97レクチャーでデータ時代の入場券を手に入れる

👍こんな人におすすめ
・統計をしっかり学びたい人、学び直したい人
・データの見方をきちんと学びたい人
・実務で統計的な処理に携わっている人（品質保証、マーケティングなど）
💡ポイント
・統計の基本的な考え方（記述統計、推測統計）を歴史的・思想的・体系的に理解することができる
・平均・標準偏差・p値・有意水準などの統計的な表現を怖がらずに理解できるようになり、実務に活かすことができる
・ニュースなどの統計情報に惑わされず、自分で判断することができる

✏️講座紹介
データサイエンス時代にまず押さえるべきデータの扱い方・見方を扱った統計講座。データをどう要約し、分かりやすく伝えるのか（記述統計）から、そのデータから母集団について何が言えるのか（推測統計）まで、丁寧に統計的発想を身に付けます。

【しっかり原理を理解したい方向け】東大理系女子と学ぶはじめての統計学

👍こんな人におすすめ
・統計学を初めて学ぶ方
・統計検定３級の合格を目指す方
・データサイエンティストになりたい方
💡ポイント
・統計検定３級程度の統計学の知識
・確率変数と確率分布の概念（二項分布、正規分布、二項分布の正規近似）
・記述統計学の知識（ヒストグラム、代表値、散布図、分割表、相関係数、回帰分析）

✏️講座紹介
統計学を学んだことのない方向けの入門コースです。原理をきちんと説明しますので、これからステップアップしたい方に最適です。

データ分析に必要なSQLを学べる講座

はじめてのSQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース

👍こんな人におすすめ
・はじめてSQLに触れる方 ★★SQLの経験が豊富な方には向きません★★
・データベースのデータ使ってサービスを改善したいビジネスパーソン
・基本的なデータ分析に学習意欲がある方
💡ポイント
・SQLを使用してデータベースからデータを取得する
・データベースのデータを更新できる
・SQLを使用してデータ分析を実行する

✏️講座紹介
MySQL 使用。エクセル作業からのステップアップ！データベースのデータを取得し、効果的にレポーティングしたいビジネスパーソンにおすすめ！データベースを操作する言語SQLを短期間で身につけビジネスの現場で使うための実践型カリキュラム。

2. 機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう

機械学習にはさまざまなアルゴリズムや手法があります。
以下の講座では、機械学習の基礎や概念を実際に手を動かしながら学習できます。

概念から実装まで学びたい方におすすめの講座4選

みんなのAI講座ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習【2022年最新版】

👍こんな人におすすめ
・人工知能、機械学習に興味があるが、最初のとっかかりが分からない方
・人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方
・数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方
・文系の方、非エンジニアの方にもおすすめです
💡ポイント
・簡単な機械学習のコードを書けるようになります。
・Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。
・有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります。

✏️講座紹介
【Google Colaboratory対応】初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎、必要な数学を勉強しましょう！文字認識や株価分析なども行います。

【世界で74万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装！機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう

👍こんな人におすすめ
・機械学習に興味を持っている方
・線形回帰やロジスティック回帰といった内容については何となく学んだが、更に深く理解をしたい人
・データサイエンスの分野でキャリアを開始したい人
💡ポイント
・Pythonを使って機械学習のアルゴリズムの実装を行うことができます
・多くの機械学習のアルゴリズムを直観的に理解できるようになります
・統計学の手法を活用したモデルの評価方法を学ぶことができます

✏️講座紹介
単回帰、重回帰、ニューラルネットワーク、強化学習、自然言語処理、主成分分析といったテーマに関するアルゴリズムの実装から統計学を活用したモデリング、Google colabやTensorflowの使い方などMLに必要なすべてを習得します。

【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〜

👍こんな人におすすめ
・データサイエンティストになりたい方。もしくはその領域について学びたい方
・データサイエンティストとしてキャリアを築いていきたい方
・段階を追って知識を積み上げていくことができるように構成していますので、特に初心者の方にお勧めです。
💡ポイント
・データサイエンティストになるために必要な一連のツールについて学ぶことができます
・データの前処理の方法
・機械学習の背景にある考え方

✏️講座紹介
機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K平均法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

👍こんな人におすすめ
・Python３に興味があるが、使用した経験がない方
・Pythonプログラミング環境を自分で用意できる人
💡ポイント
・Python3の基本が習得できます。
・応用編の講義もありますので、簡単なアプリケーション開発に必要なスキルを習得できます。
・Pythonicなコードのスタイルを身に付けることができます。

✏️講座紹介
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！

機械学習のライブラリやフレームワークを学びたい方におすすめ講座4選

機械学習の分野ではさまざまなライブラリやツールが開発されています。
以下の講座では、機械学習のライブラリやフレームワークを使ったWebアプリケーション開発から機械学習のモデル構築や自動化など実践的な内容を学べます。

【AutoML】自動化された機械学習を学ぼう！【PyCaret / Google Colab / Kaggle】

👍こんな人におすすめ
・AutoMLに興味があるけど、始め方が分からない方
・機械学習をツールとして使いこなしたい方
・機械学習における定番の処理を自動化したい方
💡ポイント
・AutoML（自動機械学習）の概要と基礎を学びます。
・ライブラリを使ったAutoMLの実装を学びます。
・短いコードで効率的に機械学習を行う方法を学びます。

✏️講座紹介
AutoML（自動機械学習）は、短いコードで効率的な機械学習の実装を可能にします。ライブラリPyCaretを使用し、データの前処理や機械学習モデルの比較、ハイパーパラメータの最適化などを自動化します。最後はKaggleの課題に取り組みます。

scikit-learnで学ぶ機械学習

👍こんな人におすすめ
・データサイエンスに興味を持つPython技術者
・AIや人工知能に興味があるプログラマー
・Python言語を学習し次のステップとして機械学習を学びたい人
💡ポイント
・機械学習の基本となる理論
・python言語の機械学習ライブラリであるscikit-learnでのプログラミング
・機械学習の前提となる

✏️講座紹介
JupyterNotebookで学習する機械学習の初歩からKaggleの初歩まで

【PyTorch+Colab】PyTorchで実装するディープラーニング -CNN、RNN、人工知能Webアプリの構築-

👍こんな人におすすめ
・人工知能/機械学習に強い関心のある方
・フレームワークPyTorchを使えるようになりたい方
・実務で機械学習を使いたい企業の方
💡ポイント
・機械学習フレームワークPyTorchの基礎が身につきます。
・PyTorchのコードの読み書きができるようになります。
・CNN、RNNなどを実装できるようになります。

✏️講座紹介
人気急上昇中の機械学習フレームワーク、PyTorchを使って深層学習を学ぶコースです。CNNによる画像認識、RNNによる時系列データ処理、AIアプリの構築などを学びます。開発環境にはGoogle Colabolatoryを使用します。

【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

👍こんな人におすすめ
・PyTorchのAIフレームワークを使って、深層学習の様々なモデルを実装したい方
・学習までの一連のプログラミングを身に付けたい方
・機械学習を”知っている人”から機械学習を”使える人”へ一歩先へ進みたい方
💡ポイント
・研究者の間で急激に人気を伸ばしているPyTorchというAIフレームワークについてライブラリの基本から、深層学習の学習の手続きまでのプログラミング方法を理解できる
・過学習への対処方法や、GPUでの学習方法、自前で用意した画像データセットの使用方法など研究開発の現場で使用する実際的なスキルを身に付けることが出来る

✏️講座紹介
人気急上昇中のAIフレームワークであるPyTorchを用いて深層学習の様々なモデルを構築し、機械学習・深層学習の基礎を固めましょう。機械学習・深層学習を”知識として知っている”人から、”使える・使いこなせる”人へとステップアップしませんか?

機械学習のスキルアップにおすすめ講座4選

以下の講座では、Kaggle・SIGNATE・G検定など機械学習に関連したサービスについて学べます。

Kaggleとは

Kaggleは、企業や政府などの組織とデータサイエンティストや機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームです。また企業や政府がコンペ形式で課題を提示し、賞金と引き換えに最も精度の高い分析モデルを買い取るのが特徴的です。

Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース｜高評価現役講師が丁寧にレクチャー

👍こんな人におすすめ
・Pythonプログラミングを1から丁寧に学びたい方
・AI、機械学習の基礎を知りたい方
・Kaggleの使い方を学び、コンペに参加してみたい方
💡ポイント
・Pythonの基本的なプログラミング
・AI、機械学習の概要
・Kaggleの使い方、コンペの参加方法

✏️講座紹介
現役データサイエンティスト兼セミナー講師が作成した「Pythonによる機械学習プログラミング」の講座です。初めて学ぶ方を対象に、一から必要なことを丁寧に紹介します。基礎を学んだ後に「自発的に踏み出せるようになる」ことが講座のゴールです！

みんなのKaggle講座 -Pythonのコードと共にコンパクトに学ぶKaggleの始め方-

👍こんな人におすすめ
・Kaggleに興味があるけど、始め方が分からない方。
・Kaggleを通して機械学習、データ分析を学びたい方。
・ゲーム感覚でKaggleを楽しみたい方。
💡ポイント
・Kaggle全般の基礎的な知識を学びます。
・Kaggleの初歩的な課題に取り組む力が身に付きます。
・Kaggleの画面の見方、課題の提出方法を学びます。

✏️講座紹介
データに関する課題を競うプラットフォームKaggleで、機械学習、データサイエンスを実践しましょう。理論よりも体験を重視し、Kaggleの様々なテクニックを学んでいきます。PythonとGoogle Colaboratoryを使用します。
SIGNATEは機械学習やデータサイエンスを学ぶ人たちのための開発コンペサイトです。

SIGNATEとは

SIGNATEは日本版Kaggleです。運営や企業が提示する課題にコンペ形式で参加して、データサイエンス・機械学習スキルを磨くことができます。

【ゼロから始めるデータ分析】ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

👍こんな人におすすめ
・データサイエンスの基礎を身につけて、仕事に活かしたいビジネスマン
・データサイエンスの基礎を身につけて、研究や就職活動に活かしたい大学生
・プログラミング未経験者でも安心して始められます。
💡ポイント
・Pythonの基礎を身につけられます。
・2つのケースを通して、ビジネス上のデータ分析ができるようになります。

✏️講座紹介
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。プログラミング初心者にもおすすめ。

G検定とは

G検定は日本ディープラーニング協会が実施しているディープラーニングを活用する能力や知識を測定するための検定です。G検定の資格勉強をしながら、キャリアップを目指せます。また合格者のみが参加できるコミュニティでの勉強会やイベントに参加できることもメリットの１つです。

【G検定の一部対策に】 DX推進者に不可欠なAI・機械学習の基礎と精度の測り方をコンパクトに学ぼう！

👍こんな人におすすめ
・G検定受験をお考えの方
・ビジネスでAI導入を行なっている・行う予定の部署に所属されている方
・ビジネスサイド (営業や企画職)として、AIの概要や精度測定の考え方など最低限の知識を学びたい方
💡ポイント
・従来のルールベースと比べて、機械学習がなぜ優れているのか理解することができます。
・教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いを具体例をもとに理解し、説明することができます。
・開発したAIの精度を正しく測る方法やデータの正しい扱い方について理解することができます。

✏️講座紹介
人工知能（AI）・DX推進に携わる全てのビジネスパーソンが、絶対に知っておきたい機械学習の基礎知識とAIの精度の測り方を学ぶ入門講座です。当講座は、実務で役立つノウハウだけでなく、JDLA「G検定」の試験範囲の一部にも対応しています。

さいごに

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ぜひ、ご自身の気になる講座をこの機会に受講してみてください。