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Udemy Businessを3ヶ月使ってみた

Last updated at Posted at 2025-08-28

はじめに

はじめまして。25卒で現在、とある企業にてデータサイエンティストをしています。

会社から支給された Udemy Business を使い始めて3ヶ月が経過しました。せっかくなので、実際に使ってみて感じた「感想」や「気づき」をアウトプットしてみようと思います。

学習記録

この3ヶ月でのUdemy学習時間は 61時間 でした。

image.png

勉強するタイミングとしては、あらかじめ講座をダウンロードして通勤中のスキマ時間に見たり、仕事の合間の息抜きに視聴したりする形が多かったです。

最初の1週間は「意識的に継続する」ことを心がけましたが、気づけば無意識にUdemyを開く習慣が身についていました。

受講した中でオススメの講座

Web

REST WebAPI サービス 設計

WebAPIをどうやって設計すればいいのかを基礎から学べる講座です。
RESTの考え方やエンドポイントの設計、リクエスト/レスポンスの扱い方など、実務でそのまま役立つ内容が揃っています。
「とりあえず動くAPI」は作れるけど「ちゃんとした設計って?」と悩んでいる人にオススメ。

はじめてのテーブル設計・データベース設計【わかりやすい解説 + 身近なテーマでレッスン】

この講座では論理設計の基本から、身近な題材を使ってテーブル設計を学べます。
ER図や正規化について丁寧に解説してくれるため、DB設計を初めてやる人にぴったりです。

Docker 入門

コンテナの概念から、実際にイメージを作ってコンテナを動かすところまで手を動かしながら学べます。チーム開発において、Git/Githubと同じくらい必須の知識になります。

AI

【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

AI開発に必須なpytorchの使い方やMLP・CNN・AutoEncoder・ResNetなど最先端AIにも使われる基礎を実装通じて学べる講座になります。

Google Colabで実装するため、環境構築不要かつGPUが無料で使えます。

GPTを自作して大規模言語モデルを理解する:PythonでTransformerとAttentionを学ぶLLM機械学習

大規模言語モデル(LLM)の基礎であるTransformerとAttentionをゼロから実装し、自分だけのGPTを作る講座になります。
LLMを本質的に理解したいが、何から始めればいいかわからないといった方にオススメです。
データ前処理や評価部分の解説は省略されているため、公開されているGithubを読み解く力は求められます。

【Hands Onで学ぶ】データサイエンスのための強化学習入門

バンディット問題からDQNまで、強化学習の基礎を数学とコード両面で学ぶことができます。
難易度は高めですが、RLHF(PPO・GPRO)という大規模言語モデルを人間に好かれやすいアウトプットを学習(チューニング)させるために必要な基礎の基礎を学ぶために受講しました。

【Python×協調フィルタリング】レコメンドで使われる協調フィルタリングのアルゴリズムを学びPythonで実装!

協調フィルタリングのアルゴリズムをPythonで実装。
概要理解には良いですが、理論を深掘りしたい人には少し物足りない印象でした。

クラウド

ネットワークエンジニアを目指す初心者はここから始めよう!「ゼロから学ぶネットワーク基礎」豊富な図解で徹底解説

TCP/IPやプロトコルなど、クラウドに必須なネットワーク知識を網羅しています。
AWSで開発する前に押さえておくと理解が進みます。

AWS:ゼロから実践するAmazon Web Services。手を動かしながらインフラの基礎を習得

受講前は「難しそう」「高額請求が怖い」と偏見を持っていましたが、実際に手を動かすと「意外と簡単!」と感じました。
講座ではWordPressを利用しますが、私はNext.jsをChatGPTに相談しながらデプロイできました。(Apacheとの連携に一番苦労しました…笑)

感想 ・ 気づき

習慣化

一度に長時間取り組むより、通勤や休憩時間に少しずつ継続するほうが習慣化しやすいと実感しました。Udemyの知識は「点」で終わりがちですが、根気よく続けることで徐々に「線」として繋がっていきます。

必要な情報のみ収集すべし

Udemy Businessでは全ての講座が見放題ですが、「一から全部見よう」とすると逆に消化不良になりがちです。学びたい内容を決めて、最小限で学ぶのが効率的だと感じました。

アウトプットの重要性

コーディングを通してアプリケーションを作成する講座も多数ありますが、実際には模写に留まりやすいです。
自分のアイデアを形にし、ChatGPTなどを活用して「自力でエラーを解決→改善」する過程で経てようやくスキルが身に付くと実感しています。

学びの「順序」が大事

応用から入るより、基礎を押さえてステップアップする方が理解が圧倒的に深まります。
「HTML/CSS → JavaScript → React → Next.js」と順序立てて進めたことでスムーズに理解が進みました。

AIフル活用

講座の説明不足や古い情報も多いため、ChatGPTに質問しながら進めることで効率的に理解できました。受け身で学ぶより、「なぜこうなるのか?」をAIに聞く習慣を持つと、学習が一気に能動的になります。

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