ども。mhspltnです。以前pythonを自学しようとして良いサイトを見つけました的な記事を書いたんですけど、そのサイトが2018年4月から一部のコースを有料化してしまうので、無料で受講できるうちにやっておくことをお勧めします。
Aidemyのpythonコースが有料化するだって？
僕がこのAidemyってサイトで学習しているpython入門コースなんですけど、これは4月以降も無料で受講できるようです。
Aidemyのpythonのコースは全部で14種類ありまして、そのうちの11種類が有料化するらしいんです。僕の今のペースでは11コースすべてを受けることが難しいので、みなさんに託します！（何をだ。）
有料化しても、Aidemyの話では1コース2,000円程度で受講できるようです。…とはいっても、3月まで無料だったのにお金を払うのはちょっと抵抗がありますよねぇ。
ということで、有料化する11コースを今のうちに覗いておいて、興味があるコースなら今月中に一気にやってしまったほうが良いと思います。
今どんなコースがあるんですっけ？
python入門（4月以降も無料受講可）
その名の通り、Pythonの基礎を学びます。文字の出力、変数の概要、条件分岐、ループなど基本的な使い方をマスターしましょう。
NumPyを用いた数値計算
ベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy（ナンパイ）」の基礎を学びます。「NumPy」を用いることで、効率的な科学技術計算が可能になり、機械学習分野に必須のライブラリです。
Pandasを用いたデータ処理
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas（パンダス）」の基礎を学びます。「Pandas」を用いることで数表や時系列データの計算が楽になり、定量データ解析には必須のライブラリです。
Matplotlibによるデータの可視化
データ可視化コースでは、matplotlibを用いてデータを可視化する方法を学びます。折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等の作成から、3Dグラフを作成する方法まで学びます。
データクレンジング
データクレンジングとは、機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う手法です。CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法などを学びましょう。
機械学習概論（4月以降も無料受講可能）
機械学習の基本や精度評価の方法などを学びます。ここでは、機械学習のアルゴリズムの初歩の初歩に触れていきます。ここで学んだことはどんなアルゴリズムでも必ず出現するので、機械学習や深層学習を初めて学ぶ人は必ずこのコースを受講することを奨励します。だそうです。
教師あり学習（回帰）の基礎
教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。そのなかでも、今回は数値予測を行うための「回帰」モデルの扱い方を確認します。
教師あり学習（分類）
教師あり学習とは、正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。そのなかでも、今回は画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの扱い方を確認します。
教師なし学習
教師なし学習とは、正解ラベルが付いていないデータセットを使って機械学習モデルを作る手法です。今回は、クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法を概観します。
自然言語処理
自然言語処理の方法について学びます。コンピュータは言語を言語のまま理解することはできず、数値に変換する必要があります。今回は、文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類に挑戦します。
時系列解析
時系列データ解析とは、季節変動や曜日変動など定期的周期を持った時系列データの解析を行うためのアルゴリズムです。このようなトレンドを除去しながら数値予測を行う手法に挑戦します。
ディープラーニング基礎（4月以降も無料受講可能）
深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムの詳細と実装を概観します。今回はディープラーニングのなかで最も基礎的なアルゴリズムであるDNN（ディープニューラルネットワーク）を用いて手書き文字認識に挑戦します。
CNNを用いた画像解析
深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムのなかで、主に画像認識で用いられ活用の幅が広いCNN（Convolutional Neural Network）の実装を概観します。今回はCNNを用いて手書き文字認識や一般物体認識に挑戦し、精度向上のテクニックや転移学習の実装に関して触れます。
Cognitive Toolkit（CNTK)実践
Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）は、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのディープラーニングライブラリです。このコースではCNTKを用いてディープラーニングを学習し、CNNによる一般物体認識、GANによる画像生成まで学びます。
PythonやるならマジでAidemyで学習しといた方が良い
いかがですか？すごく色々なコースがあって、コレが2018年3月までは無料で受講できるんですよ！これで良く潰れないなと思っていた矢先にコースの一部を除いて有料化ですよ…。
ほんと、みなさん時間があるうちに受講しておいて損はないと思いますよ。（言ってるオマエがPython入門終わってないじゃないか。）
ではでは。
