4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy
Udemy の Alexander Hagmann による「Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science」は、ワークブックから離れずに Python を使いたいアナリストに向いた講座です。
- レベル: 基本的な Excel と Python コーディングスキルが必要
- 時間: 合計 7 時間 34 分
- 費用: $19.99
- 最適対象: Excel セル内で pandas と scikit-learn を実行したい方
この講座は Microsoft の Python in Excel 機能を使い、セル内で直接 pandas、seaborn、scikit-learn のコードを書きます。映画の興行収入、ダウ平均株価、オリンピックのメダル表といったプロジェクトを扱います。Udemy の講座ページには 261 件の評価で 5 点中 4.2 と表示され、米国では 2026 年 11 月 12 日の確認時点で $19.99 と表示されていました。
注意点は受講要件です。Microsoft 365 サブスクリプション付きの Windows デスクトップが必要（Mac や Linux は不可）で、受講前に基本的な Python スキルも求められます。Excel ユーザーでゼロから始める場合は、まず Introduction to Python を受講してください。
おすすめ: まず DataCamp の Introduction to Python（Associate Data Scientist in Python トラックの最初の講座）から始めてください。業務の大半が参照・検索なら、Pandas Joins for Spreadsheet Users を追加すると良いでしょう。
おすすめの pandas、NumPy、scikit-learn 講座
pandas、NumPy、scikit-learn は実務で使う順に学ぶのが最適です。まず pandas でデータのクリーニングと整形、次に下支えする配列のための NumPy、最後に scikit-learn でモデリング。ほとんどをカバーするトラックが 1 つと、各ライブラリ単体を扱う講座が 3 つあります。
1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp
DataCamp の Associate Data Scientist in Python トラックは、最初の DataFrame から最初の機械学習モデルまでを最短で導く最良の道筋です。
- レベル: 23 コース
- 時間: 90 時間
- 費用: Premium に含まれる
- 最適対象: pandas と scikit-learn を一つの計画で学びたい方
このトラックは Data Manipulation with pandas、Joining Data with pandas、統計、Matplotlib と seaborn、そして Supervised Learning with scikit-learn、Unsupervised Learning in Python を順に学べる構成です。さらに DataCamp の Data Scientist Certification の Associate レベル対策にもなります。
2. Data Manipulation with pandas - DataCamp
DataCamp の Data Manipulation with pandas は、基本の Python を少し知っているアナリストに最適な単体 pandas 講座です。
- レベル: 初級
- 時間: 4 時間
- 費用: 最初のレッスンは無料、その後は Premium に含まれる
- 最適対象: フィルター、並べ替え、ピボットテーブルを置き換える pandas スキル
データのインポートとクレンジング、要約統計量の計算、簡単なチャート作成まで扱い、Excel でアナリストが週ごとに行う作業の大半をカバーします。Data Manipulation with pandas は DataCamp の AI tutor と併用することもでき、学習者の役割・スキルレベル・目標に合わせたレッスンを自動生成します。
3. Introduction to NumPy - DataCamp
DataCamp の Introduction to NumPy は、pandas と scikit-learn が動作する基盤である配列を理解するのに最適な講座です。
- レベル: 初級
- 時間: 4 時間
- 費用: 最初のレッスンは無料、その後は Premium に含まれる
- 最適対象: 配列とベクトル化計算
ニューヨーク市の街路樹センサスを題材に、配列の作成、ソート、フィルタリング、更新を行います。大規模なワークシートを列ごとに扱う感覚に近い内容です。多くの Excel アナリストは、pandas の最初の講座を終え、配列が pandas コードに出てくるようになってから受講します。
4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp
DataCamp の Supervised Learning with scikit-learn は、レポートだけでなく予測も行いたいアナリストに最適な最初の scikit-learn 講座です。
- レベル: 中級
- 時間: 4 時間
- 費用: 最初のレッスンは無料、その後は Premium に含まれる
- 最適対象: 最初の分類・回帰モデルを作りたい方
実データセットを扱い、Wayflyer のシニアデータアナリストである George Boorman が講師を務めるため、研究課題よりもビジネス上の問いに寄った例が用いられます。pandas が日常的に使えると感じられるようになったら受講してください。
ターゲット列がなく顧客や製品をグルーピングしたい場合は、Unsupervised Learning in Python で、scikit-learn と SciPy によるクラスタリングや次元削減を学べます。
おすすめ: 1 本の計画に沿って学びたいなら DataCamp の Associate Data Scientist in Python を。必要なものだけ選びたいなら、Data Manipulation with pandas の後に Supervised Learning with scikit-learn を受講するのが、動くモデルへの最短ルートです。
認定付きのおすすめ Python データサイエンス講座
認定付きの最適な Python データサイエンス講座は、DataCamp の職種別試験を目指すか、プロバイダー名入りの証明書を求めるかで異なります。DataCamp のトラックは時間制限のある実技試験に備えられ、IBM と Google は Coursera を通じてプロフェッショナル証明書を発行します。
1. Data Analyst in Python - DataCamp
DataCamp の Data Analyst in Python トラックは、Excel アナリストがアナリストのまま Python を身につけたい場合の最良の認定ルートです。
- レベル: 9 コース
- 時間: 36 時間
- 費用: Premium に含まれる
- 最適対象: Python の資格を取りたいアナリスト
このトラックは DataCamp の Data Analyst Certification（時間制限試験 DA101（2 時間）と DA201（1 時間）、加えて実技試験 DA601P〈30 日以内に完了〉）に向けた準備になります。認定は Premium に含まれ、有効期間は 2 年です。
より小さな初回資格としては、Python Data Fundamentals が Python Data Associate 認定（時間制限試験 PY101 と実技試験 PY501P）に備えられます。
2. Data Scientist in Python - DataCamp
DataCamp の Data Scientist in Python トラックは、pandas と scikit-learn に慣れてきた段階で最適な認定ルートです。
- レベル: 9 コース
- 時間: 26 時間
- 費用: Premium に含まれる
- 最適対象: データサイエンティスト職を目指すアナリスト
DataCamp の Data Scientist Certification（DS101、DS201、実技 DS601P）の Data Scientist レベル対策になり、アナリスト職ではあまり求められない SQL、Git、Python パッケージ、機械学習の前処理も追加で学べます。ライブラリにまだ慣れていない場合は、先に Associate Data Scientist in Python トラックを受講してください。
3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM
Coursera 上の IBM「Data Science Professional Certificate」は、3 ライブラリすべてを網羅することで知られる初学者向け資格です。
- レベル: 初級、事前知識不要
- 時間: 週 10 時間で 4 か月
- 費用: Coursera Plus に含まれる
- 最適対象: 全 12 講座から成るブランド名入りの証明書
Coursera の講座ページには、12 講座の中で pandas、NumPy、Matplotlib、seaborn、scikit-learn、SciPy などのライブラリを扱い、事前経験は不要と記載されています。単一トラックよりコミットメントは大きく、ページでは週 10 時間で 4 か月としています。
4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google
Coursera 上の Google「Advanced Data Analytics Professional Certificate」は、すでに Google の入門証明書を持つアナリストにとって良い資格になり得ます。
- レベル: 上級、経験推奨
- 時間: 週 10 時間で 6 か月
- 費用: Coursera Plus に含まれる
- 最適対象: 回帰と機械学習へ進むアナリスト
Coursera のページでは、Google Data Analytics Certificate 修了者向けに設計されており、統計解析、Python、回帰モデル、機械学習を 7 講座でカバーすると説明しています。この下地がない Excel ユーザーには導入が急勾配に感じられ、DataCamp よりインタラクティブ性は低めです。
おすすめ: Excel アナリストが Python へ移行するなら、最も直接的な資格は DataCamp の Data Analyst in Python です。ブランド名入りの証明書を、試験によるスキル証明より重視するなら IBM の Data Science Professional Certificate を選んでください。
無料のおすすめ pandas、NumPy、scikit-learn 講座
無料の pandas 講座で最良なのは Kaggle Learn の Pandas で、その次の無料ステップとしては Kaggle の Intro to Machine Learning が最適です。DataCamp の入門 Python 講座は最初のレッスンが無料で、形式が合うかどうか試すのに十分です。
1. Pandas - Kaggle Learn
Kaggle Learn の Pandas 講座は、ブラウザで pandas を練習する無料の最良の方法です。
- レベル: 基本的な Python 知識を想定
- 時間: 4 時間
- 費用: すべての Kaggle Learn 講座と同様に無料
- 最適対象: 無料での pandas 実践（修了証付き）
全 6 レッスンで、短いチュートリアルと演習ノートブックが対になっており、データの読み書きから、グルーピング、ソート、テーブルの結合までを扱います。Kaggle 独自の Python 講座の受講を前提としており、Excel の慣習を置き換えるための解説はありません。
2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn
Kaggle Learn の Intro to Machine Learning は、モデルの構築と検証を無料で初体験するのに最適です。
- レベル: 中級
- 時間: 3 時間
- 費用: すべての Kaggle Learn 講座と同様に無料
- 最適対象: pandas の後に無料で作る最初のモデル
全 7 レッスンで、モデルの仕組みから、モデル検証、アンダーフィッティングとオーバーフィッティング、ランダムフォレストまでを扱います。短時間のため、scikit-learn を一から深く学ぶというより、最初のモデル作りに焦点を当てています。
3. Introduction to Python と Python for Spreadsheet Users の第 1 課 - DataCamp
DataCamp の Introduction to Python と Python for Spreadsheet Users の第 1 課は、サブスクリプション不要で無料です。
- レベル: 初級
- 時間: 無料レッスン 1 本あたり約 1 時間
- 費用: 無料
- 最適対象: インタラクティブ学習が合うかの見極め
無料の第 1 課はコース全体ではありませんが、最初の Python の行を書き、インタラクティブ形式が合うかどうかを判断するには十分です。DataCamp の無料チュートリアルも参考になります。たとえば Python in Excel のチュートリアル や、上でリンクした pandas ガイドなどです。
おすすめ: 無料では Kaggle Learn の Pandas が最有力で、続いて Intro to Machine Learning を。スプレッドシートの習慣に沿った講座を試すには、Introduction to Python と Python for Spreadsheet Users の無料第 1 課を活用してください。
これらの Python データサイエンス講座を選んだ基準
本リストは、ライブラリを追加するプログラマー向けではなく、Excel から Python に移行するアナリストのために作成しました。
- 上記の日付時点で、各評価・レビュー数・学習者数を実際のページで確認しました。
- レビューが 200 件未満の講座にはスコアを表示しません。「New」と表示します。
- トラックの評価は、トラック内の各講座のレビュー数で重み付けした平均で算出し、トラックページ独自の評価は用いません。
- 過去 18 か月以内に内容が更新された講座を優先しました。
- 各目的への関連性を最優先に、その次に新しさで順位付けし、評価や人気順では並べませんでした。
- より適切な選択肢が他プロバイダーにある場合はそれも含め、明示しました。
- 一般的なプログラミング講座よりも、スプレッドシートの作業（ピボットテーブル、参照、Excel ファイル）から始める講座を優先しました。
まとめ
コード未経験の Excel 出身なら、DataCamp の Introduction to Python から始め、Associate Data Scientist in Python トラックへ進んでください。トラックはその講座から始まるため、両者で「Python の基礎」から「pandas と scikit-learn によるモデル」までを一つの計画で網羅し、並行して Introduction to NumPy も学べます。スプレッドシートとの比較が学習に役立つなら、Python for Spreadsheet Users を併用または先に受講してください。
資格が必要なアナリストは Data Analyst in Python を、予算ゼロなら Kaggle Learn の無料 Pandas から始めてください。どこから始めるにしても、実務のワークブックを一つ選び、学びながら pandas で作り直すのがおすすめです。どの講座よりも多くを教えてくれます。
FAQs
Excel から来たアナリストにとって、pandas、NumPy、scikit-learn を学ぶのに最適な講座はどれですか？
Excel 出身のアナリストには、DataCamp の Associate Data Scientist in Python トラックが最適です。最初の講座 Introduction to Python から始まり、pandas と scikit-learn を一つの計画で学べます。Introduction to NumPy では、その土台となる配列を解説します。無料を重視するなら、Kaggle Learn の Pandas と Intro to Machine Learning が最良の無償代替です。
Python を知らなくても pandas は学べますか？
多少の Python は必要ですが、多くは要りません。DataCamp の Introduction to Python で基礎を学べ、スプレッドシートの作業を通じて Python を紹介する Python for Spreadsheet Users という選択肢もあります。基礎に慣れたら、Data Manipulation with pandas が自然な次の一歩です。
NumPy は pandas より先に学ぶべきですか？
多くの Excel アナリストは pandas から始めるべきです。ワークシート、フィルター、ピボットテーブルに直結するためです。次に DataCamp の Introduction to NumPy で、pandas と scikit-learn の土台となる配列（作成、ソート、フィルタ、更新）を学びます。scikit-learn は、pandas でのデータ整形が日常化してから取り組みます。
pandas、NumPy、scikit-learn に無料講座はありますか？
はい。Kaggle Learn の Pandas と Intro to Machine Learning は無料でブラウザから学べ、修了証も発行されます。DataCamp の Introduction to Python と Python for Spreadsheet Users はいずれも第 1 課が無料で、pandas や Python in Excel に関する DataCamp のチュートリアルは無料で読めます。
認定（サーティフィケーション）が得られる Python データサイエンス講座はどれですか？
DataCamp の Data Analyst in Python トラックは Data Analyst Certification の準備になり、Data Scientist in Python トラックは Data Scientist Certification の Data Scientist レベルに備えられます。どちらの認定も Premium に含まれ、有効期間は 2 年です。Coursera では、IBM の Data Science Professional Certificate と Google の Advanced Data Analytics Professional Certificate が代表的な代替です。
Excel ユーザーが pandas、NumPy、scikit-learn を学ぶのにどのくらい時間がかかりますか？
DataCamp の単体講座（pandas、NumPy、scikit-learn）はそれぞれ約 4 時間なので、各ライブラリの中核は数週間の夜間学習に収まります。Associate Data Scientist in Python トラック全体は 23 講座で 90 時間です。実務のワークブックで練習しながら進めると、習熟までの時間が短縮されます。
これらの講座に対する DataCamp の費用はいくらですか？
このリストにある DataCamp の講座とトラックは Premium プランに含まれ、米国の定価では年一括払いで月額 $30.84 です。プロモーションでさらに安くなることもよくあります。ここで挙げたすべての講座は第 1 課が無料なので、支払い前に形式を試せます。
TomはDataCampのデータサイエンス編集者です。AIチュートリアルの執筆・編集、新しいLLMリリースの比較、AIを活用したワークフローの構築を担当しています。以前はDeutsche Telekomでデータサイエンスに携わっていました。仕事以外では、機械学習を使ってサッカーの試合結果を予測しています。
Excelアナリストとしてpandas・NumPy・scikit-learnを学ぶ最適なコースは、DataCampの「Associate Data Scientist in Python」トラックで、まずは「Introduction to Python」コースから始めるのがよいでしょう。最初のDataFrameから出発し、pandasとscikit-learnを経て初めての予測モデルまで到達できます。別途用意された「Introduction to NumPy」コースでは、その基盤となる配列について学べます。
Excelユーザーの出発点は分かれます。コード未経験の人もいれば、既存のブック内でPythonを使いたい人もいます。本リストはその分岐に沿って、ExcelからPythonへ進むコース、3つのライブラリ、認定対策、無料オプションの順に並べています。早く始めたい場合は、無料の初心者向けpandasチュートリアルでDataFrameのイメージを掴めます。
講座の評価、レビュー数、受講者数は時点で最終確認済み。
Excelユーザー向けPythonデータサイエンス講座 比較表
この表は、本リストにあるすべてのDataCampのコースとトラックを評価、受講者数、学習時間、レベルで比較したものです。
どのPythonデータサイエンス講座を受けるべきか？
Excelユーザーに最適なPythonコース
Excelユーザーにとって最適なPythonコースは、最初の1時間でデータ処理のためのPythonを書き始められ、その後に既存の数式、ピボットテーブル、ルックアップとのつながりを示してくれるものです。以下のコースは、ブックからPythonコードへの最初の一歩をカバーします。
1. Introduction to Python - DataCamp
DataCampのIntroduction to Pythonは、Excel出身のアナリストにとって最適な最初のPythonコースです。
Pythonの基本的なインターフェースと、データアナリストが頼りにするパッケージを紹介します。Associate Data Scientist in Pythonトラックの最初のコースでもあるため、継続して学ぶ場合にも無駄がありません。スプレッドシートという枠組みは用いないため、言語そのものをしっかり学びたいアナリストに向いています。
2. Python for Spreadsheet Users - DataCamp
DataCampのPython for Spreadsheet Usersは、各Pythonの概念をスプレッドシート作業に結びつけたい完全な初心者に最適な代替コースです。
一般的なスプレッドシート関数の知識を足がかりにPythonを紹介し、最初の演習の一つではpandasの
read_excel()関数でExcelファイルを読み込みます。第1章丸ごとを使った「Pivoting in Python」では、DataFrameメソッドでピボットテーブルを再現します。ここが多くのExcelユーザーにとって、なぜpandasを学ぶ価値があるのかが腹落ちする瞬間です。スプレッドシートとの比較が助けになるなら、「Introduction to Python」とあわせて、もしくはその前に受講してください。3. Pandas Joins for Spreadsheet Users - DataCamp
DataCampのPandas Joins for Spreadsheet Usersは、日々の業務でVLOOKUPやXLOOKUPを使って表を突き合わせているアナリストに最適なコースです。
このコースでは、pandasで表形式データセットを結合する方法を学びます。Excelユーザーが実感しやすい利点、つまりpandasは数百万行規模でも扱え、スプレッドシートのサイズ制限を大きく超えられる点を示してくれます。レビューが200件未満のため、現時点ではスコアは表示されていません。
スプレッドシートとの比較なしで同様のスキルを身につけたい場合は、Joining Data with pandasでマージ、連結、フィルタリング結合をより深く学べます。