Courseraとは[使い方とおすすめの授業を紹介]

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Courseraってなに?
どうやって使うの?
おすすめの授業は?
といった疑問を解消してきます。

Courseraとは

概要

Courseraとは、スタンフォード大学が始めた、無料のオンライン教育サービス(MOOC: Massive Open Online Course)のことです。ハーバード大学などが運営するedXに対抗する形で創設されました。

現在では、プリンストン大学やペンシルバニア大学といったアメリカの有名大学に加え、東京大学やシンガポール国立大学などもCourseraに参加しています。

Courseraのよいところは、なんといっても授業を無料で視聴できるところです(一部有料の授業もあります)。とりあえず授業を視聴してみて、自分に合わなければ途中でやめることもできます。

また、コースに合格すると、修了書(有料)をもらうことができます。

近年では、少しずつ修了書に価値が見出されてきています。それもあってか、履歴書やLinkedInのプロフィール欄に、オンライン授業の修了証を記載している人が増えています。

Courseraでは、オンラインの授業だけで学位を取得することもできます(たとえば、イリノイ大学のMaster of Computer Science in Data Science)。近い未来、オンラインで取得した学位が社会一般で評価されるようになるかもしれません。

分野一覧

Arts and Humanities, Business, Computer Science, Data Science, Information Technology, Physical Science and Engineering, Social Sciences, Language Learning
分野一覧からわかるように、Courseraでは情報系のコースや工学系のコースが多めとなっています。

Courseraの使い方

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ここからは、Courseraの使い方を解説していきます。

登録方法

参考 HomeCoursera

まず、Courseraのホームページを開いてください(上のリンクをクリック)。次に、ホームページの右上にあるsign upのボタン(青色)をクリックしてください。ボタンを押すと、Full name、E-mail、Passwordを入力する画面が表示されるはずです。

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名前、E-mailアドレス、パスワードを入力したら、Join for freeのボタンを押しましょう。もしFacebookのアカウントがあれば、それをそのまま用いることができます。

アカウントの登録は以上で終わりです。次回以降のログインにパスワードが必要となります。忘れないようにしておきましょう。

授業の探し方

ログイン後の画面の左上に、Exploreという青のボタンとWhat do you want to learn?という検索スペースがあります。

Exploreの上にカーソルを持っていくと、各分野が階層構造的に表示されます(Data Science⇒Data Analysis, Machine Learning, …といった感じ)。試しにMachine Learningをクリックすると、それに関するコースが表示されます。

検索スペースでは、グーグル検索と同じような感じで、キーワードを入力するだけです。検索後の画面では、言語によるフィルターをかけることができます。

コース登録・授業の視聴方法

受けたいコースが決まったら、コース登録をしていきましょう。まずは、コース紹介ページにある、Enrollボタンを押します。(コースによっては、受講期間が決まっていることがあります。)

Enrollボタンを押すと、Purchase Course(証書あり)とFull Course, No Certificate(証書なし)の2つの選択肢が表示されます。希望する選択肢を選び、Continueボタンを押してください。そうすれば、コース登録が完了します。

使い方がよくわからないうちは、Full Course, No Certificate(証書なし)を選択しておきましょう。

コースがSpecializationの一部である場合は、7 day free trail (お試し) の勧誘画面が表示されるはずです。授業の視聴のみを希望される方は、ポップアップ画面の左下にあるAudit this courseをクリックしてください。

一度登録したコースは、自分のページに表示されています。サイトの右上にある画像(証明写真のようもの)をクリックすれば、自分のページに行けます。

授業動画はYouTubeの使用と似ています。自分のペースに合わせて動画の再生スピードを変えたり、字幕(主に英語)を出すことができます

動画の下には講師のセリフが表示されています。動画の進行速度に合わせて、対応するセリフの色が変化します。また、セリフ1つ1つと動画時間はリンクしています。(授業によっては、こうした機能はないかもしれません。)

Courseraには、スマホアプリがあります。スマホアプリであれば、通学・通勤時間にサクッと授業を視聴することができます

スマホアプリで授業を視聴するのであれば、動画をダウンロードしておきましょう。ご存知の方も多いと思いますが、オンラインで動画を見ると、データ使用量がばかになりません。

Coursera: トップクラスのオンラインコース
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無料
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Courseraでおすすめの授業

recommendation
ここからは、Courseraを初めて使う人向けに、おすすめ授業を紹介していきます。

Programming for Everybody (Getting Started with Python)

ミシガン大学による、Pythonの基礎が学べるコースです。

このコースでは、プログラミングをする理由やPythonの基本的な使い方を学んでいきます。そのため、専門的な知識が一切なくても、問題なく授業を受けることができます。

プログラミングに多少なり興味のある方Pythonでプログラミングを始めてみたい方におすすめのコースです。

このコースで学べること
  • Pythonのインストール
  • Pythonを用いた簡単なプログラミング
  • Pythonにおける変数の扱い方
  • Pythonにおける関数やループの作り方

Introduction to Mathematical Thinking

スタンフォード大学による、数学的思考[入門]のコースです。

このコースでは、学校で習うような数学(計算問題を解いたりといったこと)はしません。その代わりに、純粋な数学的思考を学んでいきます

数学と聞くとアレルギー反応を起こす人がいるかもしれませんが、全然大丈夫です。関数や積分などがわかっていなくても気軽に受けられます。コースのレビューを読んでいても、そのようなコメントが見受けられます。

このコースで学べること
  • 数学的思考(Thinking outside the boxなどを含めて)
  • 数学家は日ごろ世界のどのようなことに着目しているか

Bitcoin and Cryptocurrency Technologies

プリンストン大学による、ビットコインと暗号通貨技術のコースです。

このコースでは授業名の通り、ビットコインと暗号通貨技術について学んでいきます。(このコースには修了証がありません。)

これから、ビットコインと暗号通貨技術は社会にどんどん浸透していくと予想されます。このコースは受講して、変な情報に惑わされないようにしましょう。

このコースで学べること
  • ビットコインの仕組みと匿名性
  • ビットコインの価値を決めるもの
  • ビットコインと暗号通貨技術の未来

Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects

マクマスター大学とカルフォルニア大学サンディエゴ校による、学習方法のコースです。

このコースでは、学習時における人間の脳の働きなどを学んでいきます。効果的な学習方法を知りたい方、学習効率を上げたい方におすすめです。

このコースで学べること
  • 脳が持つ2つの学習モード
  • 情報のまとまり(チャンク)について
  • 暗記テクニック
  • 難しい科目を突破する方法

Machine Learning

スタンフォード大学による、機械学習のコースです。

このコースでは、機械学習(neural networksやdeep learningなどを含む)を全般的に学んでいきます

学習時間は55時間(1週間に7時間)ほどとなっており、わりとタフです。初等数学やPythonを知らない人にとっては、難しいかもしれません。しかし、今話題の機械学習を無料で学べる点は、かなり魅力的です。

このコースで学べること
  • Supervised learning (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines)
  • Unsupervised learning (dimensionality reduction, deep learning)
  • Best practices in machine learning (innovation process in machine learning and AI)

ここで紹介した授業以外にも、面白い授業はたくさんあります。興味のある授業をたくさん視聴して、無料オンライン教育の利点を活かしていきましょう

追記: 1人で授業を何個も受けるのは時間的に厳しかったため、今回は知り合いの力を借りました。