投稿者: takaaki.zama

  • CourseraとUdemyはどっち?オンライン講座の違いと選び方

    オンラインで何かを学ぼうとしたとき、候補に挙がりやすいのがCourseraとUdemyです。

    どちらも幅広い分野を学べますが、講座の探し方や購入方法、長期的な学習プログラムの有無などには違いがあります。

    この記事では、CourseraとUdemyの公式情報をもとに、どちらが自分の学び方に合っているのかを比較します。

    なお、CourseraとUdemyは企業として統合していますが、現在のところアカウントやサービスは別々に運営されています。そのため、この記事では実際に受講する人から見た両サービスの違いを比較します。

    先に結論

    大学や企業が提供する講座や、複数の講座を組み合わせた学習プログラムまで含めて探したいなら、Courseraが候補になります。

    一方で、学びたいテーマの講座を1つ選んで購入し、あとから繰り返し見返したいなら、Udemyが分かりやすい選択肢です。

    どちらにもサブスクリプションがありますが、すべての講座が対象になるわけではありません。受けたい講座が決まっている場合は、その講座がプランの対象になっているかを確認してから選ぶのがよいでしょう。Coursera Plusにも対象外の講座やプログラムがあり、Udemy Personal Planもカタログ全体が対象ではありません。

    CourseraとUdemyを比較

    比較項目CourseraUdemy
    講座大学や企業と提携した講座・プログラムを提供さまざまな講師による多数の講座を提供
    学び方単体講座のほか、Specialization、Professional Certificate、学位などがある単体講座の購入とPersonal Planがある
    単体講座個別のコースを受講できる購入した講座は条件を満たす限り継続してアクセスできる
    サブスクリプションCoursera Plusで対象講座を利用できるPersonal Planで対象講座を利用できる
    向いている使い方複数の講座を通して体系的に学びたい場合特定の講座を購入して自分のペースで学びたい場合

    Udemyで個別購入した講座は、アカウントが正常な状態で、Udemyがその講座のライセンスを保持している限り継続してアクセスできます。一方、Personal Planの講座は契約期間中の利用となります。

    Courseraが向いている人

    Courseraでは、大学や企業との提携によるコースだけでなく、SpecializationやProfessional Certificate、学位なども提供されています。

    Specializationは、関連する複数の講座をまとめて学ぶプログラムです。

    そのため、1つのテーマについて単発の講座だけを受けるのではなく、複数の講座を順番に学んでいきたい人にはCourseraが選択肢になります。

    Coursera Plusを利用すると多数の講座やSpecialization、Professional Certificateなどを受講できますが、一部は対象外です。受けたい講座が決まっている場合は、Coursera Plusの対象かどうかを確認しておきましょう。

    Udemyが向いている人

    Udemyでは、個別の講座を購入する方法と、Personal Planを利用する方法があります。

    特定のテーマについて「この講座を受けたい」というものが決まっているなら、個別購入が分かりやすいでしょう。

    購入した講座は一定の条件のもとで継続して利用できるため、学習を終えたあとに内容を見返したい場合にも使いやすい仕組みです。

    一方、Personal Planでは、Udemyが選定した多数の講座を契約期間中に利用できます。ただしUdemyにあるすべての講座がPersonal Planに含まれているわけではありません。

    どこを基準に選べばいい?

    まず考えたいのは、何をどのように学びたいかです。

    大学や企業が提供する講座を受けたい、あるいは複数の講座で構成されたプログラムを通して学びたいなら、Courseraから探すと候補を見つけやすいでしょう。

    一方で、特定のスキルやテーマについて自分に合う講師の講座を1つ選びたい場合は、Udemyの方が探しやすい場合があります。

    次に見るのが購入方法です。

    Udemyでは単体講座を個別購入できます。Courseraにも個別のコースやプログラムがありますが、Coursera Plusなどのサブスクリプションを利用する選択肢もあります。

    複数の講座を受ける予定ならサブスクリプション、特定の講座だけを受けたいなら個別の条件を比較する、と考えると整理しやすくなります。

    日本語で学びたい場合は?

    Courseraには、公式ページで講義の主な言語が日本語と案内されている講座があります。

    Manabi Lensでも、これまでにGoogle Cloudや生成AI分野で日本語の講義が確認できるCoursera講座を紹介しています。

    ただし、講義が日本語だからといって、字幕、教材、テスト、課題、申込み画面まですべて日本語とは限りません。

    Udemyも講座や利用するプランによって言語環境が異なります。Udemyの公式サポートでは、Personal Planは英語の講座を含み、地域によってローカライズされたコレクションが利用できる場合があると案内されています。

    日本語で学ぶことを重視する場合は、サービス名だけで判断せず、実際に受講する講座の言語や字幕などを確認するのが確実です。

    修了証について

    Courseraでは、コースやSpecialization、Professional Certificateなど、修了によって証明書を取得できるプログラムがあります。Coursera Plusでは、対象となるコースやプログラムを修了すると証明書を取得できると案内されています。

    Udemyでは、有料で承認済みの講座を修了すると修了証が発行されます。一方、無料講座や模擬試験だけで構成された講座など、修了証の対象にならないものもあります。

    修了証を目的に受講する場合は、申し込む講座が対象になっているかを個別に確認してください。

    まとめ

    CourseraとUdemyは、どちらか一方が常に優れているというものではありません。

    大学や企業の講座や、複数講座で構成された学習プログラムを選びたいならCoursera。

    特定の講座を選んで購入し、自分のペースで繰り返し学びたいならUdemy。

    という違いから考えると選びやすくなります。

    最終的には、学びたいテーマ、講座の内容、購入方法、日本語対応などを確認し、自分に合う方を選ぶのがよいでしょう。

  • 日本語で学べるCourseraの生成AI入門3講座・プログラムを比較

    生成AIを学び始めたいと思っても、「まず全体像を知りたい」「LLMについて学びたい」「複数の講座を通して幅広く学びたい」など、目的によって向いている講座は変わります。

    この記事では、Courseraで公開されているGoogle Cloudの生成AI関連講座のうち、公式ページで講義の主な言語が日本語と確認できた3つの講座・プログラムを比較します。

    先に結論

    短時間で生成AIの基本を知りたいなら、**「生成 AI の概要」**が最もシンプルです。1時間の入門講座で、生成AIの定義や仕組み、モデルの種類、活用例などを扱います。

    LLM(大規模言語モデル)について重点的に学びたいなら、**「Introduction to Large Language Models – 日本語版」**が候補です。こちらも1時間の講座で、LLMの基本や活用例、プロンプトのチューニングについて学べます。

    一方、1つの講座だけではなく、複数の講座を通して生成AIを学びたい場合は、**「Generative AI Leader 学習プログラム」**があります。5つの講座で構成されるSpecialization(複数の講座をまとめた学習プログラム)です。

    3つの講座・プログラムを比較

    講座・プログラム種類レベル所要時間の目安向いている人
    Generative AI Leader 学習プログラムSpecialization(5講座)Beginner約4週間・週10時間複数の講座を通して生成AIを学びたい人
    生成 AI の概要単体講座(1モジュール)Beginner約1時間まず生成AIの全体像を知りたい人
    Introduction to Large Language Models – 日本語版単体講座(1モジュール)Beginner約1時間LLMについて重点的に学びたい人

    公式ページでは、3つともBeginnerレベルとして案内されています。

    「生成 AI の概要」:まず全体像を知りたい人向け

    生成 AI の概要 は、生成AIの基本から始めたい人向けの1時間の入門講座です。

    公式ページでは、主に以下の内容を扱うとされています。

    • 生成AIとは何か
    • 生成AIの仕組み
    • 生成AIモデルの種類
    • 生成AIの活用例

    1モジュールで構成されているため、最初から長い学習プログラムに取り組むより、まず生成AIがどのようなものなのか知りたい人に向いています。

    「Introduction to Large Language Models – 日本語版」:LLMから学びたい人向け

    Introduction to Large Language Models – 日本語版 は、LLM(大規模言語モデル)にテーマを絞った1時間の入門講座です。

    公式ページでは、

    • LLMとは何か
    • LLMの活用例
    • プロンプトのチューニング

    などを扱うと案内されています。

    ChatGPTなどをきっかけに生成AIへ興味を持ち、まずLLMについて知りたい場合はこちらが選びやすいでしょう。

    「Generative AI Leader 学習プログラム」:複数の講座で学びたい人向け

    Generative AI Leader 学習プログラム は、5つの講座で構成されるSpecializationです。

    CourseraのSpecializationは、関連する複数の講座をまとめた学習プログラムです。

    公式ページでは、生成AIの基本概念に加えて、生成AIを取り巻く環境、生成AIアプリ、生成AIエージェントなどを扱うとされています。

    学習時間の目安は4週間・週10時間です。

    1時間で終わる2つの入門講座に比べると、より長い時間をかけて複数のテーマを学ぶ構成になっています。

    どれを選ぶか

    まず生成AIそのものを知りたいなら、**「生成 AI の概要」**から始めるのが分かりやすいでしょう。

    LLMに興味があるなら、**「Introduction to Large Language Models – 日本語版」**の方が目的に合っています。

    一方、短い講座だけではなく、複数の講座を通して生成AIの基本概念やアプリ、エージェントまで学びたい場合は、**「Generative AI Leader 学習プログラム」**が候補になります。

    3つともBeginnerレベルなので、生成AIをこれから学び始める段階でも比較しやすい内容です。

    日本語対応について注意したいこと

    今回確認できたのは、3つの公式ページに「Taught in Japanese」と記載されていることです。

    つまり、講義の主な言語が日本語であることまでは確認できます。

    一方で、字幕、教材、テスト、課題、Courseraの操作画面、申込み画面などがすべて日本語に対応しているかどうかまでは、今回の調査では確認できていません。

    そのため、「完全に日本語だけで受講できる」「英語を一切使わずに修了できる」とまでは判断せず、申し込む前に公式ページで最新の受講条件を確認することをおすすめします。

    まとめ

    Courseraには、公式ページで講義の主な言語が日本語と確認できるGoogle Cloudの生成AI入門講座・プログラムがあります。

    短時間で生成AIの全体像を知りたいなら「生成 AI の概要」、LLMに絞って学びたいなら「Introduction to Large Language Models – 日本語版」、**5つの講座を通して複数のテーマを学びたいなら「Generative AI Leader 学習プログラム」**という分け方ができます。

    まずは、自分が知りたい内容と学習に使える時間から選ぶとよいでしょう。

  • 講義言語が日本語と確認できるGoogle Cloud学習プログラム4件の選び方

    CourseraでGoogle Cloudを学びたいものの、「英語の講座は少しハードルが高い」と感じる人もいると思います。

    今回取り上げるのは、公式ページで主たる講義言語が日本語と確認できたGoogle Cloudの4講座です。

    内容はそれぞれかなり違います。Google Cloudの基礎から始めるものもあれば、Kubernetes、データエンジニアリング、Cloud Architect関連を扱うプログラムもあります。

    4講座の違い

    講座種別レベル所要時間の目安
    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Architect Professional Certificate(日本語版)Professional CertificateIntermediate4週間・週10時間
    Architecting with Google Kubernetes Engine(日本語版)SpecializationBeginner4週間・週10時間
    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud(日本語版)SpecializationIntermediate4週間・週10時間
    Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure(日本語版)CourseBeginner約5時間

    レベルと所要時間は、今回確認した公式ページに掲載されていた内容です。申込み前には最新情報も確認してください。

    まずGoogle Cloudの基礎を知りたいなら

    Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure(日本語版)

    4つの中では唯一の単体Courseで、レベルはBeginner、所要時間の目安は約5時間です。

    Google Cloudの基礎から見たい場合は、この講座が該当します。

    Kubernetesを見たいなら

    Architecting with Google Kubernetes Engine(日本語版)

    商品名の通りGoogle Kubernetes Engineを扱うSpecializationです。レベルはBeginnerで、所要時間の目安は4週間・週10時間となっています。

    データ基盤や機械学習に関心があるなら

    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud(日本語版)

    Data Engineering、Big Data、MLを名前に含むSpecializationです。レベルはIntermediate、所要時間の目安は4週間・週10時間です。

    Cloud Architect関連を見たいなら

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Architect Professional Certificate(日本語版)

    Cloud Architectに関するCertification準備を名前に掲げるProfessional Certificateです。レベルはIntermediateで、所要時間の目安は4週間・週10時間です。

    日本語対応について注意したい点

    今回確認できた4講座は、いずれも公式ページで主たる講義言語が日本語とされています。

    ただし、ここで確認できているのは主な講義言語までです。

    字幕、教材、テスト、課題、申込み画面などがどこまで日本語化されているかについては、今回の確認では判断できていません。

    そのため、「最初から最後まで完全に日本語だけで受講できる」「英語が一切必要ない」とまでは考えず、気になる講座があれば申込み前に公式ページで最新の受講条件を確認するのがよいでしょう。

    まとめ

    4講座は同じGoogle Cloud提供でも、かなり方向性が違います。

    まず基礎を見るなら Google Cloud Fundamentals、Kubernetesなら Architecting with Google Kubernetes Engine、データ分野なら Data Engineering, Big Data and ML、Cloud Architect関連なら Professional Certificate、というように、興味のある分野から絞ると選びやすくなります。