デイトラPythonコース徹底レビュー【自動化& 予測ツールを開発できる！】

こんにちは、web系フリーランスとして5年ほど活動しておりますしょーごです。

今回はデイトラ「Pythonコース」に挑戦しましたので、徹底レビューしていこうと思います。

しょーご

ちなみに筆者はエンジニアですが、Pythonはほとんど知りません。大昔にProgateで数ミリ触った程度の素人です。素人の視点で書いていきます。

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しょーご

この記事を書いたのは
しょーご（@samurabrass）

このブログ「しょーごログ」の運営者。本業でエンジニアとしてサイト制作やシステム開発を数年行っており、ブログとYouTubeで情報発信を行っている。駆け出しエンジニアのコーディング課題添削も行う

Pythonコースの概要

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学習内容	Webサイトの構築	Rails,Reactでアプリ開発	Webやアプリデザイン	Shopifyサイトの構築と 運用	YouTubeや ショート動画編集	Pythonや分析スキル	広告やSEO LINEやレポーティング	ドローン空撮 点検業務や農業活用	ECの総合サポート
料金	￥129,800	￥119,800	￥119,800	￥79,800	￥99,800	￥89,800	￥109,800	￥99,800	￥99,800
卒業後の進路例	Web制作会社に就職 フリーランスコーダー	Railsエンジニアとして 企業に就職	フリーランスデザイナー デザイン会社に就職	EC構築フリーランス Shopifyエキスパートの会社に就職	YouTube,TikTokeの編集者 企業の動画広報担当 映像編集会社へ就職	AI系企業への就職 自社商品の分析に利活用	フリーランスで広告運用 マーケターとして就職	ドローンパイロット （正社員や業務委託）	ECコンサルやEC企業インターン(紹介あり)
解説記事リンク	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら	解説記事はこちら
公式サイト	Web制作コース	Webアプリ開発コース	Webデザインコース	ShopifyEC構築コース	動画編集コース	Pythonコース	Webマーケティングコース	ドローンコース	ECクリエイティブコース

デイトラPythonコースとは？

Pythonコースは、Excelシートにまとめる作業の自動化や、Webからの情報収集の自動化、マーケティング分析、業務の効率化や高度な分析ツールなどの開発スキルを学習できるコースです。

デイトラ「Pythonコース」を一言でいうと、

と言えます。

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デイトラPythonコースで作るもの

では具体的にどんなものを作るか列挙してみました。

なんかわからないけどめちゃくちゃワクワクしませんか笑？

ここがデイトラ「Pythonコース」が他スクールを凌駕する点です。

上級編コースで作るもの例

しょーご

通常Python教材と言えば「文法が延々と続く」「犬と猫を画像認識してみよう！」「花の種類を覚えさせよう！」みたいなのばかりで、それもおもしろいですが「だから？」となりやすいのです

しょーご

しかしデイトラPythonコースでは「日常ですぐ使えるツールの開発」を行うので、モチベーション高く取り組むことができます！

デイトラPythonコースのメンター

デイトラ「Pythonコース」はカリキュラム作成とメンターにお二人のエンジニアが参画されています。

お二方ともかなり経験豊富なエンジニアで、まにゃpyさんはもともとマーケティングをしており、その自動化でPythonにのめり込んだ方で、様々なPython最新情報を発信されている方です。

はる@プログラミング講師さんはスーパーフルスタックエンジニアで海外で活動されてたりもしている方です。

デイトラPythonコースの料金

デイトラ「Pythonコース」の料金は¥89,800です。

通常プログラミングスクールのPythonコースは20~30万円であることが多い中、10万円を切るのは嬉しいですね！

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デイトラPythonの無料体験する方法

まずはデイトラから「無料で講座を体験する」のボタンを押してください。

その後、デイトラに登録してください（お金はコースを購入しない限り、かかりません）

その後、管理画面に入ったら、下の方の「コース一覧」から気になるコースを選べば、複数の無料講義動画を閲覧することが可能です！

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デイトラPythonコース初級編

Pythonでプログラミングする準備をしよう

DAY01 はじめに

環境構築と基礎文法を学びました。

こういった基礎文法は「退屈だなぁ」と思うかもですが、実際にPythonでめちゃくちゃ使うもののみを集積していますので、

ここで理解を固めておきます。

DAY02 条件分岐や繰り返し、モジュールのインストールについて学ぼう

引き続きPythonの基礎を学んでいきます。

特にモジュール、パッケージ、ライブラリについてはこのコースで多用していきますので、しっかり理解していきます。

外部ライブラリをターミナルでインストール（pip install）し、VSCodeでモジュールをimportして機能を使えるようにします。

しょーご

JSのnpm,RubyのGemなんかに似てるかもね

DAY03 関数について学ぼう

同じ処理は何度も出るようであれば、関数化するのが一般的です。

HTML,CSSなどにおいても何回も同じ処理が出てくるようなら同じclass名に揃えるかと思いますが、同じようなことです。

DAY04 エラーが起こった時の対処法を知ろう

プログラミングをしていると、エラー文と頻繁に遭遇することになります。DAY04にして自分は既に以下のようなエラー文を見ています。

このパートでは主要なエラー文を予習しておきます。プログラマーにとってエラー文はヒントを教えてくれる友達なので、意味をしっかり理解しておきましょう。

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SEOで狙える大手企業がいないキーワードを自動で収集＋結果を書き出そう

DAY05 Pythonによるブラウザ自動操作①

seleniumというライブラリでブラウザを自動操作していきます。

作成したpythonコードを実行したら、Chromeブラウザが自動で立ち上がり、キーワードが入力されて検索が行われたのでシンプルにすごいと思いましたｗ

DAY06 Pythonによるブラウザ自動操作②

「検索結果の1位から10位までのURLを取得」と聞くと聞こえは難しそうですが、Chromeブラウザはseleniumで簡単にアクセスできるので、

結果の取得をDAY04までに習った基礎文法を用いながら書いていきます。

ほんの少しだけコードをお見せします。

# '検索キーワードリスト.txt'ファイルを読み込み、リストにする
with open('検索キーワードリスト.txt') as f:
    keywords = [s.rstrip() for s in f.readlines()]

しょーご

予め用意しておいた検索キーワードリストを読み込んでキーワード一個一個を変数keywordsに入れる処理だよ。

DAY07 Pythonによるブラウザ自動操作③

文章から文字列やテキストを取り出す時にとっても便利な正規表現を学びます。

しょーご

身近な例だと、フォームの郵便番号チェックとかも正規表現で判断してるよ！

/^d{3}-d{4}$/

DAY08 Pythonによるブラウザ自動操作④

pythonは標準で「re」という正規表現用モジュールを含んでいるので、reモジュールを使用していきます。

text = "りんごをひとつ、みかんをふたつ、パイナップルをみっつ食べました"
m = re.search("(ひとつ|ふたつ|みっつ)", text)
print(m.group())
# この場合一番最初に一致した「ひとつ」が返される

このreモジュールを使い、予め読み込んでおいた企業ドメインを正規表現で判断して、その企業ドメインが含まれている場合は除外するというものです。

今回やりたいこととして、SEOで狙える大手企業がいないキーワードを自動で収集＋結果を書き出そう

というものなので、リストアップしておいた企業ドメインの記事は正規表現で除外する必要があるということです。

DAY09 プログラムを関数化してみよう

コードを関数化するなどしたら、いよいよ実行していきます。

以下のTweetがわかりやすいかなと思います。

大手がいないキーワードを一覧にまとめてくれるので、非常にありがたい限り。

少し時間がかかるので、Pythonがキーワード抽出を行っている間はお昼を食べていました

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狙うキーワードの競合サイトのタイトル、見出しを分析してSEO上位を狙おう

DAY10 Googleスプレッドシートの準備

まずは使う外部ライブラリをインストールしていきます。

またAPIについても学んでいきます。

APIはPythonではデータ収集する際によく使用するので、どのようなものなのか、どのように使うのかを動画を見てしっかり理解します。

しょーご

簡単に言うと、例えばTwitter APIならTwitterに蓄積されているデータや機能を自分の開発のために拝借することができるよ！

ここではスプレッドシートのAPIキーを取得しました。

DAY11 Pythonによるブラウザ自動操作

スプレッドシートを操作するための準備をしていきます。

引き続きseleniumを使ったブラウザ自動操作のコードを書いていきます。

この流れがだいぶ理解できるようになってきました。

DAY12 条件分岐と繰り返しを使って要素を取り出してみよう

検索結果からtitle.url.descriptionなどを取得するために、検証ツールで要素を調べていきます。

ここの値を検索結果から取得して、用意しておいた空の辞書（オブジェクトのようなもの）に入れてあげます↓

items = {
    'keyword': keyword,
    'title': ['タイトル'],
    'url': [],
    'description': ['説明文'],
    'h1': [],
    'h2': [],
    'h3': [],
    'h4': [],
    'h5': []
}

DAY13 スクレイピングをしてみよう

スクレイピングを行う際は、この2つのライブラリをセットで使うことが多いので覚えておきます。

ここでは「記事中のh1~h5タグを自動取得する」コードを書いていきます。

DAY14 Googleスプレッドシートに結果を書き込んでみよう①

ここではスプレッドシートに結果を書き込むための準備を行います。

これらを全部Pythonで行います。ほとんどお決まりの処理なので、覚える必要はないです。

DAY15 Googleスプレッドシートに結果を書き込んでみよう②

最終的にこのようなリストを作成いなければならないので、

をシートに挿入していく処理を書いていきます。

コードを一部だけチラ見せするとこんな感じです。

try:
        # 共有設定したスプレッドシートのシート1を開く
        workbook = gc.open_by_key(SPREADSHEET_KEY)
        # ワークシートを作成（タイトルがkeywordで、50行、50列）
        worksheet = workbook.add_worksheet(title=items['keyword'], row='50', cols='50')
        # シートが作成されたらフラグを立てる
        flag = True
        # スプレッドシート書き込み処理

        # キーワードの書き込み
        worksheet.update_cell(1, 1, '検索キーワード')
        worksheet.update_cell(1, 2, items['keyword'])
        # 1秒待機
        time.sleep(1)
        # 順位の書き込み
        column = 2
        worksheet.update_cell(2, 1, '順位')
        for ranking in range(1, 11):
            worksheet.update_cell(2, column, ranking)
            column += 1
        # 3秒待機
        time.sleep(3)
        # 「タイトル」の書き込み
        column = 1
        for title in items['title']:
            worksheet.update_cell(3, column, title)
            column += 1
        # 3秒待機
        time.sleep(3)

DAY16 プログラムを関数化してみよう

今回の処理の流れと関数化のメリットをわかりやすく伝えるために、講義動画のスクショを使わせていただこうと思います。

これまで処理を細切れに書いてきましたが、このように処理の塊ごとに関数化することによって、処理が置いやすくなったり、可読性保守性がよくなったりします。

狙うキーワードの競合サイトのタイトル、見出し（h1~h5）をPythonに自動で抽出させ、スプレッドシートに書き出す処理完成！

下は「JavaScript 勉強方法」のキーワードを用意してPyhtonに情報を持ってきてもらってスプレットシートにかき出した結果です↓

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ページの内部リンクを可視化して、内部SEOを強化しよう

しょーご

例えばこのページにも複数内部リンクがあるよ。例えば「関連記事」「人気記事」または以下のような自サイト内の記事リンクは全部内部リンクだよ

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DAY17 Pythonでページの内部リンクを取得してみよう①

ここでは今回分析するwebサイトページのURLなどを正規表現で取得するコードを書いていきます。

DAY18 Pythonでページの内部リンクを取得してみよう②

内部リンクを正規表現で取り出していきます。

正規表現チェッカーを使うとわかりやすいですね。

DAY19 Pythonでネットワーク図を書いてみよう

ネットワーク図の仕様を学んで、networkxモジュールを使って図を描画していきます。

しょーご

ノード、エッジ、パス、など概念を掴むのが少し難しいかもだけど、networkxは簡単に使えるよ

この段階で汚いですが、ネットワーク図を描画することができました。

DAY20 ネットワーク図を見やすく整えていこう

さきほどのネットワーク図のスタイルを整えたり、関連性の高い内部リンクのみに絞って表示する処理を書いていきます。

DAY21 エラーを素早く解決するために、デバッグについて学び、プログラムを関数化してみよう

まずはデバッグについて学びます。

デバッグはPythonに限らずプログラミング、web制作をするなら避けては通れない作業です。

デバッグがわかれば、ググって仮に答えが見つからなくても「どこでバグが起こっているかわかる」という面で、自己解決力が高くなります。

Twitterの色々なデータを分析してフォロワーを増やそう

DAY22 PythonからTwitterを操作しよう

Twitter APIを取得する前にWeb APIとはどのようなものか学んでいきます。

DAY23 Twitter APIを取得しよう

個人的に割と鬼門でした笑

TwitterAPIは審査が厳格な上に、利用する理由やデータをどのように使うかなどを数百語の英語で送り、その後審査を通過しなければなりません。

私はDeepL翻訳で乗り切りました笑

自分の場合は送信してから30秒以内に返信があり、すぐにAPIキーを取得することができたので、

文字数以上をきちんと入力すれば自動的に許可が降りるのではと思いました。

DAY24 Twitter APIを使って特定のキーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう①

ここでは試しに、「デイトラ」のキーワードで「直近一週間でリツイートといいねが合計10以上のツイート」を集計してみます。

DAY25 Twitter APIを使って特定のキーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう②

DataFrameというもの（表）を作成していきます。

• ユーザー名
• ユーザーID
• RT数
• いいね数
• 日時
• 本文

これらをDataFrameに整えていきます。

df = pd.DataFrame({'ユーザー名': list_username,
                   'ユーザーID': list_userid,
                   'RT数': list_rtcount,
                   'いいね数': list_favorite,
                   '日時': list_date,
                   '本文': list_text
                   })

しょーご

DataFrame&pandasは書き方が特殊なので慣れが必要なのですが、めちゃくちゃ使うみたいなので、慣れていきます。

DAY26 Twitter APIを使って特定キーワードで期間を指定してつぶやきを取得してみよう③

pandasのメソッドで、作成したデータをCSVに出力してあげて完成です。デイトラのキーワードで検索をかけてみました。

DAY27 ツイートを感情分析してみよう①

Pythonによるネガポジ分析の方法

ツイートを感情分析するとは、つまるところネガポジ分析となります。

どの単語がネガティブでどの単語がポジティブかは「極性辞書」というものに記載されているため、自分で用意する必要はありません。

DAY28 ツイートを感情分析してみよう②

最終的にこのようなものができました。

また、ここで取得できたツイートは自動でcsvにしてくれます。

DAY29 機械学習を用いていいねの伸びやキーワードの伸びを予測してみよう①

ここでVSCodeではなく、「Jupyter Lab」という実行環境でコードを書いていくことになります。

ここで、pandasのメソッドでDataFrameを自由に操作できるように練習しておきます。

DAY30 機械学習を用いていいねの伸びやキーワードの伸びを予測してみよう②

初級編最終日は、Prophetを利用して実際にNocodeというキーワードの伸びを予測していきます。

Prophetで予測できるようにDataFrameを整形していき

機会学習自体は秒で終わりました笑

最終的にグラフに描画します。

しょーご

NoCodeのいいね数の伸びを予測しているよ、黒い点が実数で青いラインが予測値です

ちなみに「YouTube登録者数」「Twitterフォロワー数」も独自に時系列予測してみました。

自分でCSVを用意できればなんでも測れます！！

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Pythonコース中級編編

株価を予測してみよう

DAY31 <未来の株価を予測してみよう>株価のデータを取得しよう①

ソニーの株価を予測するために、これまで使ったseleniumとProphetを使っていきます。

株価の予測には「株価CSVデータ」が必要ですが、このCSVダウンロードからPythonで自動で行っていきます。

しょーご

手動でデータは準備しないのがいいですねｗ

DAY32 <未来の株価を予想してみよう>個別株価の予測②

これにて検証用のデータが揃いました。

DAY33 <未来の株価を予測してみよう>個別株価の予測②

ここまででデータの準備はできたので、あとはProphetで時系列予測していきます。

ソニーの今後3年の株価予測をしてみました。

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GithubとのTwitterとの言語人気を比較して、トレンド言語を探そう

DAY34 Githubからデータを収集しよう①

Githubからアクセストークンを取得してアクセスしてデータをもってこれるようにしておきます。

しょーご

余談ですが、こうした　APIキーやアクセストークンは外部に見られると不正利用されて色々終わります、保管には気をつけましょう

DAY35 Githubからデータを収集しよう②

言語のいいね数ランキングは以下のようになりました。

しょーご

はぇ〜　TypeScriptはJavaScriptの上位互換だから、実質JavaScriptさん一強ってかんじですねぇ

DAY36 <課題>Twitterrから言語ごとのデータ収集をしよう

ここでPythonコース初めての課題です。

与えられるヒントは以下のようなものです。

DAY37 <課題解説>Twitterから言語ごとのデータを収集しよう

コードリーディングについて

以下金言だと思いました。

意外とこれは盲点なんですが、慣れていない方はコードを上から順番に読もうとしてしまいます。

大体がめちゃくちゃ読みにくいと思います。

その理由は上に書いてあることはほとんど下で使うための準備だからです。

ですので、「これはなぜimportしてるのか？」とか、「この変数は何に使うのだろう？」とか見ただけでは分からないことが多いと思います。

実は、「コードは（作りたいもの）結論が最後に書いてあることが多いです。」

ですので、最終的に何を作りたいのか？その結論をまず見つけます。

そしてその結論はmain()関数の最後に書いてあることが多いんです。

Pythonコース　DAY37　教材より

他人のコードを見て参考にするとき、この考えは特に役立つと思います。

取得できたデータと考察

以下のようなデータが取れました。

さきほどのGithubとは全然違った結果になっていますね。

また独自にTwitterいいね数をグラフにしてみました。

しょーご

僕の考察だけど、難しい話ほど関心を得るのは難しい、つまりビジュアルでもわかりやすいCSSがTwitterでは受けやすいと推察しているよ

特定のキーワードで直近で10万回以上再生されバズっている動画をリストアップしよう

DAY38 YouTube APIを取得しよう

このパートではYouTube APIを取得するのですが、初期状態だと使えるリクエスト数が少ないです。

なので、YouTube APIの上限を増やす（45倍にする）ために申請するところまでやっていきます。

YouTube API上限申請方法

多くの人がここで苦戦するかと思いますので、私の公式とのやり取りを残しておきます。

申請フォーム送信後の返信

しょーご

ここらへんでめんどうになってきて、ここで駄目なら諦めようと考えていました。

そして14日後

しょーご

ようやく認められ、この間一ヶ月でした。多分向こうが折れた形ですｗ

DAY39 Youtube APIの基本的な使い方を見ていこう

DAY40 特定のキーワードで10万回以上バズっている動画をリストアップしよう①

DAY41 特定のキーワードで10万回以上バズっている動画をリストアップしよう②

ここまではAPI経由で取得して得られたデータをDataFrameにして整形していきます。

しょーご

このパートは記述量が多いので、タイポや抜け漏れがあったりしてめちゃデバッグしました

DAY42 結果をグーグルスプレッドシートに書き込みしよう

実行して得られた情報（DataFrame）をグーグルスプレッドシートに書き込むプログラムを作成していきます。

書き込む処理はこれまでも使用した「gspreadモジュール」を使用していきます。

しょーご

私はYouTubeにweb制作関連で投稿しているので、まずweb制作で直近再生されている動画やいけてるチャンネルを調べてみました！

その後、「フリーランス」のキーワードで検索をかけた結果、50件近くヒットしました。動画のトピックも様々で、多用な攻め方が見えますね。

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形態素解析を使ってバズってる動画によく使われている決め台詞（ネガポジ分析）

レッスン内容

しょーご

前回のバズってる動画がわかる機能にネガポジ分析機能をつけるという感じですね

今回は

を検索対象に、ネガポジ分析を行いました。

基本的にポジティブ度が多いですね。

特定のキーワードで24時間以内に数万回再生されている動画が出たらLINEに通知しよう

しょーご

PythonによるLineの通知を使うために、Line notifyを利用し、herokuを使い定期実行させていきます

作ったもの

「フリーランス」というキーワードで一週間で1000以上再生された動画を毎日通知してくれます。

これによって、今どんな動画が流れ着てるのか判断し、動画投稿することができます。

MacBookProの場合はBetter Touch Toolでプログラムを定期実行できるので、自分のPCでも定期実行することができます。

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自分の動画がライバルの関連動画にどれぐらい露出され順位はどのくらいか調べよう

しょーご

ちなみに、本教材の激アツポイントはこのパートです。

関連動画とは？

下記の位置の動画のことです。

私たちのような「YouTube動画投稿者」たちは、自分の動画はライバルチャンネルにどれぐらい関連動画として露出しているのかを知る術がありません。

YouTube Analyticsでは見れないのです。

しかし自分のチャンネルを伸ばすには大変有用な情報になります。

これらの情報で流入元の動画を見ている視聴者に合わせて自分の動画を最適化していくことが可能になります。

どんな話題を動画で話すべきなのか？、サムネイル、タイトルに入れるキーワードは？動画の長さはどれぐらいなのか？

などを流入元の動画を見て調査して、それに合わせて対策していくことが可能になります。

つまり今回のプログラムを書くことができれば

というわけなのです。

DAY49 自分の関連動画のタイトルを抽出してみよう

DAY50 ライバルの動画の関連動画を抽出してみよう①

DAY51 ライバルの動画の関連情報を取得してみよう②

機械学習を使って世界規模の株価予測コンペで賞金をゲットしよう

DAY52 Numeraiについて学ぼう

DAY53 Numeraiに登録しよう

DAY54 機械学習手法について学ぼう

DAY55 トレーニングデータとトーナメントデータを読み込もう

DAY56 Numeraiに予測を提出しよう

しょーご

この先は今後更新予定です

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ここまで読んでくれたあなたへ

こんな長い記事の最後まで丁寧に読んでいただき、本当にありがとうございます！

ここまでスクロールしてくれるユーザーは10%未満の方しかおらず、大変うれしく思っております！

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この記事から商品を購入していただけると、いくらか私にキックバックがあるというものです。

まさひろくん

まあこの記事の内容が参考になったから、申込みはこの記事からしてあげるよ

そう思っていただけたら、この記事のリンクからお申し込みいただけたら、とてもうれしく思います。

このブログは「それが知りたかった！」をモットーに運営しており、今後の活動のモチベーションに繋がります。

しょーご

一応リンクを下に置いておきますので、もし良ければ…!!
Twitter(@samuraibrass)にリプをいただけたら、感謝と激励します！

＼ここまでありがとうございます！／

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デイトラ申し込みから学習開始までの流れ

まずはデイトラで申込みを行います。

その後、受講したいコースを選択します。

その後「クレカ支払い」か「銀行振込払い」か選択します。

しょーご

銀行振込まで対応しているオンラインスクールはほとんどないので、助かりますね！

支払い後は「申し込み完了メール」が来るので、Slackに参加できるのと、講座も受講できるようになります。

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