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データサイエンティストを目指すならDIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースがおすすめ!

python DIVE INTO CODE
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タカシ
タカシ

会社で過去10年記録してきた売れ筋商品や時期、購入者の性別や年齢などのビッグデータがあります。それを元に調査会社に依頼したら、なんと150万円の見積もりを出されました。

それなら社長が、社員に機械学習を覚えてもらって、内制化したほうがいいじゃないか、という話になり、急遽スクールを探すように命じられました。

でも、どこのスクールがいいのかちょっとわからなくて…

AIや機械学習の分野は、ビッグデータを扱ってコンサルまでできるエンジニアは圧倒的に少ない状況です。そのため、データ解析を外注に依頼すると、外注先はそのまた下請けに流し…みたいなことをすることもありますし、デーが解析に使うツールやプログラムも曖昧だったりして、高額なお金を払うことに疑問を抱いている経営者は少なくありません。

機械学習で使われるPaythonは「仮説が立てられて、論理的思考のもとにプログラムを組む」というセンスが必要なので、数学が苦手、統計学なんて聞いただけで抵抗感がある、という人には不向き。でも逆に、そういう分野が好き、得意という人にとっては、これから学ぶ上で機械学習はかなりおすすめです

この記事はWEBクリエイター歴15年のパラレルワーカーである私が解説します。

当サイトで人気のプログラミングスクール

  • DMM WebCamp  (3ヵ月でRubyエンジニアに)
  • TechAcademy  (オンラインで好きな時間に学べる)
  • GEEK JOB CAMP  (無料でRuby, PHP, Javaを学べる)
  • .Pro(ドットプロ) (マーケティングを意識したカリキュラム)
  • Code Ship (無料でRubyやPHP、Pythonも学べ転職保証付き。年齢制限なし)

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコース

AI

DIVE INTO CODEは、Rubyを基本に学ぶWEBエンジニアコースと、機械学習エンジニアコースの2種類のコースが学べるプログラミングスクールです。

機械学習を本格的に学べるスクールとして他にも「DataMix(データミックス)」があり、機械学習においてはこの2校が双璧。ですが、データミックスの場合数学とPaythonによる入学試験があり、ちょっとハードルが高い印象です。事前学習コースもありますが、有料です、

DIVE INTO CODEも、事前学習として線形代数や微分積分などの数学や、線形回帰や重会議などの機械学習基礎が本コース受講にあたり必要となりますが、きちんとカリキュラムに組まれているので「高校卒業してから微分積分なんてすっかり忘れちゃったよ!」という人も安心して学ぶことができます

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの基本情報

コース名機械学習エンジニアコース
習得言語Paython/Kaggle
カリキュラム詳細PDF機械学習プログラム
教室場所東京(渋谷)
自習室解放・対面質問時間全営業日:10時~19時
定員10名
学習期間事前学習:1ヵ月 プログラム:3カ月
入会費用200,000円
受講料金798,000円
教科書代※3,672円

機械学習エンジニアコースはフルタイム・プログラムです。なので日中働きながら…という学習はできないので、会社を辞める必要がありますな。

タカシ
タカシ

それくらい勉強しないとデータサイエンティストにはなれない、ってことですね。

次に紹介するカリキュラムを見るとわかるとおり、かなりの学習量があります

 

「マンツーマンのオーダーメイドカリキュラム」を売りにしているスクールは、機械学習に限っては選んではダメです。あと、オンライン完結型スクールの機械学習コースも、実際にはなんの役にも立たないレベルの基本概念と実装をチョロっと…という感じ。

 

どうせ機械学習を勉強するなら、ちゃんと身につくカリキュラムを提供しているスクールを選ぶことがマスト!

機械学習エンジニアコース カリキュラム

事前学習カリキュラム

学習内容学習目的学習時間数学習日数
Paythonアルゴリズム入門を学ぶ120時間以上1ヶ月
機械学習のための数学線形代数、微分積分、Numpy
探索的データ解析Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib (Seaborn), Kaggle EDA
機械学習入門オブジェクト指向入門、オープンデータセット演習、Sklearn

TERM 1 機械学習(Machine Learning)カリキュラム

学習内容学習目的学習時間数学習日数
Kaggle機械学習フロー(1回目)データ取得、前処理からモデル構築、検証までを最初から最後まで通して基本的な機械学習の流れを追い、俯瞰できるようになる

データ取得・前処理・モデル洗濯・ハイパーパラメター・交差検証・アンサンブル・グリッドサーチ・Igbm・ランダムフォレスト

112時間以上1~2日目
機械学習スクラッチ機械学習をゼロから実装し、機械学習の一般概念を覚える。アルゴリズムの基本となる技術とテクニックを習得する

回帰について・単回帰/重回帰・ロジスティック回帰・コスト関数・最適化・SVM・k-means・決定木・クラスタリング

3~12日目
Kaggle機械学習フロー(2回目)フロー1回目の続きを学習する13~14日目

TERM2 深層学習(Deep Learning)カリキュラム

学習内容学習目的学習時間数学習日数
深層学習スクラッチ(1回目)NN・DNN・CNN・RNN252時間以上15~18日目
Tensorflowディープラーニング実装の上で不可欠なChainerやTensorflowを学ぶ19~20日目
深層学習スクラッチ(2回目)CNN21~24日目
論文実装トップカンファレンスの論文のアルゴリズムを理解しモデルを実装する。

様々な活性化関数・チューニング・バッチ正規化・ドロップアウト

25~28日目
コンピュータビジョンCNNスクラッチ・画像分類・物体検出・セグメンテーション・Kaggle29~34日目
Kaggle深層学習フロー(1回目)Kaggle演習35~36日目
自然言語処理基礎(1回目)CNN37~38日目
深層学習スクラッチ(3回目)RNN39~42日目
自然言語処理基礎(2回目)43~44日目
Kaggle深層学習フロー(2回目)45~46日目

TERM3 エンジニアプロジェクト実践

事前学習からTERM2まで学んだ機械学習をもとに、実務を想定した実践プロジェクトを行います。実際に手を動かして実装する中で、必要な新しい技術をさらに習得しつつ、理解を深めていきます。実際のエンジニアのような体験ができるターム。

学習内容学習目的学習時間数学習日数
機械学習をシステムに組み込むAPI・テスト・再学習・パイプライン・A/Bテスト176時間以上47~68日目
就職対策模擬面接・模擬技術面接・履歴書/経歴書指導・ポートフォリオ指導

DIVE INTO COURSEの機械学習エンジニアコースは、未経験の40代男性でも転職に成功しています

40代からエンジニア

若ければ若いほどいい、といわれるエンジニア職ですが、こと機械学習においてはエンジニア数が超不足していて、実務レベルのスキルを持っている人が少ないため、40代でも諦める必要はありません。

このスクールの良いところは、実務で使える本物のスキルを身につけてもらおう、というスクールの理念があるところ。

30代、40代はむしろ、営業や企画などの経験があるなら、なおさら機械学習を習得すると圧倒的な強みになります。

社会経験・ビジネス経験のない若い人よりも経営コンサル的な側面から企業内や転職先でスキルを発揮できるからです。

DIVE INTO CODE以外におすすめの機械学習を学べるスクール

DIVE INTO CODE以外に、カリキュラムの質が良く「実務レベル」まで引き上げてくれるプログラミングスクールは2つあります。

ひとつはAidemy(アイデミー)。東大卒のエンジニアが起業したスクールで、講師陣もすごい人たちで、カリキュラムの質が良いのに受講料がリーズナブルなのが特長です。

公式サイトへ

もうひとつはデータサイエンティスト育成コース。こちらもかなりカリキュラムがしっかりしていて、社会人でも仕事を辞めずに学習することができます。ただ、数学とPaythonの入学試験があるので、それにパスできない人は有料の事前学習からスタートする必要があります。

データサイエンティスト育成コース

この3校なら、どこを選んでも間違いありません。あとはフィーリングや学習環境など、あなたに合ったスクールを選べばどこでもいいです。

どのスクールも無料体験や無料説明会を開催していますので、実際に自分の目で見て、肌で感じて「ここが一番合っている」と思ったスクールを選べばいいと思います。

ご参考にしてください。

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