【Python×AI×データサイエンス】受講者として評価してみた【TechAcademy/テックアカデミー】

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【Python×AI×データサイエンス】受講者として評価してみた【TechAcademy/テックアカデミー】

この記事ではTechAcademy(テックアカデミー)で習得できるPythonスキルの紹介や、未経験の受講がおすすめなのかなどを元受講者として評価しています。

 

これから、Pythonの勉強をしたいと考えている人はぜひ参考にしてみてください。

 

なぜPythonのコースの概要を知っているかについては、以下の記事をご覧ください。

 

端的に言えば、16コース受講したので知っているという感じです。そのため、記事の信ぴょう性はあるので安心してください。

 

目次

 

TechAcademyでPythonを学べるコースは?

TechAcademyでは以下のコースでPythonを勉強することができます。

  • Pythonコース
  • AIコース
  • データサイエンスコース

 

コース名だけ見れば、Pythonコースが基礎でAIコースとデータサイエンスコースが応用に見えますが、そういうわけではありません。

 

AIコースとデータサイエンスコースでも初めにPythonの基礎を固めてから本題に入っているので。

 

ただ、基礎の部分はPythonコースの方が多いこともあるので、Pythonコースを受講してからAIコースやデータサイエンスコースを受講した方が理解が早いのは確かです。

 

TechAcademyで習得できるPythonスキルは?

それぞれのカリキュラム内容から習得できるスキルを見ていきましょう。

 

Pythonコース

このコースでは、Pythonの基本的な使い方や、基本的なライブラリの使い方、機械学習の方法について学びます。習得できるスキルは以下の通りです。

環境構築 JupyterLab、AWS
基本文法 数値文字列の相互変換、変数、演算子、標準関数
制御構文 条件分岐、繰り返し、例外処理
シーケンス スライス、リスト、内包表記、多次元リスト、タプル
セット・辞書 セット、セットの集合演算子、辞書
関数 関数の仕組みと作り方
クラス クラスの定義、継承、多態性、カプセル化
ファイル操作 テキストファイルの読み書き
正規表現 正規表現の使い方、用語説明、実用例
ライブラリ NumPy、Matplotlib、Pandas、Pillow、scikit-learn
その他 アルゴリズム、Django、スクレイピング

 

Pythonコースに関して、さらに詳しく知りたいという人は以下の記事をご覧ください。

 

AIコース

このコースでは、機械学習を通して予測モデル、ディープラーニングについて学びます。習得できるスキルは以下の通りです。

環境構築 JupyterLab、AWS
Python基礎 基本文法、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas
機械学習でよく使う数学 指数、対数、微分、ベクトル、行列、確率、統計
データ前処理 CSV読込、データの可視化
回帰モデル 線形回帰モデル、その他の回帰モデル、パラメータ最適化方法
分類モデル パーセプトロン、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(SVM)
クラスタリング k-means法、クラスタリングの評価方法、多態性、カプセル化
機械学習 文章データの機械学習、画像データの機械学習
ディープラーニング ディープラーニングの仕組み、回帰モデル、二値分類モデル、多クラス分類モデル、画像データ分類、Kerasの層、アプリへの組込

 

データサイエンスコース

このコースは、上記の2コースに比べてプログラムよりも統計的な要素がメインとなってきます。習得できるスキルは以下の通りです。

環境構築 JupyterLab、AWS
Python基礎 基本文法、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas
基本統計量 母集団と標本、平均値、中央値、分散、標準偏差
点推定・区間推定 正規分布、点推定、標準誤差、区間推定
仮説検定 仮説検定の種類、注意点、パラメータ最適化方法
作図 ヒストグラム、棒グラフ、箱ひげ図、バイオリンプロット、散布図、ペアプロット
分散分析 分散分析の種類
統計モデリング 統計モデルの作り方
一般化線形モデル 確率分布、線形予測子、リンク関数
シミュレーション 乱数、大数の法則、中心極限定理、二項分布、ポアソン分布
時系列データ解析 自己回帰(AR)モデル、移動平均(MA)モデル、自己回帰移動平均(ARMA)モデル、自己回帰和分移動平均(ARIMA)モデル
解析スキル 欠損値の扱い方、ダミー変数、クロスバリデーション、過学習、Ridge回帰、Lasso回帰、的中率
機械学習でよく使う数学 指数、対数、微分、ベクトル、行列、確率、統計
MySQL リレーショナルデータベース、データベースの作成、テーブルの作成、テーブルデータの操作、WHERE句、ORDER BY句、レコードの分析、テーブル結合、グループ化、PythonとMySQLの連携
その他 Kaggleのデータ分析実践、ベイズ統計学

 

AIコースとデータサイエンスコースの最終課題として、自分自身で機械学習を使いモデルを作ったり、データ解析をします。この2コースは最後に実績を作ることができるということです。

未経験でPythonのコースは難しい?

機械学習は、正直プログラミング未経験者にとってはとても難しいです。

 

プログラミング未経験の人はまず、変数や繰り返し、条件分岐などの基本から勉強しないといけないので、いきなりAIコースやデータサイエンスコースに取り組むとわけがわからなくて理解できないままカリキュラムを進めることになるかもしれません。

 

ただ、時間に余裕がある人はカリキュラムを読んで、メンターに質問や相談をすることを繰り返せば理解できるようになるかもしれません。

 

いずれ機械学習やデータサイエンスも学びたいという人は、PythonコースとAIコースとデータサイエンスコースのセットで安くなるコースもあるのでぜひ受講してみてください。

Pythonのコースは以下の人に特におすすめ

  • Pythonを勉強したい人
  • AIを構築したい人
  • データサイエンティストになりたい人

 

Pythonのコースはどんな人におすすめ?

Pythonのコースは、仕事でデータの分析を行っている人や、データサイエンティストを目指す人におすすめです。

 

案件としての難易度も高く、分析ではデータ自体への理解度も必要となるため、業務はコンサル寄りになります。

 

PythonでWebアプリケーションを作ったりすることもできますが、テックアカデミーでは機械学習がメインとなっているため、PythonでWebアプリ制作を学びたい人には合わないでしょう。

Pythonのコースで転職できるのか?

Pythonコースを受講して転職することは可能です。

 

基本的に分析業務では実績を問われることがあります。業務未経験の場合、実績のハードルをクリアする方法は以下の2つあります。

  • テックアカデミーキャリア経由で転職
  • 最終課題で実力証明

 

テックアカデミーキャリア経由で転職

テックアカデミーキャリアとは、受講者限定の求人サイトです。基本的に業務経験年数などを問われますが、このサイトに掲載されているほとんどの企業がテックアカデミーの受講者の場合、年数などの条件はクリアとしています。

 

ただ、もちろんその後の書類や面接で採用結果は変わってきます。

 

Pythonや機械学習に関する業務の求人も掲載されているので、ぜひご覧ください。

 

最終課題で実力証明

テックアカデミーキャリアではなく、リクナビやマイナビ等の転職サイトを経由しての採用は、どうしても実績や年数が問われます。

 

基本的には、プログラミングスクールを受講しただけでは、未経験と同様に見られるため、キャリア採用されることは難しいです。

 

ただ、AIコースやデータサイエンスコースの最終課題で高度な分析やモデルを構築することができれば、実力を証明して認めてもらえる可能性はあります。

 

以上のことから、Pythonのコースから転職をすることは可能です。

 

テックアカデミーでは、無料体験でカリキュラムやメンタリングを経験できます。Pythonのコースやセットの受講を悩んでいる場合は、一度無料体験を受講し、質問などをしてみましょう。

無料体験は以下の人に特におすすめ

  • オンラインを体験したい人
  • メンタリングを体験したい人
  • 受講に関する相談をしたい人

 

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プログラミングスクールを受講する人のニーズは以下の4つあると思います。

  • 副業を目指す人
  • フリーランスを目指す人
  • 転職を目指す人
  • 現職に活かしたい人

 

以下の記事では、上記のニーズに合ったおすすめのコースを紹介しています。ぜひ参考にしてください。

以下、フロントエンドコースを受講した感想を記事にしています。興味がある方はぜひご覧ください。