本日の体験談レビューは「テックアカデミー Python×AIセット」を受講した飲食店勤務の38歳男性＝shhuunnさんです。
名前：shhuunn
受講スクール名：TechAcademy
年齢、性別：38歳男性
コース名：Python×AIセット
受講時期：2021年1月から3ヶ月（12週間プラン）
shhuunnさんはテックアカデミー でPython×AIスキルを身につけ、本業の飲食店業務のデータ作成の自動化を実現しました。
カリキュラム内容や苦労した部分、実際に要した学習時間などを詳しくレビューしていますので、Python、A Iコースを検討中の方はぜひ参考にしてくださいね。
Contents
テックアカデミー Python×A Iコースを受講した38歳が徹底レビューします！
テックアカデミー Python×A Iコースを受講した理由
テックアカデミー のPython×AIセットを受講した理由を教えてください。
テックアカデミーに入学するだいぶ前に、まずは単純な興味本位で無料のプログラミング学習にもトライしました。
ですが、独学では疑問や問題が解決できない、あるいは解決するのに時間がかかりすぎることが原因で挫折しました。
しばらくしてから改めてプログラミングを学ぶ環境をいろいろ調べたうえで、当初、テックアカデミーを選んだ理由は以下の3点でした。
テックアカデミー に決めた理由
興味のあるジャンルが揃っていたこと。
チャットにでの質問が回数無制限でできる
メンターによるビデオチャットの回数の多さ
テックアカデミーの無料体験や相談はせずに、ピンときたので受講を決めました。
他のスクールと比べてみて比較的料金が高いほうだとは思いますが、自分の挫折経験から、質問・相談できる環境が整っていることのほうが重要だと思い、テックアカデミーを選ぶに至りました。
あとは、学習期間や学びたいジャンルの組み合わせを自分好みにアレンジできる点も、オススメポイントの一つです。
shhuunnさんはPython ×AIのダブルセットを受講しました。
もちろん単体で受けることもできますし、さらにデータサイエンスをプラスしてトリプルセット受講することもできます。
セットにすればするほどそれぞれを単体受講するよりも料金はお得になります。
Python×AIセット受講内容について
各カリキュラムの内容、ポイント、難易度などを教えてください。
扱うプログラミング言語は両コースともPythonのみでした。
どちらのコースもまずは学習環境の構築でAWSのCloud9とJupyterLab、そしてslackの設定から始まります。
Pythonコースのカリキュラム
pythonコースの1～3では、いわゆる、平仮名カタカナや、１＋１＝１になる、という基礎の基礎を学びます。単純な反復学習が続きます。
次に4～5が一つの山場です。
pythonのキーワードの一つ「オブジェクト概念」とプログラミングらしい「制御構文」で動きのあるプログラムに触れます。
課題も多いので、面白くもあり難しいセクションだと思います。
6～7においては、AIコースでも重要になる「データの成形、編集、検索」に大きくかかわる「シーケンス」を学びます。
また、関数の作り方とそれをモジュールとして活用することや自分で定義したクラスの扱い方など、このセクションも難易度は高め、一読しただけではなかなか理解しきれない部分だと思います。
pythonのテキストの読み込み方や「正規表現」を学んだ後、パッケージライブラリの学習に移っていきますが、この「正規表現」が今後のプログラミングでもかなり重要な要素で、教材の中でもかなりしっかり情報量があります。難易度も高めです。
8で学ぶパッケージライブラリたちは、機械学習をプログラミングする上でかなりの頻度で使用するものです。
後の課題で使うたびによく確認するセクションでした。
9では機械学習の概念を理解することで、特にpython・AIコースの理解度が格段に上がること、またその概念を明確に説明できるだけでも技術者としてはもちろん、社会人として大きなアドバンスになるとメンターの方々から教えてもらいました。
AI(人工知能)＞機械学習＞ニューラルネットワーク＞深層学習(ディープラーニング)
このセクションが、これまで学んだことの総集編であり、機械学習のスタートラインで、情報量も多く、取り組む課題も学んだ情報のパーツを組み合わせてのプログラミングでなかなか思うような挙動が得られませんでした。
今までのセクションを復習・確認しつつ、scikit-learnのデータセットも有名なところを一通り使い、このセクションで学習時間をかなり使いました。難易度はかなり高いです。
AIコースのカリキュラム
AIコースは前述のpythonコースの続きのようなもので、1～2はほぼ同じ、3でさらに深堀りをするイメージです。
例えば、ライブラリの仕組みを理解するための数学で、指数・対数、微分、行列、確率・統計など、数学の中でも項目はかなり絞られています。
4では、データサイエンティストの仕事の80％を占めると言われる「データ前処理」を学習。
ライブラリの選定や機械学習の構文をさまざまなデータを使って覚えていきます。
項目の表記や単位を整える、欠損値の確認・編集、情報量を保ったまま無駄なデータを削減するなど。
次の機械学習のモデル構築に進んだ後に、再度前処理に戻ってデータを調整することも多くあります。
課題ごとによく読み返す重要なセクションです。
5以降では一般的な機械学習の流れを反復して頭に染み込ませていきます。
データの読み込み → データの前処理 → データの分割「学習データ、検証データ、テストデータ」
→ アルゴリズムの選択学習の実施 → 検証データによる評価チューニング、モデル同士の比較
→ モデルの選定 → テストデータによる最終評価
9ではAIの発展に密接に関わる「深層学習(ディープラーニング)」の歴史の紹介から、機械学習ライブラリを使ってのプログラミングを繰り返していきます。
私が特に面白いと感じたところは、すべての場面においてディープラーニングが最適な選択肢というわけではないことでした。
ケースによっては単純なモデルで十分説明できるのであれば、そのモデルを採用した方が精度は高く効率も良くなります。
計算コストの面でも、たとえばスマートフォンやWebアプリケーションのような十分な計算資源を確保できない場合、ディープラーニングを使った学習と予測が困難になること。
そして、データ数が大量に必要なことも現状課題の1つです。データが少ないと十分な学習ができません。
AIという概念の中の一つの技術なだけで、万能ではない点を考慮しつつ活用していく必要があることに気づかされました。
オリジナルAIプログラムを開発
最終課題のオリジナルAIのプログラミングは、メンターと相談して決めました。
自分の本業に関わるワインを題材に、成分データから赤ワインか白ワインかを自動判別するAIを作りました。
元データとしてUCIの「Machine Learning Repository」をメンターから勧めてもらい、データを前処理した後、プログラミングに取り組みました。
プログラミング全般に言えることですが、ライブラリや便利なデータセット然り、もともとは英語で書かれていることが多いので、最低限の英語の知識も必要であることも実感しました。
構文などはレッスンの反復で解決できたのと、メンターに具体的な質問ができたので、とてもシンプルなプログラミングだったこともあり完成までに時間はあまりかかりませんでした。
その中でも一番のつまずきは、データの前処理の任意のデータを取り出すための正規表現でした。
ちなみに受講した両コースともに、チームでプロジェクトを進めていく形ではなく、個人で黙々と組み上げていく学習方法でした。
基本アイディアは自分で調べて作り、メンターも知らなかった挙動があればその場で一緒に試行錯誤して解決していきました
テックアカデミー は全てのコースでオリジナル開発に対応しています。
メンターの力を借りながら自分のアイデアを形にできるのが醍醐味ですね！
AI学習に数学の得意不得意は関係あるのか？
A Iは数学的知識が必要ですが、shhuunnさんは元々数学がお得意でしたか？
数学に苦手意識がある人でもA Iでプログラム作成は可能だと思いますか？
数学は今でも大の苦手です。とくにAIコースは概念の話も含めてかなりアカデミックな話題が多く、正直なところ網羅しきれていません。
ある程度のプログラミングは、構築するだけならそこまで深い知識はいりません。
希望する成果が複雑な場合や、その精度をより向上させるため、またその技術を他の人に教えるために数学の知識が必要になってくるのだと思います。
そういった意味でも、機械学習関連のプログラミングで実際稼げる仕事に繋げていくには、かなりの根気と時間が必要だと感じました。
ちなみに、数学に対する苦手意識をどうクリアしたかというと、字のごとくプログラミング「言語」として認識していることが大きいと思います。
プログラムを希望通りに動かすための「言葉」として、外国語を学ぶつもりで取り組んでみると、あまりネガティブにならずに済みました。
一文字でも、半角スペース一つでも、間違った表記をしているとプログラムがエラーを起こすので、ある意味分かりやすく、ある意味もどかしいことは日々感じながらプログラミングしています。
テックアカデミー 受講修了後に活かしていること
shhuunnさんはテックアカデミー 終了後もオリジナルのプログラムを自作して使用しているそうですね。
自作のスクレイピングプログラムの機能は、posレジアプリの会計データから欲しいデータを欲しい形で取得できることです。
アプリの機能例としては
- ある1か月間のフード類とドリンク類それぞれの日別売上合計を抽出
- 月に一回定期的にディナーの日別客単価をエクセルに自動入力させる機能
などを実装しました。
プログラミングに興味をもったころから、「スクレイピング」という技術に興味があり、個人的な目標を設定するために、pythonを使ったスクレイピングプログラムの構築を選びました。
カリキュラムと並行して個人的な目標を進めていたので、pythonコースから始めたての頃はかなり大変でした。
- 欲しい機能を洗い出し
- 実装するためのライブラリや任意のデータを抽出するための記述を下調べをして骨組み作り
- 小さいデータで動作確認
- 全体のデータを操作する
という手順を何度も繰り返しながら構築していきました。
メンターにはその時点でのゴールを伝え、自分のアプローチが合っているのか、エラーが出る原因が何なのか、もっと良い手順があるのかなどなど、適切なアドバイスをもらいながら進めていきました。
AIコースが終わるころにはほぼ完成、この時点でも売れるプログラムだと褒めてもらえるところまでもっていけました。
「売れるプログラム」と言ってもらえる物を完成させるなんて素晴らしいですね！
メンターを十分に活用するには、自分からどんどん質問すること、具体的な質問をすることが重要です。
shhuunnさんはそれがきちんとできていたように思えます！
働きながらテックアカデミー を受講した経験について
shhuunnさんは働きながら受講されてましたが、学習時間の確保はどのようにしてましたか？
今回はテックアカデミーのPythonコース+AIコースのセットを2021年1月スタートの12週間プランで取り組みました。
休日と、仕事前後の朝夜の時間を使って勉強を進めました。
1日平均で約4時間、総学習時間はおよそ300時間です。
始めた当初一番苦労したのが「勉強時間の確保」と「習慣づけ」でした。
テックアカデミーの教材は、基礎の部分をかなり丁寧に説明してくれているので、毎日継続してやることで確実に理解は深まります。
しかし、ある山場からグッと難易度が上がります。
この時に勉強する習慣ができていないと学習ペースがガクンと下がるのかなと思いました。
個人的に作りたい成果物があったので、私自身はペースを極端に落とすことはありませんでした。
無料のプログラミングスクールのときもそうでしたが、何が分からないのか分からない状態やなかなか目当ての解決方法にたどり着かないときの挫折を知っていたので、すぐに返答がもらえるチャットやメンタリングはかなりの救いになると思います。
テックアカデミーのマンツーマンメンタリングは、スケジュールの面でもかなりのプレッシャーでした(笑)。
ですが、私にとってはチャットサポートと併用することで、いい感じで背中を押されながら疑問を解消していけたと思っています。
またチャットサポートを駆使して学習を効率よく進めることができる人は、メンターには業界のことや転職などの相談をするなど、うまく使い分けるといいと思います。
テックアカデミー のメンタリングは週２回と頻度が決められています。
決められていることで「メンタリングまでにやらないと！！」と背中を押される感じが、学習スピードを落とさずに続けられるモチベーションになったようですね！
テックアカデミー 受講前にしておくべきこと
スクール受講前に準備しておくべきことはありますか？
今後プログラミングを学び始める人にお伝えしたいのが、短い学習期間を存分に活用するための、スクール受講前の準備の「ススメ」です。
以下の2つです。
- どんなことをしたいか、漠然とした形でもイメージを持つこと。
- そのジャンルや仕事について下調べをすること。
プログラミングの基礎知識があるに越したことはないですが、それよりも目的意識があるかどうかのほうが断然重要だと思いました。
多くの人が、スクールに入ってからプログラミング学習を始めてやりたいことを探すという傾向があるとメンターの方々もおっしゃってました。
幸運にも私は作りたいシステムのアイディアがあったので、それに向かって学習を進めることができました。
学習の時点で最初からあまりたくさんのジャンルに手を出してしまうと、どれもあまり成果が出ないうちに挫折する可能性が高い、とメンターの方々もおっしゃってました。
しかも、学習を進めながら、自分の得意不得意が分かってきたり、目指すものが変わってくることも往々にしてあるので、ある程度目星をつけたアイディアの中でいろいろトライすることが、学習やその先に転職に向けての活動をスムーズにさせるのではないかと思います。
テックアカデミー は初心者にとってとても手厚いプログラミングスクールだった
テックアカデミー について全体を通した感想をお願いします。
教材の質が良く情報量が多くて、総じて難易度も高いと思います。
その中で出てくる課題の難易度は総じて中程度、そしてほどよい段階をふんで上がっていくので、メンタリングやチャットサポートを活用することで、モチベーションの低下が起きにくい作りになっていると思いました。
あとは、メンターの当たりはずれ(というか相性)はどうしても出てきてしまうと思いますが、メンターはどちらかというと”先生”というより”共に学習するパートナー”といった印象でした。
- どういう結果がほしいのか
- それに向けて何が分かっていないのか理解する、キーワードを見つける
これらを念頭に置くことで、質問の仕方が鍛えられましたし、返答の精度という意味でもメンタリングとチャットサポートはとても心強い存在でした。
受講生の質問力は非常に重要ですよね。
質問力が高い人ほど、メンターから得られる情報も多くなります。
そして思った以上に、カリキュラム以外の質問や相談（どういった仕事をしているかとか実際どのように仕事を受注しているのかなど）にもフランクに、親身になって答えてくれたのが印象的でした。
テックアカデミーの学習での収穫は、実際にPythonを使ってプログラムを作ることができるようになったことはもちろん、疑問や不明点をネット上で探し出す力がついたことです。
併せて、アイディアからの設計、そして仕様を決めて実装していくその都度修正を入れていくという手順や概念が、日常生活やもともとの仕事の場面でも活きていることを実感しています。
また、プログラミング業界は日々更新されているので、自作したソースコードの定期的なメンテナンスと、業界の新しい情報の収集を続ける必要があること、機械学習という分野でいえば、kaggleやsignateのようなコンペサイトでの技術力や実績の向上を定期的に行う必要があることも教えてもらいました。
テックアカデミー での収穫
- Pythonプログラムを作れるようになった
- 疑問や不明点をネット上で探し出す力が身についた
- アイディア→設計→仕様→実装 の手順が身についた
- 自作したソースコードの定期的なメンテナンスの必要性を知った
- 業界の新しい情報の収集を続ける必要があることを知った
・プログラミングを学んだ後、どういう仕事をどのくらいの頻度でしたいかイメージする
・それにはどういったプログラミング言語や技術が必要か下調べをしておく
このポイントは2でもお伝えしましたが、最重要項目と言ってもよいと思います。
私個人の意見として、テックアカデミーは、料金の高さは否めませんが、
- メンタリングやチャットサポートの手厚さ
- メンターの質の高さ
- 修了後の転職サポート
- 受講したジャンルの教材は基本的に無期限で見返すことができること
懇切丁寧に教えてもらいたい初心者にとって、とても手厚いサービスのプログラミングスクールだと感じました。
今後はプログラミングで副業をしていきたい
現状はクラウドワークス経由でプログラミングを使った副業を考えています。
自分の技術レベルに合った案件を探しながら、pythonだけでなく比較的取り組みやすいhtmlやphpも併せて応募しています。
知人からの仕事の紹介も常に相談しています。
Python×AIコースのスキルで対応する案件はどんなものがあるかというと、
- プログラミング講師
- データ分析、スクレイピング
- データ成形
- 自動化システムの構築
- AIを活用した音声認識
- 画像認識システムの構築
などがあります。
これらの技術を十分に使いこなせるなら、月収は50～100万、年収は1000万以上を稼げるようになるべきだと思います。
知識量や経験値と相まってのことなので簡単なことではありませんが、今の人材市場を考えると目指したいラインだと思います。
shhuunnさん、体験談ありがとうございました！
テックアカデミー Python/ AIコースは国の給付金対象で最大受講料７０パーセントOFF
テックアカデミーのPythonやAIコースは、専門実践教育訓練給付制度の対象コースとなっています。
テックアカデミー の中で専門実践教育訓練給付制度の対象コースとなっているのは以下のコースです。
給付金対象コース
- AIコース
- データサイエンスコース
- Python+AIセット
- Python+データサイエンスセット
- Python+AI+データサイエンスセット
給付金を受けられるかどうかは条件により異なるので、気になる人は補助金・助成金・給付金対象のプログラミングスクールおすすめ８選【受給条件や給付額もわかりやすく解説】をご覧ください。
Pythonコース、AIコースに関してや、テックアカデミー に関して気になる人は、一度テックアカデミー の現役エンジニアの無料カウンセリングを受けてみてください。
業界事情や受講に関する不安や質問など、なんでも聞いてみましょう！
迷っている時間があるならいち早く行動することをおすすめします。