contentTechAcademyのPython+データサイエンスコースを受講した感想Pythonデータサイエンスtechacademy記事の内容TechAcademyのPython+データサイエンスコースを受けた感想を記します。生産性向上のツールとしてデータ分析や機械学習を学びたくて受講しました。製造条件の自動推定や検査工程の自動化に興味があります。8週、12週、16週、24週から選択可。私は16週コースを選びました。(前半)Pythonコース:8週(後半)データサイエンスコース:8週データサイエンスコースでPythonを使うため、前半がPythonコースになります。これはPython+AIコースであっても同じです。この期間であれば、標準的な勉強時間は10〜20時間/週です。平日1時間、土日各5時間ならやれそうと思い、この期間を選びました。長いほど費用は高くなりますが、余裕を見ておいた方が無難です。学習方法TechAcademy独自の教材、又は指定書籍(市販)を独自に勉強します。理解度を試す課題が各コース5個くらいあり、メンターに採点してもらって全て合格なら修了です。分からない箇所をメンタリングの時間や、Slackを使って質問します。メンタリングは週2回各30min設けられており、進捗確認や、補足情報を教えてもらったり、質疑応答はもちろん、時間が余ればプログラミングや仕事について雑談していました。(規則上はカリキュラムに無い内容はNGなので、雑談有無はメンターに依るかもしれません。)Slackでは随時質問できます。返ってくるとは限りませんが、メンターが時間を見つけて回答してくれます。答えを示してもらえるというよりは、このサイトや資料を見たら良いと教えてもらえます。cloud9を使ってプログラミングします。こちらが書いたコードはメンターからも見ることができます。EC2の750hr/月の無料枠を使っていました。独学プログラマーを読みました。受講前にPythonの基本文法を押さえておくとスムーズに進められますが、Pythonコースの受講が前提であれば、特に何の用意もいりません。データサイエンスコース単独で受ける場合はPythonの基本文法の理解が必要になります。Pythonコースの感想メンターメンターはプログラマーの方でした。プログラミングを生業とされている方に教えてもらうのは貴重な体験でした。私はプログラミング素人なので、とにかく動かすことに頭がいきがちなのですが、「こういう書き方をするとバグのリスクを減らせる」とか、「デバッガとしてはこいうツールがある」とか実務を念頭においた話が聞けたのが良かったです。カリキュラムTechAcademy独自の教材を進めていく形式です。notebook、Numpy、Pandasからscikit-learnまで、基本文法とデータ分析で使う主たるライブラリが一通り含まれています。レベルは高くありません。広く浅くと言った感じです。実際、8週間コースでしたが教材の写経と修了課題を4週間で終えてしまいました。3を独自に写経しました。レベルとしてはオライリーの入門書の方がまだ高いと思います。4週間余ったので、メンターに練習問題を出していただいたり、paizaスキルチェックの添削をしてもらいました。到達レベルこのカリキュラムをマスターして到達するレベルはプログラマー見習いの入口に立てるか立てないかくらいだと思います。実際、初回にメンターに到達レベルを質問したところ、「このカリキュラムを受講したからと言って、何か作れるわけではない。会社に入ってからの勉強が本当の勝負」というお言葉をいただきました。私の実感としてもそうです。データサイエンスコースメンターメンターは大学講師の方でした。研究で統計をバリバリ使われている方だったので、実際にデータ分析する際の注意点を聞けたのが有益でした。統計を勉強するための書籍を色々教えて頂き、助かりました。これらは全て雑談の中で聞いた事柄で、雑談の中で得られるものが多いです笑カリキュラムPythonで学ぶあたらしい統計学の教科書を独自に進めていく形式です。統計学の基礎を学びながらPythonのライブラリであるSciPyの使い方に慣れることができます。検定や統計モデルの概念を分かり易く書いてあるので、初心者でも勉強しやすいです。内容は記述統計学に始まり、推測統計学や検定、正規線形モデル、一般化線形モデル、機械学習基礎(Ridge回帰、Lasso回帰、ニューラルネットワーク)が含まれます。Disasterについて紹介があります。公式の証明など、背景にある理論に遡って調べていたので、時間がなくなり8週ギリギリでの修了になりました。カリキュラムのレベルはPythonコースと同様広く浅くと言った感じです。統計と機械学習の概要を掴むことを主目的としたカリキュラムになっています。メンターから統計学の理解としては、このカリキュラムだけでは不十分とのご指摘を受け、以下紹介されたサイトや書籍を併用して勉強していました(継続中)。Techniquesの予測精度を上げる問題が出題されました。到達レベルカリキュラムをマスターした場合、統計の実力としては統計検定2級を受ける下地ができるくらいだと思います。機械学習については、ほんと触りだけなのでkaggle入門くらいのレベルだと思います。学習意欲が高まっている状態であれば更にブーストをかけるのには有用と感じました。絶対オススメ!とまでは言えないですが、これからデータ分析を本格的に勉強したい人の足がかりとしては良いと感じました。・Pythonコースの内容が想定していたよりも薄かった・費用が高いちなみに、私は受講期間に転職活動(TechAcademyの転職紹介システムではなく)をしており、機械学習やデータ分析をやっている職種を受けましたが、本講座に対する質問は無かったです笑。データ分析、機械学習を用いた効率的な"モノ作り"に興味があります。upLoginユーザーは見つかりませんでした。