2016年後半という、まだPythonや機械学習が日本で注目を集める前、オライリーの本すらあまり翻訳されていないときから、Python×AI・機械学習の講座を運営しています。CODEの機械学習エンジニアコースは、3年目を迎えてどのように変化しているのか、最新の情報をお伝えします。CODEの機械学習エンジニアコースがおすすめです。CODE機械学習エンジニアコースについて説明していきます。CODEとは、2015年4月に創業したプログラミングスクールです。社長は文系出身で、グロービスでMBAをとり、ワークスアプリケーションズなどでエンジニアの職にについていた異色の経歴を持つ、野呂浩良さん。CODEは以下のような理念を掲げています。自ら成長できるサポートをするまた、サービスに関しては以下のような6つの信念を野呂社長が掲げています。<6つの信念>つまずかない、分かりやすい教材を提供することコンピュータサイエンスの普遍的な基礎力を身につけられること即戦力の技術や現場に対応できる最新技術の力を身につけること改善され続けるサービスを構築すること手厚すぎるぐらいのサポートを提供することずっといたいと思うようなコミュニティの形成に努めることこれらの信念をもとにして、感動的な教育体験を提供いたします。CODEの卒業生の話を聞くと、5.手厚すぎるくらいのサポートを提供すること6.ずっと痛いと思うようなコミュニティの形成に務めることについて、言及されることが多いです。CODEに行き直した、という人もいます。(定期的におかしなプログラミングスクールが発生するのです。「プロジェクトをたくさんこなして、アウトプットを出しまくる」という、超実践的なもの。ゴールも「機械学習エンジニアに就職する」こと。カリキュラムはPDFでも公開されています。CODE機械学習エンジニアコースのカリキュラム(PDF)もちろん、大学で情報系を専門にしていた人や、大学院でAI・機械学習を専門に研究していた人には敵いません。数学的知識や、データ構造・アルゴリズムなど、カバーしていない領域がかなり多いです。「論文を読んで実装」するプログラミングスクールは他にありません。この点がかなりチャレンジングだし、理に適っています。AIや機械学習の領域は、現在世界的に注目されています。そのため、日本でも高度IT人材が足りない(特にAI,IoTなど)という話がでてきているんです。世界的に注目されているということは、研究開発の速度もかなり早いです。最先端にいようと思ったら、論文を読んで実装するくらいは、スタートライン。世界の技術をキャッチアップできるか、っていうのはすごく重要なところなんです。詳細はPDFのカリキュラムを見てください。ここではフェーズごとのざっとした解説をします。機械学習エンジニアコースは大きく4つのフェーズに分かれます。<機械学習エンジニアコースの4フェーズ>1.事前学習(1ヶ月)Python基礎、数学を独学する。参考図書が指定される。ポートフォリオ)基礎からどんどん応用、実践に入っていく、という形です。学習は2日毎にSprintという形で組まれています。1日目に学習、開発テーマが決まりチームで開発。2日目に開発した内容を発表するという構成です。1日のスケジュールは規則的で、10時にスタート、19時まで開発です。19時以降は教室で自習をすることもできます。タイトにカリキュラムが詰まっているため、日々の内容をいかに落とさずに学んでいくかがとても重要です。CODE機械学習エンジニアコースの費用は以下のとおりです。スキル習得講座(Re:スキル)に認定されており、最大40万円のキャッシュバックが受けられます。なると実質60万円です。分割払いも可能なので、1ヶ月あたりの負担は抑えることができます。将来への投資と考えられるかどうか、それに見合うかどうかが判断の分かれ目です。CODEが優れている点を挙げていきます。1.論文実装・Kaggleへの挑戦など先端技術をキャッチアップする体験ができる繰り返しになりますが、社会人向けのプログラミングスクールで論文を実装するところまでやるところはありません。論文には最先端の情報が詰まっています。論文に掲載されているモデルのソースコードがGitHubなどで共有されているとは限りません。機械学習系の専門書を読むと、数式が出てきますが、サンプルコードがないものが多いです。数式を読み解いて、実装するという経験は何度もやらないとできるようになりません。これを仲間とともに、また、メンター陣のサポート下でできる、というのは大きなメリットです。これはKaggleの挑戦も同様です。Kaggleは世界の機械学習エンジニアやデータサイエンティストが腕を磨きあっているAI系の競技プログラミングコンテストです。上位ランカーは非常に高いレベルのプログラムを開発していますし、そのコードは公開されています。コードの意味を読み解くのは慣れないと難しいです。これも、仲間と、メンターのサポートつきでできるのは良いでしょう。CODE機械学習エンジニアコースは、2日で1テーマを学ぶ形式です。それぞれ、チームを組んで開発します。チームで開発する、ということは、自分のコードには仲間からのツッコミが入り、仲間のコードへツッコミを入れるシーンが出てきます。これは、かなり能動的に動くことになる、アクティブラーニングとして学習効果の高さが期待できます。要は、自分と同レベルの知識の人に、自分のやったことを、わかるように説明しないといけないからです。メンターだと、受講生のやりたいことを瞬間的に理解してくれる、あるいは説明を引き出してくれるかもしれません。そこには若干の甘えがはいります。受講生同士だとそうは行きません。お互いに煮詰まったら、素直にメンターに聞くのは良いことです。受講生同士という緊張感は、疲れると思いますが、学習にはかなり効果的です。CODEのカリキュラムは基本的に公開されています。これは機械学習エンジニアコースに限った話ではありません。カリキュラムが公開されると、スクール側にはかなりの緊張感が生まれます。関心を持った、優秀なエンジニアが見たら、そのスキルを持った人が本当に使えるのかどうか、一発でわかってしまうからです。CODEは厳しい意見を真摯に受け止め、かなり積極的に修正を加えてきた歴史があります。この誠実さは、卒業生から悪い話を聞かない理由の一つかもしれません。誠実にスクール運営をしているのです。CODEは、定期的に受講生と企業のマッチングを自社で行っています。「マッチングに成功しても手数料なし」という驚きの仕組みです。いうと「未経験者に高いお金を払いたい企業はないから」ビジネスサイドとして至って当然の感覚です。プログラミングスクールで学んだ、とはいえ、転職市場に出てみたら、競合となるのはどんな人達でしょう?コンピュータサイエンスを大学や大学院で学んできた人たち、あるいは、エンジニアとしての実績がある中途の若手社員などです。企業として、本当にほしいのはこういった人たち。未経験者ではありません。高度なスキルを持っている即戦力人材は限りがあり、獲得競争が激しいです。そのため、未経験者を採用して社内で育成する、というフローになっています。無料で受講できて転職ができる、とうたっているなかには、調子のいいことを言っているプログラミングスクールも少なくありません。CODEはこのあたり、非常にシビアに自分たちのサービスを捉えています。CODEの卒業はエンジニアへの入り口。その後活躍できるかどうかは、その人の卒業後の姿勢次第なのです。CODEでは「自立できる機械学習エンジニア」を育成することをうたっていますが、機械学習エンジニアになったあとも学習し、スキルを磨き続けることが自立の1つの要因です。そのため卒業後の学習サポートも行うなど徹底したサポート体制を作っています。ここまで真摯な対応をしているプログラミングスクールも少ないでしょう。CODEの公式ブログにも掲載されていますが、45歳で総務経験15年の方でもデータサイエンティストに転職できた実績があります。そのくらい可能性に満ちたスクールであることもポイントす。CODE機械学習エンジニアコースのデメリットと注意点ここまでいいことを挙げてきたので、ここではデメリットと注意点を挙げていきます。デメリット1.3ヶ月しかないので、精神的にすごく辛い機械学習エンジニアコースは、かなり高度な内容を3ヶ月に詰め込んでいます。そのため、1ヶ月目の自習時間にいかに先取りできるかが勝負の分かれ目と言っても過言ではないのかもしれません。先取していたとしても辛いかもしれません。受講中、ちょっとわかったつもりになっただけで、発表の時に失敗した負荷がメンタルに来る、とか、そもそも3ヶ月の密度が濃くてしんどいとか、そんな声はたくさん聞きます。いえ、終わってしまえばたったの3ヶ月、良い経験だった、という声がほとんどなのもまた事実。個人的には科学的な学習法を最初に頭に入れておくだけで、自習を含めた4ヶ月間が楽に過ごせるんじゃないかと思います。以下の本は、課題図書に入れてもいいんじゃないかと思います、位のレベルでおすすめです。図書館で借りてもいいと思います。入学金が20万円、受講料が79.8万円と、プログラミングスクールの中でもトップクラスの費用がかかります。これは、国立大学の大学院に2年間通った学費と大差ありません。その金額が4ヶ月にかかってくるのです。年齢やその後のキャリアを考えたときには、プログラミングスクールに通うのか、あるいは大学院に入るのか、その2つを検討しても良いかもしれません。注意点2.3ヶ月という短期間のため「コンピュータサイエンスの基礎」は固まらないPythonを使ったアルゴリズムの学習や、数学を学び、論文を読むとはいえ、さすがに大学院生ほどの密度ではありません。メンターのサポートのもとオリジナルのシステム開発をできてかつ、エンジニアになってからも新しいことを学び続けるための基礎、というレベルです。論文をガンガン読みこなして、最先端技術をどんどん実装して自分の市場価値を高められるようになるには、それ相応の時間がかかります。それができるようになるためには、3ヶ月という時間は圧倒的に短いですし、開発経験も足りません。CODEは学習時間が長いほうだと思いますがそれでも1000時間くらいしか行きません。そのあたりはきちんと現実として踏まえておくべきかと思います。機械学習・AIの市場は今後競争も激しくなっていくことが考えられます。そもそも、簡単な機械学習アルゴリズムは自動で選定してくれるAIというのができてきています。その中で価値を出そうと思ったら、技術的な専門性を上げ続ける以外に道はないでしょう。その入口、という点に要注意です。仕事の片手間で学習したり、独学で4ヶ月使ったとして、同じレベルに到達できるか、と言われたら疑問があります。カリキュラムが用意されていて、メンターと、一緒に学ぶ仲間がいるという環境は、学習を大きく加速させてくれるでしょう。CODEの機械学習エンジニアコースがおすすめの人は?プログラミングスクールの卒業生が未経験のエンジニアとして採用されるのも一般的になってきました。「行動をしてきたことを示す制作物があること」です。会社をやめて、100万円と4ヶ月の時間を投資する覚悟がある。CODEがおすすめです。逆に長期間かけてじっくり学習しながら考えたい、という人は別のスクールを検討しましょう。Planがおすすめです。体験記事もあるので見てみてください。私の解説を読むだけでは、受講するかどうか判断するには不十分かと思います。CODEに足を運んで、説明会・体験会に参加してみてください。CODEの人と議論をしてみてください。彼らの熱意とカリキュラムに人生を預けてもいい、と思ったら受講してみてほしいですし、そうでなければ別の道を探したほうがいいでしょう。CODE機械学習エンジニアコースは、「機械学習エンジニアに転職する」ことを目的とした4ヶ月のコースです。4ヶ月という短期集中型であること、「論文実装」まで行う「自立した機械学習エンジニア」を育成するカリキュラムであることが非常に良いです。プログラミングスクールを卒業したら、エンジニアとしてのスタートラインです。勉強しないといけないことは山のようにあります。CODE機械学習エンジニアコースの大きなメリットです。1.論文実装・Kaggleへの挑戦など先端技術をキャッチアップする体験ができる2.スプリントでチーム開発を中心にしているため、学びが超能動的3.カリキュラムが全公開されているという誠実さ(たまに厳しいことも言われている)4.就職サポート、卒業後の学習サポートが受けられるここまで読んでちょっとでも気になった人は、無料の説明会・体験会にぜひご参加ください。新しい発見がたくさん得られます。Edtechプログロボ。