現在Pythonの学習を検討している方で、テックジムのpython講座に興味のある方の多くは、
- 「テックジムで勉強すると、講座終了時にどのくらいの実力がついているか」
- 「テックジムの特徴を知りたい」
ということが気になっていると思います。
この記事では、上記のような「テックジム」の講座に参加することで、どのくらいの実力が付くのかについて、テックジムのカリキュラムの特徴を解説していこうと思います。
なお、私自身エンジニア歴約10年で、約3年のエンジニア採用経験があるので、そういった経験からの意見も紹介していけたらと思います。
テックジムPython講座の特徴について
テックジムの勉強方法：テックジム方式
「テックジム方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログラミングに専念できるように設計されたプログラミングのカリキュラムメソッドで、テックジムの勉強方法の中心です。
どの様な勉強方法かというと・・・
「その時点で知らなくていい知識や概念を可能な限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時にはすでに課題を通じて覚えているようなスキル習得の自動化を目指す勉強法」
ということで、分かりやすく特徴を箇条書きすると以下のような特徴を持ったスクールです。
特徴としては
- 講座で用いるサンプルソースや課題は、最も効率よく学べるように細部に渡って設計
- 授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間を、純粋にプログラミング時間に向ける
- 優れた指導者を確保
という特徴を持ったスクールです。
また、「テックジム方式」という教育方法を推進しており、
優れたエンジニアの多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような学び方をせず、作りたいものをまず定め、作りたいものに必要な技術を、要所要所で習得していく。
という特徴を、テックジムのカリキュラムに落とし込んでいます。
python基礎コース
目標
ポテンシャル採用レベルのプログラミングスキルを身につけることをゴールとしています。
学習時間
200時間
カリキュラム内容
第１章 「じゃんけんゲームを作る」
・Pythonの書き方
・条件分岐（if文）
・関数 ・リスト（配列）
・辞書（ハッシュ）
・繰り返し（for文）
・バリデーション（入力チェック）
第２章 「間違い探しゲームを作る」
・乱数
・繰り返し（while文）
・二重ループ
・リスト（配列）
・辞書（ハッシュ）
・二次元配列
第３章 「野球シミュレーションゲームを作る」
・クラス
・インスタンス
・アルゴリズム
第４章「カジノゲームを作ろう」
・クラス（継承）
・今まで習ったことの総復習と深掘り
第５章「発展系の書き方をしよう」
・文字列連結の応用技
・for文の応用技
・配列の応用技(numpy)
・スクレイピング基礎(requests)
・画像表示、加工
第６章 「ブラックジャックゲームを作ろう」
・クラスの理解を深める
・二次元リストの応用
・画像の表示、結合
第７章「卒業課題」
今まで第１章から第６章まで作ってきたものをレベルアップ（仕様追加、変更）します。
カリキュラムの概要については、上記のYOUTUBE動画の他、公式サイトにて解説されているので、確認してみてくださいね。
AIエンジニア養成コース（機械学習・ディープラーニング）
目標
下記のようなAI案件をこなすことが出来るレベルへの到達
＜想定案件イメージ＞
・問い合わせ自動応答システム（チャットボット）
・オススメの映画やアニメを推薦してくれるシステム
・多言語の同時翻訳システム
・工場での不良品検知
・会員ビジネスでの入会予測、継続率予測、退会予測
・店舗売上予測（需要予測）
・営業売上予測
・不動産の価格予測
・顧客がある商品を買うか買わないかを予測
・市街地の地形から繁盛店になるかを予測
・石油タンクの減り具合から原油価格を予測
・センサーデータを用いた電力需要予測
・顧客分析（セグメントに分けたマーケティング）
・視聴率分析/選挙分析/アンケート分析
・画像分類/顔認識
・自動運転
・音声検索/音声操作
・写真・絵画を生成
・学習用疑似データの生成
カリキュラム
第0章「データ分析入門とデータ可視化」
ライブラリの基本的な使い方を学びます。
データのグラフ化：Business Inteligence（ビジネス・インテリジェンス)としてデータを可視化して分析していきます。
＜想定案件イメージ＞
・回帰分析を学ぶ：接客、品揃え、面積のデータから店舗の売上を予測する需要予測に用いる
・営業訪問回数、値引率などを数値化し、取引額を目的変数に設定すれば、営業活動の予測にも用いることができる
＜学ぶこと＞
・numpyライブラリ
・scipyライブラリ
・matplotlibライブラリ
・ヒストグラム
・Seriesライブラリ
・Pandas
・DaraFrameライブラリ
・データ分析
第1章「教師なし学習と自然言語処理入門」
教師なし学習のモデル(クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析)を用いたデータ分析を学びます。
また、自然言語処理の基本を身につけ、特に自然言語の形態素解析とベクトル化手法を扱えるようになります。
＜想定案件イメージ＞
・クラスタリング分析：顧客分析でユーザーをセグメントに分けてマーケティングに活用出来る
・チャットボットの開発：営業の問い合わせ自動応答システムが出来る
＜学ぶこと＞
・クラスタリング（k-means）
・主成分分析(PCA)
・アソシエーション分析
・形態素解析
・word2vec
・ベクトルの演算
・データの類似度
第2章「特徴量エンジニアリング」
データ分析をするときに得られたデータをそのまま使用する場合もありますが、分析の精度を向上させて有用で意味のある分析をするために、分析者が特徴量を作成することがあります。
これは、データの特徴的な分布や傾向を調べながらデータをつくるので特徴量エンジニアリングと呼ばれます。さらに、前処理と呼ばれる分析前の処理を行い、外れ値や欠損値を扱えるデータに変えたり除いたりすることも必要となります。
この章では、この前処理と特徴量エンジニアリングを扱います。
＜想定案件イメージ＞
顧客分析：Business Inteligence（ビジネス・インテリジェンス)としてデータを可視化して売上を分析する
精度向上・精緻化：機械学習のモデルを作成したが精度を改善したり、精緻化したりする要望があるとき
＜学ぶこと＞
・ヒストグラム
・統計量
・欠損値
・標準化（スケーリング）
・正規化（スケーリング）
・カテゴリ変数
・one-hot-encoding
・特徴量エンジニアリング
第3章「回帰問題」
回帰問題を学びます。これにより不動産などの価格予測をすることができます。
＜学ぶこと＞
・教師あり学習のモデル（回帰、分類）を用いてデータ分析ができるようになる
・線形単回帰
・重回帰分析
・Ridge回帰
・Lasso回帰
第4章「分類問題」
分類問題を学びます。
例えば顧客分析で対象の顧客がある商品を買うか買わないかを予測することができます。
＜学ぶこと＞
・教師あり学習のモデル(回帰、分類)を用いてデータ分析が出来るようになる
・ロジスティック回帰
・シグモイド関数
・決定木
・ランダムフォレスト
・ブースディング
・サポートベクターマシン
・k 近傍法
・非線形
第5章「実践ビジネスデータ分析」
実践的な顧客分析を学びます。スポーツジムで新規の顧客が入会するかどうかや顧客の継続率や退会するかの予測をしていきます。
<学ぶこと>
・顧客データの整形
・顧客データの集計
・利用履歴を使ったクラスタリング
・利用回数の予測モデル
第6章「AIのための統計学入門」
統計の基本的な扱いを学びます。アンケートを分析したり、視聴率や選挙など大きな母数があるときの分析に活用できます。
＜学ぶこと＞
・推測統計
・復元抽出
・非復元抽出
・区間推定
・不偏分散
・カイ二乗分布
・信頼区間
・確率分布
・正規分布
第7章「DeepLearning基礎」
DeepLearningは、画像分類や自動運転や工場での不良品検知、顔認識技術などに使用できます。スマートデバイスの音声検索・音声操作や多言語の同時翻訳システムなどにも応用できます。
第8章「DeepLearning応用」
＜学ぶこと＞
・CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
・RNN(再帰型ニューラルネットワーク)
・TensorFlow
・Keras
・活性化関数
・単一のニューロン
・ニューラルネットワーク
第9章「GANによる画像生成とRNN/LSTMによる自然言語処理」
GANを扱えるようになると写真・絵画を生成したり学習用の疑似データを生成出来るようになります。また自然言語処理ではチャットボットの基礎が学べ、営業の問い合わせ自動応答システムが出来るようになります。
第10章「衛星データと機械学習」
衛星データをビジネスに活用すると、石油タンクの減り具合から原油価格を予測する 、市街地の地形から繁盛店になるかを予測するというようなことができます。
第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」
学習モデルの精度向上や精緻化が出来るようになると、例えばこれまでは予測が80%しか当たらなかったものが95%になるようになります。
＜学ぶこと＞
・混同行列
・性能評価指標
・ROC曲線とAUC
・SVM（サポートベクターマシン）
・ロジスティック回帰での性能評価
・ハイパーパラメータチューニング
・グリッドサーチ
・バギングとブースティング
・交差検証
・k-NN、ロジスティック回帰、決定木、SVM、ランダムフォレスト、勾配ブースティングのモデルを比較
・KFlod法
・Random Seed Averaging
・LightGBM
・重回帰、リッジ回帰、決定木(回帰)、線形SVM回帰
第12章「AI活用 WEBサービスを作ろう(オリジナル画像判定)」
機械学習AutoMLを利用して様々な画像認識を試し、花を判定するアプリを作成します。
また、ネットから収集した画像でオリジナルの画像判定アプリの作成に挑戦していただきます。
画像分類が簡単に出来るようになると、プログラムを書かなくても画像分類が出来るようになります。
＜学ぶこと＞
・データベース(SQLite,PostgreSQL)
・WEBフレームワーク(Flask)
・Bootstrap
・Herokuでのデプロイ
・Google AutoML vision
・画像分類モデル作成
・WEBアプリケーションのデプロイ
第13章「AI x IoT（センサーデータ分析と画像分類・物体検出）」
IoTのセンサーデータを扱えるようになると、センサーデータを用いた電力需要予測をするといったことができるようになります。
＜学ぶこと＞
・センサーデータのデータ分析ができる
・CNNの基礎がわかって、モデルを作成することが出来る
・人工知能とOpenCVを使った物体検出が出来る
第14章「効果検証に機械学習を導入しよう」
効果検証を数値的な指標で行えるようになると、売上を上げるWEBサイトを作るための評価ができマーケティングに活用できます。
＜学ぶこと＞
1.ビジネスデータの可視化（DAU編、アクセス数編、課金アイテム編）
2.効果検証の仕方を学ぶ
・確率分布と累積分布のグラフ
・尤度で比較したグラフ
・「統計検定量」「p 値」「自由度」「期待度数」
3.A/BテストにUplift Modelingを導入する
第15章「推薦システムを作ろう」
オススメの映画やアニメを推薦してくれるシステムができるようになります。またECサイトや顧客分析に活用できます。
＜まとめ＞
1.データの処理方法を学ぶ
MovieLens 1M（映画評価データ）のデータを元にデータの前処理について学習します。
2.協調フィルタリング(k近傍法)の仕組みを利用した推薦システムを作る
kaggleの76,000ユーザーに基づくアニメの推薦データを利用します。
3.Factorization Machinesを使った推薦システムを作る
Netflix Prizeで最も成果を上げたMatrix Factorizationを一般化したアルゴリズムを利用します。
また、無料オンライン講座としては下記のような講座が開設されています。
- 「AI x IoT(センサーデータ分析と画像分類・物体検出)
- 「前処理と特徴量エンジニアリング」
- 「教師なし学習と自然言語処理入門」
詳細は、公式サイトにて記載されていますので確認してみてくださいね。
テックジムのコスパは？
テックジムの授業料は？
「入会金：33,000円 + 月額会費：22,000円」で通い放題。
・コース組み替え自由（設置コースは各校舎ページで異なるので確認してくださいね）
・決済方法はクレジットカードまたはデビットカード
・割引制度あり。（各校舎ページで異なるので確認してくださいね）
各校舎ページは、公式サイトに載っていますので確認してくださいね。
テックジムを卒業してAIエンジニアになればどのくらい稼げるの？
多くの方が抱く疑問として
ということをよく聞くので、自身のフリーランス経験を踏まえると
というのが回答です。
私自身、PLを数年経験したのちにフリーランスになったのですが、提示金額が100万以上の案件を複数紹介されました。
AIエンジニアの絶対数が不足しているから言える事かなと思うので、不足している現在に、なるべく早くAIエンジニアになって自身の価値を高め、後続の方に対してアドバンテージをとる方が良いと思います。
カウンセリングだけなら無料なので、雰囲気をつかむために無料体験だけでも見てみることをおススメします。