新着記事一覧

IT・プログラミング Python

2024/4/21

【Python】Pythonでの自然言語処理(日本語)

こちらの記事では、自然言語処理についてまとめています。 Contents1 自然言語処理とは?2 自然言語処理の実装 自然言語処理とは? 自然言語とは、日本語や英語のような自然発生的に生まれた言語です。日常的に使用している自然言語について、言葉が持つ意味を解析し処理します。活用事例としては、チャットボット、音声認識AI、文字認識(手書き文字をカメラが認識し文字データへと変換する技術)、検索エンジン、翻訳、感情分析、文章要約などがあります。 文章の意味を機械に理解させるには、単語分割を行う必要があります。手 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/8

【Python】統計学的モデル 時系列分析の実装

こちらの記事では、時系列分析の実装についてまとめています。 Contents1 時系列分析とは?2 定常性とは?3 時系列データの分析方法4 SARIMAモデルの実装 時系列分析とは? 時系列分析では、時間経過とともに変化する時系列データを扱います。時系列データの例としては、毎時間の気温、株価の推移等がこれにあたります。売上予測、来店者予測等、ビジネスにおいて重要な分析技術です。 時系列データには以下3種類があります。 1.トレンドデータの長期的な傾向。時間の経過とともに値が上昇・下降している時系列データ ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】主成分分析の実装

こちらの記事では、主成分分析を実装していきます。 Contents1 主成分分析とは2 主成分分析の手順について 主成分分析とは 主成分分析とは、次元削減を行う時によく使う手法です。例えば、いくつかの特徴量があるデータを2次元データに変換すると、できるだけ情報を保ったまま2軸での描画が可能になり、全てのデータを見やすく示すことができます。 主成分分析の実用例として、製品やサービスのスコアリングや比較(1次元に圧縮)、データの可視化(2,3次元に圧縮)、回帰分析の前処理などが挙げられます。 主成分分析の手順 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】カーネル主成分分析の実装

こちらの記事では、カーネル主成分分析の手順についてまとめています。 Contents1 カーネル主成分分析とは2 カーネル主成分分析の実装 カーネル主成分分析とは 回帰分析等、機械学習の多くのアルゴリズムは線形分離できるデータが与えられることを前提としていますが、現実的には線形分離できないデータ、つまり非線形分離する必要があるデータがほとんどです。非線形分離する必要があるデータに対処できるのが、カーネル主成分分析(kernel PCA)です。 カーネル主成分分析ではN×M(データの数×特徴の種類)のデータ ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/29

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング DBSCANの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング DBSCAN法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 DBSCANでの実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 2. ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング k-meansの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング k-means法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 k-means法での実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習のデータ前処理 外れ値の扱いについて

外れ値の処理についてまとめています。 Contents1 外れ値とは?2 外れ値の検知方法について 外れ値とは? 外れ値とは、他のデータと著しく乖離したデータのことを指します。データ内に外れ値が混在していると、分析結果に影響を及ぼしたり、機械学習モデルの学習過程で影響がでてしまい学習が進みにくくなる、などの影響が出てしまいます。 外れ値の検知方法について 外れ値の検知方法について、可視化、LOF(Local Outlier Factor )、Isolation Forestの3つの手法について紹 ...

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IT・プログラミング Python 育休の過ごし方

【TechAcademyのPythonコース】産休中に受講した感想

こんにちは、Haruです。

ここ最近はAIブームが巻き起こっており、AIや機械学習と密接にかかわっているPythonが気になる方も多いのではないでしょうか?

この記事では、Haruが産休中に受講したTechAcademyのPythonコースで学べる事・メリット・デメリットをご紹介したいと思います。

自身の状況をお伝えすると、、、

  • プログラミング未経験
  • パソコンスキルはExcelを少し触れる程度
  • 文系学部(経済)卒業
  • 職種:海外営業
  • 勉強期間:産休中の短期集中・約1か月半
  • 勉強目的:基礎文法を理解し業務効率化で活用したい。勉強過程で興味が出てきたらデータサイエンスや機械学習にも手を広げる

こんなステータスで受講をしました。

\\この記事はこんな方にオススメです//

  • TechAcademy Pythonコースの受講を悩んでいる方
  • TechAcademy Pythonコースで何が学べるか知りたい方
Haru

Haruは2021年4月19日~2021年6月13日の期間(8週間)、TechAcademyのPythonコースに在籍、勉強していました。
一受講生としての感想をお伝えしたいと思います!
受講を迷っていらっしゃる方の参考になると嬉しいです。

TechAcademyのPythonコースについて

概要・学べる事

TechAcademyのPythonコースは完全オンライン。
オンライン教材を自分のペースで読み進めて、わからないことがあればメンターさんに質問をして解決していくスタイルです。

TechAcademyのPythonコースで学べることは主に3点。

  • Pythonの基本構文
  • データ分析や加工でよく使うライブラリの使い方
  • 機械学習

要所要所に課題があり、課題を提出するとメンターさんにレビューをして頂けます。

料金

料金は受講期間によって変わります。

4週間 8週間 12週間 16週間
社会人料金(税込)174,900円229,900円284,900円339,900円
学生料金(税込)163,900円196,900円229,900円262,900円
メンタリング回数7回15回23回31回
チャットサポート15〜23時15〜23時15〜23時15〜23時
学習時間目安(週)40〜50時間20〜25時間14〜18時間10〜13時間

期間を選ぶことができ、期間が短ければその分料金も安くなります!

Haru

Haruは産休中に受講しました。赤ちゃんがお腹からでてくるまで、というリミットがあったので8週間コースを受講。
平日に毎日5-6時間勉強し、1か月半ほどでカリキュラム修了させることができました。
総勉強時間は170時間ほどです。

オススメしたい人

  • Pythonの基本文法、ライブラリ、機械学習を効率よく体系的に学びたい方
  • 短期集中でPythonを身に着けたい方
  • 一人だと怠けてしまいそうな方、尻をひっぱたいてほしい方

まず1点目。
スクールに通うか独学で勉強するか迷う方もいらっしゃると思いますが
効率よく、そして体系的に学びたいのであれば迷わずスクールに通うことをお勧めします!!

Haru

プログラミング初心者が挫折する理由の一つが「自分のPCに環境構築ができない」だそうです。
スクールで環境構築方法もサポートしてもらえるのは有難いです。

そして2点目。
上の表の通り、TechAcademyは受講期間が選べます。超短期でしっかり勉強したい方にはとてもオススメです!!

Haru

他大手スクールも検討したのですが、4週間や8週間の短期で設定されているスクールは見当たりませんでした。

そして3点目。
次項のメリットでも記載しますが、週2回のマンツーマンメンタリングがついています!
一人で学習すると怠けてしまいそうな方や、メンタリングの進捗確認で尻を引っぱたいてほしい方にオススメです(笑)

Haru

自分自身、学習習慣がなかったので学習を続けられるかどうか心配でした。
高いお金を払って更に週2回のメンタリングがあれば嫌でも勉強すると思い、TechAcademyにしました。

無料相談

少しでもPythonコースが気になるのであれば、申し込む前にまずは無料体験をされることをおすすめします。

教材やメンターサポートの体験ができるのと、メンター相談でカリキュラムについて、Pythonを勉強する上で不安に思っていること、疑問に思っていること等、どんな質問にもしっかり質問に答えて頂けます。

Haru

プログラミング初心者で右も左もわからず。初歩的な質問をたくさんしました。
数学の知識必要ですか?PCのスペックは?Pythonって副業できますか?等・・・
申し込みの前に無料体験で必ず疑問点を解消しておきましょう!!!

TechAcademy受講のメリット

カリキュラム

しっかりとしたカリキュラムで体系的に学べ、いくつか提出する課題もあるので自分の習熟度も把握できます。

課題はメンターさんがしっかりと目を通してくれ、合否判断をしてくれます。
正しく理解できるまで何回もレビューを受けることができます!!

Haru

「テキストが難しすぎる」というレビューもよく見ますが、メンターさんがしっかりとサポートしてくれるので大丈夫ですよ~♪

週2回マンツーマンメンタリング

週2回(1回30分)、専属のメンターさんとzoomでマンツーマンメンタリングがあります。

メンタリングの内容としては、進捗確認、カリキュラムの質問、次回メンタリングまでの目標設定です。

Haru

学習が続くかわからなかったので、メンタリングで進捗確認をしてサボってないか見張ってもらえるのは有難かったです(笑)
進捗確認では「よくここまで頑張りましたね!」等前向きな言葉もかけてもらえるので、モチベーションアップにつながりました!

Haruは8週間プランで受講しましたが6週間ほどでカリキュラム修了。
残りのメンタリングではカリキュラム外のことを相談・アドバイスして頂きました。

Haru

スクレイピング学習について、機械学習・統計学・数学関連のオススメ書籍、Rasberry Piについて、多岐にわたる質問をたくさんしましたが、欲しい情報をスッと出してくださるのでメンターさんの知識量やばいな!!!と感動しました。

「現役エンジニア」がメンターをしている、というのは本当だったようです!

Slack上でメンターに質問ができる

マンツーマンメンタリング以外でも、Slackチャット上で質問ができます。 対応時間は15〜23時 です。

TechAcademyのすごい所は、質問したら数分以内に即レスです!!!!

Haru

AIが対応してるんじゃないか・・・って思うくらい速いので、問題がすぐ解決してモヤモヤがなくなるのが嬉しいです♪

受講期間が選べる

4週間、8週間、12週間、16週間と受講期間が選べるのもいい所だと思います。

まとまったフリータイムがあれば短期集中で受講できますし、社会人であれば12週間や16週間でゆっくり学習できます。

Haru

産休中約2か月という絶対に動かせないリミットがあったので、短期集中の期間設定がありとても有難かったです。

テキストが半永久的に閲覧できる

半永久的にテキストが閲覧できます。教科書的な感じで復習できるのは嬉しいです。

TechAcademy受講のデメリット

メンターを選べない

現役エンジニアがメンターをされていますが、口コミを見ると当たり外れがあるようです。

皆が現役エンジニアとは言え、メンターの知識量や質もピンキリ、人対人なので性格が合う合わないもあるかと思います。

利用規約には原則メンター変更不可とありますが、TechAcademy側が必要と認めた場合は変更できる可能性がある、とも書いてあります。

もし、学習を進める上で支障をきたすようなことがあれば、TechAcademy側に相談してみるのもアリだと思います!

まとめ

いかがでしたでしょうか?

実際に受講してみてTechAcademyのカリキュラム・システムは大満足でした。

元々はPythonでExcel操作やスクレイピング等業務効率化に活かしたかったのですが、機械学習も学習してみて面白さを感じました。

現在は機械学習、データサイエンス、統計学方面に手を広げて学習を続けています。

Python、そして機械学習の面白さを教えてくれたTechAcademyには感謝しています!

Haru

スキルを身に着けたことにより、自信がついた、業務の幅や働き方の可能性が広がりました。
思い切って産休中にPythonの学習をしてよかったです。

この記事がTechAcademyのPythonコース受講を悩んでいる方の参考になれば幸いです。

すこしでも気になれば、まずは無料体験に申し込んでみましょう♪

お読み頂きありがとうございました♪

  • この記事を書いた人

Haru

会社員。2回目の育休から仕事復帰。
職種は海外営業。
育休の過ごし方、育児、家事、プログラミング勉強について発信しています。

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