こんにちは。キノコードです。
Pythonオンラインスクールキノカレッジについての紹介です。
この動画では、機械学習を習得したい方に向けて、キノカレッジでの学び方、習得までの時間を紹介します。
プログラミング未経験者の方が機械学習を習得するには、最速で5ヶ月です。
どのような順でどんな学習をしたらよいかを説明します。
キノカレッジへのご入会をご検討中の方がイメージできれば幸いです。
説明の前に、Pythonオンラインスクール「キノカレッジ」の特徴を簡単にお話します。
- Pythonでできることである「業務効率化」「データ分析・機械学習」「Webアプリ開発」を学ぶこと、それに向けた入門から実践までをレベルやニーズに分けた7クラスで構成しています。
- 機械学習クラス、Webアプリクラス、業務自動化クラス、プログラミング入門クラス、プログラミング超入門クラス、環境構築相談クラス、Excelマスタークラス、これらの7クラスが受け放題です。
- 機械学習クラスでデータサイエンティストへの転職、Webアプリケーション開発クラスでエンジニアへの転職を目指すことができます。
- 業務効率化クラスで、現職に活かせるデータ分析のスキルや、業務効率化のスキルを身につけられます。
- 月に2個以上の課題があり、課題について授業をするので、ペースメーカーになります。
- 同時に同じ課題に取り組む仲間がいるので、情報交換などの交流をすることでモチベーションの維持ができます。
- 豊富なフォローがあるプログラミングスクールだと月額換算約10万円するところ、キノカレッジではサービス月額11,900円、しかも受け放題。
さて、それではこのキノカレッジで機械学習を学ぶ方法について説明をします。
その次に、機械学習の習得までにかかる時間を説明しますね。
この記事の執筆・監修
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。
キノカレッジ「機械学習クラス」の目指すべきゴール
キノカレッジ「機械学習クラス」の目指すべきゴールについて説明します。
「機械学習クラス」では、機械学習の課題をご自身で進められる状態を目指します。
つまり、機械学習において「自走できる状態」を目指します。
では、機械学習において自走できるためには、どのように学習を進めればいいでしょうか？
私が考えるプロセスは、大きく分けて2つです。
- Pythonによる機械学習の一連の流れを習得
- 必要な知識を補う
ポイントは、数学や統計学の知識から入るのではなく、Pythonによる機械学習の実装から入る点です。
なぜか？
その方が勉強効率がいいからです。
まずは、Pythonでの実装ができるようになってから、知識を補っていく方が最短でたどり着けると考えています。
キノカレッジでは、機械学習の入門としてのプレ課題と、その解説動画があります。
それらを見ながら、Pythonによる機械学習の一連の流れを習得してください。
キノカレッジには、機械学習の基礎について説明した動画が50本近くあります。
必要な最低限の知識をインプットすることができます。
機械学習の入門としての課題と、その解説動画があります。
それらを見ながら、機械学習の一連の流れを習得してください。
この次に、キノカレッジで毎月開催している課題にチャレンジしてください。
機械学習のテーマを3~4個、取り組んでいただければ、Kaggleなどの分析コンペに挑戦することができます。
これで、自走できるような状態になります。
あとは、Kaggleなどのコンペで色々な分析テーマに挑戦してください。
その経験を通して、あなたの経験の引き出しが増えます。
そうすると、実務で機械学習のタスクに取り組むときに
「過去にやったテーマだな」
「あの時の技を使ってみよう」
といった引き出しから応用して解決することができます。
そして、そういった分析テーマに取り組む中で、自分の知識が足りないところをさらに補っていきましょう。
数学や統計学といったところまで入ってもよいでしょう。
キノカレッジではおすすめの本や動画を紹介しています。
機械学習を習得するために学習を進める順番
プログラミング未経験の方が、機械学習クラスで課題に取り組むためにはどうしたらいいでしょうか？
キノカレッジには、プログラミング超入門クラスと、プログラミング入門クラスがあります。
難易度としては、プログラミング超入門クラスが入門レベル、プログラミング入門クラスが初心者レベルです。
プログラミング入門クラスでは、データ集計が得意なPandasと、グラフを作るのが得意なMatplotlibに取り組みます。
これら2つのライブラリは、機械学習に必要なスキルです。
プログラミング超入門クラスでは、Python基礎文法を学び、プログラミング入門クラスではPandasとMatplotlibの基礎を学びます。
キノクエストには、Pythonの問題が約100問、Pandasの問題が約300問、Matplotlibの問題が約250問あります。
これらを全て学ぶのは大変です。
ギュッと凝縮した大切なエッセンスのみをプログラミング超入門クラスとプログラミング入門クラスで学びます。
目指すべきゴールは、機械学習クラスの受講です。
キノカレッジは7つのクラスが受け放題です。
他のクラスを覗くこともできます。
したがって、ゴールである機械学習クラスを覗きながら、プログラミング超入門クラスとプログラミング入門クラスの学習を進められることをおすすめします。
機械学習を習得までの学習の目安
プログラミング超入門クラスは1ヶ月、プログラミング入門クラスは1ヶ月~2ヶ月の終了を目指しましょう。
そして、機械学習クラスでは、1ヶ月に1テーマ。機械学習のテーマを3~4個、つまり3~4ヶ月かかります。
プログラミング未経験者だと、最速で合計5ヶ月〜7ヶ月が学習の目安です。
このぐらい学習をすると
「あっ、機械学習がだいぶできるようになった」
「自分で進められるかも」
と感じていただけるようになると考えています。
まとめ
機械学習を習得するためには、プログラミング超入門クラス、プログラミング入門クラス、機械学習クラスの順番で学習を進めてください。
PandasやMatplotlibについてすでに学習済みの方は、いきなり機械学習クラスを受講してもOKです。
機械学習クラスからスタートすると、3~4ヶ月かかりますね。
ここまでできると、Kaggleなどの機械学習の分析コンペで機械学習のテーマに取り組めるようになると思います。
ぜひご参考になさってください。
改めて、Pythonオンラインスクール「キノカレッジ」の特徴を簡単に説明いたします。
- Pythonでできることである「業務効率化」「データ分析・機械学習」「Webアプリ開発」を学ぶこと、それに向けた入門から実践までをレベルやニーズに分けた7クラスで構成しています。
- 機械学習クラス、Webアプリクラス、業務自動化クラス、プログラミング入門クラス、プログラミング超入門クラス、環境構築相談クラス、Excelマスタークラス、これらの7クラスが受け放題です。
- 機械学習クラスでデータサイエンティストへの転職、Webアプリケーション開発クラスでエンジニアへの転職を目指すことができます。
- 業務効率化クラスで、現職に活かせるデータ分析のスキルや、業務効率化のスキルを身につけられます。
- 月に2個以上の課題があり、課題について授業をするので、ペースメーカーになります。
- 同時に同じ課題に取り組む仲間がいるので、情報交換などの交流をすることでモチベーションの維持ができます。
- 豊富なフォローがあるプログラミングスクールだと月額換算約10万円するところ、キノカレッジではサービス月額11,900円、しかも受け放題。
キノカレッジでは、一緒に学習する仲間を募集しています。
概要欄に紹介ページのURLがありますので、そちらをご確認ください。
