Techacademyの無料説明会を受けてみました

目次
受けてみようと思った背景
- 機械学習について学びたいと思ったため
- Amazonギフト券がもらえるらしかったため(申し込み当時ですので興味を持った方は一度確認してからをオススメします。)
私自身のプログラミングに対するスペック
- 本業はインフラエンジニア
- 機械学習はProgate(https://prog-8.com/)でPythonを受講した程度
- 学生時代にC言語を少々(関数やポインタ等)
受けてみた印象
僕が説明を受けたのはご高齢(50代後半)の方でした。
正直、モチベーションや声色ともに低く、とてもスキル向上に関与できるとは思えなかったです…
面談も用意された学習リストを見て終了。10分くらいで終わりました。
(Amazonギフト券をもらえたのはいいですが、本題の機械学習については表面的な感じのことしか聞けず…)
もちろん、上記のような方だけではないと思いますが、残念ながら少々拍子抜けしたのが正直なところです。
以下、今回Techacademyで学べるであろう調査結果を公式HPに掲載されていたことに加え自身の見解を書いていこうと思います。
コースについて
機械学習とひとくくりに言っても、Techacademyには”データサイエンスコース”と”AIコース”があります。
個人的に違いがよくわからなかったので、それぞれリスト化してみました。
比較して考えてみたい方は参考にしていただければと思います。
AIコース
AIコースは、AI(人工知能)の構築に必要な機械学習・ディープラーニングを習得するコースです。
事前にPythonコースを受講する必要があります。
取り組む課題について
- データ前処理の実習
- 住宅価格の予測(教師あり学習)
- タイタニック号での生存者予測(教師あり学習)
- プロ野球選手の推定年俸のデータでクラスタリング(教師なし学習)
- Amazonの対象商品のレビューが良い評価か悪い評価かを判定(自然言語処理)
- 手書き文字の画像認識(深層学習)
- オリジナルのAIを構築
データサイエンスコース
データサイエンスコースは、Pythonを使ってデータ分析の手法を習得するコース。こちらもAIコース同様、事前にPythonコースを受講する必要があります。
取り組む課題について
- 仮説検定による母集団の検証
- 化学合成実験のデータを分散分析
- 住宅価格の予測
- サッカーの勝敗予測
- データの前処理の実習
- オリジナルの観点によるデータ解析実習
結論
今のところ自分でやってみようかと思い今回は見送ろうと思います。
ある程度技術力があれば独学で進めていってもいいかもしれない…
興味を持った方は以下リンクから見てみてください!
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