【実録】未経験からデータサイエンティストになった勉強法

データサイエンティストで稼ぐ
ワタシナガタ

プログラミングだけで成り上がりました。ITビジネスが得意です。Pythonで自作したAIからの月の不労所得200万。コスパ、裏技、Pythonが好き。プログラミングで「ズル」して稼ぐ方法を呟きます。

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<この記事の想定読者>

1.データサイエンス、Pythonに興味がある人
⇒データサイエンス、Pythonは今最も効率的に稼げる分野です。しっかりと学びましょう。

2.副業で稼ぎたい人
⇒副業から独立を狙うならプログラミングです。僕のその一人。

3.転職したい人
⇒ITは儲かるので、IT業界は圧倒的にホワイト。ぜひその既得権益を手に入れましょう。

<僕について>

大学を卒業した後、データサイエンティストとして生きてきました。今は自作したAIからの不労所得だけで暮らしてます。データサイエンスの現場を知っています。本当に求められるスキルも知っています。

僕自身、機械学習やAI、データサイエンスについてもともと詳しかったわけではないです。むしろ大学では化学を専攻していて、プログラミングとは全く無縁の生活を送っていました。

今回はもともと機械学習・AIと無縁だった僕が、データサイエンティストになるために実際に行った勉強法を解説します。

今振り返っても、未経験者が機械学習を学ぶにはこの順番で勉強するのは割と効率が良いと感じます。

この記事の目標

未経験からデータサイエンティストになった学習法を詳細に解説する

未経験からデータサイエンティストになった勉強法

実際にAI・機械学習について全く知らない状況からAI開発者になってみて、おすすめできる勉強法は「なんとなくの知識でいいから、とりあえず実践する」です。

具体的には、下記の順番で勉強を進めていきました。

  • 1.パソコンを用意する
  • 2.無料の学習サイトでpythonに触れ、プログラミングの雰囲気を掴む
  • 3.対面式のスクールに行き、実際に知識を得る
  • 4.kaggleで実践経験を積む

未経験からデータサイエンスを勉強する:①パソコンを用意する

機械学習のプログラミングはスマホじゃ流石に無理ですが、今何かしらのパソコンを持っているのならおそらくそれで十分です。

多くの人が勘違いしていますが、機械学習を勉強するときは実はそこまで性能の良いパソコンを用意する必要はありません。

今時、パソコンのスペックに頼らずにプログラミング学習を進める方法はいくらでもあります。むしろそうゆう方法の方が効率がいい。

ただ、仮に「今から機械学習を始める人におすすめなパソコンは何か?」と聞かれたら、MacbookAir の一番スペックが低いモデルだと答えます。

僕自身、機械学習の勉強を始めるために新品のMacbook Air を用意して今でも同じものを使ってます。

プログラミングを始めるときに用意すべきパソコンについては「【結論Mac】プログラミング初心者がパソコンを選ぶ際のアドバイス【AI研究者より】」で解説しました。

未経験からデータサイエンスを勉強する:②とりあえずPythonに触れる

パソコンが用意できたら、実際に手を動かした機械学習の勉強を進めていきました。

しかし、この段階では機械学習どころかプログラミングすらしたことがなかったので、とりあえず機械学習に使われてるプログラミング言語であるPythonの勉強をはじめました。

ちなみに、AIについて学びたいだけならpython以外の言語を勉強する必要はほとんどありません。楽チンですね。

具体的には「Progate」というサイトを利用して、初めてPythonに触れました。

Progateの良いところは「完全プログラミング初心者でもなんとなくPythonを理解できる」という点です。

他の学習サイトでも無料でPythonの勉強はできますが、他のプログラミング言語を触ったことがある人が対象となっているような設計となっており、全くのプログラミング初心者には向いていませんでした。

逆にいうと、他の言語でプログラミング経験がある人にとってはProgateは物足りないかもしれません。

独学でもPythonの学習にはProgate以外使ってないですね。

ProgateのPythonコースを順番に進めていけば、いつの間にかPythonの基礎知識はついています。2週するだけで十分だと思います。

「一応コースは終わらせたけど、全然身についた実感ないんだけど・・・」ともし感じても心配ありません。僕もそうでした。

途中から有料になりますが、その時点で「なんとなくPythonについては分かったかな」と感じたなら課金する必要はないと思います。

とりあえずこの段階では「プログラミングとPythonに対して抵抗をなくすこと」が目標なので、 Progate2周分くらいで十分です。

未経験からデータサイエンスを勉強する:③対面式のプログラミングスクールに通う

プログラミングスクール最大のメリットは「おれ、プログラミングできるよ」と自信を持って言えるようになること。

独学じゃ「趣味でPythonをちょっとやってます」レベルをいつまで経っても抜け出せないんですよね。

プログラミングスクールに通うのが無理なら飛ばしてもいいですが、個人的にはプログラミング未経験者は一度は対面で授業を受けた方がいいと思います。

具体的にはAIや機械学習について学ぶために、25万くらいの対面式セミナーを受けました。

なぜ対面のセミナーを受けたかと言うと「オンラインの講義じゃ実践的な知識が全くつかなかった」から。

実はスクールに行く間に少しだけ独学で勉強してみたんですが、「SVM?誤差逆伝播法?畳み込みニューラルネットワーク?何言ってんねん」という感じで全く学習効率が悪かったんですよね。

スクールに通ってやっと一気にAIや機械学習についての知識がついた感じです。

行く前は「機械学習?AI?そんなん違いわからんよ。」という感じでしたが、終わったあとはめっちゃ AIや機械学習について詳しくなりました。

今の僕がデータサイエンティストとしてやっていけているのも、このときの経験が完全に土台になってます。

「今の時代、無料の教材がいっぱいあるからできればスクールには通いたくないなあ」という気持ちはわかりますが、個人的な経験からはあまりおすすめしません。

特に大学や職場でプログラミングをやったり、例え理系でもガッツリ数学系の専門を専攻した経験がなかったりするなら、スクールに通うことを強くおすすめします。

僕の経験上ですが、未経験から独学で AIや機械学習についてしっかり理解している人は見たことないです。

無料の教材で勉強できるのは「AIに関する知識はないけどプログラミング経験はがっつりあって、さらに大学数学くらいなら余裕だぜ!」って人だけかなと感じています。

実際に受けたプログラミングセミナー

僕が受けたセミナーは「キカガク ディープラーニングハンズオンセミナー」です。

しかしこのセミナーは、

・セミナーの時間が短くて、最後の方は駆け足だった
・高い
・期間が短い
・最低3人以上の同時申し込みが必要
・膨大な事前学習
・就職支援サービスは全く無い

上記の理由で、人にはあまりおすすめしてません。

もし、今僕が全くの未経験なら「TechAcademy データサイエンティストコース」に申し込みます。

公式サイト: https://techacademy.jp/datascience-bootcamp

そもそも機械学習を教えているプログラミングスクールってあんまりなくて、その分おすすめできるのも少ないんですよね。

対して「TechAcademy データサイエンティストコース」は、講座を受けた人の評判もいいですし、僕から見ても機械学習を学ぶ上で書学者が知るべき知識は全て学べます。

TechAcademy データサイエンティストコースでは、実務に関する知識を提供するために、講師の方々も厳選されています。サイバーエージェントやYahooに転職した人も多く、今の僕でも受講したいくらい。

なので、人に「機械学習を学ぶのにおすすめなスクール」を聞かれたら「TechAcademy データサイエンティストコース」と答えてます。

僕が受けた講座より20万円近く安いですしね。

AI・機械学習専門のプログラミングスクール「TechAcademy データサイエンティストコース」については「【オンライン推奨】現役データサイエンティストがデータサイエンティスト転職特化プログラミングスクール比較した【厳選3つ】」にまとめています。

【オンライン推奨】現役データサイエンティストがデータサイエンティスト転職特化プログラミングスクール比較した【厳選3つ】
今すぐ登録したい方へ⬇︎この記事からの登録の多いスクールは以下です(各サイトの無料相談申込に飛びます)No1. 【業界最短でデータサイエンティスト転職】No2. 【コスパ重視ならここ】No3. 【業界最強の高水準ス...

未経験からデータサイエンスを勉強する:④実際に自分のコードを書いて実装する

ここでまでで基本的なコードをの書き方と機械学習の知識は得ました。

しかし、知識があることと、実際に役立てられるかは別問題。

次にやったことは、ネット上に落ちている機械学習のコードを参考にしつつ、いくつかの部分は自力で改変して自分の手元で動く機械学習のコードをいくつか書きました。

「Qiita」というサイトになどで、実際にあるデータに対してデータサイエンスを用いてて解析してみているコードが落ちているので、それをコピペしつつ、内容を理解していきます。

初心者には少しハードルが「kaggle」というサイトもおすすめです。

設定された問題に対して、世界中のデータサイエンティストがどのようにアプローチして課題を解決しているかを、コードを交えて理解できます。

こんな感じで、「自力で実装した」と言えるようなコードと解析を増やしていきました。

自力でコードを書いて、「データサイエンスとは、つまり何をやっていいるんだ」ということを実感しないといつまで経ってもデータサイエンスには慣れません。

逆にいうと、こんだけやれば誰でもデータサイエンスは理解できるはずですよ。

未経験でもデータサイエンスを理解することは可能

上記の段階までスキルがあれば、ある程度のレベルの研究にはついていくことができました。

今回紹介した手順で勉強して、AI・機械学習についてなにも知らなかった僕でも研究者としてやっていけるだけの知識は付きました。

AIについて独学で学ぶのは思っている以上に難しいと思います。「未経験から今の知識を得るために独学でいけるか?」と今聞かれても、確実にNoと答えるでしょうね。

ただ、正しい方法で勉強すれば、AIを理解するのはあなたが思っているより簡単です。

僕がAIを研究していて実感するのは「AIは確実に僕らの生活に欠かせないものになるなあ」ということ。

数十年、パソコンが発売され出したときにすでにパソコンに精通していた人たちと同じ感覚でしょうね。

当時、「パソコンが将来必ず生活に欠かせないものになる」と理解できていなかった人は、後でめちゃくちゃ損をしたわけです。今の時代は、そのパソコンがAIに変わったようなもの。

AIについて学び、自力でAIを開発できる人材になることは、将来必ずあなたの人生の役に立つはずですよ。

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