アイデミープレミアムプランのレビュー。学習の進め方、教材、課題などの紹介

アイデミープレミアムプランのレビュー記事です。実際に2019年はじめから受講しました。

これまでいくつかアイデミープレミアムプランの記事を書いていますが、

今回は「どのように学習を進めたのか?」にフォーカスして書いてみました。

機械学習をはじめとしたPythonを使ったデータサイエンスの学習に興味がある人も多いと思います。

だけど、独学ではとっかかりがわからず、どのように学習していいかわからない・・・という人もいますよね。

そのような方にはアイデミープレミアムプランも候補に入れてみるとよいでしょう。無料のオンラインのカウンセリングで色々質問してみてください。

アイデミープレミアムプランの前回までの記事はこちら↓

アイデミープレミアムプランのオンライン無料相談会ってどんなもの?実際に受けてみました

2019.01.05

アイデミープレミアムプランの初回カウンセリングの感想。どんなことをするの?

2019.01.26

アイデミープレミアムプラン受講開始!

アイデミーとの連絡はSlack(スラック)で行います。チャットツールです。

学習開始日の連絡もSlackできました。

コピペの文章というわけではなく、受講生のやる気がでるように盛り上げてくれます。

なんだか、ダイエットのコーチからラインで励まされるのを連想しました。

キャプチャはSlackのイメージです。(意気込みを書いちゃったりしたため、恥ずかしいので文章は隠しました。笑)

Aidemy slack

アイデミーでの学習時間の管理方法

前回の記事でも紹介しましたが、これもSlackで行います。

その日の学習開始、学習終了、休憩開始、休憩終了などをチャットで入力します。

え、なんだか難しそうだな・・・と思う人もいるかもしれません。残念ながらめゃくちゃ簡単でした。笑

入力すると、Slack内の「タイムカード」というチャンネルに自動的に反映されます。

以下のキャプチャがそうです。

Aidemy slack timecard

このタイムカードでは他の受講生の学習状況もわかります。

「他の受講生頑張ってるな、自分も頑張らないと!」という気持ちになるので、学習意欲が増加します。

私が受講しているときは、めちゃくちゃ頑張ってる受講生もいてとても刺激になりました。(あの方、めちゃくちゃ実力ついたんじゃないだろうか。。。)

アイデミープレミアムプランではJupyter Notebookで学習を行う

Jupyter Notebook

学習は基本的にJupyter Notebookで行います。Jupyter Nootebooはブラウザ上で動作します。

このJupyter Nootebookを使って、アイデミーの講師と一緒に立てた学習計画に沿って学習を進めます。

アイデミーが用意したスプレッドシートで1日単位で学習を管理します。↓

Aidemy study plan

ちなみに、アイデミー側のクラウド上でも同じように学習できるのですが、ほとんど同じなので、以下では自分のPCでJupyter Nootebookを使う場合について紹介しますね。(ディープラーニングなどの重い計算をさせる場合はクラウドのほうがいいかも。)

カリキュラムごとに学習のファイルが用意されています。

この学習のファイルがJupyter Notebookのファイルです。Jupyter NotebookはPythonでデータ分析を行うのに人気ですよね。拡張子は.ipynbです。

カリキュラムごとにファイルが用意されているというのは、例えば、「機械学習の教師あり学習」なら以下のようなファイルが用意されています。

Aidmey chapter

基本的な構成は以下の通りです。

  • chapter
  • 総合添削問題

chapterという名前のファイルが学習用のファイルです。クリックして開くと中身が見れます。

下の総合添削問題というのは、文字通り学習後に行う添削問題です。実際に自分で課題に取り組み、アイデミーに提出する必要があります。

以下はchpaterの教材の紹介です。Jupyter Nootebookは文字、画像、プログラムコード、数式など柔軟に表示・入力することができます。

そのため、文字ばかりの教材というわけではなく、図も多く使用して解説してくれます。

Aidemy jupyter1

プログラムコードは以下のように表示・入力します。その場で実行もできます。(Runボタンで実行できますが、おすすめはShift + Returnです。ショートカットキーでも実行できます。)

Aidemy jupyter2

グラフの表示です。データサイエンスなのでデータの可視化は重要ですね。

Aidemy jupyter3

全部の分野を学習したわけではありませんが、私の学習した範囲での感想では、全体的に数式は少なめという印象です。

Pythonのコードで実装して結果を表示する、というのがメインです。実務で使用するにはこれくらいでいいのかもしれません。

カリキュラムを一通りやれば、Pythonでサイキットラーンなどのパッケージを使って機械学習などを行い、結果をアウトプットできるようになると思います。

数式をゴリゴリ解いてアカデミックにやりたい!という人には少し物足りないかもしれません。

ですが、実務で使う分には十分だと思います。

このように、Jupyter Notebookを使用して学習を進めていきました。(イメージ伝わりましたでしょうか?汗)

アイデミープレミアムプランでは機械学習のメジャーな分野以外にも、「ネットワーク分析」や「異常検知」などあまり情報が出回っていない分野の情報も豊富なので面白いですね。

講師とカリキュラムを組み立てるときにいろいろ相談してみると良いでしょう。カリキュラム作成は大事なところなので、遠慮せずあれこれ言いましょう。(私は最初のカリキュラムのまま進めましたが、受講開始後でも、カリキュラムの変更もできそうな雰囲気なので気軽に聞いて見るとよいかと思います。)

アイデミープレミアムプランの教材構成

基本的には、Jupyter Notebookの中で以下のように、

  • 文章で解説
  • 図で説明
  • サンプルコードで説明
  • 実際にやってみる

という流れで学習が進みます。文章ばかりだったら飽きる人もいるかもしれませんが、図も多いのでその点が大丈夫かと。

あと、悩んだらすぐに質問しましょう。

サポート時間外でも回答してくれたりと、思った以上に柔軟性がありました。講師の時間が空いていたのでしょう。

チャットはわからないこと以外にも、こんなときどう考えたらよいですか?とか、おすすめの本はありますか?など、なんでも良いのでばんばん質問しちゃいましょう。(せっかくお金払って受講しているのですから、遠慮せずどんどんいきましょう。)

込み入った内容になりそうなら、ビデオチャットで聞いちゃいましょう。

学習のペース

私は日中は仕事をしているので、夜間の学習をメインに進めました。

この学習方法だと、1週間で2〜3分野の学習という感じになると思います。

学生だったり、休職中に学習をがんばる!という比較的時間が多く取れる方は私の2倍は進むと思います。

学習して疑問に思ったところはその日のうちにチャットで質問しておき、翌日回答をじっくり確認するという流れで学習に取り組みました。

アイデミープレミアムプランの課題提出

chapterをやり終えたら、課題にチャレンジです。

総合添削問題.ipynbに課題があります。

chapterに比べるとやや難易度が上がるので、気合を入れて取り組みましょう。

chapter内容をちゃんと理解して、プラスアルファで少し考えたり、調べたりすると解けると思います。

課題の提出はフォームから行います。

自身で書いたプログラムコードを貼り付けて提出します。

Aidemy kadai

添削結果はSlackで返ってきます。↓

Aidemy tensaku

コメントに加え、回答例ももらえました。自分のコードと見比べたかったので地味にうれしいです。

課題をクリアしたら、その単元は終了です。次のカリキュラムに進みます。

おわりに

今回はアイデミープレミアムプラン学習内容にフォーカスした記事でした。

画像はモザイクが多くて恐縮ですが、イメージの参考になればと思い掲載致しました。

アイデミープレミアムプランの申込みを検討している方の参考になれば幸いです!

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迷ったら相談会に参加しましょう。オンラインですし、無料なので気軽に参加できます。自分に合う/合わないはその後判断しましょう。(とりあえずやってみようの精神が大事です。)

自分にあったカリキュラムは?学習時間は?など具体的な相談ができます。無料のオンラインビデオ相談なので気軽に利用してみてください。

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ABOUTこの記事をかいた人

ぽんぽこ

ぽんぽこです。数年前、会社に通いながらも頑張ってプログラミングスクールで学びました。私が利用したのはCodeCamp(コードキャンプ)です。なんとプログラミングを覚えたらころころと人生が変わっていって転職もできました。今でも毎日勉強の日々ですが、このサイトで少しでも役立つ情報を提供できたらと思っています。プログラミングって難しそうだな...と思ってもとりあえずやってみることが大事!▶自己紹介はこちら
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