キカガク

カリキュラムについて

Kaggleなどのデータ分析コンペで戦うための知識とノウハウを獲得できたためです。
カリキュラムは初心者を対象としているため、0ベースで勉強していくことができます。
また、講義自体は全カリキュラムが動画やドキュメントにまとめられているため、その人に応じたペースでどんどん進めていくことができます。
例えば、今回のコースはデータ分析ではcsv系のデータを機械学習(sklearn)に適用できるように加工して、機械学習の精度などを可視化することを学びます。
次に深層学習ではPyTorchを使った画像分類ができるAIを作っていくことができますが、これらの内容をどのタイミングで終わらせるかは個人に委ねられています(理想は3ヶ月で終わらせて、残りの3ヶ月で卒業作品に取り掛かるスケジュール)。
そのため、キカガクでは長期コースを購入すれば、キカガクが配信している他のすべてのコースを勉強することができるため、長期コースでデータ分析と機械学習構築の基礎を学習した後、物体検出に特化したコースや自然言語処理に特化したコースのように、自身が勉強したい分野のコースの学習ができ、基礎から応用まで勉強できる点が満足です。

講師の質

講師の方とは主に週に一度のリアルタイム配信、自習学習中、質問フォーラムで質疑応答をすることができます。
学習時に分からなかった点は質問フォーラムという場所にまとめられており、そこに過去の講師の方の回答が載っているため、それに則って進めていればカリキュラム中に困ることはありませんでした。
学習以外のことに関する相談(卒業作品のテーマ選択など)についても真摯に対応をいただいており、基本的に週に一度の授業やDiscord上の自習学習時間に講師の方に相談することができます。

料金の満足度

実質20万前後でデータ分析と機械学習AIの構築ノウハウを綺麗な道筋で勉強できるのが非常に助かります。
もちろん個々のテーマ(物体検出や自然言語処理、データの可視化)毎は技術書の方が詳しいです。
しかし大事なのは一貫としたデータ分析や機械学習AIを作るためのロードマップのノウハウを得られることがこのコースの利点です。本
やUdemyでは特定の分野に特化した内容が多いため、自分なりの道筋を描くのに時間がかかります。
その時間をお金で解決できるのは非常にありがたいです。
確かに還付金を含めると20万円(792000円のうち70%が補助)は安くない金額ですが、自身のこれからのキャリアを考える上ではお金よりも時間の方が重要です(若いほどキャリア転換を図りやすいから)。
本コースを修了することでKaggleなどのデータ分析コンペで戦える力(銅メダル取得)や物体検出を始めとするAI搭載のWebアプリを作れる力を得ることができます。
この下地を作ることができれば後は専門書で自身のこれからのキャリアに関係する分野を学べばいいため、この力を得るために掛かった20万円前後のお金は決して高くないと感じたため満足です。

働きながら/学校との両立のしやすさ

受講スタイルが下記の通りで、都心から離れている環境でも授業・自習が容易に行えるから。

授業環境: カリキュラムの内容は全て動画・ドキュメントにまとめられています。
なので動画がいい人、ドキュメントのみがいい人、両方を使いたい人のように自身の好きなスタイルで学ぶことができます。
私はドキュメント派でした(動画のように急かされることなく学べるからです。わからない箇所は動画で確認してました)。
また週に一度、カリキュラムの内容に沿ったリアルタイムの講義配信が行われました。

• 受講時のライフスタイル

  会社員で、スキルアップ・スキルチェンジを目的として受講

• 入会を決めた理由

  就職・転職活動に活かしたかったから

• 独学経験

  まったく経験なし

  
  

転職サポートの満足度

自分は別の転職サービスを使用したため、スクール側の転職サポートを利用しなかったためです。しかし同じチームにいたメンバーはスクールと連携しているdodaでAIエンジニアの職を手に入れたため、サポートは整っていると感じました。

• 「もっとこうしたサポートがあれば嬉しかった」などのご要望は？

  正直転職は個人戦のため、スクール側は、xxxというアピールをした方がいい、作った方がいいのようなアドバイスやノウハウを教えてくれればもっと助かったと感じました。

• これから就転職活動をはじめようとする方へのアドバイス

  非常に苦しい戦いでした。
  まず未経験だと書類選考で省かれます。そこを通過した後に役立ったのはKaggleでのコンペでの話でした。未経験だと実務については語れませんが、Kaggleは実務の内容に沿ったコンペのため、面接官側もその話題に触れることが多かったです。
  もちろんKaggle以外にも話題作りはできますが、重要なのは「スクールで〇〇を習いました」よりも「スクールで〇〇を習い、その力を使って、??というコンペで銅メダルを取りました」のように客観的に評価できる実績を作った方がいいと思いました。

入会前のカウンセリングについて

企業の面接でいうところのカジュアル面談みたいな雰囲気でした。

• どのような説明・アドバイスを受けましたか？

  具体的にどのような感じでカリキュラムを進めていき、卒業する頃にはこんな力が身につきますよ という感じの説明を受けました。

• 「もっとこういう話をしてくれたら良かったのに」という内容はありますか？

  こういうケースで苦労することが多い、転職時で内定を得るための力を得るための学習やアピールはこうした方がいい のように学習前に効率よく進めるための説明やアドバイスがあったら良かったと思いました。

フォロー体制の満足度

正直学習で困ったことがあっても質問フォーラムという過去の質問をまとめたページがあり、そこですべて解決できたためフォローアップを受ける機会が個人的にはありませんでした。
しかし自習学習中にメンターの方とよく話す機会があり、そこで実務で使われているツールや職務内容、大変だったことなどの貴重なお話をする機会があり、それが勉強していくモチベにもつながっていったため、そういう機会を提供してくださったことが非常に助かりました。

受講時について