テックアカデミーのPythonコースとAIコースを受講したので感想をお伝えします。これらのコースは他のコースに比べて、体験談や口コミが少ないので、ぜひ参考にして頂けたらと思います。
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もくじ
- 面倒な業務を自動化したい！
- プログラミングで社のパイオニアに
- 絶対に独学じゃムリ！
- セット受講には割引あり
- 1日に確保できる学習時間の把握を！
- 受講期間を過ぎるとメンタリングは有料
- Cloud9やSlackはカリキュラムでしっかり理解できる
- パズルのような楽しさと難しさを感じた
- 緊張でがちがちだった初回メンタリング
- メンターの例え話が理解を深めてくれた
- 数学嫌いの自分にも機械学習が使えた！
- 数学の知識が必要になる箇所もある
- 初めは怖かったメンタリング
- カリキュラムだけでは成果物が出来ない
- 未経験者向けのPython転職案件は少ない
- 最後までモチベーションが続いた
- カリキュラムの内容+αの学習で業務効率化に成功！
- まとめ
- 今週末までの期間限定キャンペーン
面倒な業務を自動化したい！
私は地方のマスコミで、総務部員として働く26歳の男性です。
2018年の年末ごろ、業務効率化の一環として、親会社主催のRPA導入報告会への参加要請がありました。内容は、親会社が業務を自動化してくれるツールであるRPAの導入をどのように、また、どの程度進めているか話を聞くというものでした。参加要請をしてきた上司からは、実務者としてRPAの導入事例の話を聞き、導入を進めるにあたってどんな手順がどのように必要になると感じたかを会議後に教えてほしいと言われました。
総務部の業務の中で私が課題になっていると感じていたのは、従来のスタイルを踏襲した紙ベース主体の仕事の進め方や、大したことはないけれど細々とした調整作業、データの集計作業に割く手数と時間の多さといった点でした。報告会に参加するにあたって、それらの課題と感じていた点を、RPAの導入によってどの程度自動化することができるのかが、一番気になるポイントとなりました。
報告会では、親会社が具体的に取り組んでいるRPAを使った業務の自動化事例や自社サイトへのチャットボットの実装、RPAとは別の効率化の手段としてプログラム言語である「Python」を使った業務データの分析について説明がありました。
しかし、RPAの導入はまだ飽くまで検討段階で、様々な業務で試してみて実用的かどうかを判断しているとのことで、実用を前提にした導入の進め方や必要期間、どの業務に対して最も効果を発揮したかなどについては話が聞けませんでした。当然、上司から依頼されていた、どんな手順がどのように必要になるかということは考えることも出来ず、疑問を残したまま報告会は閉会になりました。
プログラミングで社のパイオニアに
報告会ではRPA導入事例の収穫を得ることができず、がっかりしてしまっていましたが、本題のRPAの導入事例のほかに「Python」を使った業務の効率化を実施しているという話もありました。
私が総務部に異動になった当時は、過去のデータをうまく活用しようとか、データを使いやすく作り直そうということは全く考えないまま業務を進行させている状態でした。新しい部署での慣れない仕事をこなしながら、使いづらいデータを見つけては業務中に片っ端からマクロやVBAなどを書き加えたり、もしくは一から作り直す作業を延々と繰り返していました。今考えるとVBAもプログラミングなのですが、当時は「プログラミングが出来ればもう少し楽になるのかな」と思いながら仕事をしていました。
報告会中は「Python」とはどうやらプログラミング言語のことらしいというくらいに話を聞いていましたが、以前よりプログラミングを業務に生かすことに興味があったこともあって、ネットで「Python」について調べてみました。すると、「Python」というプログラミング言語はシンプルな文法でプログラムを書くことができ、業務の自動化や過去のデータを有効活用しやすい言語であるらしいということをがわかりました。
当時社内にはプログラミングができる人材がおらず、前例もなかったため、「私にもできるのだろうか？」という不安はありました。しかし、興味がある分野であること、新たな前例のパイオニアになれるということに魅力を感じ、「とりあえず飛び込んでみて、ダメだったらやめればいいじゃない」と思ったのがきっかけとなりました。
絶対に独学じゃムリ！
話が逸れますが、私はベースギターを演奏するのが趣味です。数年教室に通い、演奏を習っており、最近はアドリブやソロベースといった難しいことも、何とかできるようになってきているのですが、今思うと独学だったら絶対に挫折する自信があります。学習を始めるにあたってモチベーションをどう維持するかが不安の一つでした。「Pythonがいくらシンプルでも、独学だったら投げてしまうだろうな」と思い、Pythonを学ぶにあたっても、誰かが自分にプレッシャーを与えてくれる環境を探しました。
初めのうちは、近所でPythonを教えてくれるプログラミング教室はないかを調べていましたが、地方ということもあり学習できる場所を見つけることができませんでした。オンラインではどうかと調べていくうちに、メンター制度があるTechAcademyを知りました。現役のエンジニアに自由に質問できること、地方暮らしなのでオンラインで完結することに魅力を感じ、もともと興味があったAIのコースとセットで受講することに決めました。
セット受講には割引あり
TechAcademyには、自分の学習ペースに合わせて選択できる様々なプランがあります。プログラミングを学習するコースはPythonコース以外にもあり、プログラミング言語の「Ruby」を使ってwebアプリケーションを作るwebアプリケーションコース、同じくプログラミング言語の「PHP」とPHP用のwebフレームワーク「Laravel」を使ってwebサービスを作るPHP/Laravelコースなどがあります。
その他、webや動画などのデザインを学ぶコース、webディレクションやマーケティングを学ぶコースなどがあります。
受講申し込みの際は、複数のコースを同時に受講するセット受講を申し込むことも可能です。セットを選択した場合は割引が適応されます。私の場合は、Pythonを学ぶコースに加え、AIや機械学習についての分野も学びたかったので、PythonコースとAIコースを合わせてセットで申し込みました。セットで申し込むと後述しますが、カリキュラムをこなす期間とメンタリングの回数が変動します。
1日に確保できる学習時間の把握を！
学びたいコースが決まったら、カリキュラムをこなす期間を選択します。期間は4週間、8週間、12週間、16週間から選択可能で、自分に合わせた期間を設定できます。私の場合はPythonコースとAIコースを12週間の期間で両方こなす期間を設定しました。
セットで申し込んだ場合、両方のコースを申し込んだ期間中同時進行させていくわけではなく、まず初めに基礎となる方のコースを終わらせたうえで発展的な内容のコースをこなすようになります。私が申し込んだPythonコースとAIコースの場合、Pythonコースで学んだことをAIコースで生かす形になるので、スケジュールとしては6週間でPythonコース、6週間でAIコースを消化するようなイメージとなります。
注意点としては、期間が延びるほど後で説明するメンタリングの回数が増え、料金が上がります。私の場合、受講料はPythonコースとAIコースの2コースを合わせて税込みで300,240円でした。費用が大きかったこともあり、クレジットカードの分割6回払いで申し込みました。
料金プランに関しては、TechAcademyのサイトでコースごとに詳しく説明が出ています。一週間あたりの必要学習時間の目安についてもサイトに出ていますので、自分が1日にどのくらいの学習時間を確保できるかを確認して申し込みをするのがいいと思います。
受講期間を過ぎるとメンタリングは有料
申し込みの手続きが済むと、登録が完了した旨のメールが届きます。それを確認次第、受講期間より前の日付でもカリキュラムが見れますので、すぐに学習を始めることが出来ます。私は受講期間より2週間ほど早く申し込んだので、カリキュラムの内容を先に進めていました。
それと同時に、メンタリングの希望日程についてTechAcademy側から何曜日のどの時間帯を希望するかを聞かれます。後日私の希望とメンターのスケジュールをすり合わせた日程が案内されるので、その日程でメンタリングが進んでいきます。私の場合、最初のPythonコースは火曜日と土曜日、その後のAIコースは火曜日と金曜日のスケジュールを各回30分、最終的に合計で23回行いました。
注意点は、メンターへの相談は受講期間中のみ可能となることです。受講期間中は既定の回数のメンタリングをしてもらえますが、受講期間中にカリキュラムの内容が終わらない場合、それ以降はメンタリングでのサポートが無くなってしまいます。有料でメンタリングを追加することもできますが、期間中にカリキュラムの内容を終わらせることをおすすめします。
Cloud9やSlackはカリキュラムでしっかり理解できる
今まで全く経験がない分野でしたので、「何か必要な準備はあるのだろうか？メンタリングって何だろう？」という疑問や不安がありましたが、TechAcademyのカリキュラム上で具体的な方法の解説や説明があり、登録やログインなどはスムーズに行うことが出来ました。
開発環境は、TechAcademy側から指定があり、AWSに登録しCloud9というサービスでpythonの開発環境を整えてプログラミングをしていきました。
ビデオチャットを使って直接顔を見ながら定期的に話をするメンターとは別に、TechAcademyには常駐でSlackというチャットツールでの質問に答えたり、課題を添削してくれるメンターがいます。Cloud9には上記のメンターたちに自分が書いたコードを見てもらえるようにする設定を行います。メンターに見てもらうことで自分がどこでつまずいているところを集中的に解説してもらうことができます。
私の場合は、Slackを使って質問をすることはあまり無かったように思います。課題をこなす中で出てきた質問は、メンタリングの際にまとめてメンターに直接聞いていました。Slackの方はメンタリングの補助として、参考サイトを教えていただいたり、メンタリングの通信が切れてしまうなどのトラブルが発生した時の連絡ツールとして使うことが多かったです。
また、各カリキュラムの最後には自分でコードを書く課題が出されますが、それも直接メンターがCloud9にあるプログラムを見て添削してくれます。カリキュラムのテキストを読みなおしながら悪戦苦闘して書き上げたコードに、「文句なしの合格です！引き続き頑張ってください！」といったコメントをつけてもらえるのがうれしかったです。
その他に、メンタリングにはtalkyというツールを使いました。学習を進めていく中で必要になるツールは、カリキュラムの一番最初の段階で詳細に登録方法とログインの方法の解説があり、スムーズに使用することが出来ました。
パズルのような楽しさと難しさを感じた
各コースのカリキュラムの進め方は、各カリキュラムに用意されているテキストを読みCloud9の中に自分でPythonのファイルを作って実際に手を動かして、プログラムが機能するかを確かめながら進めていきます。途中、どうしても理解できないところや、つまずいてしまったところをチャットやメンタリングで解消しながら進めていきました。
各コースともにカリキュラムのテキストを読みながら進めていくのですが、最初は1行のコードで「Hello,World」と表示させるだけだったものが、だんだんパズルのように複雑になっていき、難易度が上がります。私は数学が苦手なので、アルゴリズムを組んである数字の組み合わせから答えになる数字を計算するプログラムを作ったときに、エラーを連発してしまい、課題も何回か再提出をしました。
再提出するたびに、どこが悪かったのかCloud9に書いたコードの具体的な部分を指して添削していただいたので、「こうすればうまく動くんだ！」という気づきが課題をこなすたびにあり、プログラミングの難しさと楽しさを感じながら学習を進めることが出来ました。
緊張でがちがちだった初回メンタリング
カリキュラムの内容を進めているうちに最初のメンタリングの日になりました。私は2つのコースを1度に受講したので、PythonコースとAIコースでそれぞれ1人ずつメンターがついてくれました。
Pythonコースのメンターの方は、年齢が50代で気さくな印象の方でした。広告代理店などでエンジニアをした後、フリーランスに転身されてweb制作やAI開発のプロジェクトを動かしていると伺いました。
初回のメンタリングは、そもそもビデオ通話に慣れていないことと、右も左もわからないプログラミングについての内容ということでがちがちに緊張していました。「何から話したらいいんだろう？」とすごく不安ではありましたが、メンターが会話をリードしてくださり、コースを終えるまでにどうなっていたいのかという具体的な目標を明確にしてくれました。カリキュラムを進めていくにあたって、自分にできるのだろうかという不安があると話したところ、「できると思うことが大事。まずやってみて分からないことは気軽に相談してください」と励ましていたことで、安心してカリキュラムに取り組んで行くことが出来たと思います。
また、カリキュラム以外での雑談も多くしてくださり、実際にメンターがExcelの入力作業を自動化したり、スクレイピングを駆使して株売買を自動で行ってくれるAIを作ったお話など、仕事でどうPythonを生かしたかといった実用例も教えていただきました。
メンターの例え話が理解を深めてくれた
Pythonコースでは、Pythonの基本機能のみを使ったごく簡単なプログラミングから、コース後半からはCloud9上で対話形式でプログラミングを行えるJupyterNoteBookを使って学習を進めていきます。
NumPy、Matplotlib、Pandas、PillowといったPythonのライブラリをJupyterNoteBook上で動かして、使ってデータの操作、グラフの描写や画像の加工などを行いながらデータの扱いに慣れたのち、機械学習のライブラリscikit-learnを使って機械学習の方法までを学びます。
また、早くカリキュラムを終えた人向けには、Pythonのwebフレームワークである「Django」の使い方やスクレイピング、カリキュラム本編では扱わなかったscikit-learnの機械学習アルゴリズムを扱うものなどが用意されています。
初めのうちは数行のコードを書くだけの簡単なプログラムから始まりますが、徐々にPythonの機能をフル活用した複雑なコードになっていきます。私はPythonで使う数字や文字列を持った配列の扱いがなかなか理解できず、配列を変形させたり配列同士で計算をするとこでつまずきました。メンターに相談したところ「これは数字を入れるロッカーだと考えればいいよ」といったような例え話でのわかりやすい解説を多くしていただき、何とか乗り越えることが出来ました。
数学嫌いの自分にも機械学習が使えた！
AIコースでは、始めにPythonの基礎をおさらいした後、Pythonコースでも登場した機械学習scikit-learn、ディープラーニングを行うライブラリのKeras、Tensorflowを使って機械学習のプログラムを作っていきます。AIコースではカリキュラムのテキストにコード例ではなく、今扱っている機械学習がどのように動いているか、という解説がかなりの分量で書かれています。また、AIコースではすべてのカリキュラムをJupyterNoteBookを使ってカリキュラムの内容をこなしていくようになります。
始める前は、機械学習にかなり難しそうなイメージを持っていたので、実際に自分でカリキュラムを読みながらコードを書いていくと、「こんなに少ない行数で機械学習プログラムが作れるのか！」と感動してしまいました。
数学の知識が必要になる箇所もある
ただし、中には数学の知識を必要とするものもあります。私の場合は、しっかりプログラムが動いているのはわかるけれど、それがなぜなのかといった深い部分の理解が追い付かない箇所が多々ありました。
例を上げると、勾配降下のアルゴリズムの実装やディープラーニングの学習アルゴリズムを説明したカリキュラムが理解できる人向けの応用としてあるのですが、これらは行列や確率、微分・積分を応用したプログラムでしたので、私には理解できませんでした。
初めは怖かったメンタリング
AIコースのメンターの方は年齢が50代、フリーランスでエンジニアをされている方とのことでした。どのようなキャリアを歩んでこられたかについては、初回のメンタリングでお互い名乗ったあと、特に雑談をせずにカリキュラム内容の質問と解説に入ってしまったため、聞くことが出来ませんでした。
AIコースのメンターの方はPythonコースのメンターの方と比べると、より実務的な方で最初はドライな印象を受けました。「ちょっと怖めの人なのかな？」と思ってしまいましたが、カリキュラムを進めるにあたってどんなことが不安かと聞かれ、正直に数学が全く分からないということを伝えると、「分からない部分はその都度解説を入れるので安心してください」とフォローしてくださいました。これ以降のメンタリングでは安心してカリキュラムを進める中で理解が及ばなかったものについて、「数学がわからなすぎて心が折れそう…」と相談して解説してもらうということができました。
メンターからの解説は、数学が分からない私のために、イメージをその場で図解していただいたり、「今流行っているスマートフォンアプリのAI部分も同じように作っているよ」といった数学のみの話題に収まらない話をしていただいたりと、分かりやすい内容に要約してくれるものが多く、励まされながらなんとか心が折れずに最後まで頑張ることが出来ました。
カリキュラムだけでは成果物が出来ない
どちらのコースも、カリキュラムやメンタリングの内容は、コードを自分で書いて、それがプログラムの中でどのような働きをするかの説明に終始します。他のコースのようにwebフレームワークを使って自分のサイトを立ち上げたり、アプリケーションを作ったりという形に残る成果物はカリキュラムの中では作りません。たとえばAI搭載のカメラを作るとか、AI搭載スピーカーを作るといった何か具体的な成果物ができるわけではないということに注意が必要かと思います。
受講後に学んだことを実際に仕事で生かそうと思い、自分なりにプログラムをいくつか作ってみましたが、実用的な処理方法を形にするまでかなりの時間を要しました。大量のカリキュラムテキストを読み、分からない数学を乗り越えながらやったことを考えると、学習量に対して成果が残念だなという印象で終了してしまいました。
また、カリキュラムの中で扱うデータはgithubなどの他サイトからCSVデータをダウンロードして使うのですが、それらの中身は既に2,000から3,000程のサンプルが揃っているものです。実際に自分の職場などで同程度のデータサンプルを集めようとすると集めるだけで相当な時間がかかります。私はこのデータが会社で集められず、挫折しかかっているのでデータの集め方も指導していただければよかったのかなと思います。
未経験者向けのPython転職案件は少ない
TechAcademyでは、転職エージェントから就職、転職を目指す未経験エンジニア向けのキャリアサポートを受けることができます。
私は実際に転職したわけではないのですが、転職することも視野に入れて、受講して身につけたPythonの知識がどの程度社会に通用するものかという視点でエージェントと面談をしました。
選んだコースや自分が身につけた言語にもよるのですが、Pythonでの転職はどのようなものになるのかエージェントに聞いてみたところ、「未経験者向けのPythonエンジニア案件は少ない」との回答をいただきました。webアプリの作り方など、エンジニアとして実践的な内容がカリキュラムに無かったので、ドライかもしれませんが「そうだろうな」というのが正直な感想でした。ただ、カリキュラムで学ぶ量はかなりのものなので、単純に就職先少ないことを伝えるだけではなく、今後のキャリアの上でどのように武器にしていくかなどのアドバイスがあってもよかったかな、と感じました。
その他、就職先の紹介をいただく以外にどんなことをしていただけるのか聞いたところ、エンジニアに転職した方の例を教えていただけたり、タイミングが合えば実際に転職した方と取次ぎをしてもらいその方と面談を組むこともできるとのことでした。
最後までモチベーションが続いた
受講した印象は独学するモチベーションを維持するのをサポートしてもらうようなイメージだということでした。私は独学するとモチベーションが維持できないタイプなので、メンタリングの精度があり定期的に自分にプレッシャーを与えてくれる仕組みのTechAcademyを受講したのは正解だったと思います。
ただし、初めてのプログラミング体験とした場合は、カリキュラムを終えた後も継続して勉強することが必須になると思うので、それができない人は自分でオリジナルのコードを書くところにたどり着かないかもしれません。
カリキュラムの内容+αの学習で業務効率化に成功！
前述したようにカリキュラムの内容をこなすだけでは、学習を始めた際に私が総務部の課題として感じていた、紙ベース主体の仕事の進め方や、細々とした調整作業、データの集計作業に割く手数と時間の多さと言った課題を解決するような実用的なプログラムを作ることは困難だと感じたので、受講後はネットの記事や書籍を使って自力で学習を続けていました。
学習の甲斐もあり、現在業務に威力を発揮している例としては、Pythonコースで学んだPythonのライブラリである、Pandas、Matplotlibを使ったデータの集計作業です。Excelでいうところのマクロ機能を自分の好きなように作って、アンケートなどの集計作業や従業員の有給取得率のデータを分析して経営資料として取締役会へ提出したりしています。
今のところ、データの整理やグラフ化のみにPythonの活用は留まっていますが、Excelのみに処理を依存していたデータを、もっと大量に速く簡単に動かせるようになりました。整理したデータや作成したグラフは、会社幹部からもわかりやすくて助かるとの評価を得ることができ、イベントを共催した関係者にもレスポンスの速さをほめていただきました。コード自体は簡単なものなのですが、仕事への効果が大きく、苦労して学習してきた成果が出てよかった！と感じました。それと同時に、もっとこうすればコードがよくなったのではないかという悔しい思いも出てきて、次の学習へ進んで行くための推進力になっています。
大量のデータをPandasなどを使うことで数行で操作できるようになったこと、エラーが出ないように書いたコードを確認する癖が付いたため余計な印刷物が不要になったことで、まず個人としての課題に対する成果は出たかと思います。今後は作ったプログラムを他のメンバーに配布して運用してもらうことを目標にしています。
ただし、残念ながら、AIコースで学んだ機械学習については、大量のデータを必要としたり社内での環境構築が難しかったりと、実際に業務に生かすまで行っていない出来ていない状況です。環境を整えた上で、もっと実践的な機械学習プログラムの導入方法を学び、webアプリを作ることや手作業で行っていた分類作業の簡略化をしていこうと思っています。
まとめ
テックアカデミーのPythonコースとAIコースの良い点と悪い点をまとめますね。
- AWSやslackといったトレンドの技術を身近に感じることができる
- 定期的なメンタリングにより、モチベーションの維持がしっかりとできたこと。
- 時間帯にほとんど縛られず、自分のペースで学習できたこと。
- 実際に現場で働いている現役エンジニアの生の声が聞けたこと。
- 独学では追い付かない知識や方法論をわかりやすく説明いただけたこと。
- キャリアサポートを使って学んだ後のキャリアプランについて相談ができたこと。
- Slackやサイトで質問ができるが、メンタリングで事足りてしまうため、ほぼ使わない。
- webサービスやアプリを作るといったカリキュラムがないこと。
- 微分・積分、行列、統計といった数学の知識がないと理解できない箇所がある。
- 機械学習に必要なデータの集め方については何も言及されていないこと。
- キャリアサポートは、学んだことが即生かせる就職案件が揃っているわけではない。
未経験からいきなりポートフォリオを作ったり、AI関係の仕事についたりするのは、なかなか難しいカリキュラムになっています。なので、AI関係の仕事に就職したい、みたいな方にはおすすめはしません。
ただ、プログラミング未経験の人がある程度のAI関連技術の基礎を身につけるためのサポート役としては最適なコースですね。
とはいえ、いきなり申込むのはおすすめしません。オンラインでの教育自体が合わない人もいるからです。やはり対面で習わないと頭に入らないって方もいますよね。
なので、まずは無料体験コースで学習のやり方自体が合っているか確認してみましょう。合わなければ申し込まなく大丈夫です。
テックアカデミーで他のコースを受講した方の体験記事もあります。カリキュラム以外の部分は同じなので、参考にしてみて下さい。
今週末までの期間限定キャンペーン
テックアカデミーでは、現在8週間以上のコースを申し込むと、おすすめのカリキュラムが無料でもらえたり、受講料が最大７０%キャッシュバックされます。
私のときはこんなキャンペーンはありませんでした（泣）。今申し込むかたがうらやましいです。
ただ、オンラインでの学習が初めてというかたは、いきなり申し込むのではなく、まず無料体験で合うかどうか確認したほうがいいかもしれません。
そもそも、オンラインでの学習が根本的に合わないかたもなかにはいらっしゃるので。
1週間のHTML/CSSの簡単なカリキュラムですが、学習の進め方は本コースと全く同じで、質問し放題でメンタリングも受けられます。
無料体験を受講する時間もない方は、無料説明会動画を見てみるといいと思います。レッスンの進め方やメンタリングの様子が動画でわかります。
