TechAcademyでPythonコース、AIコース、データサイエンスコースってあるけど、それぞれの違いがよく分からない…

過去に全てのコースを受講したことがあるので、それぞれのコースの「学べる内容」と「どういう人がどれを受講すべきか」をまとめていきますね

TechAcademyの『Pythonコース』『AIコース』『データサイエンスコース』の違い

TechAcademyとは、キラメックス株式会社が運営するオンライン型プログラミングスクールであり、TECH:EXPERTと並んで、最も有名なプログラミングスクールの１つです。

基本的には、用意されたカリキュラムを自分のパソコンでこなしていき、分からないことがあれば、15:00〜23:00までの時間帯であればSlackで質問できます。

加えて、週に一回メンターとの30分ほどのSkype面談があり、直接分からないことを質問できたり、その他の相談をすることもできます。

（面談は任意であり、不必要であればスキップすることができます。）

料金体系をみていただければわかると思いますが、社会人でも結構お得な値段で受講でき、学生はさらにお得なお値段で受講できるようになっています。

TechAcademyは「完全オンライン」「スクールの中では安い」という二つの特徴を持っているので、忙しい社会人にはうってつけかもしれないですね。

自分もこの二つの理由から選びました。

自分の場合は、以下の8コースを受講しました。

• フロントエンドコース
• Webアプリケーションコース
• PHP / Laravelコース
• Webデザインコース
• WordPressコース
• Pythonコース
• AIコース
• データサイエンスコース

日本でTechAcademyを8コースも受講した人は、自分だけなんじゃないかと思っています（笑）。

だからこそ、それぞれのコースの内容については、キラメックスの社員くらい詳しいので、その知識と経験を生かして、TechAcademyはどのコースを受講すればいいのかということを、正確に比較しながら回答することができます。

おそらくここまでくると、自分と社員にしかできないことです。

皆さん、TechAcademyでPythonを学習しようと思った時、『Pythonコース』『AIコース』『データサイエンスコース』のどのコースを受講するべきなのか迷うと思います。

自分も当時はかなり迷ったので、結局全て受講するという力技を強行しました（笑）。

ネットにはたまに、「Pythonコース」や「AIコース」に関する記事もありますが、大抵の場合、そのコースしか受講していないので、他のコースと比較することができずに、単なる感想になってしまいます。

一方、自分の場合は、3コース全て受講しているので、「○○の目的を持っている人はこのコースが一番だな」と、全てのコースの中身を実際に体験したからこそ、根拠と自信を持って答えることができます。

本記事をお読みいただければ、そのような人がどのコースを受講すべきかが具体的にわかるので、ぜひ最後までご覧ください^^

ちなみにWeb系言語については、以下の記事で解説していますのでそちらをご覧ください！

【8コース受講者が徹底解説】目的別にTechAcademyのおすすめのコースを紹介！

2020年8月7日

各コースで学べること

それぞれのコースで学べることは一体何が違うのかを知るためには、各コースのカリキュラムを比較するのが、最も手っ取り早いでしょう。

上の表を眺めながら、それぞれのコースでは「一体何が学べるのか」「どんな人が受講するのが良いのか」を各コースで詳しく説明していきます。

Pythonコース

Pythonコースで学べること

Pythonコースでは、上表のカリキュラムをみて分かる通り、AIコースやデータサイエンスコースと比べて、Lesson1からLesson14にかけてPythonの基礎をがっつり学ぶことができます。

Pythonの条件分岐や繰り返し処理などの基本構文から、辞書やタプルなどのシーケンスについても丁寧に学ぶことができます。

そして、しっかりとPythonの基礎を押さえた上で、「Jupyter Notebook」「Numpy」「Matplotlib」「Pandas」「Pillow」「imageio」「scikit-learn」などのライブラリを学ぶことができます。

Pythonコースは基礎だけで終わるのかというと、全くそんなことはないです。

Lesson20の「ライブラリ その6 scikit-learnと機械学習入門」でしっかりと、これまでの基礎力とライブラリをフル活用した応用を学ぶことができます。

具体的には、機械学習の概要から始まり、機械学習を用いて

• 分析データを元にした花の分類
• 手書き数字の画像の分類
• ビットコインの価格変動の予測
• 住宅価格の分析と予測

などの実践演習を行います。

この一連のカリキュラムによって、Pythonを初めて学ぶという方でも、気がついたら、機械学習を使って画像分類やビットコインの価格変動予測ができるようになっていたという状態になります。

どんな人がPythonコースを受講するべき？

Pythonコースに受講すべき人の特徴は、以下になります。

• これまでPythonを学んだことがない人
• ひとまずPythonの基礎とライブラリの使い方などの全体像を押さえたい

総じて、Python初心者で、なおかつまだ何を目指したいかが明確になっていない人は、ダントツで『Pythonコース』がオススメです^^

AIコース

AIコースで学べること

TechAcademyのAIコースは、上表のカリキュラムを見て分かるように、Lesson2でPythonの基礎を学んだ後、Lesson3でいきなり本格的に機械学習の内容に突入していきます。

では、このLesson2の「Python基礎」で何が学べるかというと、「四則演算」「データ型」「変数」「条件分岐」「繰り返し」「文字列」「リストとタプル」「セットと辞書」「関数の作り方」「Numpyの使い方」「Matplotlibの使い方」「Pandasの使い方」です。

Pythonコースと学ぶ内容は同じですが、１つの Lessonに「Pythonの基礎」が全て詰め込まれているため、若干内容が薄くなっています。

ただ、ProgateのPythonコースで予習をしたり、繰り返し教材を読み返せば問題ないと思われるレベルです。

Lesson3以降では、

• 予測モデルの概念（線形モデル、多変数モデルなど）
• 予測モデルをどのように最適化する方法
• 画像認識や意思決定で用いられる識別モデルの概念
• 分類問題に用いる決定木モデル
• 教師なし学習
• ディープラーニング
• Tensorflow
• Keras

などを学んでいきます。

またカリキュラム中に課される課題としては、

• 教師あり学習を用いた予測モデルの作成
• 教師なし学習による年齢別クラスタリングの実装
• 自然言語処理によるAmazonレビューの評価分析
• ディープラーニングによる手書き伝票の画像認識

が与えられ、実践を通してしっかりアウトプットすることができます。

どんな人がAIコースを受講するべき？

AIコースでは、ある程度Pythonの知識がある前提で、モデル構築や画像認識、識別問題、ディープラーニングなどAIエンジニアを目指すにあたって必要不可欠な内容を、体系的に深く学ぶことができます。

そのため、

• Pythonが初めてではない人（Progateで予習済みなど）
• AIエンジニアという明確な目標を持ってディープラーニングを深く学びたい人

この2つを満たす人は、迷わずに『AIコース』を選びましょう^^

データサイエンスコース

データサイエンスコースで学べること

データサイエンスコースもAIコースと同様、Pythonの基礎はLesson2「Python基礎」でのみ学びます。

Lesson2の内容は、データサイエンスコースと全く同じで、「四則演算」「データ型」「変数」「条件分岐」「繰り返し」「文字列」「リストとタプル」「セットと辞書」「関数の作り方」「Numpyの使い方」「Matplotlibの使い方」「Pandasの使い方」です。

そして、Lesson3以降でいきなりデータサイエンティストに必要な統計学に関する学習に移っていきます。

ただAIコースと同様、ProgateのPythonコースで予習をしておくと、スムーズにカリキュラムを進めることができるでしょう。

Lesson3以降では、

母集団、標本、平均、中央値、分散、標準偏差などの統計量の基礎

• 正規分布などの様々な確率分布
• 点推定、区間推定
• 仮説検定
• 分散分析
• 統計モデル
• 自己回帰モデル
• 移動平均モデル
• 自己回帰移動平均モデル
• ロジスティック回帰

など、データを分析に関する必須事項を幅広く学ぶことができます。

どんな人がデータサイエンスコースを受講するべき？

データサイエンスコースでは、ある程度Pythonの知識がある前提で、統計量や、確率分布、様々な統計モデルなどデータサイエンティストを目指すにあたって必要不可欠な内容を、体系的に深く学ぶことができます。

そのため、

• Pythonは初めてではない人（Progateで予習済みなど）
• データサイエンティストという明確な目標を持ってPythonを使ったデータ分析を深く学びたい人

この2つを満たす人は、迷わずに『データサイエンスコース』を選びましょう^^

★最後に大事な補足

最後に大事な補足をしておきますと、TechAcademyを受講するときは、最も料金が安い「4週間プラン」を選ぶようにしてください。

TechAcademyの場合、受講期間が過ぎたとしても、教材は永久に閲覧することができます。

そのため、わざわざ料金が高い「8週間プラン」「12週間プラン」「16週間プラン」を選ぶ必要がないのです。

受講期間を4週間引き延ばすたびに、料金が5万円ずつ跳ね上がっていきます。

受講期間を引き延ばすと、メンターサポートが長くなるくらいしかメリットがなく、普通に考えて、メンターをつけるのに月額5万円払っているのと等しくなります。

そもそも4週間以内に受講し終わるように努力すればいいだけだし、そのほうが圧倒的に学習効率が高いです。

そして、万が一、受講期間中が過ぎてしまい、メンターサポートがなくなった後に、サポートが欲しいと思ったら、他のサービスでメンターを数千円程度で雇えばいいだけです。

そのため、TechAcademyでは、「4週間プラン」以外は選択肢はないと思ってください！

まとめ

ここまでで、TechAcademyの『Pythonコース』『AIコース』『データサイエンスコース』の3つのカリキュラムの違いと、どのような人がどのコースを受講すべきかについてまとめてきました。

実際に自分は、全てのコースを受講したからこそ、全てのコースの内容を熟知しているし、どのような人がどのコースを選択すべきかを、自信を持って断言できます。

なかなか日本で、この3つのコースを全て受講した人はいないのではないでしょうか？（笑）

一つのコースを受講しただけでは、他のコースと比較することができませんが、私にはそれができます。

だからこそ、本記事は日本一、正確な情報を皆さんにお届けできていると自負しています。

今後AIの大波が来ることは誰も疑わないことなので、AIエンジニアにしても、データサイエンティストにしても、ライバルがまだまだ少ない上に、これから市場価値はうなぎ上りになっていくことは確実です。

今のうちにスクールに投資してPythonを始め、各種ライブラリをマスターしておくと、そのリターンの大きさは計り知れないでしょう。

AI分野でポジションを取った時のリターンの大きさを考えれば、スクールに投資する15万円なんて、豆粒でしかありません。

NTTドコモやSONYをはじめとする大手企業も、優秀なAIエンジニアには年収3000万円を提示しているくらいです。

それくらい、AIエンジニアやデータサインティストの需要は大きくかつ供給が足りていないのです。

いつだって、目先のことではなく、未来に得られるリターンに目を向けて行動するようにしましょう。

最後にもう一度、結論をまとめておきます。

それぞれのコースの違いがよく分かりました！ありがとうございます！

まずは、自分はPythonがどれくらいできるのか、そして将来的に何を目指しているのかで判断するのがいいですね