データサイエンススクール　どんなところが大変？

2023年5月20日2023年5月21日

　データサイエンススクールの講座に興味があってもなかなか一歩踏み出せない理由として、「講座についていけるか」などがあると思います。当然、初めてのことを取り組むには、経験がないから分からないことが多く、自ずと不安になるのは自然なことです。でも、ハードルだと感じていたことが、意外にも私でもできそうと思えることもあるかもしれないです。今回の記事では、実際多いであろう不安点をまとめ、実際に私がスクールを受講してみて思ったこと、経験談を語ります。

1.前提

　受講目的が明確になっていることが望ましいです。それ相応の時間と費用を捻出することになるので、社内でDXを推進したい、キャリアアップ・チェンジをしたいなど、何のために講座を学びたいのかをそれぞれが持っている方が、講座を頑張れますし、長い目で見て講座修了後に活躍できる可能性が高くなると考えられるからです。

2.心配点のまとめ

　データサイエンススクールの受講にあたって以下の点がハードルになることが多いです。

①学習時間の確保ができるか
-平日忙しく勉強時間確保が難しい
-課題、学習量が多く、こなせるか

②新しい分野の学習についていけるか
　-プログラミング未経験
　-数学の知識がない

③費用を抑えたい
-長期の講座だと費用が高い
-給付金支給条件の課題をこなせるかが不安

3.実際にデータサイエンススクールを受講して思ったこと

・学習時間の確保
　仕事勤め人だとどうしても本業が優先になるため、勉強時間が取れない状況に陥りがちです。平日が忙しく時間が取れない場合は、土日にまとめて集中して取り組む必要があります。土日でそれぞれ半日以上の時間を確保したいところです。他のことよりも、優先して勉強時間をなんとか捻出する姿勢が必要です。講座で出された宿題や課題に対して、やるべきタスクの細分化と、どこに時間をかけるかをを整理することが大切です。データ分析を経験すると実感できると思いますが、データ分析は時間をかけようとすると無限に使えてしまいます。データ分析アプローチの自由度が高く、いくらでも分析ができてしまうからです。データ分析プロジェクトに決まった解答はなく、他者に説明するときに分析内容をいかに納得してもらえるかを考えるのが肝です。データ理解、仮説立てを含む分析アプローチの方針検討を丁寧に実施し、評価結果に対して考察し、次の仮説を立てて、フィードバックを繰り返すとより深い分析になっていきます。
　データ分析に慣れないうちは評価まで行き着くのに苦労しますが、私の場合、課題量が多い講座を受講していましたので圧倒されながらも、作業時間を区切って、低クオリティでもよいので早い時期に一旦やり切ることを意識していました。平日忙しくても、たとえ5分であっても予習でテキストを読んだり、ノートで復習しようと心がけていました。宿題や演習課題の分析アプローチを考えるのは通勤時間にあてノートや手帳にメモするようにして、土日の作業は極力手を動かすように意識していました。

・新しい分野の学習
　何事もそうですが、新しいことを学ぶには不慣れでとっつきにくいと感じることがあります。導入として、データサイエンスではどんなことができるか、動画(youtube、udemy)や本などで全体像を持っておく大事です。理解できないところがあってもメモしたら、一旦そのままにして、学習を進めていくうちに分かることがあります。ただ、動画見るだけ、本読むだけでアウトプットしないと身につかないので注意が必要です。分かったつもりのレベルから人に説明できるくらいのレベルになるのが理想です。そのためには、理解した内容をコードで書く、口頭で伝える、文章にまとめるなど、アウトプットする習慣が大切です。

　-プログラミング未経験
　データサイエンス分野でよく使われるpython、Rです。データの可視化、多変量解析、機械学習モデルの実装、評価ができます。私は講座受講をきっかけにpython、Rを学びました。私は業務でMATLABやC言語を使っておりましたが、それでも、そのプログラミング言語特有の概念、の違いがあり、慣れるのにはある程度時間がかかると思います。　プログラミング学習も大まかな全体像をつかむことが先決でいきなりうまく書けなくても無理はなく、どういう仕組みで動いているかの文法(ルール)を理解することが最初にあります。次に使って理解する流れになります。この流れは語学を学ぶことと似ていて、使えば使うほど上達します。極端な例ですが、外国に行って英語を使わざるおえない状況になると英語が使えるようになるみたいなものです。コードを書いて動かして、エラーと格闘することも時には必要です。ただ、一人で長時間悩むのは好ましくないため、すぐに質問できる環境にあるのが望ましいです。ほとんどのスクールでも質問できる体制、仕組みがあります。

-数学の知識がない
　線形代数や微分の知識がある方がディープラーニングの理解がしやすい面はあります。当然、機械学習アルゴリズムを数式から深く理解しようとすると、数学の知識が必要になってきます。ただ、機械学習モデルを実装で使う観点からすると、詳細な数学の知識が必要かと言われるとそこまで重要ではないと思います。車の運転と同じように、車の部品1つ1つのことを知らなくても、ハンドル、アクセル、ブレーキなどの操縦スキルを学べば、運転できるようになるのと同じだからです。

・費用を抑えたい
　長期の講座だと費用が高いスクール費用面として、高額の支払いは難しいと思われる方は少なくないと思います。しっかりとデータサイエンスを学ぶためには半年以上のコースを選ぶのがよく、そうすると決して安い金額ではないのは事実です。そこで、専門実践教育訓練給付金制度の利用をオススメします。一定の要件を満たす必要がありますが、講座で出席日数やレポート課題を一定の基準以上でクリアした上でにハローワークで申請手続きすることで、最大受講料の70%OFFで受講できる制度です。講座代金を支払い、ハローワークに申請後、講座代金の一部がキャッシュバックされる流れになります。

・専門実践教育訓練給付金　支給条件の課題をこなせるかが不安教育訓練給付金支給用の演習課題は、講座で習った内容の定着度合いを測る到達度チェックみたいなものです。したがって、授業で扱った内容の復習をこなし、課題にしっかり向き合って努力した形跡があれば心配いらないです。一方でいざ、実際にとりかかると、ちゃんと解けるだろうかと不安になった経験があります。ここでは焦らず、設問がどういうことを問うているかを正しく理解することが大切で、を取り組み方など不明点があれば、早い段階で講師の方に質問することをオススメします。教える側としても、受講生には講座の内容を理解してもらいたいと責任とモチベーションがありますので、丁寧に対応してもらえます。