【悩み】
・テックアカデミー(techacademy)のデータサイエンスコースとは？
・データサイエンスコースの概要や特徴は？未経験者でも大丈夫！？
・データサイエンスコースで習得できるスキルや料金プランを知りたい！
・エンジニア就職やキャリアアップに繋げたい！申し込むと実現できる？
・データサイエンスコースの口コミや評判は？どういう人が受講するべき？
・テックアカデミーのデータサイエンスコースは自分に合っている？
こういった「悩み」に答えます。
【本記事の内容】
① テックアカデミーの「データサイエンスコース」とは？
➁ データサイエンスコースを解説！評判や口コミも掲載！
➂ テックアカデミーのデータサイエンスコースのよくある質問(FAQ)
ミドルウェア製品、業務アプリケーション、Pythonを使ったデータ解析を10年以上し続けてきた現役中堅エンジニアの僕が、テックアカデミーの「データサイエンスコース」に関して解説します。
記事の前半では「テックアカデミーのデータサイエンスコースとは？」から「テックアカデミーが提供しているカリキュラム内容や評判」までを解説します。
記事の後半で「テクアカデミーのデータサイエンスコースに対するよくある質問や疑問」に対してお答えします。
この記事を読み終えることで、「テックアカデミーが提供しているデータサイエンスコースの特徴を理解でき、安心して申し込みできる」状態になります。
テックアカデミーの「データサイエンスコース」とは？
テックアカデミーの「データサイエンスコース」とは、機械学習や統計学を使ったデータ分析に関する技術や知識を習得できるオンラインスクールです。以下の順番で解説します。
【ご紹介事項】
・そもそもデータサイエンスコースとは？どのような特徴がある？
・学習できること6選：Pythonと統計によるデータ分析を習得できる
・サポート体制
・受講にかかる期間や必要なもの：前提スキルとしてPythonが必要
・コースの受講料金や支払いオプションの説明
・申し込み方法：公式Webサイトから5分で申し込み可能！
そもそもデータサイエンスコースとは？どのような特徴がある？
プログラミングスクールの1つである「テックアカデミー」が、以下の「データサイエンスコース」を提供しています。Pythonで価格予測やデータ分析機能の開発を実践を学習できるということが売りなコースです。
本コースのサービス内容は、以下となります。
【サービス内容】
テックアカデミーのデータサイエンスコースとは、統計学の基礎やPythonで実際に分析する方法までを学べるコースです。
受講者が以下を達成できることを目標としています。
【目標】
本コースの目標は、Pythonのライブラリを使い、統計学の基礎やデータ分析の手法までを実践的に学び、社会でも通用するスキルを身に着けることがゴールです。
学習できること6選：Pythonと統計によるデータ分析を習得できる
学習できることとして、以下が挙げられます。
【学習できること】
・Pythonのデータ分析関連ライブラリの使い方
・機械学習やデータ分析プログラムを作成するために必要なスキルの学習
具体的な学習内容は、以下のようになります。
【具体的な学習内容】
・PythonのPandas、scikit-learn、NumPyライブラリの基礎基本
・機械学習の「教師あり学習」の基礎を習得
・t検定などの古典的統計解析手法
・統計モデルを使った住宅価格の予想
・回帰分析を使った勝敗予測
・自分自身が興味のあるデータセットを解析する流れ
上記の詳細に関しては、以下のサイトをご覧ください。
サポート体制
学習を進めるにあたり、以下のサポートをテックアカデミーから無料で受けることができます。
【無料で受けられるサポート内容】
・マンツーマンメンタリング：週に2回、30分のビデオチャットでパーソナルメンターとのマンツーマンのメンタリングが行われます。質問や相談に対してメンターが個別に回答やアドバイスを提供します。
・チャットサポート：15時から23時までの間、メンターがオンラインで待機しています。学習中に生じた疑問点をチャットで質問することで、迅速に回答を得られます。
・課題レビュー：学習中に出される課題について、何度でもレビューを受けられます。自分の理解が正確かつ完全になるまで、課題の解答をレビューしてもらえます。
・最新版のカリキュラム：定期的に更新される最新のカリキュラムを卒業後も閲覧できます。常に最新の情報にアクセスしながら、学習を継続することができます。
上記の詳細に関しては、以下のサイトをご覧ください。
受講にかかる期間や必要なもの：前提スキルとしてPythonが必要
テックアカデミーの公式サイトを確認したところ、受講にかかる時間は「目安として160時間ほど」と記載されていました(下図参照)。
テックアカデミーの「データサイエンスコース」を受講する上で必要なものは、以下となります。
【必要なもの】
・MacかWindowsのPC(パソコン)を持っていること
・PCスペック
メモリ、CPU、ディスク容量に関する制約なし
・Google Chromeを利用できること
・ウェブカメラとマイク
・ビデオチャットが可能な通信環境があること（10Mbps以上が目安）
測定方法：通信速度はfast.comで無料計測できます
また、前提知識として「Pythonの文法といった基礎基本を把握していること」があります。
上記の最新情報に関しては、以下のテックアカデミー公式サイトをご覧ください。
コースの受講料金や支払いオプションの説明
本記事執筆時点では、テックアカデミーのデータサイエンスコースには、以下の4つの料金プランがあります。自分の学習スタイルに適した料金プランを選びましょう。
| 比較項目 | 4週間プラン | 8週間プラン | 12週間プラン | 16週間プラン |
| 学習スタイル | 集中して学びたい方向け | じっくり学びたい方向け | 多忙で時間がない方向け | 焦らず学びたい方向け |
| 料金(税込み) | ・社会人：174,900円 ・学生：163,900円 | ・社会人：229,900円 ・学生：196,900円 | ・社会人：284,900円 ・学生：229,900円 | ・社会人：339,900円 ・学生：262,900円 |
| メンタリング | 7回 | 15回 | 23回 | 31回 |
| チャットサポート | 15〜23時（8時間） | 同左 | 同左 | 同左 |
| 学習時間の目安(1週間) | 40〜50時間 | 20〜25時間 | 14〜18時間 | 10〜13時間 |
以下の方法でお支払いが可能です。
・支払方法
クレジットカード払い（分割可能）、コンビニ決済、銀行振込、
Amazon Pay、PayPay
・利用可能なクレジットカードの種類
Visa、Master、JCB、AMEX、Diners
・カード分割払いご利用回数
3/5/6/10/12/15/18/20/24
上記の最新情報に関しては、以下のサイトをご覧ください。
>> コースの料金プランや支払いオプションについて(テックアカデミーの公式サイト)
申し込み方法：公式Webサイトから5分で申し込み可能！
テックアカデミーの「データサイエンスコース
」は、Webサイト上で申し込みができます。
ウェブブラウザで「データサイエンスコース紹介ページ」にアクセス後、必須情報を入力することで申し込みできます(下図参照)。
「テックアカデミーの教育スタイルがご自身の学習スタイルに合っているか」や「そもそもテックアカデミーでやっていけるのか」などの不安を抱えている方は、まずは、無料体験に参加してみましょう。
テックアカデミー無料体験の詳細に関しては、以下の記事をご覧ください
>> 【解説】テックアカデミー無料体験の評判や現役エンジニアの評価は?
以上がテックアカデミーの「データサイエンスコース」の概要になります。以降で、カリキュラム概要から評判や評価までを解説しますね。
データサイエンスコースを解説！評判や口コミも掲載！
テックアカデミーの「データサイエンスコース」のカリキュラム概要と評判に関して、以下の順番で解説します。
【ご紹介事項】
・カリキュラム内容：Pythonでデータ分析ができるようになる
・悪い点(デメリット)：数学や統計学部分の教材が分かりにくい
・良い点(メリット)：メンターの質が高く頼りになる！
・現役中堅エンジニアが実践で役立つか厳しめに評価：100点中55点
カリキュラム内容：Pythonでデータ分析ができるようになる
テックアカデミーの「データサイエンスコース」に申し込まれた方が、Pythonを使ったデータ分析プログラムを作成できるようになれるカリキュラムを用意しています(下図参照)。
残念ながら、カリキュラムの詳細は、テックアカデミー公式サイトで公開されていませんでした。そこで、Twitterを使いカリキュラムの内容を調査した結果を以下にまとめます。
| レッスン番号 | レッスンの内容 |
| レッスン1 | 本コースで学ぶこと |
| レッスン2 | Python基礎 |
| レッスン3 | 基本統計量 |
| レッスン4 | 点推定・区間推定 |
| レッスン5 | 仮説検定 |
| レッスン6 | 作図 |
| レッスン7 | 分散分析 |
| レッスン8 | 統計モデリングの基礎 |
| レッスン9 | 一般化線形モデル |
| レッスン10 | シミュレーション |
| レッスン11 | 時系列データ解析 |
| レッスン12 | 解析で必要となるスキル |
| レッスン13 | 実践！データ解析 |
| レッスン14 | （付録1）データサイエンスや機械学習で良く使う数学 |
| レッスン15 | （付録2）MySQL |
| レッスン16 | （付録3）Kaggle入門 |
| レッスン17 | （付録4）ベイズ統計学 |
この一連のカリキュラムを受講することで、ご自身が好きなテーマに対してデータ分析を適用できるようなれます。
具体的には、以下を学ぶことができます。
| 学べる分野 | 技術やスキルの名称 |
| 知識 | 機械学習、数学、統計学、統計モデル、回帰分析、クラスタリング |
| 言語 | Python |
| ライブラリ | Pandas、scikit-learn、NumPy |
悪い点(デメリット)：数学や統計学部分の教材が分かりにくい
Twitter上でテックアカデミー「データサイエンスコース」の悪い点に関して調査してみました。代表的なツイートを以下に掲載します。
【悪いと評価している口コミ一覧】
・統計学を完全にマスターしたとは言い難い。。勉強しよう。統計学がすんなり理解できる教材ってあるんだろうか…(出典)
・時間が…足りない…！(出典)
・理解でき………てるきがしない(出典)
・だめだ！数学がまったくわからない！(出典)
調査した結果、「統計学や数学が難しい」や「教材が理解しがたい」といった声がありました。
良い点(メリット)：メンターの質が高く頼りになる！
Twitter上でテックアカデミー「データサイエンスコース」の良い点に関して調査してみました。代表的なツイートを以下に掲載します。
【良いと評価している口コミ一覧】
・過去イチ難しい課題だったけど、メンター様のフォローのおかげで解決に導けた。(出典)
・誠実なメンターの方にアドバイスをいただけて折れかけ気持ちも持ち直してきました。(出典)
・独りでも学びを進めていける自信となりました。(出典)
・何度も行き詰まりましたが、その都度メンターの方に支えていただきました。(出典)
・課題は直ぐにパスできなかったが、メンターの助言で無事パス。(出典)
調査した結果、「メンターからの助言やサポートが適切」や「メンターが良いモチベーターになった」といった声がありました。
先ほどの「悪い点」で記載した「課題や教材が難しすぎる」というデメリットは、メンターやチャットサポートをうまく使うことで対処できます。
現役中堅エンジニアが実践で役立つか厳しめに評価：100点中55点
現役中堅エンジニアな僕が、以下の観点でテックアカデミーの「データサイエンスコース」を厳しめに評価してみました。
| 観点 | 評価 |
| 完全未経験者向けか？ | カリキュラムから、データ分析に関して知識ゼロな方に向けて作られたコースだと思いました。ただし、前提条件として、Pythonや数学の知識が必要です。 |
| データ分析プログラムを作成できる？ | できます。本コースを受講することで、例えば、「サッカーの勝敗予測」「住宅価格の予測」「好きなテーマでデータ分析」といったプログラムの作成方法を学べます。学んだ方法をもとに、0から好きな分析プログラムを作成できるようになるかは人によります。 |
| 習得できる技術は現場で役に立つ？ | ・機械学習のスキル：ChatGPTの普及により様々な業務で機械学習が話題になっています。本スキルがあることで会議にも臆することなく話題についていけます。 ・データ解析：デジタルトランスフォーメーションが浸透し、データを活用して業務を進めることが当たり前になりました。そのため、本スキルを有していることで非常に重宝されます。 |
| 物足りない点は？ | ・現場ではタスク管理が大事！Redmineなども紹介した方が良い。 ・現場ではチーム開発が基本！プログラムを共同管理できるGitの言及がない。 ・モデル構築は何回も繰り返す！構築フローをCI/CDなどで自動化する方法を言及した方が良い。 |
本講座を学習することで、データ分析の基礎基本から応用力を養うことができます。ただし、エンジニアとして必要なチーム開発やタスク管理といったことは習得できません。データ分析を体系的に学び始めたい方は、今すぐテックアカデミーの「データサイエンスコース」に申し込んでみましょう。
テックアカデミーのデータサイエンスコースのよくある質問(FAQ)
テックアカデミーの「データサイエンスコース」に関して様々な疑問があるかと思います。ここでは、以下の「よくある質問」や「疑問」に対して解説します。
【よくある質問や疑問の一覧】
・どういう人が受講するべき？Python未経験者でも受講可能？
・データサイエンスコースを受講することで得られる資格や認定は？
・PythonコースやAIコースとの違いは？
・申し込み時に特典はある？
・そもそもデータサイエンスとは？データサイエンスの将来性は？
・受講しても転職できないや副業で稼げないって本当？
・課題に不合格！どうすればいい？
どういう人が受講するべき？Python未経験者でも受講可能？
テックアカデミーの「データサイエンスコース」に申し込むべき人の特徴は、以下だと考えます。
【申し込むべき人】
・統計学や数学によるデータ分析(データサイエンス)を体系的に学びたい方
・機械学習「教師あり学習」の基礎基本を体系的に学習したい方
・回帰分析といったPythonプログラムを作成したい方
・上記分野を独学でモチベーション高く学ぶ自身がない方
・上記分野の初心者や未経験者といった初めてPythonでデータ分析に挑む方
・上記分野のスキルを習得し就職、転職などのきっかけを作りたい方
・プログラミングを通して問題解決能力や論理的思考を向上したい方
本コースを受講する際に「Python未経験でも大丈夫？」という質問が良く見受けられます。結論から言いますと、Python未経験者は本コースを受講することはできません。
Python未経験者でデータサイエンスコースを受講したい方は、まずは、テックアカデミーが提供しているPythonコースの受講を検討してください。
>> ひどいと評判なテックアカデミーPythonコースをエンジニアが解説
データサイエンスコースを受講することで得られる資格や認定は？
本講座を受講し終わることで、以下のスキルを習得できます。
【習得できるスキル】
・機械学習
・数学
・統計学
・統計モデル
・回帰分析
・クラスタリング
上記スキルより、以下の資格取得を目指せます。
| 資格の名称 | 概要 | 詳細ページ |
| 統計検定 | 統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験 | 統計検定の公式ページ |
| Certified Analytics Professional (CAP) | データ分析、予測モデリングのスキルと経験を評価する資格試験 | CAP公式ページ |
| データサイエンティスト検定 | 実務能力と知識を有することを証明する試験 | DS検定公式ページ |
PythonコースやAIコースとの違いは？
結論から言うと、「重点的に学べる技術分野」の違いです。以下の基準で自分に適切なコースを選択しましょう。
【各コースの選択基準】
・Pythonコース：Pythonを重点的に学びたい(評判はこちら)
・AIコース：ディープラーニングや評判分析を学びたい(評判はこちら)
・データサイエンスコース：統計学や統計モデルを学びたい
ちなみに、テックアカデミーの各コースの比較表は、以下で公開されています。
>> 各コースの比較表はこちら(テックアカデミー公式サイト)
申し込み時に特典はある？
普通に申し込んでしまうと、何も特典はありません。
本記事執筆時点では、以下の記事でご紹介している方法を実践することで、テックアカデミーから、Amazonギフト券(アマギフ)を貰うことができます。
>> プログラミングスクールからAmazonギフト券を貰う方法
そもそもデータサイエンスとは？データサイエンスの将来性は？
データサイエンスは、大量のデータから価値ある知見を導き出すための技術分野です。データサイエンスでは、統計学、数学、機械学習、プログラミング、データベースなどの技術を組み合わせて、データを収集・蓄積・解析し、何かしらの法則などの知見を導出することを目的とします。
そんなデータサイエンスの将来性は、以下の観点を踏まえ、非常に高いと言えます。そのため、テックアカデミーのデータサイエンスコースへの投資は無駄にはならないです。
| 観点 | 詳細 |
| データの爆発的な増加 | インターネット、センサー技術、ソーシャルメディアなどの進化により、膨大な量のデータが生成されています。これらのデータを活用することで、ビジネスや科学分野で知見を可能性が高まっています。そのため、データサイエンスができる人材、データサイエンティストの需要が増しています。 |
| 人工知能(AI)との連携 | データサイエンスは機械学習や人工知能と密接に関連しており、これらの技術を活用して自動化や効率化を図ることができます。近年、ChatGPTなどの登場によりAIが注目されています。そのため、データサイエンティストの需要も高まっています。 |
| 産業への適用拡大 | データサイエンスは研究分野で主に企業で利用されていましたが、現在は様々な産業に適用されています。今後はさらに多様な分野でデータサイエンスの需要が増えるでしょう。 |
| 企業のビジネス拡大に必須 | データサイエンスを活用してデータから知見を得る企業は、競合他社に比べてより優位なビジネスを推進できます。競争激化する現代で、このような知見を得られるデータサイエンティストは非常に重宝がられます。 |
受講しても転職できないや副業で稼げないって本当？
Twitter、Note、Qiitaでテックアカデミー「データサイエンスコース」受講後に転職や副業で稼げたのか調査してみました。代表的なものを以下に掲載します。
【ポジティブな変化があった】
受講期間に転職活動（TechAcademyの転職紹介システムではなく）をしており、機械学習やデータ分析をやっている職種を受けました。(出典)
【変化はあったが理想まではまだまだ】
・私も最初の頃よりもIT知識が格段に上がったと思っています。あとは、実務を経てさらにスキルアップをしていきたいと考えています。。。。。まずは転職ですね。。。それが中々難しいところです。(出典)
・2020年9月からTechAcademyでPythonコースとAIコースとデータサイエンスコースを受けて2021年2月末で全て終えて現在は自主学習をしつつ、転職活動してます！なかなか未経験だと見つからない状況です。(出典)
調査した結果、「転職活動中」である方はいらっしゃいました。一方、「副業で稼ぐ」を達成した方は、いらっしゃいませんでした。
本コースでは、社会でも通用するデータサイエンススキルを習得可能と掲げていますが、転職や副業先ではさらに上のスキルや実務経験が求められ、データサイエンティストへの転職や副業実施はハードルが高い可能性があります。
ただし、本コースを受講し、転職活動中な方がいるため、受講が転職の足掛かりになることは間違いありません。
課題に不合格！どうすればいい？
テックアカデミー「データサイエンスコース」の途中途中にある「課題」が難しいと評判です。
Googleなどで「テックアカデミー データサイエンスコース 課題 回答」というようにウェブ検索すると、課題の回答が見つかるかと思います。このような行為をしてしまうと、後々の工程で苦労するだけでなく、スキルが低いIT人材になってしまいます。
そうならないためにも、以下の方法がオススメです。
【課題やテストの進め方】
「何が分からない」や「何をしてだめだった」をExcelなどで整理する。整理した資料を見せながら、テックアカデミーのメンターやチャットサポートに色々と相談をする。
不安は解消できましたか？
不安が解消されましたら、今すぐ、以下のテックアカデミーの公式サイトから申し込みましょう！
【まとめ】統計学を使ったデータ分析を学びたい方にオススメ！
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介したテックアカデミーのプランに申し込むことで、統計学や数学を使ったデータ分析を扱えるデータサイエンティストへの第一歩を踏み出すことができるようになります。
最後にもう一度内容を確認しましょう。
【おさらい】
・テックアカデミーのデータサイエンスコースでデータ分析を学べる！
・ただし、受講の前提条件としてPythonや数学の知識が必要
・テックアカデミーの本コースを受講することで転職の足掛かりになる！
・テックアカデミー申し込み前に無料体験で自分に合うか見極めること
少しでもデータサイエンスに興味がある方は、以下からテックアカデミーに申し込み、統計学などを使ったデータ分析の基礎基本を体系的に学習し、第一歩を踏み出してみましょう！
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