データサイエンスの職種に転職したい！
データ分析をやるならPythonを勉強しないといけないみたい。
どのプログラミングスクールが良いんだろう・・？
こんな疑問にお答えします。
データ分析を仕事にするのであれば、データの加工から機械学習まで取り扱えるPythonは必須と言えます。
Rという統計言語でもいいのですが、Pythonのほうが直感的に理解しやすく習得しやすいです。
僕は、新卒入社からずっとデータアナリストとして活動しています。
データ分析の現場に求められるスキルを鑑みて、オススメのスクールを厳選してみました。
目次
Pythonを学ぶプログラミングスクールの選択方針
プログラミングスクールに求めること
プログラミングスクールについて紹介する前に、プログラミングスクールに求めるものを整理しましょう。
スクールに通うメリットは大きく以下の３つです。
スクールのメリット
- 短期集中で技術の習得ができる
- メンターのフォローによって挫折しにくい
- カリキュラムが作り込まれており安心
この他にも、スクール卒業生の転職活動支援を売りにしている企業もあります。
しかし、スクール卒業生の進路でプログラミングスクールを選ぶのは辞めるべきでしょう。
転職実績は培った技術だけではなく、その人のコミュニケーション力や経験値などにも左右されるからです。
プログラミングスクールに求めるべきは技術の習得です。
挫折せずに、必要なスキルを習得できるところを選ぶようにしましょう。
実務内容とカリキュラムの整合性
データ分析職には大きく３つの職種があります。
その違いについては、過去の記事にまとめてありますので、合わせて読んでみてください！
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データサイエンスする３つの職種を未経験の方向けに解説します
続きを見る
データサイエンス系の職種のうち、データエンジニアだけは業務未経験が厳しいので対象外とします。
この記事ではデータサイエンティスト・データアナリストへの転職を想定することにします。
データサイエンティスト・データアナリストへの転職を検討する場合、下記のポイントをチェックしておきましょう。
スクール選びのポイント
- 統計学のカリキュラムがあるか
- 機械学習のカリキュラムがあるか
- 自主分析に対するフォローや課題があるか
Pythonでデータ分析を学べるオススメスクール４選
金額感と学習内容を鑑みて、以下の４つのプログラミングスクールをセレクトしました。
モチベーションとやりたいことに合わせてマッピングするとこんな感じです。
大切なのは「内容」と「費用」です。
Aidemy Premium（データ分析コース）
| 概要 | 手を動かして学び、kaggle上位入賞を目指せるスキルを身につける |
| 期間 | ３ヶ月〜9ヶ月 |
| 費用 | 480,000円〜980,000円（税抜） |
Aidemyは機械学習に特化したプログラミングコーチングサービスです。
すべてがオンラインで行われ、受講生の進捗管理を徹底していることが特徴です。
僕が良いなと思ったのは「kaggleで戦えるようにする」という目標があるところ。
kaggleはデータサイエンス職では実績として扱われやすいので、転職にも有利です。
Aidemyでkaggleに参加し、コンペで競えるところまで学習したら、後は自学してコンペ実績を作るのみ。
Aidemy→kaggle→転職活動 とスムーズに移行できるのではないでしょうか。
カリキュラムも丁寧に公開されています。機械学習の初歩から実践・技術ブログ化まで手厚く網羅されています。
懸念点があるとすると、機械学習に特化しており、統計学や数学部分のフォローが薄めなところ。
データアナリストよりはデータサイエンティストにフィットしたプランになっています。
機械学習中心の仕事をしてみたい！という方にオススメです。
Tech Academy（Python + データサイエンスセット）
| 概要 | 統計学の基礎・データ分析手法を広く学ぶ |
| 期間 | 8週間〜24週間 |
| 費用 | 288,000円〜458,000円（税抜） |
Tech Academyは機械学習のみならず、幅広く開発言語を学べるプログラミングスクールです。
カリキュラムを細かく組み合わせることが出来、自分の志向にあったコースを受講することが出来ます。
他のプログラミングスクールと比べて、比較的費用が安いです。
スキルアップのために勉強して、本業に活かすという使い方もできそうですね！
また、Tech AcademyのPython + データサイエンスコースの場合は、統計学がカリキュラムに含まれます。
統計学はビジネス課題の意思決定時に重要となる学問です。
データアナリストの志向性が強い人にもオススメできるカリキュラムかなと思います。
データミックス（データサイエンティスト育成コース）
| 概要 | データサイエンス力+ビジネス活用力を鍛える |
| 期間 | 23週間（合算） |
| 費用 | 742,500円（税込）※一括申し込みの場合 |
データミックスはデータサイエンスをビジネス活用する（DX）ことに重きをおいたスクールです。
データサイエンスの技術はもちろんのこと、ビジネス上への適用についても学べる環境となっています。
統計学のカリキュラムで「R」という統計言語を扱います。
RはPythonと並んでデータサイエンスによく使う言語です。
両言語に触れられるのもデータミックスの特徴でしょう。
ビジネス課題への実践力を養いたい という方に非常にオススメできるカリキュラムとなっています。
データサイエンティスト・データアナリストどちらでも役に立つスキルを学べます。
ただし、データミックスは受講前に選抜試験があります。
基本的な統計やコーディングは身につけて臨む前提となっているので注意しましょう。
DIVE INTO CODE（機械学習エンジニアコース）
| 概要 | 機械学習の実装力まで身につける |
| 期間 | 4ヶ月 |
| 費用 | 1,077,800円（税込） |
DIVE INTO CODEは機械学習の中でも特に技術力に特化したスクールとなっています。
Pythonによる機械学習のみならず、サービスへ実装するのに必要なDockerやSQL・APIについても触れられます。
カリキュラムが数学（線形代数・微分積分）から始まるのも特徴です。
機械学習を技術だけでなく、理論面でもちゃんと把握しておきたいという人に最適でしょう。
kaggleの演習や論文の実装など、データサイエンティスト向けのポートフォリオになるトピックも満載です。
データサイエンスそのものを体系的に習得したい+サービスへの実装もやりたい人にオススメできるサービスです。
ただし、値段が他のプログラミングスクールと比較して高めに設定されています。
本気でデータ人材になるという覚悟が必要でしょう。
まとめ：Pythonでデータ分析を学べるプログラミングスクールについて
いかがでしたでしょうか。
この記事では、Pythonとデータ分析に特化してプログラミングスクールをご紹介しました。
データサイエンスはこれから社会実装需要の高い分野ですので、学んだことはきっと力になることと思います。
データ分析はビジネス職の人でも学んでおくべきスキルです。
転職目的でなくとも、今の仕事の幅を広げてくれるのではないでしょうか。
プログラミングスクールは高額な投資となりますので、必ず無料体験を受けるようにしましょうね。
メンターの雰囲気など、自分に合ったスクールを選べることが一番です。
この記事を読んだ皆様から一人でも多く、データ分析人材が現れることを願っています！
