DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの評判・口コミを徹底分析

AIや機械学習が学べるプログラミングスクールの先駆けと言えるプログラミングスクールがDIVE INTO CODEです。

2016年後半という、まだPythonや機械学習が日本で注目を集める前、オライリーの本すらあまり翻訳されていないときから、Python×AI・機械学習の講座を運営しています。

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは、３年目を迎えてどのように変化しているのか、最新の情報をお伝えします。

特に、
「カリキュラムを公開している方が信頼感がある」
「仕事をやめて、AI・機械学習スキルの習得に専念して転職したい」
「Kaggleや機械学習の論文実装もやりたい」
という条件に当てはまる人にはDIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースがおすすめです。

それでは、DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースについて説明していきます。

DIVE INTO CODE（ダイブイントゥコード）とは？

DIVE INTO CODEとは、2015年4月に創業したプログラミングスクールです。

社長は文系出身で、グロービスでMBAをとり、ワークスアプリケーションズなどでエンジニアの職にについていた異色の経歴を持つ、野呂浩良さん。

DIVE INTO CODEは以下のような理念を掲げています。

また、サービスに関しては以下のような6つの信念を野呂社長が掲げています。

たしかに、DIVE INTO CODEの卒業生の話を聞くと、
５．手厚すぎるくらいのサポートを提供すること
６．ずっと痛いと思うようなコミュニティの形成に務めること
について、言及されることが多いです。

あー！これだコレ！「セカンドチーム」！

実際今動いてるんですかね？?
色々とわからないから野呂さんにメッセージ送ってみようかな

もちろん、slackでですよ

僕は一応卒業してますし、Dive into Codeは卒業すればコミュニティに居続けることができますからね

カリキュラムももちろん見れます

— こじWebエンジニア (@koji_aibaka) 2018年3月5日

特に、他のプログラミングスクールに通ってうまく行かず、DIVE INTO CODEに行き直した、という人もいます。（定期的におかしなプログラミングスクールが発生するのです。よく炎上します。。。）

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースの特徴は？

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの特徴は、
「１ヶ月の事前学習＋３ヶ月の超集中プログラム」
「数学も学ぶし、機械学習の研究論文も読んで実装する」
「Kaggleにもチャレンジする」
「最終的にオリジナルプログラムを開発する」
「プロジェクトをたくさんこなして、アウトプットを出しまくる」
という、超実践的なもの。

ゴールも「機械学習エンジニアに就職する」こと。非常に明確です。

カリキュラムはPDFでも公開されています。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースのカリキュラム（PDF）

もちろん、大学で情報系を専門にしていた人や、大学院でAI・機械学習を専門に研究していた人には敵いません。数学的知識や、データ構造・アルゴリズムなど、カバーしていない領域がかなり多いです。

しかし、プログラミングスクールが数多くあり、
Python×AI・機械学習のスクールも増えてきましたが、
「論文を読んで実装」するプログラミングスクールは他にありません。

この点がかなりチャレンジングだし、理に適っています。

AIや機械学習の領域は、現在世界的に注目されています。そのため、日本でも高度IT人材が足りない（特にAI,IoTなど）という話がでてきているんです。

世界的に注目されているということは、研究開発の速度もかなり早いです。つまり、最先端にいようと思ったら、論文を読んで実装するくらいは、スタートライン。

いかに世界の技術をキャッチアップできるか、っていうのはすごく重要なところなんです。

カリキュラムと学習内容の概要

詳細はPDFのカリキュラムを見てください。

ここではフェーズごとのざっとした解説をします。

機械学習エンジニアコースは大きく４つのフェーズに分かれます。

基礎からどんどん応用、実践に入っていく、という形です。学習は２日毎にSprintという形で組まれています。

１日目に学習、開発テーマが決まりチームで開発。
２日目に開発した内容を発表するという構成です。

１日のスケジュールは規則的で、10時にスタート、19時まで開発です。19時以降は教室で自習をすることもできます。

かなりタイトにカリキュラムが詰まっているため、日々の内容をいかに落とさずに学んでいくかがとても重要です。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの費用

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの費用は以下のとおりです。

ただし、経産省認定第四次産業革命スキル習得講座（Re:スキル）に認定されており、最大40万円のキャッシュバックが受けられます。そうなると実質60万円です。

分割払いも可能なので、1ヶ月あたりの負担は抑えることができます。将来への投資と考えられるかどうか、それに見合うかどうかが判断の分かれ目です。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースのメリット

他のスクールと比べた時に、DIVE INTO CODEが優れている点を挙げていきます。

１．論文実装・Kaggleへの挑戦など先端技術をキャッチアップする体験ができる

繰り返しになりますが、社会人向けのプログラミングスクールで論文を実装するところまでやるところはありません。

論文には最先端の情報が詰まっています。そして、必ずしも論文に掲載されているモデルのソースコードがGitHubなどで共有されているとは限りません。

あるいは、機械学習系の専門書を読むと、数式が出てきますが、サンプルコードがないものが多いです。

数式を読み解いて、実装するという経験は何度もやらないとできるようになりません。これを仲間とともに、また、メンター陣のサポート下でできる、というのは大きなメリットです。

これはKaggleの挑戦も同様です。Kaggleは世界の機械学習エンジニアやデータサイエンティストが腕を磨きあっているAI系の競技プログラミングコンテストです。

上位ランカーは非常に高いレベルのプログラムを開発していますし、そのコードは公開されています。しかし、コードの意味を読み解くのは慣れないと難しいです。

これも、仲間と、メンターのサポートつきでできるのは良いでしょう。

２．スプリントでチーム開発を中心にしているため、学びが能動的

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースは、２日で１テーマを学ぶ形式です。それぞれ、チームを組んで開発します。

チームで開発する、ということは、自分のコードには仲間からのツッコミが入り、仲間のコードへツッコミを入れるシーンが出てきます。

これは、かなり能動的に動くことになる、アクティブラーニングとして学習効果の高さが期待できます。要は、自分と同レベルの知識の人に、自分のやったことを、わかるように説明しないといけないからです。

メンターだと、受講生のやりたいことを瞬間的に理解してくれる、あるいは説明を引き出してくれるかもしれません。そこには若干の甘えがはいります。しかし、受講生同士だとそうは行きません。

もちろん、お互いに煮詰まったら、素直にメンターに聞くのは良いことです。しかし、受講生同士という緊張感は、疲れると思いますが、学習にはかなり効果的です。

３．カリキュラムが全公開されているという誠実さ（たまに厳しいことも言われている）

DIVE INTO CODEのカリキュラムは基本的に公開されています。これは機械学習エンジニアコースに限った話ではありません。

カリキュラムが公開されると、スクール側にはかなりの緊張感が生まれます。

なぜなら、ちょっと関心を持った、優秀なエンジニアが見たら、
そのスキルを持った人が本当に使えるのかどうか、一発でわかってしまうからです。

この点、DIVE INTO CODEは厳しい意見を真摯に受け止め、かなり積極的に修正を加えてきた歴史があります。

この誠実さは、卒業生から悪い話を聞かない理由の一つかもしれません。誠実にスクール運営をしているのです。

４．就職サポート、卒業後の学習サポートが受けられる

DIVE INTO CODEは、定期的に受講生と企業のマッチングを自社で行っています。しかも、「マッチングに成功しても手数料なし」という驚きの仕組みです。

なぜかというと「未経験者に高いお金を払いたい企業はないから」

ビジネスサイドとして至って当然の感覚です。

いかにプログラミングスクールで学んだ、とはいえ、転職市場に出てみたら、競合となるのはどんな人達でしょう？

コンピュータサイエンスを大学や大学院で学んできた人たち、あるいは、エンジニアとしての実績がある中途の若手社員などです。企業として、本当にほしいのはこういった人たち。未経験者ではありません。

しかし、高度なスキルを持っている即戦力人材は限りがあり、獲得競争が激しいです。そのため、未経験者を採用して社内で育成する、というフローになっています。

特に無料で受講できて転職ができる、とうたっているなかには、調子のいいことを言っているプログラミングスクールも少なくありません。

DIVE INTO CODEはこのあたり、非常にシビアに自分たちのサービスを捉えています。あくまでもDIVE INTO CODEの卒業はエンジニアへの入り口。その後活躍できるかどうかは、その人の卒業後の姿勢次第なのです。

DIVE INTO CODEでは「自立できる機械学習エンジニア」を育成することをうたっていますが、機械学習エンジニアになったあとも学習し、スキルを磨き続けることが自立の１つの要因です。そのため卒業後の学習サポートも行うなど徹底したサポート体制を作っています。

ここまで真摯な対応をしているプログラミングスクールも少ないでしょう。

また、DIVE INTO CODEの公式ブログにも掲載されていますが、45歳で総務経験15年の方でもデータサイエンティストに転職できた実績があります。

そのくらい可能性に満ちたスクールであることもポイントす。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースのデメリットと注意点

ここまでいいことを挙げてきたので、ここではデメリットと注意点を挙げていきます。

デメリット１．３ヶ月しかないので、精神的にすごく辛い

機械学習エンジニアコースは、かなり高度な内容を３ヶ月に詰め込んでいます。そのため、１ヶ月目の自習時間にいかに先取りできるかが勝負の分かれ目と言っても過言ではないのかもしれません。

先取していたとしても辛いかもしれません。

受講中、ちょっとわかったつもりになっただけで、発表の時に失敗した負荷がメンタルに来る、とか、そもそも３ヶ月の密度が濃くてしんどいとか、そんな声はたくさん聞きます。

とはいえ、終わってしまえばたったの３ヶ月、良い経験だった、という声がほとんどなのもまた事実。

個人的には科学的な学習法を最初に頭に入れておくだけで、自習を含めた４ヶ月間が楽に過ごせるんじゃないかと思います。以下の本は、課題図書に入れてもいいんじゃないかと思います、位のレベルでおすすめです。図書館で借りてもいいと思います。

使える脳の鍛え方 成功する学習の科学

ピーター・ブラウン, ヘンリー・ローディガー, マーク・マクダニエル

2,481円(04/26 22:28時点)

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注意点１．費用が高い

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースは、
入学金が20万円、受講料が79.8万円と、
プログラミングスクールの中でもトップクラスの費用がかかります。

これは、国立大学の大学院に２年間通った学費と大差ありません。

その金額が４ヶ月にかかってくるのです。年齢やその後のキャリアを考えたときには、プログラミングスクールに通うのか、あるいは大学院に入るのか、その２つを検討しても良いかもしれません。

注意点２．３ヶ月という短期間のため「コンピュータサイエンスの基礎」は固まらない

Pythonを使ったアルゴリズムの学習や、数学を学び、論文を読むとはいえ、さすがに大学院生ほどの密度ではありません。

あくまでも、メンターのサポートのもとオリジナルのシステム開発をできてかつ、エンジニアになってからも新しいことを学び続けるための基礎、というレベルです。

論文をガンガン読みこなして、最先端技術をどんどん実装して自分の市場価値を高められるようになるには、それ相応の時間がかかります。

そして、それができるようになるためには、３ヶ月という時間は圧倒的に短いですし、開発経験も足りません。DIVE INTO CODEは学習時間が長いほうだと思いますがそれでも1000時間くらいしか行きません。

そのあたりはきちんと現実として踏まえておくべきかと思います。

特に機械学習・AIの市場は今後競争も激しくなっていくことが考えられます。そもそも、簡単な機械学習アルゴリズムは自動で選定してくれるAIというのができてきています。

その中で価値を出そうと思ったら、技術的な専門性を上げ続ける以外に道はないでしょう。あくまでも、その入口、という点に要注意です。

ただし、仕事の片手間で学習したり、独学で４ヶ月使ったとして、同じレベルに到達できるか、と言われたら疑問があります。

やはりカリキュラムが用意されていて、メンターと、一緒に学ぶ仲間がいるという環境は、学習を大きく加速させてくれるでしょう。

DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースがおすすめの人は？

プログラミングスクールの卒業生が未経験のエンジニアとして採用されるのも一般的になってきました。

プログラミングスクールからエンジニアへ転職する時に必要なことは、
「エンジニアになりたいという覚悟」と
「覚悟を示す行動をすること」、
「行動をしてきたことを示す制作物があること」です。

会社をやめて、100万円と４ヶ月の時間を投資する覚悟がある。むしろ短期間で集中して、絶対に機械学習エンジニアになりたい、という人はDIVE INTO CODEがおすすめです。

逆に長期間かけてじっくり学習しながら考えたい、という人は別のスクールを検討しましょう。

AIジョブカレかAidemy Premium Planがおすすめです。体験記事もあるので見てみてください。

私の解説を読むだけでは、受講するかどうか判断するには不十分かと思います。ちょっとでも気になったら、DIVE INTO CODEに足を運んで、説明会・体験会に参加してみてください。

そして、納得の行くまでDIVE INTO CODEの人と議論をしてみてください。彼らの熱意とカリキュラムに人生を預けてもいい、と思ったら受講してみてほしいですし、そうでなければ別の道を探したほうがいいでしょう。

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まとめ：DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースは短期集中型では一番おすすめ

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースは、「機械学習エンジニアに転職する」ことを目的とした4ヶ月のコースです。4ヶ月という短期集中型であること、「論文実装」まで行う「自立した機械学習エンジニア」を育成するカリキュラムであることが非常に良いです。

プログラミングスクールを卒業したら、エンジニアとしてのスタートラインです。もっと勉強しないといけないことは山のようにあります。それでも卒業後の学習サポートまでしてくれて、同じ仲間とのコミュニティができる、というのはDIVE INTO CODE機械学習エンジニアコースの大きなメリットです。

ここまで読んでちょっとでも気になった人は、無料の説明会・体験会にぜひご参加ください。新しい発見がたくさん得られます。

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