Aidemy Plemium Planの8週間コースをWebマーケターが受講するとどうなるか？
WebマーケターがAI使えるようになったら、価値上がるんじゃない？
そう思った私は、AIのスクールを真面目に受けることにしました。
Webマーケティングは、
紹介している商品やサービスがどのように購入されているか、
分析することが多い仕事です。
いつも定型的に実施している分析を、
自動化できたらいいなと前々から思っていました。
なんでAidemy Plemium Planなの？
AIジョブカレとの比較
Aidemy Plemium Planを受講した理由は３つあります。
- データのスクレイピングと自然言語解析がしたい
- 自然言語解析 × データ分析の方法論を学びたい
- オリジナルアプリ開発に惹かれた
実は、過去にAIジョブカレを受講しています。
AIジョブカレも非常に良いスクールです。
AIジョブカレとAidemyには決定的に違いがあります。
AIジョブカレは「転職とセット」で生かされる
理論重視のスクール
AIジョブカレは内容としては理論寄りで、
AIの基礎理論と分析手法を学び、
AIエンジニアになって活躍できる入り口に立つ、
というのがゴールでした。
転職を前提としている人には良いのですが、
エンジニアとしての実績に乏しく、
現在の仕事でAIのスキルを活用してから、
その後を考えよう、という人には若干不向きというのが問題でした。
AIジョブカレは「転職を前提とした理論重視」
講師の質はダントツ！
Aidemyはまずは手を動かす方式の
実践重視のスクール
Aidemyはより幅広い分野を扱うとともに、
理論よりはむしろ実践、手を動かしてプログラムを動かす、
という点に焦点をあてています。
そのため、理論は使いながら身につける、
というスタイルを取りたい人に合っています。
Aidemyは「実践重視」
「自然言語処理」、「Webアプリの開発」が選択可能
講師（メンター）には学生もいる
Aidemy Plemium Plan受講開始までの流れ
まず最初に、Aidemyの無料版の3コースをWeb受講しました。
これは、メールアドレスをAidemyに登録するだけで受けられるコースで、
特にお金はかかりません。
なぜ受けたか、というと
「アイデミー割」
という割引がAidemy Plemium Planにはあるからです。
Python入門
機械学習概論
ディープラーニング基礎
の3つを受講完了してからAidemy Plemium Planに申し込むと
「10000円引き」
という神がかったディスカウントです。
Pythonや機械学習をすでに学習したことがある、
という人には復習程度の話ですが、
理解を確認しておくという意味では悪くないでしょう。
3つのコースを受けたあと、
無料カウンセリングを受けました。
無料カウンセリングで何を学ぶかを相談
無料カウンセリングでは、
「自分が何をしたいのか」
をコーディネーターと相談します。
そこで、大枠のゴールを設定し、
受講期間開始前にもう一度、今度は「初回カウンセリング」を受ける、
という形です。
私はAidemy Plemium Planを受けようと思って、
無料版を3つ完了してから無料カウンセリングを受けたので、
受ける前提で話がスタートしました。
しかし、無料カウンセリングは、
実際にAIでどんな事ができる、
とか、
考えていることと実現できることの違い、など、
「単純な相談に乗ってくれる」
という使い方もできるようで、
あまり「営業色」が強くありません。
そのため、
まだ受講するか悩んでいるけど、
無理に営業されたらどうしよう？って不安のある人でも、
安心して無料カウンセリングだけ受けられます。
大丈夫かな、この会社？
と思うレベルで営業色がなかったのですが、
割と目的意識や将来を考えてカウンセリングを受ける人が多い、
ということで、無理に営業しなくても受講する人が多いみたいです。
まだプレミアムプランを受けるか悩んでいる、という人も、
無料カウンセリングだけ受けてみる、というのはありかと思います。
Aidemy Plemium Planの実際のカリキュラムは？
無料カウンセリングで、目指すゴールを設定したあと、
初回カウンセリングで今度は「カリキュラムのすり合わせ」
を行います。
私は、AIジョブカレの受講経験があり、
基礎的な内容はある程度理解していること、
自然言語処理とデータ分析に関心がある、
ということを伝えていたので、
「自然言語処理×データ分析」
ができるようになるよう、カリキュラムが組まれました。
こんな感じです。
はい、取組中に書いた記事というのがわかってもらえるかと思います笑
Python入門＆Numpy
Pythonの基本的な処理、
リストやディクショナリの使い方を学びます。
序の口って感じですが、
Python未経験、プログラミング未経験の人は、
無料版のPython入門と合わせて、繰り返し学習して、
きっちり身につけておくといい内容ですね。
Numpyも同様です。
Numpy100本ノックなんかもやるといいのかなと感じました。
と思っていたのですが、NumpyやPandasの練習講座がAidemyのWeb版に加わっていました。そのため、そっちでドリル的な練習ができるので、合わせてやるとかなり良いです。
Pandas＆データの可視化
PandasとMatplotLibなど、可視化ライブラリについて学びます。
Jupyter notebookで学習を進めているよい効果として、
試したいことがパッと可視化されることが挙げられます。
例えば、MatplotLibでグラフを作成したい時、
同じデータを使って複数パターンを試したいときがあると思います。
その時も、どんなグラフが今扱っているデータにふさわしいのか、
パッと比較できて便利ですね。
Pandasを使ってどうデータフレームを作っていくかは、
頭にいれるのが若干大変なポイントでした。
プレミアムプランの内容だけだと、ちょっと演習が物足りないかもしれませんね。
という相談をしたら、おすすめの演習方法のアドバイスをもらえました。
同じ問題を繰り返しといたり、
AidemyWeb版のPandas部分を解いたり、
本の課題を試したり・・・
基礎的なことは繰り返しの学習や実験が不可欠ですね。
機械学習（教師あり・教師なし）
scikit-learnの各アルゴリズムを使って、機械学習について学習します。
よくある、あやめの分類などに留まらず、
「UCI Machine Learning Repository」という、
無料で公開している実データのデータセットを用いた課題も解いていきます。
そのため、多様なデータに触れて、実際に処理を試すことができるというのがかなり良いところです。
スクレイピングと自然言語処理とレコメンド
スクレイピングは本やWeb上の情報など様々にあるため、簡単にできるか、となめてかかっていましたが、撃沈しました。
課題としては、ニュースを読み込んでまとめよう、と言う割とよくある課題だったのですが、、、
読み込み自体はBeautifulSoupを使って簡単にできるのですが、、、
思った処理を実装しようとすると、lambdaとか、配列とか、そのあたりをきちんと理解していないと、何が起こってるのかわからなくなります。
このタイミングで、前のパートを振り返って復習しました。
なるほどな！って腑に落ちることもたくさんあったので、
適宜復習ができる環境は大事ですね。
自然言語処理は、MecabやJanomeといったライブラリを使って、
文章を分析可能に前処理をする、というパートと、
Word2Vecを使って、実際に分析してみる、というパートに大きく別れます。
ベクトル処理で何が起こっているのかは、これから勉強しないといけませんが、
実際に文字データが処理されて、一定のデータを返してくれるのはやっていて面白みがあります。
文章処理した結果をレコメンドエンジンにかけて、
言葉の関連性を見てみたりと、
終盤になるとかなり自由に実験ができるようになります。
実験をしていく中で新たに出てくる課題外の疑問がどんどん増えていくので、
このあたりをメンターとディスカッションできると、かなり時間が有意義になる気がします。
Aidemy plemium planを受けてみてわかったおすすめの使い方
受講時期に応じたメンターの活用法
あまりオンラインメンタリングを活用できていなかったのですが、
人によっては
「疑問にかかる時間を短縮するため」とか、
「ライブラリのインストール周りを画面共有してサポートしてもらう」とか、
「どうしても読んでわからないところの解説を受ける」とか、
色々な使い方ができるようでした。
私は、ほとんど実装系の内容で疑問をぶつけていたので、
コードを見ながら相談、という感じでした。
初期「学習でつまづくところを相談して、さっさと解消する」
中盤「練習のパターンを相談したり、発展的内容でわからないところを解消する」
終盤「実装して、自分で試してみたことを共有して、議論する」
というのが、一番有効に活用できる方法に感じました。
受講してみて、もったいなかったところ
AidemyのWeb版が全部受講できるので、
もっと活用しておけばよかったなと思いました。
また、途中で仕事が忙しくなり、
学習に割ける時間が減ってしまい、最後が消化不要でした。
そのあたりのマネージングはもっとキッチリすればよかったかなと思いました。
たくさん学ぶより、細かく実装したほうがいい
機械学習を新たに学習すると、覚えないといけないことも多いので、インプットに目が行きがちです。
しかし、せっかく教わる機会があるなら、
「アウトプット」をメンターに共有して、
「深く学ぶ」ことを考えたほうがよりよいでしょう。
最初のカウンセリングで、「欲張りすぎた」な、と若干後悔しています。
プログラムの実装の仕方がある程度わかれば、
知識レベルが高いことも理解しやすくなります。
しかし、基礎が中途半端だと、どうしようもありません。
だとしたら、アウトプットをたくさん出して、
実践する中で基礎を身に着けたほうが得策ですね。
まとめ：Aidemy Premium Planを受けてみてなにができるようになったのか？
Jupyter notebookを使って、
Web上のデータを引っ張ってきて分類したり、分析したりできるようになりました。
例えばGoogleのサジェストキーワードの取得は、
割と簡単に実施できますし、
そのサジェストキーワードのSERPsにどんな記事が上がっているのか、
というのも簡単にわかるようになります。
これがFlaskとかDjangoみたいなWeb上で公開できるアプリにできたら便利そうだな、と思って、「アプリ開発コース」を追加で受けてもいいんじゃないかと思い始めました。
あとは、AI系のプロジェクトが何をしているのか、理解しやすくなりました。
例えば、チャットボットで感情分析をする、というのも何が起こっているのかチンプンカンプンでしたが、実際に言語データを分析して、ベクトル処理してみると、
「文章の持つ要素をベクトル化」して、
「事前に学習した感情のデータからマッチ度を計算している」のだろうと、
あたりがつくようになりました。
このあたりが理解できるようになると、
AI系のビジネス開発や、AI系のシステムの営業にも役立つのではないかと思います。
実際に、「AIエンジニアになりたい」という人も受講するみたいですが、
「AIとはなにかをより深く知って、今や将来の仕事に活かしたい」という人も数多く受講しているみたいです。
一時、Webについて知っているだけで、たくさん仕事が受注できた、という時代がありました。AIも今まさにそういう時代なのかもしれません。
なるべく早くAIについて勉強を始めて、面白い仕事をたくさんしたい、
というかたは、ぜひAidemyで学んでみることをおすすめします。
Aidemyは「JDLA（一般社団法人 日本ディープラーニング協会）認定プログラム」であり、また、卒業生のAIエンジニアへの転職実績もあります。
どんどん信頼性が上がっている、まさに勢いのあるスクールです。
迷っている人も、ぜひ一度無料のオンラインカウンセリングを受けて、
AIを活用できる人材への一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか？
＼カウンセリング無料！／
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