【学習ロードマップ2】 機械学習専攻大学3年生の勉強記録をまとめてみた

学習ロードマップ（DSL CORE エンジニアリング:@tomato_boy77)

Data Science League COREのエンジニアリングメンバー、清水です。

大木さん(@mohki7)に続いて、情報工学科である私が
やった教材とその感想、そしてそれやった結果どうなったかをまとめます！

皆さんの勉強に役立ったら嬉しいです😆

何か質問があれば、いつでも遠慮なくお気軽にSlackまたはTwitterのDMまで！

大木さんの記事はこちら

自己紹介

慶應義塾大学理工学部情報工学科3年。

将来は機械学習エンジニア目指して、日々勉強中。

コンサルにも興味あったり、、、

大木さんの記事にも書いてあった自動要約機能付きNotionデータベースを一緒に作ったり(9割型任せてる気がする)、
OpenAIのAPIとlangchainを用いて慶應のPDF学習させて質問に答えてくれるLINEBot作ったりしたことあります。

取得済み資格

• AWS SAA
• 統計検定2級
• 簿記 3級
• TOEIC 800点

修了済み教材

Udemy

めちゃめちゃお世話になってます
本読むのが嫌いじゃないですけど動画の方が勉強しやすいので

AWS系

• 【SAA-C03版】これだけでOK！ AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト試験突破講座

情報工学科はプログラミングだけではなくネットワーク等々幅広く勉強するため、基礎的なエンジニアリングの知識つけたくて勉強してました。

• 【2023年版】この問題だけで合格可能！AWS 認定クラウドプラクティショナー 模擬試験問題集

• 【SAA-C03版】AWS 認定ソリューションアーキテクト アソシエイト模擬試験問題集（6回分390問）

認定試験受ける分にこれさえ完璧にこなせば受かります。

僕はCloud PractitionerからSolutions Architectと順番を踏みましたが、いきなり後者から取り組んでもいいと思います。正味、前者は持っててもしゃーない感ある。

機械学習系

• AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-

大学で機械学習、深層学習はやるんですけどハンズオンで自分で実装するみたいな感じではなく、理論の説明メインだったので自分で手動かしたくて買いました。
理論の説明もしっかりしてるしコードの解説も丁寧なのでわかりやすかったです

Webアプリ

• 爆速で5つのPython Webアプリを開発

唐突にポートフォリオ作りたくて買いました。
Streamlitを初めて使ったのがこれですね。初心者向けです。
Python書けるようになったけど何作ったらいいかわかんないよ〜ってめっちゃあるあるだと思うんですけど、そんな方におすすめです。

応用情報技術者試験

• 令和5年秋:現役講師が教える【応用情報技術者試験　午前版】講座 　合格に必要な知識の徹底解説＋過去問題解説

• 令和5年秋版:現役講師が教える【応用情報技術者試験　午後版】講座　合格に必要な知識の徹底解説＋過去問題解説

実は今年の春に応用情報技術者試験は受けて結果待ちなんですけど、
めちゃめちゃわかりやすかったです。特にプログラミング以外の部分、監査とかセキュリティとかに関して、ちゃんと学べる教材少ないと思うので受ける予定の人はおすすめです！

書籍

• Python+JSON データ活用の奥義

案件でスクレイピングが必要だったので勉強してました

• [第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

めっちゃ力になるのでおすすめです。ただ重いし量もあるのである程度機械学習について勉強してからじゃないと大変かも...

学習中教材

貯まっちゃってますねえ...
特にプログラミングのスキル習得に関しては、何回も繰り返さないと"身についた"気がしないです。

Udemy

• Ultimate AWS Certified Developer Associate 2023 NEW DVA-C02

AWS DVA取ろうとして勉強してましたがこのコース英語すぎて進まない&量多いのと
多分実務経験積まないと問題解けない気がして止まってます

• 【2023年最新】React(v18)完全入門ガイド｜Hooks、Next.js、Redux、TypeScript

フロント周り弱すぎてできるようになりたかった。
あとセールで最安値で売ってたのでつい

書籍

• プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版]　～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～

競技プログラミングは1年の頃から超絶進み遅いですけど続けてて、バイブルとして購入。
買った当初Cがわからなすぎて諦め、、、、
ただ競プロ界隈は質が良くPythonで取り組む人、教材も多くあるのでわざわざこれを買わなくても、ネットで良質な解説はある印象です。

• SIGNATE Quest

SIGNATEの公式が出しているオンライン教材です。
データ分析コンペでたいけど何したらいいかわかんないって人におすすめ
まじで基本から教えてくれるので下手にkaggleで勝つ本買って挫折するよりかはるかに良い

• Kaggleで勝つデータ分析の技術

言わずと知れた名著。ただこれ読んでいきなりコンペ取り組めるんものかと言われると
一歩手前が欲しい気がします。

時系列順で整理

B1

Atcoderを始める。あんまりアルゴリズムの勉強とかできてなくてスコアは捗らなかった。

テニサー入って遊んでた気がするんだけど何勉強してたか記憶にないんだよなあ。。

夏に運転免許合宿行ってとったけど　ペーパーなんだよなあ

冬にTOEICを受けて800点をとる。でも周りもっとすごくてかなりショック受けた記憶笑

B2 5月

AWS Solution Architect Associate　合格

謎の資格取ろうモチベがあって

4月からAWSの勉強を始め、2週間後にCloud Plactitionar　5月に Solution Architectをとる。

B2 6月

統計検定2級合格

学校で受けた確率の授業の中間テストで勉強してなさすぎて死亡
→統計検定の勉強をする

これにはめっちゃお世話になりました。あんまり演習とかはしてなかったかも
過去問やってあとは授業の復習を

学校で使ってたのはこの教科書です。難しかったけど数学好きなら面白いと思います。

B2 冬

Atcoder 入茶(多分めっちゃ遅い)

基本情報技術者試験の勉強と受験

• 令和05年 イメージ＆クレバー方式でよくわかる 栢木先生の基本情報技術者教室 (情報処理技術者試験)

午前は通ったものの、午後試験直前に家族がコロナにかかり受験できず...

B2 3月

一人暮らしを始め、やる気が出まくる。

基本情報は受かりそうだったので、応用情報の勉強を始める。

インターンに参加したくてコンサル志望として
面接やグルディスに参加しまくる。
→就活対策しっかりやってきた文系学生にボコボコにされる

B3 4月

• DSLに入る

• DSLでチーム開発を始める
  AIMS STUDIO

初めてのチーム開発の経験でした!
これのおかげでGitHubの使い方も学べましたし、
何より自分のタスクがあるので簡単に投げ出せないというのも地味に大きかったように思います.

• 応用情報の試験受ける
  早く結果来てくれ

B3 5月

• 案件にアサインしてもらって勉強する
  DSLで働くとリターンがあります！嬉しい

• ハッカソンに参加

OpenAIのAPI 1000ドル分とかなり太っ腹でした。
二日間と短い間でしたけど良い経験になりました
第二回行われるそうなので

• 謎に簿記の勉強をしたくなり3級を取る

分野別に時系列順に整理

詳しく記録をとっているわけではないので、正確ではないが、自分が学んだ順になるべく整理してみた。また、これ以外にも細々としたものはやっていると思う。

機械学習

1. 統計検定2級
   機械学習をやるには統計をやっておいた方が良いと思う。2級レベルはぜひ習得しておきたい。必須というわけではないけど、やったほうが後々スムーズに進める。準1級はまだ先でいい。
2. SIGNATE Quest
   機械学習の理論をおさえたらあとは実践あるのみ。
   コンペに参加する準備として前処理やモデルの実装などハンズオンで手を動かしながら学習できる!
3. コンペと並行しながら本・ウェブサイト・Udemyをやりまくる

• SIGNATE Quest
  コンペに参加してみたいけど右も左もわからんって人はこれやりましょう!
  有料ですけど１ヶ月でほとんどできるので2200円で下手な教材買うより有用

• SIGNATE練習用コンペ

Questをやりながら実際にデータ処理やってみましょう!
チュートリアルが豊富で、練習するにはとても良い。この練習用コンペをDSLのエンジニアと一緒に進めよう！というイベントを定期的に開催しており、質問もし放題なのでぜひ参加してほしい。

• Kaggleで勝つデータ分析の技術
  この本読みつつ実装力と分析力鍛えましょう

深層学習

これに関しては学部に恵まれてたとしか言えないかも
しっかりとした授業資料と講義があったのでそれについていけば理論は勉強できました
でも実装に関してはまだまだなので

• AIパーフェクトマスター講座 -Google Colaboratoryで隅々まで学ぶ実用的な人工知能/機械学習-

• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

とかをやって力をつけたいですね

Web開発

僕もまだまだ未熟なので。。。

1. ドットインストール(遙か昔の遠い記憶)でHTML, CSSを習得

2. DSLでチーム開発を経験

3. HackGPTに参加
   ChatGPTのAPI、Notion APIを使って要約機能付きNotionデータベースの開発
   大木さんありがとう

今後について

• とにかく中間テストがやばいのでその勉強
• データサイエンスコンペ SIGNATE Kaggle に参加
• Atcoder
• Recursion

29日までに初級コース終えるとそのあと半年のブートキャンプに参加できます
ある程度できれば1日で終わるので頑張りましょう!

• HAIT Lab 9期

9期生の募集をしてました。インターンとかにも繋がってくるので頑張ります.

まとめ

大木さんと同じように順番に並べてみたが、教材としてはこれぐらいだけど割と学校の授業の分が大きいと思う。
参加している授業や、取り組んでいる課題は後々役立つので、ぜひ真面目に取り組んで欲しいです笑

DSLでは今後もこれらの教材を使ったもくもく会、ハンズオン会をどんどんやっていくので、同じ道を目指している人はぜひ参加してほしい。質問もいつでも受け付けているのでSlackまたはTwitterのDM、匿名質問箱からいつでも遠慮なくください🫡