##はじめに
-年齢: 35歳 (2020年現在)
-キャリア: 新卒から１１年ほどソフトウェアの営業職、直近７年は外資のセールスに従事(業務でプログラミングを行う機会は無し)
-きっかけ: 転職とコロナ禍での新しい働き方を真剣に実現するためにプログラミングの学習を開始。
主にデータサイエンス、AI/ML領域のエンジニアを目指し日々勉強の記録を残していきます。
##これまでの学習経緯
2018
- Progate (HTML, CSS, Python)
- Tech Academy Python/AIコース 終了
- Coursera Machine Learning Course →挫折
しかし、その後何かプロダクトを作るわけでもなく、仕事で使うわけでもなく、お勉強で終了。
2020
- PyQ （Python)
- Udemy (Python, HTML, CSS)
- ドットインストール (HTML, CSS)
上記を経て2020年9月以降からMOOCs(Massive Open Online Courses)を利用した学習を開始
MOOCsとは
https://education-career.jp/magazine/data-report/2016/moocs/
2020.09~
- edX: Python for Everybody 終了
- Udacity: Programming for Data Science with Python ★取組中
https://www.udacity.com/course/programming-for-data-science-nanodegree--nd104
##なぜMOOCsを利用？
自分がプログラミングで何をやりたいのかが定まっていなかったこともありますが、プログラミング学校や各プログラミング学習サイトでは
「ある言語を習得する」為にプログラムが組まれており、ポイントポイントでの学習となってしまっていました。
結果、なんとなくわかった気にはなるが、自分で何か成果物を作れるレベルには全く至らないということを繰り返していました。
また、改めてプログラミングスクールを受けるには費用面もあり今回の選択肢には入っていないので、ある程度手頃な値段で無数にある学習コンテンツから学んでいこうと考えました。
##なぜ今Udacityで学習している？
####■企業運営でより実務にフォーカスしている
Udacityは本格的にMOOCｓを調べ始めてから知りましたが、Udacityでは各言語を習得する為ではなく、各業務、キャリアで必要となるスキルをセットにして一つのコースが組まれています。
例えば今学んでいるProgramming for Data Science with Pythonのプログラムは以下のようなものです。
- Introduction to SQL
- Command Line Essentials
- Introduction to Python
- Introduction to Version Control
- Career Services
- Congratulations and Next Steps
Udacityは大学が中心となって運営されているCourseraやedXと違い、テクノロジー企業を中心に運営されている組織なので、企業での業務によりそった形でコースが組まれている点も魅力を感じました。CourseraやedXはいかにも大学の講義、という感じで、理論や各言語について学ぶというイメージです。
####■nanodegree
また、nanodegreeという形でCertificationが発行され、Linkedinなどで訴求できるスキルとして残せる点も良いと思いました。
(日本のプログラミングスクールなどでの実績はLinkedinなどでは理解されないため、実績としては弱いと感じています)
####■費用面
日本のプログラミングスクールは30万~場所によっていは80万程度とそれなりの費用感となりますが、Udacityのコースは3ヶ月10万程度。
最初はキャンペーンを利用して50%offの5万程度で受講することができました。
CourseraやedXの1コース5,000程度(Certification発行代)と比べたら高いですが、UIやシラバスも非常にわかりやすく設計されており、費用以上の効果を感じています。
####■デメリット
デメリットは言うまでもなく、すべてのコースが英語で提供されている点です。
英語に抵抗がない方であれば問題ないですが、英語が苦手な方には難しいかもしれません。
##まとめ
オンライン学習であるMOOCsを利用して、どこまで独学で行けるかどうかを試してみようと思います。
まずはUdacityのProgramming for Data Science（Beginner)を終わらせた上で、AI Programming with Python(Beginner)、
Data Engineer or Data Analyst(Intermediate)、Machine Learning Engineer or Data Scientist(Advanced)といった順にレッスンを進めつつ、これまでおろそかになっていたポートフォリオづくりをしっかり進めたいと思います。