はじめに
・研修の一環としてAidemyの実践データサイエンス講座（β版）を2021年1月4日～2021年4月4日にかけて受講してきたので、その振り返りを行う。
・筆者は約1年前にSQLを描き始めるまでプログラミング経験の無かった社会人歴7年の典型的文系サラリーマンである。
本記事の概要
・Aidemyのカリキュラムを振り返り、簡単な感想や後で復習したいポイントを記録する。
・あくまで私見だったり個人の経験としてのストックを主眼にするため、必ずしもエンジニア諸氏の参考とはならない。
・非エンジニアで何らかのプログラミング研修受講を検討している人には温度感ぐらい伝わるかもしれない。
カリキュラム振り返り
1か月目
Python入門
・これまでも様々な研修、参考書等に挑戦しては挫け…という経験を積んできたので、比較的インプット済の内容が多く、問題なくクリア。
Numpy
・同上
・業務で関連コードは見慣れている面もあり。
Pandas
・同上
Matplotlib
・体系的に学ぶのは初めてで、理解度は怪しい。
・とりあえず回して図表が描画されるとそれらしい気持ちになるのでモチベーションは上がる。
・しばらくは既存コードを使いまわして、困ったときに課題をググる、という対応になりそう。
2か月目
機械学習概論
・比較的インプット済の内容が多く、問題なくクリア。
データクレンジング
・急に難易度が上がって正直びっくりした。先に言うと全カリキュラムの中で一番苦戦した。理解度は怪しい。
・モデリング作業の内前処理は重要性の8割を占める、的な言説があるので、それでこんな苦戦して自分は果たして大丈夫なのだろうかと不安になった。
・とりあえず課題提出まではこぎつけたので、一応良しとしてとにかく先に進むことを重視した。
教師あり学習（回帰）
・これも一つ一つの学習内容は理解できるが、最終課題で複合的な内容になるとかなり苦戦した。
・受講期間中技術メンター面談を依頼したのはこれの課題が最初で最後だった。
・前のデータクレンジングと続けてハードな内容だったので、モチベーションが下がった。
・とりあえず課題提出まではこぎつけたので、一応良しとしてとにかく先に進むことを重視した。
教師あり学習（分類）
・回帰よりは理解が良く、自力で課題提出できた。
3か月目
教師なし学習
・今課題を見直さないと思い出せないぐらい印象が薄いが、とりあえずクリアできてたらしい。
・あまり実務で触れない領域は頭に残らないと思いつつも、今後の取り組みの引き出しとしてしまっておかなければ、と反省。
タイタニック号、住宅価格予測
・最終課題が無いのでいまいち身についた感はないものの、モデリングの工程を一通り体験できたので良かったかと。
総じて
・自分で手を動かさないと身につかないし、身につけたものもその後放置しているとすぐ記憶から落ちていく。
・公私問わず何らかのコンペに参加してみたい。
終わりに
・本記事自体がカリキュラムの最終課題なので、若干のやっつけ感が出てしまっている点は否めないものの、個人的には振り返りができたので良しとする。
・Aidemyか否かを問わず何らかの集中講座等を検討している人は、プライベートの時間を使って数か月単位で取り組む場合、結構な覚悟を持って挑戦することをお勧めする。
・一方、一つ一つのテーマの習熟度に拘泥すると先に進めないので、ある程度理解度のハードルは下げてコンテンツを一通りさらうことが肝要かと思われる。
以上