はじめに
将来的にdata scientist目指してる大学4年生が2019年10月から勉強を始めた軌跡を
「初心者から data scientist目指して駆けだした人のお話」というテーマでqiitaに投稿していきたいと思います。
自己紹介やきっかけなども含め最初の2ヶ月で学んだことについて書いています。
自己紹介
- 来年から未経験で大手slerのエンジニアとして就職予定
- MARCHレベルの大学の大学4年生
- 大学では統計学や経営情報の分野の専攻
- Pythonの本格的な勉強は2019/10月から
- それまでは軽くRを使っていたのとHTML\CSSで簡単なwebサイトを作ったことがある程度
機械学習の勉強のきっかけ
- ゼミの卒論で高度な分析をしたかったから
- 完全に未経験ではなくエンジニアとしてスキルを身につけたかったため
- 大学生として残りの期間本気でなにかを勉強したかったため
- 数学的なアプローチがすごく興味がある
- 今のホットの分野の機械学習に元々興味があったから
- slerという業界がそのままなくなると言われていることへの不安
- web業界に正直なところ憧れがある
自分が学ぶこんなところです！将来に対して投資という一面が一番大きいと思います
学び始めて2ヶ月経たないくらいですが徐々にわかってきたのでとても楽しくなってきました。
下克上にむけての勉強方法
今までやってきたこと
さて、ここからが本題です！！
箇条書きなのでとても見づらいと思いますがご了承ください
①独学プログラマー(移動時間で少し読む程度)
→最初にプログラミングとはみたいなところに興味があったので購入
②ProgateのPythonコース(4日間で2週)
→ざっくりと記述方法がわかる程度。プログラミング特有のオブジェクト指向の意味があまりわかっていない感じ
③Udemyの株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』初級編
2日間で計５時間くらいだと思います！
④Udemyの株式会社キカガクの『脱ブラックボックスセミナー』中級偏
上記の続きの講座です。同じく2日間で計５時間くらいだと思います！
2つの講座を通じて教師あり学習・教師なし学習などの理論や実務で使えるレベルの回帰分析が学べたので本当に良かったです！初心者の方には非常におすすめです！
⑤読書：機械学習になりたい人のための本
上記の４つでざっくり理解した上でまだ勉強したいと思ったのでプロになるにはどうやって残りの期間勉強していけばよいかをしるために読みました。３時間ほどで一通り読み終えました。
⑥プログラミングスクールの無料体験
プログラミングスクールと言えば、web系がメインですが具体的な勉強の方法を知りたかったので、AIに力を入れているAidemyと侍エンジニアに体験に行きました。codecampさんにも行きましたがAIを本格的にやっていなかったのであまり話しを覚えていません。侍エンジニアさんは特に無料体験して良かったと感じました。スクールでの学習も考えましたが、金銭的にかなりきつかったのと、今仮に学習したとしてもコードがかけなさすぎて、講師に質問することもなければ自分で独学することがメインとなり、コスパが悪いと思いやめました。将来的にもう少し力をつけてから、スクールは検討しようと思います。
⑦PYQでの学習
11月はほとんどこれがメインでした。
コースがいろいろあるのですが、未経験からのPython文法（勉強時間の目安が82時間～）コースを一通りやりました。
基本的なコードはかけるようになりましたが、どこまで覚えるべきかいう線引きが難しいです。
これが終わった後は機械学習コース（勉強時間の目安が42時間～）をやっています。現在進行形です。
⑧読書：人工知能プログラミングのための数学がわかる本
Aidemyさんの無料体験をした際に進めてもらった本を買って読みました。
だらだら読んでいたのと載っている問題を解いていたりしていたので2週間くらいかかりました。
⑨読書：人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
11月20日くらいから読み始めました。人工知能関連でもっとも有名な書籍だと思います。5日くらいで読めそうです。
とても面白かったです。
⑩数学：線形代数のキャンパスゼミ
機械学習になりたい人のための本で記載がありました。
線形代数の知識は機械学習の理解には必須とのことなので大学２年生以来ですが、学習をしています。
2週間くらいかかると思います。
＊その他
①タイピングの練習
勉強の生産性の向上のために必須だと思います。e-typinngというサイトを使っています。
2019/11/20くらいから毎日30分やっています。
②英語の学習
2019/11/24のTOEIC(L/R)を受験。10月中は平均1.5時間。11月の試験前は3時間くらい使って勉強してました。
1年前に700点だったので800点目標で勉強してました。
社会人になったら仕様書が英語なのと今後Couseraなど海外のサイトで勉強していこうと思っていたので勉強していました。
③ゼミの卒論(大学の後期の期間)
もともとRを使ってやっていたのですがせっかくpythonを勉強しているのでpythonで分析をして卒論を書いています。
サッカーのJリーグのデータ分析をやっています。貴重なアウトプットの場になっています。
これからやっていきたいこと(2019年12月中)
①TEAM AIの勉強会への参戦
②試しにKagguleに挑戦→これも勉強会の参戦予定
③pyqで機械学習をメインに演習問題をやってみる
④線形代数のキャンパスゼミ(12月10日までに1周)
⑤統計検定2級を調べ、勉強の開始
今後の野望
E資格：ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する
G検定：ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定
ここからの資格がおもしろなので勉強してみようと思います
最後に
これからも試行錯誤しながら頑張っていきたいと思います！！！