Aidemyが提供してるコースを網羅的に受講した人の率直な意見が知りたいですか？
その疑問、Aidemyが提供するコースの9割（97コース）を実際に受講した私が解決します。
私は大手通信系企業のアーキテクトとしてAI含めたプロジェクト企画やデータサイエンスに取り組む現役エンジニアです。
この記事では、Aidemyが提供するカリキュラムの9割を受講した私が、
以下の疑問に対して答えます。
本記事で解決する疑問
- ぶっちゃけAidemyを受講してどうだったのか？
- Aidemyでどんなことを学んだのか？
- 有益だったカリキュラムランキングは？
- Aidemyを受講して、何ができるようになった？
- Aidemyを実際に受講して良くなかったことは？
- Aidemyを実際に受講して良かったことは？
- Aidemyの効率的な勉強方法は？
- Aidemyに向いている人・向いてない人は？
この記事を読めば、Aidemyを受講するとどのような人材になれるかが具体的に分かるでしょう。
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Aidemyの感想を正直に述べます
私が受講したコースは、Aidemyが法人向けに提供するAidemy for Businessというものです。
Aidemy for Businessは、Aidemyが提供するコースすべて受け放題となってます。
Aidemyの全コースの9割を受講した私がぶっちゃけると、大変満足。
なぜならデータサイエンティストとして最前線で活躍するための知識とマネージメント力が手に入ったから。
具体的に何が出来るようになったかというと、以下のとおりです。
Aidemyを受講して出来るようになったこと
- AIプロジェクトを企画できる
- AIを開発するチームリーディングができる
- Pythonをつかってデータサイエンティストとしてデータ分析できる
- PythonとFlaskをつかってAIを活用したアプリ開発ができる
私はAidemyのおかげで、自然言語処理の研究を企画し学会で賞を獲得しました。
さらにAIを活用したアプリを作り、ハッカソンで入賞。
技術に加えてマネジメントや企画力もつくので、Aidemyはかなりおすすめです。
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Aidemyを実際に受講してわかった真実
実はAidemyではAIだけではなくIoTやクラウドも学べます。
「え、こんなことも学べるのか。」と思ったコースを一部紹介しますね。
AidemyでAI以外に学べること
というのもAIはAzureやAWSといったクラウドソリューションとして提供されつつあります。
具体的にはAzure Machine LearningのAutoMLです。
AutoMLをつかえば、ノンコードでだれでも簡単にモデル作成やデータ分析ができるのです。
AutoMLもAidemyで学ぶことが出来るので、エンジニアではないあなたも機械学習を使いこなせるようになります。
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Aidemyを実際に受講して良くなかったこと・良かったこと
現役エンジニアの私が実際に受講して、Aidemyの良かった点とイマイチだった点をまとめます。
ひとつずつまとめます。
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Aidemyを実際に受講してよかったこと
まずはよかったことをまとめます。
- AI以外の知識も学べる
- 機械学習の詳細な仕組みも理論も学べる
- スマホでも学べる
AI以外の知識も学べる
くりかえしになりますが、AidemyはクラウドやIoT・エッジコンピューティングも学べます。
AIだけでなく、クラウドやIoTもトータルで学びたいエンジニアやマネージャの方も満足な内容だと思います。
機械学習の詳細な仕組みや理論も学べる
Scikitlernといったライブラリの使い方を単純に学ぶだけでなく、細かい仕組みや理論も学べます。
たとえば「理論から学ぶ強化学習」や「理論から学ぶ機械学習」といったコースでは、
大学レベルの数式をを活用した講義を受けることができます。
そのため、情報系の大学生や研究者にもおすすめです。
スマホでも学べる
Aidemyはスマホでも学べます。
そのため、通勤時間といったスキマ時間も有効活用できるでしょう。
質問対応はメールで丁寧に教えてくれる
講義内の疑問点は、Aidemyのポータル上から問い合わせることが出来ます。
解答はメールで教えてくれます。
個人向けのAidemy Premium Planなら、メールではなくチャットでも質問できます。
それでも疑問が解決しなければ、オンラインで講師に相談も可能なので、
挫折すること無く学ぶことができるでしょう。
Aidemyを実際に受講してイマイチだったこと
実際に受講してイマイチだったことをまとめていきます。
- 講義内に間違いがある
- Djangoを学べない
講義内に間違いがある
Aidemyは動画とテキストで学びますが、動画レクチャの中にはいくつか誤りがあります。
一部の動画では訂正文が添えられているので問題ないですが、
新規に作成されたばかりの動画だと、誤りを含んだ状態で公開されてる可能性があります。
Djangoを学ぶことができない
残念だったのが「Djangoを学ぶことが出来ない」です。
大規模なシステムだと、FlaskよりもDjangoのような書き方が決まりきったフレームワークの方が好まれます。
AidemyではFlaskは学べますが、Djangoは対象外なのは残念でした。
流行りの自然言語処理の実装までは学べない
自然言語処理の分野で注目されている技術「BERT」を学びたかったのですが、
AidemyではBERTの構造を学ぶまでであり、Pythonを使った実装まで学べませんでした。
BERTを学びたい方にとってはイマイチかと思います。
Aidemyの効率的な勉強法
結論としては、「理解半分もよいのでメモアプリでメモを取りながら進める」のが良いでしょう。
なぜならAidemyのカリキュラムは、ボリュームが多く、内容も難しい部分があるからです。
私はBoostnoteというメモアプリを使って、Aidemyの各カリキュラムの受講メモを取りながら進めました。
理解が半分の部分も、いったんメモをとってあとで見返せるようにしておけば、いつでも学び直せます。
なおAidemyが提供するレクチャーの数は、3時間程度のレクチャーが142つあります。
Aidemy Premium Planには選び放題が付与されてるコースがあるので、
興味のあるコースは積極的にメモを取りながら受講すると良いでしょう。
選び放題の対象コースは、以下の4コース。
Aidemy公式ページより、各講座の比較表を転載しますね。
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Aidemyが向いてる人・向いてない人
実際にAidemyを受講した私の目線で、Aidemyの受講に向いてる人・向いてない人をまとめます。
それぞれ向いてる人と向いてない人にわけて説明します。
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Aidemyが向いている人
くりかえしになりますが、Aidemyが向いてる人は以下のとおりです。
- AIの研究に取り組む研究者
- AI関連のマネージャー・企画職の人
- データサイエンティストを目指してる人
ひとつずつまとめますね。
AIの研究者
Aidemyの受講が向いてる人は、AIの研究者です。
なぜならAidemyでは、scikitlernといったPythonライブラリの使い方を単純に学ぶだけでなく、
理論から学べるからです。
AI関連の学術論文を読み解くには、複雑な数式とともに機械学習の理論を知らなければなりません。
Aidemyなら、機械学習の理論を実装しながら学ぶことができます。
AI関連の学術論文もスムーズに理解できるようになるので、
AIの研究者の方におすすめです。
AI関連のマネージャー・企画職の人
Aidemyは、AIを活用したビジネスや戦略を考えるマネージャ/企画職の人にもおすすめです。
なぜならAIを活用したDXの専門家による、戦略立案のフレームワークが学べるからです。
ビジネス観点でAIを自社に導入する計画の立て方を、具体例とともに教えてくれます。
Aidemyを受講すれば、AIを導入する戦略の立て方が分かるので、
チームを率いるリーダーの方はAidemyを受講すると良いでしょう。
データサイエンティストを目指してる人
Aidemyはデータサイエンティストを目指してる人におすすめです。
なぜならAidemyは、データサイエンティストがAIの精度を競い合うkaggleを使ったレクチャーが豊富なので、
データ分析をするための実践的なスキルが学べるからです。
未経験からデータサイエンティストを目指すなら、Aidemy Premium Planの「データ分析コース」を受講すれば間違いないでしょう。
転職サポートも受けられるので安心です。
Aidemyが向いてない人
逆にAidemyに向いてない人をまとめます。
- わからないことを自分で調べられない人
- Djangoを学びたいWeb系エンジニアの人
ひとつずつまとめます。
わからないことを自分で調べられない人
Aidemyは、わからないことを自分で調べることが出来ない人には向いてないです。
Aidemyには質問サポートはあるものの、基本的には自学自習型のスクールです。
そのため疑問点があれば、自分で調査をして前に進める必要があるでしょう。
自ら疑問を解決せずにサポートに頼りすぎると、期限内にカリキュラムを完遂するのは難しくなります。
とはいっても、最初から自分で調査してエラーを解決するのは難しいですよね。
そんな方は、受講前に無料カウンセリングを受けて、専任のカウンセラーに相談しましょう。
具体的にどのようにカリキュラムを進めればよいかが分かります。
Djangoを学びたいWeb系エンジニアの人
Djangoを学びたいWeb系エンジニアの人に、Aidemyは向いてないです。
2022年2月時点では、Djangoを学ぶレクチャーが含まれてないですからね。
Aidemyのレクチャは随時アップデートされるので、近々Djangoのレクチャーが追加される可能性はあるでしょう。
しかし2022年2月時点ではDjangoのレクチャーはなく、反映される時期も未定なのでおすすめしません。
実際にAidemyを受講して特におすすめのコースをランキング形式で紹介
私は休日をフル活用して、ほぼすべてのコースを受講しました。
そのため、どのような人に何のコースがおすすめかが分かります。
ここからは、全コースを横断的に見てきた私が、これからAidemyを検討してる人に向けて、
特におすすめのコースをランキング形式でまとめます。
あなたがこれからAidemyで何のコースを学べばよいかが分かるでしょう。
大きく分けてエンジニア向けとマネージャ向けに分けてまとめます。
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Aidemyが提供するコースのおすすめランキング（エンジニア編）
さっそくおすすめランキングをまとめます。
- 【新】タイタニック（kaggleのコンペ）
- ネガ・ポジ分析
- IoTデバイスへの機械学習モデルのデプロイ
- ブロックチェーン入門
- 異常検知入門
ひとつずつまとめていきます。
1位：【新】タイタニック（kaggleのコンペ）
おすすめランキング1位は、「【新】タイタニック（kaggleのコンペ）」です。
なぜなら実データを使って、データサイエンスの一連の流れを学べるから。
データサイエンティストの多くは、kaggleでデータ分析手法を学んでます。
しかしkaggleの環境やルール説明が英語なので、初学者の方にはハードルが高いものです。
Aidemyのkaggleコンペを活用したコースは、日本語で丁寧にデータ分析の進め方を解説してくれるので、
無理なくあなたをデータサイエンティスト中上級者にまで引き上げてくれるでしょう。
私も本コースでデータ分析の基礎から応用を体系的に理解することができました。
なおAidemyでは、タイタニックだけでなく以下のコンペに関するレクチャーもあります。
- 手書き数字認識（何万もの手書き画像のデータセットから数字を正しく識別）
- 住宅価格予測（どのような住宅がどのような価格になるかを予測）
kaggleのレクチャーで実践的なデータ分析手法を学べば、現場で活躍できるデータサイエンティストになれるでしょう。
kaggleのレクチャーは、データ分析講座で学ぶことができます。
データ分析講座のすべてのレクチャを終えられれば、住宅価格予測やタイタニック号の生存者予測といったレクチャも受けられます。
データサイエンティストを目指すなら、kaggleコースが含まれてるデータ分析講座を受講しましょう。
2位：ネガ・ポジ分析
ネガ・ポジ分析は、文章などに含まれる評価・感情に関する表現を抽出して、文章中の感情を解析する手法です。
この手法を学ぶと、たとえば自社が提供しているサービスに関するTweetを収集し、悪い評判のみを抽出することができます。
私はネガ・ポジ分析を活用した通知アプリを作り、ハッカソンで入賞することが出来ました。
ネガ・ポジ分析は自然言語処理講座で受講できます。
ネガ・ポジ分析をするためのPythonのサンプルコードも豊富なので、
日本語や英語の文章を活用した業務改善やアプリを作りたい方は、自然言語処理コースがおすすめです。
3位：IoTデバイスへの機械学習モデルのデプロイ
「IoTデバイスへの機械学習モデルのデプロイ」では、カメラで撮影した画像を識別するアプリを作ります。
本レクチャを学ぶと、たとえば工場での不良品検出を画像認識で半自動化することが出来るでしょう。
なぜならリアルタイムな画像識別をする場合、ラズベリーパイやローカルサーバといった物理的に近距離な環境に、機械学習モデルをデプロイする必要があるからです。
工場の業務プロセスを改善するための技術を学ぶには最適です。
「IoTデバイスへの機械学習モデルのデプロイ」は、AidemyのPremiumプランで選び放題が含まれるコースを選択すれば受講できます。
4位：ブロックチェーン入門
ブロックチェーン入門では、ブロックチェーンの構造と仕組みや活用法を学べます。
「ブロックチェーン市場が伸びてるけど、何ができるの？」といった疑問を持たれてるマネージャーやエンジニアの方におすすめです。
なぜなら複雑な構造と仕組みで成立しているブロックチェーンを図解でわかりやすく理解することが出来るからです。
ブロックチェーンといえば仮想通貨やNFTを思い浮かべると思いますが、
実は「契約の自動化」や「株主投票」への活用も期待されてます。
なおAidemyでは、ブロックチェーンの実装も「ブロックチェーン基礎」と「ブロックチェーン発展」というレクチャで学ぶことができます。
ブロックチェーンエンジニアはライバルが少なく市場価値がとても高いのでおすすめです。
5位：異常検知入門
異常検知入門では、時系列データに対する異常値を検出する手法が学べます。
具体的には以下です。
異常検知入門で学ぶ手法
- ホテリング法
- 単純ベイズ法
- k近傍法
- クラスSVM
- 方向データの異常検知
- 累積和法による変化検知
- 近傍法による異常部位検出
- 特異スペクトル変換法
時系列データの例をいくつかまとめると以下です。
- 東京の毎時間の気温
- 会社の毎月の売上高
- 日経平均株価の記録
- サーバーへのアクセス数
- 人体の生理データ
要は時間の経過とともに変化するデータです。
時系列データの以上を検知したらLineに通知してくれるアプリみたいなのも作れるでしょう。
Aidemyが提供するコースのおすすめランキング（マネージャー編）
続いてマネージャーの方におすすめのAidemyコースを5つ紹介します。
- 投資対効果を最大化するAI導入
- オープンイノベーション実践のためのAIリテラシー
- マスクド・アナライズの「AIビジネス活用を考える」
1位：投資対効果を最大化するAI導入
Aidemyが提供する各レクチャーのなかで、マネージャー向けにおすすめなのは、
「投資対効果を最大化するAI導入」です。
なぜなら、AIを活用すべきかどうかの判断基準を具体的に理解することができるからです。
どういうことかというと、Aidemyが開発した、機械学習を導入すべきかどうかを企画・判断できるワークシートが手に入ります。
Aidemyのワークシートを使えば、もれなく無駄なくAIを導入するプロジェクトの企画作りができるようになります。
「AIで業務改善しろ」
と、上司から言われても、もう恐くはありません。
AIを活用したプロジェクトに携わっているなら、本レクチャーの受講がおすすめです。
2位：【新】ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門
第2位は、「【新】ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門」です。
なぜなら、データサイエンティストの業務フローの全体像を事例とともに深く理解できるからです。
たとえばあなたが上司から、
「最近、月額定期課金のe-ラーニング事業でユーザーの解約が増えて、困っているんだ。利用状況データを分析して良い引き止め策を考えてくれないか？」
と頼まれたとします。
あなたはどうしますか？
こういった疑問を解決するための進め方を理解することができます。
結論としては、「CRISP-DM」と言われる業種を問わず使えるデータ分析の標準プロセスを活用するのですが、
各プロセスで何をすればよいのかをレクチャーしてくれます。
もしあなたがデータサイエンティストを束ねる管理職なら、本コースは必須だと思います。
3位：ビジネスパーソンのためのAI入門
「そもそもAIって何？」という方は、「ビジネスパーソンのためのAI入門」がおすすめ。
AIの歴史や要素技術に関する要点を学び、AIプロジェクト企画時に抑えるべきポイントまで学べるからです。
AIに関する業務改善を頼まれても、慌てること無く企画を作れるでしょう。
マネージャーの方は、「ビジネスパーソンのためのAI入門」から受講すると、 AI技術の全体像が理解できます。
最後に：Aidemyの受講に失敗しない方法
Aidemyで学ぶ前にかならず無料カウンセリングを受講しましょう。
なぜならAidemyは、あなたがPythonを学ぶ目的や学力にあわせたカスタマイズが可能だからです。
入校や転職の斡旋などはないので、気軽に活用しましょう。
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他の受講者の口コミもまとめてるので、あわせて読んでみてくださいね。
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