テックアカデミー(TechAcademy)・データサイエンスコースで学ぶ心得【卒業後のイメージが大事です】

こんにちは！　僕は新卒2年目で、東京のWeb企業でスマホアプリ開発エンジニアをしています。

これまでに学生時代のインターンシップを含めると合計6社ほどで働いてきました。(プロフィールはこちら)

最近はテックアカデミー関連の記事を書いており、まあまあ読まれており嬉しいです😁

前回書いた記事

今回のテーマ

プログラミングスクールは高い、ぼったくりだ！とたまに聞くのですが、それは受講生の卒業後の行動次第だと思っており、そこら辺を本記事で深掘りできれば良いなと思います。

テックアカデミー(TechAcademy)・データサイエンスコースで学ぶ心得【卒業後のイメージが大事です】

それでは本編に進んでいきます。

※本記事での全てを解説するのは難しいので、ご自身でもテックアカデミー・データサイエンスコースから直接確認してみてください

テックアカデミー(TechAcademy)でデータサイエンスを学ぶなら→卒業後のイメージを明確にもつ

結論: 明確なゴールを持とう🌙

これでスクールを活かせるかが決まると思います。

僕がテックブーストというスクールでメンターをしていた時に何人か生徒を見させて貰ったのですが、

ゴールを明確に持っている生徒は勉強するモチベーションがあり、成長スピードがはやかったです。

一方で知人に進められて入ったみたいな漠然とした生徒さんは、悪くはないのですがどこかエネルギーが感じられなかったです。

卒業後に就職など上手く活用に成功すれば、プログラミングスクールはぼったくりとか不満は出てこないはずなので、卒業後のゴールを明確に持ちましょう🍺

ゴール設定例🌙

何でも良いので自分が納得できるゴールを考えると良いと思います。

例えば下記。

• 就職・インターン・転職→どういったスキルが求められているか、働きたい会社の採用ページをみて計画を立てる. (※Wantedlyとかたくさん求人があってみやすいです)
• 副業で稼げるようになる→クラウドワークスやランサーズで具体的な案件例を見たり、仕事獲得に必要なスキルを確認する

僕はプログラミング学習中に働きたい企業の採用ページや募集要項をみて、絶対にここで働くぞ！と思いながら勉強していました😁

テックアカデミー(TechAcademy)でデータサイエンスコースの内容

テックアカデミー・データサイエンスコースの要点をまとめます。

詳細な内容が見たい方は公式サイトから直接読んでみて下さい。

» テックアカデミー・データサイエンスコース

テックアカデミー(TechAcademy)・データサイエンスコースで学べること🌙

• Python→データ分析でよく使われる言語で、統計や機械学習のライブラリが充実しています。
• Pandas→Pythonのライブラリで、データの集計・分析を行う際に利用されています。
• Numpy→数値計算を効率的に行うためのライブラリです。
• Scikit-learn→Pythonで書かれたオープンソース機械学習ライブラリで、回帰分析やクラスタリングなどロジックを実行できるようになります。

テックアカデミー(TechAcademy)・データサイエンスコースで作るもの🌙

作るものは下記の4つ。

テックアカデミー(TechAcademy)・データサイエンスコースの料金🌙

分割払いも可能です。

おわりに: まずは小さく動く

以上で本記事は終わりです。

まずは小さく動き出すのがおすすめです。

• テックアカデミーで無料の体験動画を見てみる→ データサイエンスコース
• データサイエンスエンジニアについて調べてみる
• などなど

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