近年、世界的にIT技術者の人気が急速に高まって来ており、遅れながらも今その波は日本にも来ております。
これから急速に発展していくIT業界/AI業界の中で、手に職を付けて自分の居場所を確保したい。
最先端のITやML(Machine Learning)技術を身に付けて就職/転職活動を行いたい方には特におすすめです。
Udacity以外にも、CourseraやUdemyなどオンライン講座を受けることができるサービスを受講して来ましたが、金銭的に少し無理をしてでも私はUdacityをおすすめします。
Udacityは最も効率良く体系的に最新技術を学ぶことができ、かつお金を払っていることで自分を律することができます。
今回の記事では、UdacityのDeep Learning Nanodegreeを実際に受講/修了した私が肌で感じたUdacityのメリットについて解説していきます。
Udacityの講義や、学べる内容などの詳細については、こちらのページをご覧ください。
①高品質なコンテンツとプロジェクト
eラーニングを行うことが出来るプラットフォームは、他にもUdemyやCourseraなど数多くあります。
それらの競合しているサービスの中から1つを選ぶ際、コンテンツ品質は非常に重要です。
まず、プロジェクトについてお話します。
UdemyやCourseraとは違い、Udacityはプロジェクト中心で講義が進みます。
つまり、Udacityではまず自分で手を動かしてみてやってみることで学ぶのです。
実践的なプロジェクトを想定して、実践問題に対する経験を提供することを目的としたプロジェクトが与えられます。
すべてのプロジェクトは、Nanodegreeを通してあなたを指導するメンター(赤ペン先生のようなもの)によってレビューされ、コードの書き方などについてアドバイスを得ることができます。
これらのプロジェクトは実践的なものであるため、履歴書やLinkedInのプロフィールに追加して、就職活動や転職活動の際に自分のポートフォリオとして、説明することができます。
また、メンターである講師陣は、教育の業界のプロフェッショナルです。彼らの多くは、Googleのような著名な組織の出身者から構成されています。
②素晴らしいUI(ユーザーインターフェース)
Udacityのユーザーインターフェースは、他のどのMOOCプラットフォームよりも優れています。
これは、私の周りでUdacityを受講した全員が言っています。
こちらの画像を、ぜひご覧ください。
非常に分かりやすい構成をしており、左側でコースのアウトラインを見ることができます。
また、今回は表示されていませんが、プロジェクトの締切が近づいていることも確認できます。
コースのアウトラインにアクセスするのは便利です。1つのレッスンから他のレッスンへ、いつでも簡単にジャンプすることができます。
左側のメニューには、メンターヘルプ、ピアチャット、キャリアサービス、サポートなどのツールがあります。Udacityのユーザーインターフェースデザインは、人間が操作することを中心に設計されており、とても効率的です。
③修了証を取得してからの卒業
NanoDegree講座を修了すると、修了証を発行してくれます。当時の修了書です。
その名前の通り、ナノ学位として認められるため履歴書などにも記載することができます。
Udacityは有名な機関なので、ほとんどの雇用者はこれらの修了証が持つ価値をわかっています。
そのため、自身の履歴書などに書くことで、能力を証明することができます。
④高い就職率
Udacityを使うことで、高い確率で希望の仕事に就くことができます。
私自身も、Udacityが発行するNanodegreeがきっかけで就職した人たちと話したことがありますが、このように言っていました。
特に、転職の面接の際に、Udacityで行ったプロジェクトが、自分のポートフォリオとして面接官に大きな印象を与得ることができたと言ってました。
Udacityを修了した多くの卒業生が、ナノディグリー取得後6ヶ月以内に就職し、自身のキャリアを構築しています。
さらに、キャリアサービスのページなど、就職のためにあらゆる努力を行っています(詳しくは後述します)。
ナノ学位を取得すると、GoogleやAmazonをはじめとするパートナー企業にポートフォリオが公開されます。
⑤丁寧な指導
Udacityに入学すると、メンターが割り当てられます。
メンターは、ナノディグリー全体を通して多くのアドバイスや、進め方についてアドバイスをくれます。
彼らは、どのような質問にも答え、また、あなたのプロジェクトに貴重なフィードバックを与えるためにそこにいます。
実践的なプロジェクトであるがゆえに、行き詰まってしまうことがあります。
そんな時に、メンターに連絡を取ることで、的確なアドバイスをもらうことができます。
メンターは知識も豊富で魅力的な方々なので、コースを修了するためのモチベーションを高めてくれるでしょう。
⑥コミュニティとフォーラム
ダッシュボードでは、「ピアチャット」という機能があります。ここでは、同じタームでナノ学位を取るために講義を受講している他の生徒とディスカッションすることができます。
生徒同士がお互いの質問に答え、サポートし合っているのを見るのは良いことです。ここでは、質問をしたり、アドバイスを求めたり、サポートを受けたり、他の学生の質問に答えたりすることができます。
その中で、他の生徒からの質問に対する答えを見つけることができます。あなたがプロジェクトを進めるうえで抱く疑問は、他の受講生がすでに質問している可能性が高いため、ぜひ見ることをお勧めします。
私自身も、プロジェクトに行き詰った時はまずはコミュニティを見てみる。それでもだめならメンターに聞いてみるというやり方でプロジェクトを進めてきました。
コミュニティ及びフォーラムを使用した後、あなたはUdacityがなぜ価値があるのかを感じることができると思います。
⑦有名な組織とのパートナーシップ
Udacityのコースは、Google、Facebook、Mercedes Benz、Amazonなどの技術系組織と提携して開発されています。
このようなハイテク企業の専門家が、業界標準に沿ったプロジェクトやコンテンツの作成に協力しています。
例えば、自動運転車エンジニアのナノディグリーは、メルセデス・ベンツのエンジニアとのコラボレーションで作られています。
また、Android Nnaodegreeは、Googleとのパートナーシップで作られています。
これらのコースはすべて、これらの組織による学術的な指導と実際のプロジェクトによってフォローされます。
そのため、常に講義は最新にブラッシュアップされ、最先端の技術を学ぶことができます。
⑧数多くの無料講義
Udacityは200以上の無料コースを提供しています。
これらのコースは、初学者のために設計されており、高度なナノ学位の前提条件として提供されています。これによって、ナノ学位を取るために、他のプラットフォームでPythonの書き方について学ぶなど、基礎を磨くために他のサイトに行く必要がありません。
必要なソフトのインストールから、Pythonの文法など、数多の無料講義が揃っています。
また、Udacityがどのように提供するかを味わうことができます。
しかしながら、メンターシップ、学生とのディスカッション、プロジェクトレビューなど、有料のナノ学位にあるような高度な機能はついてきません。
お勧めの講義
最後に、Udacityの中でも、私がお勧めする講義について紹介します。
それぞれの講義について詳しい記事を書いていますので、興味のある方はぜひご覧ください。
おすすめ講義
おすすめの講義を4つご紹介します。
難易度 ★☆☆:AI Programming with Python
こちらの記事でAI Programming with Pythonの講座について、詳細をご説明しております。
今までプログラミングなどをしたことがなく、初めてプログラミングする方におすすめです
難易度 ★★☆:Deep Learning
中級者向け
ニューラルネットワークのエキスパートになり、ディープラーニングフレームワークPyTorchを使った実装を学ぶことができます。
機械学習がこれほど世の中で適用されたのは、ディープラーニングの活用により画像認識や音声認識など、人が5感で認識をする分野で人と同程度もしくはそれ以上の精度を記録することができたためです。(ハードウェアの性能向上も伴う)
ディープラーニングの様々な手法を学びます。
Pythonの基礎的なプログラミングが出来る方におすすめです。
csvの読み込みやDataframeの操作など(調べてできれば問題ありません。
難易度 ★☆☆:Business Analytics
初心者向け
あらゆる業界で通用するデータ解析の基礎力を身につけます。SQL、Excel、Tableauを駆使して、データの収集と分析、ビジネスシナリオのモデル化、結果の伝達を行いうための手法を学びます。(Pythonは使いません)
今までデータを見る機会が少なく、データ分析初心者の方向け
難易度 ★★☆:Data Analyst
中級者向け
データアナリストとしてのキャリアに備え、データを整理して新たな発見をすることを学びます。データの中から、特定のパターンや洞察を導き出し、意味のある結論を導き出し、重要な発見を明確に伝えるための技術について学びます。Pythonとそのライブラリ(Numpy、Pandas、Matplotlib)、SQLの習熟を図ります。
データを見たことある方におすすめです。
今後のデータサイエンティストのキャリアを目指すために、Pythonを勉強したいという方は少し背伸びをしてでもこちらの講義をおすすめします。