このページでは、テックアカデミーでAIについて学びたい人向けに、「AIコース」と「データサイエンスコース」のどっちを学んだら良いかについてまとめていきます。
かんたん結論
| AIコースがオススメな方 | データサイエンスコースがオススメな方 |
|---|---|
| 将来、人工知能（AI）を使ったシステムやアプリケーションを作る仕事をしたい | たくさんのデータを分析して、その中から何か面白いことや役に立つことを見つける仕事をしたい |
| 画像解析をしたい(複数の画像から人物写真だけ抽出するなど) | 数学・統計学を使ったデータ分析に活用したい |
| たくさんの口コミから、良い評判、悪い評判を自動で分類したい |
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この記事では、以下の目次の内容について解説します。
【比較表】「AIコース」と「データサイエンスコース」の違いは？
AIコース、データサイエンスコースの違いを表にしたので示しますね。
また、AIコース、データサイエンスコースは、Pythonの基礎を習得している人が対象になるため、合わせてPythonコースも載せておきます。
| 講座名(コース名) | Pythonコース | AIコース | データサイエンス | Python+AI+データサイエンス | Python+AIセット | Python+データサイエンスセット |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 受講条件 | 入門レベルからOK | Pythonの基礎を習得している | Pythonの基礎を習得している | 入門レベルからOK | 入門レベルからOK | 入門レベルからOK |
| 学べる内容 | プログラミング基礎 機械学習(AI) |
機械学習(AI) | 数学や統計学 機械学習(AI) |
プログラミング基礎 数学や統計学 機械学習(AI) |
プログラミング基礎 機械学習(AI) |
プログラミング基礎 数学や統計学 機械学習(AI) |
| 学べる技術 | 機械学習(AI) | ディープラーニング 機械学習(AI) |
数学の知識 機械学習(AI) 統計学の知識 |
数学の知識 機械学習(AI) 統計学の知識 ディープラーニング |
ディープラーニング 機械学習(AI) |
数学の知識 機械学習(AI) 統計学の知識 |
| 学べる言語 | Python | Python | Python | Python | Python | Python |
| 料金めやす | 4週間〜 ￥185,900円〜 |
4週間〜 ￥185,900円〜 |
4週間〜 ￥185,900円〜 |
24週間 ￥592,900円 |
8週間〜 ￥338,800円〜 |
8週間〜 ￥338,800円〜 |
| 無料体験会あり | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 現役のエンジニアがメンター | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 転職サポートあり | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| メンタリングあり | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 公式サイト | 無料説明会はこちらから！ | 無料説明会はこちらから！ | 無料説明会はこちらから！ | 公式サイトへ行く！ | 無料説明会はこちらから！ | 無料説明会はこちらから！ |
本題！「AIコース」と「データサイエンスコース」を選ぶとしたらどっち？
「AIコース」と「データサイエンスコース」のどちらか一方しか選べない場合、どれを選んだら良いか迷ってしまいますよね。この章では、どちらを選ぶべきか、ケース別に解説します。
①AIコースがおすすめのケース
AIコースがオススメのケースを取り上げます。
まずは、さまざまな視点で考えてみます。
趣味や興味の視点で考える
AIを勉強する目的の多くは、AIエンジニアに転職だと思います。しかし、AIに興味が無いと、転職できたとしても、仕事を続けることができません。そこで、趣味・興味視点で何ができるのか考えてみます。
AIコースで学ぶディープラーニング(深層学習)のスキルがあると、以下のようなことができます。
- たくさんの画像から人が写っている写真だけ選ぶ(専門的な言葉で分類問題という)。
- アイドルがたくさん写ってる写真から、特定の人物だけ選ぶ。
- たくさんある文章から、ポジティブ、ネガティブな文章の分類をする
仕事(転職)の視点で考える
仕事の視点で考えてみます。
AIコースで学ぶと、以下のような仕事をすることができます。
- AIを取り入れたWEBシステムを作る(最近話題のChatGPTもその一つですね)
- AIを取り入れたゲームを作る(別途、ゲームプログラミングのスキルは必要)
「仕事がAIに置き換わる」と言われているように、今後もAIを使ったシステムが生まれます。AIの需要はマスマス高くなります。
その結果、AIを使いこなす技術を今のうちに付けておくことをオススメします。
②データサイエンスコースがおすすめ
仕事(研究)視点で考える
個人的な見解にありますが、データサイエンスで学ぶものは、趣味というよりは仕事で「必要性に応じて学ぶ」のがきっかけになると思います。
データサイエンスが必要になる場面としては・・・
- 仕事や研究などで数学・統計学の必要性を感じた(WEBマーケティングだと数値解析のスキルが必要になることもある)
- 例えば、統計学だと、偏差値が高い人を取り出すなど。
- SNSを活用したゲーム関係だと、ユーザーの行動ログからユーザがどのような動きをしているのか特徴を把握する。
筆者も実務で、あるWEBシステム(AIではない)を作るときに、数学・統計学の知識が必要になりました。具体的には、偏差値(高校受験の模試で出てきた偏差値のこと)が高いユーザーを抽出する際に、計算する処理を作る必要がありました。
データ分析の結果は、企画や提案に活かすことが多いです。
その結果、データサイエンティストの仕事としては、データ分析だけで無く、企画部などの他の部署との連携が多い職種ともいえます。
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自分では選べない！迷ったらAIコースを受講すべき理由
「AIコース」と「データサイエンスコース」で学ぶ内容はどちらも魅力的です。
その結果、どれを選んだら良いか、自分で選ぶことができないかもしれません。
独断になりますが、筆者が、どちらかを選ぶ立場になったら、「AIコース」を選択します。
その理由は、AIコースで学ぶディープラーニングという技術は、WEBシステムを始めさまざまな場所で使われるためです。
しかし、ディープラーニングの修得は、それなりに難しいため、独学だと挫折しやすいです(実際、筆者は独学でやる気を無くして挫折した)。
また、データサイエンスコースで学ぶ、数学・統計学は、テックアカデミー卒業した頃には、独学で学べるくらいの実力を持っていると思います。
Pythonを勉強していなくてもAIコースは受講できる？
AIコースは、Pythonの基礎を学習していることが前提です。
Pythonは、独学で本や動画などで、基礎知識までは修得できるかと思います。
しかし、独学だとサボったり、モチベーションが維持できない方は、テックアカデミーのPythonコースがあるので、その利用がお勧めです。
まとめ
今回は、「AIコース」「データサイエンスコース」のどちらを受講したらよいかについて解説しました。ポイントをまとめると以下のようになります。
ポイント
| AIコースがオススメな方 | データサイエンスコースがオススメな方 |
|---|---|
| 将来、人工知能（AI）を使ったシステムやアプリケーションを作る仕事をしたい | たくさんのデータを分析して、その中から何か面白いことや役に立つことを見つける仕事をしたい |
| 画像解析をしたい(複数の画像から人物写真だけ抽出するなど) | 数学・統計学に興味がありデータ分析に活用したい |
| たくさんの口コミから、良い評判、悪い評判を自動で分類したい |
AI、データサイエンスは、どちらも独学だと身につけるのは、挫折しやすく非常に難しいです。
テックアカデミーは、週2回のマンツーマンメンタリングがあります。
わからないところは、チャットで質問して解消できます。
その結果、勉強中の「エラーが出てわからない！誰にも聞けない。イラ！もうやめた！」を防ぐことができます！