
- 「AIコース」と「データサイエンスコース」の違いは何?
- 2つのコースを学ぶ余裕がない!どっちか1つ選べと言われたらどっちが良いの?
上記2つの疑問に、AIコンテストKaggleで称号を手に入れた経歴をもつ現役のエンジニアが回答します。
「AIコース」と「データサイエンスコース」のどちらが良いかについては、結論を言うと以下の通りです。
- AIコースがオススメ
- 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)
- たくさんの口コミから、良い評判、悪い評判を分類したい
- データサイエンスコースがオススメ
- 数学・統計学に興味を持った
- WEBシステムやSNSゲームの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抽出したい
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この記事では、「AIコース」と「データサイエンスコース」の特徴を比較をした上で、どちらがオススメなのか述べていきます。
【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〜 ¥174,900円〜 |
4週間〜 ¥174,900円〜 |
4週間〜 ¥174,900円〜 |
24週間 ¥537,900円 |
8週間〜 ¥316,800円〜 |
8週間〜 ¥316,800円〜 |
すぐに見れる説明会動画あり | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
モチベーションが続く | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
無料体験会あり | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
現役のエンジニアがメンター | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
誰が教えているかわかる | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
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。
AIコースがおすすめ
以下のことをやりたい人は、AIコースがオススメです。
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エンジニアに転職がほとんどだと思います。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)。
- アイドルが写ってる写真から特定のアイドルが写っている写真だけ選ぶ。
- 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
転職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
- 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作られていきます。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。
Kaggleで戦うための基礎の視点で考える
最近(2022年2月24日現在)のKaggleは、画像処理、自然言語の分野のコンペが多いのです。
これらのコンペに挑戦したい場合は、AIコースで学ぶディープラーニングの技術が必須になります。
また、Kaggleのコンペでは、数学・統計学を使いこなせた方が有利ですが、銅メダルという称号を取るまでは数学・統計学の知識は必要なかったです(筆者の体験談)。数学・統計学が必要なかった理由は、機械学習のライブラリーを使えば、数学・統計学の知識がなくてもAIを作れるためです。
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。
- 仕事や研究などで数学・統計学の必要性を感じた
- 統計学でいえば、例えば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、偏差値を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、私が、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。
ディープラーニングの修得は、それなりに難しいです。
その結果、現役エンジニアメンターのサポート(わからないところの質問など)があると、学習が進みやすくなります。
Pythonの基礎はどうすれば良いの?
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、本や動画で独学できるなら、独学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。
数学・統計学はどうすれば良いの
AIコースを選択すると言うことは、データサイエンスコースにある数学・統計学の基礎を学べないと言うことです。
テックアカデミーの講座の中には、数学・統計学だけを学ぶコースは存在しません。
数学・統計学の部分だけを学ぶ方法として、最も適切な方法は、Udemyの「AIのための数学」講座です。
「AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分」講座をすすめる理由は、初心者向けでわかりやすく解説してくれているからです。値段は、セール(不定期にセールを開催していて、定価の8割引き以上になることがある)を利用すれば、1,000円代で購入出来ることがあります。
■こんな経験ありませんか? ・書店で機械学習の本を買ったが、大学レベルの数学力があること前提に書いてあり挫折。 ・本のタイトルに「機械学習入門」と書いてあっても、内容が理解できず挫折 通称、入門詐欺。 ・数学が苦手な人向けの本[…]
「Pythonの基礎」「AIコース」「データサイエンスコース」のすべてを受講したい
お金が多少掛かっても、Pythonの基礎、機械学習、ディープラーニング、数学・統計学をちゃんと学びたい。
そんなときにオススメなのが、「Pythonの基礎」「AIコース」「データサイエンスコース」が一つになった「Python + AI + データサイエンスセット(24週間:537,900円)」コースです。
「Python + AI + データサイエンスセット」コースの料金は、「Pythonの基礎(8週間:229,900円)」「AIコース(8週間:229,900円)」「データサイエンスコース(8週間:229,900円)」の3つを8週間ずつ単体で学ぶよりも¥151,800円お得になります。
AIを使うのに数学・統計学の知識は必要ないと言いましたが、AIを使いこなす段階になると、やはり数学・統計学が必要な場面が出てきます。
筆者の場合は、Kaggleのコンペで銀以上のメダルを狙うときに数学・統計学の知識が必要になりました。
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。
転職に成功して、実力をつけることにより、以下のように年収1000万円で働くことも可能になります。
受講するか、悩んでいたら時間がもったいないです!
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