データサイエンス

【評判・口コミ】DIVE INTO CODEの機械学習コースを徹底調査!【AI・Pythonが学べる】

本記事の想定読者
  • 機械学習を学びたい
  • kaggleでメダルを取れるようになりたい
  • AIエンジニア、データサイエンティストとして働けるようになりたい

AIエンジニア、データサイエンティストは今後かなり伸びていく仕事の1つだと言われています。実際、IoT化によりデバイスが増えていくことで世の中に存在するデータ総量も圧倒的に増え、データサイエンティストが不足することが予想されています。

今のうちにデータサイエンティストとして就職するのはかなりおすすめです。そこで今回は、AIエンジニアを多く輩出しているDIVE INTO CODEについての口コミや評判をまとめてみました。

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DIVE INTO CODEとは?

DIVE INTO CODEとは渋谷にあるAI、機械学習、データサイエンスなどを専門的に学ぶことができるプログラミングスクールです。

他のスクールとの圧倒的な違いは、ただ学べるだけでなく就職サポートまで付いていること。もちろん就職サポートを利用しないといけないわけではありませんが、卒業生はかなりいい企業に就職しているようです。

また、kaggleというデータサイエンティストが集まるデータ分析のコンペにも積極的に参加しており、メダル取得者もたくさん輩出しています。
昔私が参加した、メルカリ主催のkaggleコンペでは日本人代表としてDIVE INTO CODEの先生と生徒さんが表彰、インタビューをされていました。

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会社名 株式会社DIVE INTO CODE
所在地・電話番号 DIVE INTO CODE 東京校・・・〒150-0044 東京都渋谷区円山町28番4号大場ビルA館4階ab
TEL:03-5459-1808
設立 2015年4月10日
資本金 1,000万円
オフライン
or
オンライン
どちらも可
無料体験
カウンセリング
DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)の無料カウンセリングはこちら
料金 入会金:200,000円(税込)
受講料:798,000円(税込)
教室開講時間 10:00~19:00(授業)
19:00~22:00(予習、復習、自習)
受講期間 事前学習期間:1ヶ月
プログラム:3ヶ月 10:00~19:00
就職・転職支援 転職サポートあり(実績あり)
オススメポイント kaggle上位者多数輩出。大手企業にデータサイエンティストとして転職実績あり。
学べること 数学、Pyhton、機械学習、ディープラーニング、その他データサイエンスに必要なスキル全般

DIVE INTO CODE公式HP

DIVE INTO CODEの機械学習コースのカリキュラム

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)では、初心者からでも一流の機械学習エンジニア、データサイエンティストになるために、かなり充実したカリキュラムが用意されています。

まず大きく分けて3のタームにわかれています。

  • 事前学習
  • Term1
  • Term2
  • Term3

事前学習は、受講前に最低限やっておくべき内容です。数学やプログラミングの本当に基礎的な部分はすでにできる前提で授業が行われます。

それぞれのタームでは以下のような内容を勉強します。

事前学習ー最低限の基礎を固める

事前学習では

  • プログラミングの基礎の基礎
  • 基本的な数学
  • 全体的な機械学習の概要

を主に勉強します。ここで、AIとななんなのか、機械学習はどういった手法で動いているのかをしっかり理解しなければ、授業に付いていけなくなってしまいます。
全くの未経験者だと、かなり辛い内容だとは思いますがコツコツやっていればそれほど難しい内容ではありません。最初の修行だと思ってしっかりとインプットを続けていきましょう。

具体的に学習する内容は以下となっています。

数学
-線形代数
-微分積分

データサイエンスツール
-Jupyter Notebook
-Pandas
-Numpy
-Matplotlib(Seaborn)
-Kaggle EDA

機械学習基礎
-機械学習概要
-線形回帰
-重回帰
-検証
-過学習/正則化
-前処理
-オープンデータセット演習
-Sklearn

Term1ー機械学習を学ぶ

Term1では、事前学習で学んだことを生かして機械学習を学んでいきます。

事前学習との違いは、機械学習の複雑なアルゴリズムを0から自分でコードを書くスクラッチ開発をするということです。
基本的に機械学習を扱う際は、ライブラリが用意されているため、毎回何十行にもなるコードを書く必要はありません。しかし、機械学習のアルゴリズムの根幹の部分を理解するには、このスクラッチ開発が欠かせません。

そのほかにも、演習としてKaggleを実践する機会があり、より具体的な事例を用いてコーディングを行うことができるため実力がつきやすいシステムになっています。
この機械学習のスキルはデータサイエンティストとして働く上ではかなり重要ですし、その後のTermに響いてくるためしっかりと勉強しましょう。

Term1の具体的な学習内容はこちら

機械学習
-教師あり学習
-教師なし学習

機械学習周辺知識
-Kaggle
-API
-クラウド(Azure,AWS,GCP)
-DB/SQL

Term2 深層学習(ディープラーニング)

Term2では、機械学習のなかの1つのアルゴリズムである深層学習を学びます。おそらく多くの人がディープラーニングという名前よく聞くのではないでしょうか。

ディープラーニングは、画像認識や音声認識、自然言語処理などによく用いられる機械学習の手法です。また、ディープラーニングのなかでもいろいろと分類わけがされており、それぞれのメリット、デメリットを理解しないと正しい分析ができません。

Term2でも、Term1と同様にkaggle演習を行います。ディープラーニングができるようになると、kaggleでも参加できるコンペの幅がかなり広がります。

Term2の具体的な学習内容はこちら

DL
-DNN
-CNN
-RNN

DLの適用
-画像認識入門(DL)
-自然言語処理入門(DL)
DL周辺知識
-GPUでの学習
-論文再実装
-Kaggle演習

Term3 エンジニアプロジェクト

最後のタームでは実際に実務を想定したプロジェクトをおこないます。

実際に現場にでていると、コーディング以外にもやることはたくさんありますし、BigqueryやSagemakerなどのクラウド上のツールを使うこともしばしばあります。ほかにも、新しい論文を読んだり、新しいAI導入の事例などを調べたりなど、座学では全く体験できなかった内容がたくさんあります。

実際、データサイエンティストが最も大事なことはkaggleのスコアよりも、ビジネス解決ができることであるため、ビジネス的側面の知識もインプットしていきましょう。

Term2の具体的な学習内容はこちら

-SQL/BigQuery
-機械学習パイプラインの構築
-機械学習アプリケーションの理解(API/DB、システム設計、ログ設計、モニタリング)

DIVE INTO CODEの機械学習コースの3メリット

実績がすごい!手厚い就職、転職サポート

DIVE INTO CODEのメリットの1つが圧倒的に手厚い就職や転職のサポートを行なっているということです。

DIVE INTO CODEでは、しっかりと一流の機械学習エンジニアとして就職できるようにしっかりとコミットする仕組みができています。全体で行う授業とは別に、個人的な就職コンサルティングや勉強会、ハッカソンの開催なども積極的に行なっているため、卒業後のエンジニア同士の繋がりがかなり強いです。

就職実績はこちら(参考:DIVE INTO CODE公式)

  • 楽天株式会社 ラクマ事業部
  • 株式会社mofmof
  • ピクスタ株式会社
  • 株式会社トライアングル
  • ラグル株式会社
  • 株式会社entershare
  • 株式会社Rehab for JAPAN
  • 株式会社スナックミー
  • 株式会社SUPER STUDIO
  • STORES.jp, inc
  • 株式会社デジタルヒュージテクノロジー
  • 株式会社キャタル
  • GVA TECH株式会社
  • 株式会社テクノモバイル

誰もが知っててる大企業から、業界でかなり有名なベンチャー企業まで様々な転職実績があるようです。

実力で証明!Kaggleのメダル取得者多数輩出!

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)ではkaggleのメダル取得者を多数輩出しています。

実際、データサイエンティストが転職する際にkaggleのスコアはかなり重要です。正直エンジニア面接をしているとその人のスキルが正確に測れないところがあると思います。そのため、人がらやコミュニケーション能力がかなり重要な要素となってきます。
しかし、kaggleでスコアを持っていればしっかりと定量的に示された実績を持っていることを証明できるため転職面接で受かりやすくなります。

2日サイクルで効率よくステップアップ!

DIVE INTO CODEではSprintという学習手法が用いられており、2日サイクルで効率よくインプットできるようになっています。
課題をペアでとく、「ペアプログラミング」という手法を用いており、他の受講生と密に関わりながら勉強をしていきます。
Sprint1とSprint2の2部構成となっており2日で1つのプログラムをこなすといった形です。

Sprintもペアプログラミングもアジャイル開発をしているとよくきく開発方法であり、これを学習の段階で身につけておくことは将来的にも役に立ちそうです。

DIVE INTO CODEの機械学習コースのデメリット

値段が高い

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)のデメリットとしては、値段が他のスクールに比べて少し高い点が上げられます。

似たようなスクールを例にあげると、Techboost(テックブースト)は月額60000円で、全6ヶ月。
講義は月に3回ほどなので、授業回数でいうとかなり少ないですが、お金が足りない場合は、Techboost(テックブースト)にすべきかもしれません。

3ヶ月通い続けなければいけない

DIVE INTO CODEでは、3ヶ月通い続けなければいけません。また、それも平日の昼間に授業が行われるため仕事に行ったり、他のことをしたりすることができなくなってしまいます。

本気でデータサイエンティストを目指し、転職活動をしていく人からするとかなりいい環境かもしれませんが、とりあえず機械学習を触ってみたい、教養として身につけたい、といったスタンスの方は、Techboost(テックブースト)がおすすめです。
>>Techboost(テックブースト)の無料カウンセリング

DIVE INTO CODEの機械学習コースの評判、口コミ

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)はTwitter上でかなりいい評判を集めているようです。

全体的な印象としては、受講生の数がそれほど多くないが、全体的に満足度は高いスクールだと思っています。
他のスクールは、転職まではそれほど力をいれておらず、最低限のプログラミング知識をインプットすることしかできませんが、DIVE INTO CODEは3ヶ月と長期間であることもあり、実践的な内容をしっかり学べます。

しかし、この評判って本当にあってるの?実際どんなひとが教えてくれるの?などと、様々な疑問が出てくると思います。
そういった場合は、無料カウンセリングを行なっていますので、参加してみてください。

DIVE INTO CODE無料カウンセリング

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)の無料カウンセリング

今回はAIエンジニア、データサイエンティストになるためのプログラミングスクール、DIVE INTO CODEについて解説していきました。

AIにこれほど特化したプログラミングスクールはほかにありませんし、3ヶ月間みっちり勉強しなければいけませんが、これだけいい実績を残しているのもこのDIVE INTO CODEだけなのではないでしょうか。

DIVE INTO CODEに興味を持った方は無料カウンセリングに足を運んでみてはいかがでしょうか。

申し込み手順は

  1. 公式サイトにアクセス
  2. 画面右上の無料カウンセリング
  3. 希望日、お名前、フリガナ、メール、電話番号を入力
  4. カウンセリング予約完了

以上です。

DIVE INTO CODE公式HP