Aidemy Premium Planのデータ分析コースはおすすめ？

どうも。フリーランスエンジニアのウェブマスターです。

今回は、人気プログラミングスクール、Aidemy Premium Planのデータ分析コースを徹底的に調査しました。

私は普段、主にPython言語を扱ってWEBアプリの開発をしています。

また、副業としてプログラミングスクールの講師もしています。

なので、今回は、現場目線で、データ分析コースがおすすめかどうかを忖度なしで評価しました。

また、データ分析コースを受講する際の注意点についても書いています。

これから、データ分析コース（Aidemy Premium Plan）を受講しようか迷っている方は、是非、参考にして頂ければ幸いです。

【結論】データ分析をゼロから体系的に学びたい人におすすめ

結論を先に言うと、データ分析コースは、データ分析をゼロから体系的に学びたい人におすすめです。

反対に、Python言語を扱ったアプリ開発（システム開発）を学びたい人には向いていません。

データ分析コースの学習カリキュラム

まずは、データ分析コース（Aidemy Premium Plan）の学習カリキュラムを見てみましょう。

以下は、データ分析コース（Aidemy Premium Plan）の学習カリキュラムです。

データ分析コース（Aidemy Premium Plan）では、Pythonを扱ったデータ分析をゼロから体系的に学習することが出来ます。

① Python 入門

プログラミング言語「Python」の基本的な使い方を学習します。

② Numpy

「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy（ナンパイ）」を用いた効率的な科学技術計算を学習します。

③ Pandas

「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas（パンダス） 」を用いた数表や時系列データの計算を学習します。

④ Matplotlib

「Python」のグラフ描画ライブラリ「matplotlib（マットプロットリブ）」を用いた折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフの作成を学習します。

⑤ データクレンジング

CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法を学習します。

OpenCVとは、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つライブラリです。

データ（テキストデータや画像データなど）の中から、重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正などを行ってデータの品質を高める作業をデータクレンジングと言います。

データクレンジングは、データ分析で利用するデータの下ごしらえ（前準備）です。

⑥ データハンドリング

テキストや.csvを始めとするビジネスデータの収集・加工・結合・マスター化等を通じて、データを「意味あるデータ」に整形する技能を学習します。

⑦ 機械学習概論

教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなどを網羅的に学習します。

⑧ 教師あり学習（回帰）

数値予測などを行う「回帰」モデルの実装方法を学習します。

⑨ 教師あり学習（分類）

画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの実装方法を学習します。

⑩ 教師なし学習

クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法を学習します。

⑪ 時系列分析

トレンドを除去しながら数値予測を行う手法に習熟し、時系列分析を実装する技術を学習します。

⑫ 機械学習におけるデータ前処理

実務で必須となる前処理をスマートに実装するためのライブラリの使い方を学習します。

⑬ ディープラーニング基礎

DNN（ディープラーニング）を用いて手書き文字認識に挑戦します。

⑭ 自然言語処理

文章を数値に変換する手法を学び、 教師あり学習（分類）を使ってカテゴリ分類に挑戦します。

⑮ 株価予測

複数の情報をかけ合わせて1つの予測値を導出する方法を学習します。

具体的には、自然言語処理と時系列処理を用いて、株価を予測します。

⑯ タイタニック号

学習したデータ分析の技術について復習し、aggleでも通用するデータ分析能力を身につけます。

具体的には、1912年に発生したタイタニック号沈没事故のデータを用い、生存率の予測を行います。

⑰ 成果物作成

自身のポートフォリオとして活用できるブログを作成し、その過程で学習内容の振り返りを行います。

ゼロから本格的なデータ分析を学習できる

データ分析コース（Aidemy Premium Plan）では、Pythonを扱って本格的なデータ分析をゼロから体系的に学習できます。

現状、ここまで本格的にデータ分析を教えているプログラミングスクールは、Aidemy Premium Planが唯一でしょう。

また、Pythonの基本、データ分析の基本から学習が始まるので、プログラミング初心者やデータ分析って何？といった未経験者の方でも十分にやり遂げられる内容です。

データ分析コースを修了するにはどのくらいの学習期間が必要？

データ分析コース（Aidemy Premium Plan）の学習時間の目安は、合計で123時間です。

なので、1日8時間、週5日のフルタイムで学習した場合を仮定すると、3週間前後で修了する計算になります。

働きながら、平均して週20時間前後の学習時間を確保できたと仮定すると、6週間前後で修了できます。

データ分析コースは、データ分析をゼロから体系的に学びたい人におすすめ

データ分析コース（Aidemy Premium Plan）では、実際に手を動かしながらPythonを扱った本格的なデータ分析をゼロから体系的に学習します。

株価予測やタイタニック号の生存率予測など、実践的な課題が設けられているため、知識だけでなく、実用的なデータ分析のスキルを身につけることができます。

現時点で、データ分析やPythonを教えている他のプログラミングスクールと比較すると、データ分析コース（Aidemy Premium Plan）の内容は群を抜いて実践的です。

なので、データ分析を本格的に学んで、普段の仕事や起業・副業などの実務にデータ分析を活用したい人にデータ分析コース（Aidemy Premium Plan）はとてもおすすめです。

また、私のようにPythonでWEBアプリケーションを開発しているアプリケーションエンジニアが、仕事の幅を広げるためにデータ分析を体系的に学習するという用途にもおすすめです。

データ分析コースを受講する際の注意点

データ分析コース（Aidemy Premium Plan）で学習する内容は、データ分析に絞られています。

そのため、データ分析だけでなく、Pythonでのアプリケーションの開発も学びたい場合は、AIアプリ開発コース（Aidemy Premium Plan）を合わせて受講した方が良いでしょう。

また、機械学習について、さらに学びたい場合は、自然言語処理コース（Aidemy Premium Plan）も合わせて受講するのがおすすめです。

Aidemy Premium Planは受講期間内であれば、コースが受け放題です。

受講期間は、3ヶ月プラン、6ヶ月プラン、9ヶ月プランがあります。

フルタイムで学習する場合は、3ヶ月プラン、働きながら学習する場合は、6ヶ月プランを選べば、データ分析コース（Aidemy Premium Plan）、AIアプリ開発コース（Aidemy Premium Plan）、自然言語処理コース（Aidemy Premium Plan）の3コースを期間内丁度ぐらいで終わらせることができるでしょう。

3コースを合わせて受講することで、AI・機械学習、データ分析、アプリ開発に関して、相乗的により理解を深めることができます。

なので、フルタイムで学習するなら3ヶ月プラン、働きながら学習するなら6ヶ月プランを選ぶのがおすすめです。

【まとめ】データ分析コースはおすすめ

今回は、Aidemy Premium Planのデータ分析コースはおすすめなのかどうかについて解説しました。

今回の内容をまとめると以下になります。

• データ分析コースでは、ゼロから体系的にデータ分析を学習できる
• データ分析コースは、フルタイムで学習すれば3週間、働きながらだと6週間で修了できる
• データ分析コースは、データ分析を本格的に学びたい人におすすめ
• Pythonでのアプリケーションの開発も学びたい場合は、AIアプリ開発コースを合わせて受講した方が良い
• 機械学習について、さらに学びたい場合は、自然言語処理コースも合わせて受講するのがおすすめ
• Aidemy Premium Planは受講期間内であれば、コースが受け放題
• 3コースを合わせて受講することで、AI・機械学習、データ分析、アプリ開発に関して、相乗的により理解を深めることができる。
• Aidemy Premium Planは、フルタイムで学習するなら3ヶ月プラン、働きながら学習するなら6ヶ月プランがおすすめ

Aidemy Premium Planは、当サイト一押しのプログラミングスクールです。

AI・機械学習やデータ分析を本格的に学びたい、Pythonエンジニアを目指したいなら、Aidemy Premium Planが1番おすすめです。