【現役受講生体験談】プログラミングスクールのDIVE INTO CODEを、おすすめする・しない人

お久しぶりです。

昨年年末に「【準受講生が語る】DIVE INTO CODEの評判・入校までの手順（ハローワーク給付金手続き含む）」という記事を書いて、それから1月から勉強漬けの日々を送り、あっという間に4ヶ月が経ち、5月の卒業見込みとなりました。

DIVE INTO CODEのHPを見ると、2021年7月フルタイムの募集も始めているようで、過去の自分みたいに、受講するかしないか悩む方がいらっしゃるかと思うので、ご参考に

・実際DIVE INTO CODEに入学して感じたこと

・受講をおすすめする人・おすすめしない人

などについて書こうと考えるようになりました。

DIVE INTO CODE　機械学習エンジニアコース　説明会予約リンク

DIVE INTO CODE　Webエンジニアコース　説明会予約リンク

いきなり結論：受講をおすすめする人・おすすめしない人

では、早速結論から入ります。

まず、受講をおすすめする人は以下のように思います。

逆に、以下の人はあまりおすすめできないと思います。

かなりシビアーなことを書きましたけど、これからは自分やクラスメイト・先輩の実体験を踏まえながら、詳細をお話します。

DIVE INTO CODEに入学して良かったと思うところ

まず今の率直な心境で、以下の2つの質問を自問自答してみます。

①　受講してよかったと思うか？

⇒概ね良かったと思います。ただし、学びの最大化の観点から言うと改善してほしいところもあります（後でお話します）。

②　仮に受講前に戻れたとして、やはり受講しようと思うか？

⇒やはり受講すると思います。ただし、受講する前に読んでおきたい本ややっておきたいこと、受講中に工夫したいことがあります（後で少し触れ、詳細は別記事にしようと思っています）。

では、以降は受講して良かったと思うところを詳しくお話します。

①DIVE INTO CODEのカリキュラム：4ヶ月で学習した内容や取り組んだ課題の量と範囲は独学では至難の業

ひとまず、どんなカリキュラムで何を学んできたかを公式HPから拝借しご紹介します。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコース　カリキュラム（前半）

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコース　カリキュラム（後半）

これだけの量は未経験で知識ゼロからの独学ではほぼこなせないと思います。

理由はメンターやクラスメイトの存在（後で詳しく触れます）が大きかった以外、そもそも独学ではこんなつめつめなカリキュラムに普通はしないと思うからです。

上の写真の通り、数学、統計学、機械学習、深層学習等広範囲に渡っており、そしてpythonのコーディング力も問われます。実際、メンターからの話では過去の先輩達も受講期間中に全てのカリキュラムを完璧に理解したのは10人中1人いるかいないかぐらいだそうです。ほとんどの受講生は卒業後時間をかけて復習や深堀りなどを行っていたと話していました。

なぜそういうカリキュラムにしたか聞いたところ、この分野の発展が非常に速くて、実務の現場では一つ一つじっくり身につけてからやる余裕がほとんどなく、ある程度理解すればとにかく走っていかないと追いつけなくなるからという。

しかし、この点に関して、上で話した「受講してよかったが、学びの最大化の観点から改善してほしいところ」があることにも繋がります。

それは受講開始する前までに必ずこれとこれを読んで、これらの知識をある程度インプットしてくださいと案内してほしかったのです。

例えば、受講を検討されている方は以下の何冊の本を事前に読んでおいたほうが良いと強くおすすめします！！

②DIVE INTO CODEのメンターの存在：一番の価値

DIVE INTO CODEには専任メンター（講師）、日本人実務家パートタイムメンター、外国人フルタイムメンター等複数います。

専任メンター（講師）はDIVE INTO CODEの社員で、講義してくれたり、ディスカッションをリードしてくたり、僕らの質問・疑問に答えてくれたり、毎日一緒に過ごしてくれた大切な存在です。

ニューラルネットワークの階層やノード数の変化、順伝播・逆伝播などなど、独学で本やYoutubeだけではなかなか理解しづらい、時間がかかる抽象的なものが多く、それらを分かりやすく説明した上、動きなどビジュアル的に分かりやすく表現している英語のサイトを紹介してくれたり、英語の論文を用いて解説してくれたりする等、経験豊富な専任メンターの存在はこのコースの一番の価値と言っても過言ではないと思います。

また、現役のデータサイエンティストの実務家メンターからも実際の現場の話や業界の動向、モデルの選び方、クライアント寄りのマインド、卒業制作の方向性に関するアドバイスなどなど、業界未経験の僕らにとって参考になる話ばっかりでした。

ただし、外国人フルタイムメンターは僕らの提出した課題に対し、夜中でもスピーディに採点してくれたが、もうちょっと突っ込んだコメントや模範解答みないなものをくれるとなおいいかなと思いました。

③クラスメイトの存在

僕らのクラスでは最初は定員の14人で、途中で病気や仕事・学業等の原因で4人中退し、10人が残りました。

年齢は20代と30代がメインで、50代後半で早期退職された方もいらっしゃいました。

退職して異業種から転職を目指す人が半分ぐらいで、それ以外会社経営者や博士課程に在籍している方、若年次機械学習エンジニア等もいて、バックグラウンドは多種多様ですが、共通したのは学習意欲が高く、お互い教えたり、励ましたり、刺激し合ったりする大切な存在でした。

例えば、ペアプログラミングでペアの方と役割分担して、相談しながらコードを打ち込んでいく中で、違う視点を得たり、理解を深めたりすることができたり、学習共有やディスカッションで学び合ったりすることも多かったです。

中には土日の自習時間でもSlackの自習室で一緒に勉強したり、読んだ論文を共有したりするクラスメイトもいて、自分ひとりだったら多分ゴロゴロして挫折していたと言った人もいました。

ところが、会社経営や仕事しながら通っているクラスメイトもいますが、なかなか勉強にフルコミットできなかったため、かなり大変だと言っていました。もし仕事しながら通うことを検討されているのであれば、相当の覚悟が要るのかと思います。

改善してほしいところ

以上のように、概ね受講してよかったと思いますが、いくつかの点において改善してほしいとも思います。

一つは受講が決まって、コース開始前までに少なくともインプットしておくべき知識を予め案内してほしいのです。

特に僕みたいな完全初心者かつ文系で数学・プログラミング知識等があまり自信がなかった人に対して、微分や勾配降下法、行列計算、numpy・pandas等が使いつなせている前提で進むカリキュラム、scikit-learnの各種モデルの違いもある程度理解して動かせている前提で進むスクラッチ（最低限なオブジェクトで教師あり学習モデル等の実装）課題をこなすのに相当苦労するし、場合によって落ちこぼれて挫折してしまうからです。

なので、理想的は各種書籍や100本ノックシリーズ等の学習リソースを活用してある程度の前提知識をインプットしておいたほうが良いが、時間的な余裕がなくても少なくとも上で挙げた以下の何冊の本を事前に読んでおいたほうが良いと強くおすすめします！！

そして、受講中に提出した課題に対するもうちょっと突っ込んだフィードバックや、できれば模範解答や解法の見本等をもらえると助かると思います。"型”すら知らない初心者の自己流コードはやはり不安ですので…

確かに実務の現場では正解なんてないのは理解していますが、受講中なのである程度"型”を知りたいわけで、そこのバランスを考慮して何か改善できるといいなと思います。

まとめ

以上、一現役受講生として、DIVE INTO CODEに入学して感じたこと、受講してよかったと思うところや改善してほしいところ、受講をおすすめする人・おすすめしない人等についてできるだけ率直に書かせてもらいました。

また、受講期間中にも何を学んだか等Twitterで毎日記録しておりますが、よければ過去のツイットを見てやってください。

arc_to_future

でも、大きな時間的・金銭的な投資をすわけなので、いろいろ悩むのはいいことですが、まず説明会に参加し雰囲気を感じたり、疑問等をその場で聞いてみたほうが良いと強くおすすめします。自分もそうしていて、かなり疑問の解消にも繋がりました。

DIVE INTO CODE機械学習エンジニアコース　説明会予約リンク

なお、説明会や事前テストの準備・受験、ハローワークで「専門実践教育訓練給付金」などの受給手続きなど気になる方は以下の記事をどうぞ〜

「【準受講生が語る】DIVE INTO CODEの評判・入校までの手順（ハローワーク給付金手続き含む）」

以上、また長文となりましたが、少しでもご参考になって、イメージができたら幸いです。

では、また次回お会いしましょう〜