| 『侍エンジニア』の概要 | |
|---|---|
| 学習形式 | オンライン |
| 学習内容 | Google Colaboratory、Jupyter Notebook、Python、データ取得、pandas、モデル学習、画像処理、Flask、ディープラーニング、機械学習データ取得、自然言語処理、Django |
| 事前知識 | 必要なし 未経験OK |
| コース数 | 3コース（AI関連） |
| 料金（税込） | 693,000円～888,000円（税込） |
| 給付金利利用 | 不可（最大80％返還） |
| 転職支援 | あり |
| 公式HP | https://www.sejuku.net/ |
『侍エンジニア』の特徴
『侍エンジニア』には以下の5つの特徴があります。
- マンツーマン特化
- トリプルサポート体制
- 挫折率わずか2.1％の学習環境
- 充実した転職・就職サポート
- 卒業後も続くサポート
マンツーマン特化
『侍エンジニア』の最大の特徴は、マンツーマン指導に特化している点です。受講生一人ひとりに現役エンジニアが専属で付き、個々の目標やスキルレベルに合わせてサポートを行います。
マンツーマン指導により、疑問点や課題をしっかりと解決できるため、効率的なスキル習得が可能です。
トリプルサポート体制
『侍エンジニア』では、専属講師、学習コーチ、そしてQ&A掲示板の三つのサポートが一体となったトリプルサポート体制を提供しています。
専属講師は学習の進捗や課題を直接指導し、学習コーチは認知科学に基づいたコーチングで、受講生が最短で目標を達成できるようサポートします。
Q&A掲示板では、他の受講生が抱えた過去の質問や回答を閲覧できるだけでなく、自分の質問にも現役エンジニアが回答してくれるため、専門的な悩みも解消できます。この三重のサポート体制により、学習効率が向上します。
挫折率わずか2.1％の学習環境
『侍エンジニア』では、学習管理システム（LMS）により、自分の進捗状況や学習時間を可視化し、達成度を把握できます。また、専属講師にチャットで相談できる環境が用意されており、問題が発生した際には迅速な解決が可能です。
他の受講生の学習状況を閲覧できる機能も備わっており、他の受講生と切磋琢磨しながらモチベーションを維持することができます。
充実した転職・就職サポート
『侍エンジニア』では学習だけでなく、転職・就職サポートも行っています。キャリアアドバイザーが、履歴書や職務経歴書の作成支援、企業ごとの面接対策を行うなど、徹底的にサポートします。
さらに、500社以上の企業とのコネクションを活用した求人案内も提供されており、エンジニアとしての転職成功率を高める体制が整っています。
卒業後も続くサポート
『侍エンジニア』では、卒業後も学び続けられる仕組みを用意しています。教材やQ&A掲示板を引き続き無料で閲覧できるため、新たな技術や知識を習得する際にも役立ちます。
『侍エンジニア』のAIコース一覧と料金
『侍エンジニア』のAI関連のコースは、以下の3つのコースがあります。
- AIアプリコース
- データサイエンスコース
- AIデータサイエンスコース
AIアプリコース
AIアプリコースは、未経験から独力で課題発見・解決ができるレベルのAIエンジニアを目指すコースです。
Pythonや機械学習、データクレンジング、AIアプリ開発までを実践的に学び、実務で使えるスキルを習得します。また、学習の成果として作成するオリジナルAIアプリは、転職活動時のポートフォリオとしても活用可能です。
| AIアプリコースの概要 | |
| 初心者 未経験者 | OK |
| 学習内容 | Google Colaboratory、Jupyter Notebook、Python、データ取得、pandas、モデル学習、画像処理、Flask、ディープラーニング、機械学習 |
| 受講期間 | 16週間プラン、24週間プランのどちらか |
| 料金 | 16週間プラン 693,000円 24週間プラン 888,000円 |
| 給付金 | 利用可能（最大70％返還） |
| 転職サポート | あり |
1．基礎学習（1～2か月）
Google ColaboratoryやJupyter Notebookを用いて、Pythonの基礎や機械学習の種類、予測モデルの構築方法を学びます。コードを模写しながら実際に手を動かし、基礎を体系的に学びます。章末テストではスキルの定着度を確認し、テストで間違えた部分は復習を行い、正しい知識を身につけます。
2．応用学習（3～4か月）
応用学習では、基礎学習で身につけた知識を駆使して、データの取得やクレンジング、予測モデルの構築に挑戦します。
さらにこれらの技術を活用して、手書き文字分類アプリや物体認識アプリを完成させます。学んだ知識をアウトプットを行うことで、実践的なスキルがしっかりと身につけます。
3．発展学習（5か月）
この段階では、Kaggleの「タイタニックの生存率予測」に挑戦します。Google Colaboratory上でのKaggleの活用方法を学びつつ、基礎と応用で学んだ技術を組み合わせて、生存率予測モデルを実装します。実務に近いコンペ形式での学習を通じて、実践的なスキルをさらに高めます。
4． 実践学習（6か月）
最終ステップでは、テーマの企画・設計から分析モデルの作成、AIアプリの実装、レポート作成まで行います。ここで作成したオリジナルアプリは、転職活動時に役立つポートフォリオとして活用できます。
未経験から自走できるAIエンジニアに！
基礎からスタートし、実務で使える実践的なスキルを習得できます。
オリジナルアプリをポートフォリオに！
カリキュラムの中で作成したAIアプリは、ポートフォリオとして活用できます。
Kaggleコンペでの実践力が身につく！
実務に近いコンペへの挑戦を通じて、実際の業務で使えるスキルを身につけられます。
データサイエンスコース
データサイエンスコースは、データの取得やクレンジング、機械学習や深層学習を活用した高度なデータ分析スキルを習得し、独力でビジネス課題の特定と解決ができるデータサイエンティストを目指します。
データサイエンティストへの転職や、キャリアアップを目指したい方におすすめです。
| データサイエンスコースの概要 | |
| 初心者 未経験者 | OK |
| 学習内容 | Google Colaboratory、Jupyter Notebook、Python、データ取得、pandas、モデル学習、画像処理、Flask、ディープラーニング、機械学習 |
| 受講期間 | 16週間プラン、24週間プランのどちらか |
| 料金 | 16週間プラン 693,000円 24週間プラン 888,000円 |
| 給付金 | 利用可能（最大70％返還） |
| 転職サポート | あり |
1．基礎学習（1～2か月）
最初にPythonや機械学習の基礎的な知識を学び、Google ColaboratoryやJupyter Notebookを用いて、実際に手を動かしながらコーディングスキルを磨きます。章末テストでは基礎が身についているかテストし、間違っている部分は復習します。
2．応用学習（3～4か月）
データ取得やクレンジング、機械学習を用いた予測モデルの構築に取り組みます。pandasやscikit-learnなどを活用し、実際のデータを操作しながらテキスト判定アプリやチャットボットを開発します。インプットした知識をアウトプットすることで、実践的なスキルをが身についていきます。
3．発展学習（5か月）
基礎と応用で学んだ知識を組み合わせてモデルを作成し、Kaggleの「タイタニック生存率予測」に挑戦します。実務に近いデータ分析の流れを体験します。コンペに挑戦することで、実践力を高めていきます。
4．実践学習（6か月）
最後は、課題発見、テーマの企画・設計・分析を行い、レポートとしてまとめます。この過程を通じて、実際の業務の中で、データサイエンスを活用していくためのスキルを身につけられます。
未経験からデータサイエンティストを目指せる！
基礎から実践までを段階的に学べるため、未経験からでもデータサイエンティストを目指せます。
実務に直結するスキルが身につく！
データ取得やクレンジング、機械学習モデルの構築など、実務で役立つスキルを習得できます。
実務に近いコンペで実践力向上！
Kaggleのコンペに参加し、実践力を身につけられます。
AIデータサイエンスコース
AIデータサイエンスコースは、データ取得やデータクレンジングなどの前処理、機械学習や深層学習などの高度なデータ分析を実践的に学べるコースです。
データからビジネス課題を特定し、独力で解決方法を考察・実行できるスキルを習得します。IT技術リーダーとしての能力を身につけたい方に最適です。
| AIデータサイエンスコースの概要 | |
| 初心者 未経験者 | OK |
| 学習内容 | Google Colaboratory、Jupyter Notebook、Python、データ取得、pandas、モデル学習、画像処理、自然言語処理、ディープラーニング、機械学習、Django |
| 受講期間 | 24週間 |
| 料金 | 888,000円 |
| 給付金 | 利用可能（最大80％返還） |
| 転職サポート | あり |
1．基礎学習（1～2か月）
最初にPythonの基本文法や言語仕様を学びます。Google ColaboratoryやJupyter Notebookを使用し、手を動かしながらコーディング技術を体系的に習得します。また、機械学習の種類や予測モデルの構築方法を理解し、データ分析の基礎力を固めます。
2．応用学習（3～4か月）
次に、データ取得やクレンジング、機械学習モデルの構築に取り組みます。pandasやscikit-learn、Djangoなどのツールを活用し、テキスト判定アプリやチャットボットを開発。学んだ知識をアウトプットすることで、実践力を身につけます。
3．発展学習（5か月）
Google Colaboratoryを用いて、Kaggleの「タイタニック生存率予測」に挑戦します。基礎・応用で学んだ技術を組み合わせ、実践力をさらに高め、即戦力として活躍できるスキルを身につけます。
4．実践学習（6か月）
最終は、実際のビジネス課題を想定したテーマを企画・設計します。データ分析やAIアプリの開発、レポート作成を行い、実務で活用できるスキルを習得します。
未経験からデータサイエンティストへ！
基礎から実践までを段階的に学ぶため、未経験からでもデータサイエンティストの素養を身につけられます。
実務に直結するスキルが身につく！
データ取得や機械学習モデル構築、Djangoを使ったAIアプリ開発など、実践的なカリキュラムなので実務で通用するスキルが身につけられます。
Kaggleコンペで実践力が身につく！
実務に近いコンペの挑戦を通じて、実務で使えるスキルを身につけられます。
『侍エンジニア』を受講する方法
『侍エンジニア』では、受講前に無料カウンセリングを受けることができます。この無料カウンセリングでは、学習についてやキャリアに対する悩みなどについて相談できます。
無料カウンセリングを受けるには『公式ページ』
にアクセスし、『無料でプロに相談』をクリック。必要事項を記入して、無料カウンセリングを予約してください。
無料カウンセリングを受けるには『公式ページ』にアクセスし、『無料でプロに相談』をタップ。必要事項を記入して、無料カウンセリングを予約してください。
無料カウンセリングのときに確認しておきたいこと
無料カウンセリングでは、次のようなポイントを確認しておくことをおすすめします。
- どんなカリキュラムか
ネットで調べれば出てくるような表面的な情報ばかりでは、独学と変わりません。実践的な内容や具体的なスキルが学べるカリキュラムかをしっかり確認しましょう。
- 学習の進め方
講座の進め方が自分の生活スタイルやペースに合っているかを確認するのも大切です。仕事や学業と両立する場合、無理なく続けられるかが重要です。
- 初心者でも大丈夫か
AIやプログラミングの経験が全くなくても大丈夫かどうか、未経験者へのサポート体制をしっかり確認しましょう。安心して学べる環境かがカギです。
- メンターの質はどうか
現役のエンジニアがメンターとして対応してくれるかは重要なポイントです。ただし、実務経験の浅いメンターでは質の高い学習を期待するのは難しいため、メンターの経験や実績についても質問してみましょう。
- 卒業後のサポート
卒業後のサポートが充実しているかも重要です。就職・転職支援があるか、学んだスキルをどう活かせるかなどを相談してみてください。
学習には人生の貴重な時間を使うわけですから、必要なことはしっかり確認しておきましょう。
