機械学習を学べるプログラミングスクールをお探しの方に向けて、おすすめのプログラミングスクール13選を紹介します。
機械学習エンジニアになるために必要な知識やスキルについても解説していますので、ぜひ最後までお読みください。
機械学習とは？
機械学習とは、コンピュータに大量のデータをインプットし、データのパターンを学習させることで、コンピュータが予測や判断を行えるようになる技術です。
AIの一部となっており、株価の予測や気象予測、自動運転技術など、幅広い分野で活用されています。
以下の記事でAIとの違いについても詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
機械学習を学ぶべき理由
機械学習を学ぶべき理由は以下の3つです。
AIの重要性が今後より高まるため
AI（人工知能）技術は今後ますます重要性が増していきます。
さまざまな分野でAIを活用することが求められ、機械学習はその基盤となる技術です。
将来的には、よりAIが活用される未来が予想されているため、機械学習を学ぶことは非常に有意義な取り組みといえます。
キャリアアップできる可能性が高いため
先述のとおり、AIの重要性が高まっていることから、データ分析やモデルの構築スキルを求めている企業は多いです。
機械学習に関する知識やスキルを身につけることで、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどの職種にチャレンジできる可能性が高まります。
問題解決能力の向上が期待できるため
機械学習は、データ分析やパターン認識を通じて問題にアプローチし、解決策を見つけるための手段です。
このプロセスは論理的思考やクリティカルシンキングを養うことに繋がるため、様々な領域で活用できるスキルを身につけられます。
機械学習が学べるプログラミングスクールの選び方
機械学習を学びたいけれど、どのプログラミングスクールを選ぶべきか悩んでいる方へ、スクールを選ぶときのポイントを紹介します。
カリキュラム
まずはカリキュラムが自分の達成したいゴールにたどり着ける内容になっているかを確認しましょう。
プログラミングスクールのホームページで確認してみても、自分の目的が達成できるかわからない場合は無料相談をしてみてください。
あなたがどんなゴールを目指しているのかが明確になっていれば、相談されたカウンセラーとしても、より具体的な提案がしやすくなります。
受講料金
受講料金もプログラミングスクールを選択するうえで欠かせないポイントです。
「できるだけ安く済ませたい」という思いは誰にでもありますが、安いからといって安易に選択するのはおすすめできません。
「提供しているサービスが料金に見合っているのか」を確認しましょう。
払った受講料以上のリターンが見込めなければ、全て割高であると判断できます。
実績
数字の実績ももちろん大切ですが、卒業生がどのような企業や職種に転職できているのかも大切です。
また、その過程も重要視しましょう。
卒業生の体験談を掲載しているプログラミングスクールの中で、自分が目指す人と近い方がいれば、受講時のイメージも湧きやすくなります。
口コミ
プログラミングスクールのSNSやブログなどから口コミをチェックしてみましょう。
ここで注意したいのが、個人のブログで発信しているものであっても、アフィリエイト目的である記事です。
プログラミングスクールによっては、個人のブログで紹介している記事からの問い合わせや成約に対して報酬を支払っている場合があります。
特に高額な報酬を提供しているほど、ブログを書く人にとっては紹介するメリットが大きいため、紹介されやすいです。
本当に体験して書いていることなのかを見極めるようにしてください。
カウンセリングや無料体験時の印象
カウンセリングにおける担当者は、実際に授業を実施している講師でない場合がありますが、複数社のカウンセリングを受けると違いが見えてきます。
理想的には無料体験をしてみることです。
口コミで確認した内容にズレがないかを確認してみましょう。
機械学習を学べるおすすめのプログラミングスクール13選
ここからは、機械学習を学べるおすすめのプログラミングスクールを紹介します。
人によって好みや前提条件が異なるため、気になるプログラミングスクールがあれば無料のカウンセリング、または体験授業を受けてみてください。
キカガク
Python特化型スクールであるキカガク。
最短6ヶ月でAI・データサイエンスを習得し、転職やキャリアアップを目指します。
人材業界大手のdodaと連携しており、IT専門のキャリアアドバイザーに相談可能です。
活学ITスクール
弊社が運営する活学ITスクール。
AI・アプリコースで機械学習を学べます。
『日本初のアニメーション動画講座』を採用し、わかりやすさを徹底的に追求。
これまでの受講者の理解度は99%の実績を誇っています。
オンラインでもオフラインでも受講可能です。
DMM WEBCAMP
転職成功率98%を誇るDMM WEBCAMP。
AIコースでは、AIの歴史や実際の活用事例を学び、前提知識を備えたうえで自然言語処理や深層学習について学習していきます。
副業サポートも提供しており、学んだことを即実践していけるのは大きな魅力です。
SAMURAI ENGINEER
SAMURAI ENGINEERエンジニアは、現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスンのあるスクールです。
機械学習を用いたオリジナルサービスを開発できます。
カリキュラムがオーダーメイドで作成されるため、効率よくスキルを習得できます。
Aidemy
3ヶ月でAI人材を目指すAidemy。
コンテンツのわかりやすさやシステムの使いやすさから、ユーザー数10万人を突破しています。
※記事執筆時点の情報です。
入門講座は無料で試せることも魅力です。
TECH CAMP
転職成功実績が豊富なTECH CAMP。
これまでに4,600名以上の方が転職に成功しています。
※記事執筆時点の情報です。
最近ではAIに関する教材を強化しており、転職保証年齢も39歳まで引き上げられています。
デジハリオンライン
デジタルハリウッドが運営するデジハリオンライン。
20年以上の運営実績をもとに、未経験の方でもスムーズに理解できるカリキュラムを提供しています。
Python講座で機械学習を学べます。
Winスクール
全国に教室を構えているWinスクール。
受講生の90%以上が未経験で入校しており、オフラインかつ少人数制で学べることが最大の魅力です。
受講生は講師1人につき最大5名までとなっており、きめ細かなアドバイスが受けられます。
オンラインにも対応していることも魅力のひとつです。
スキルアップAI
機械学習を実践的に学べるスキルアップAI。
AIに関する講座が入門から応用まで用意されており、AI関連の知識を網羅的に学べます。
かなり本格的な内容となっているため、深くAIについて学びたい方におすすめです。
TechAcademy
副業から転職まで幅広くサポートしているTechAcademy。
AIコースでは機械学習を用いて起業したい方も対象になっていることから、より実践的な内容であることが伺えます。
講師は全員、現役のエンジニアであることも魅力です。
DIVE INTO CODE
「開発現場で活躍できるエンジニアになる」がテーマのDIVE INTO CODE。
現在はディープロというサービス名で運営されています。
機械学習が学べるのは『機械学習エンジニアコース』です。
30代以上でも約9割がエンジニアへの転職を成功させています。
CodeCamp
オンライン完結型のプログラミングスクールであるCodeCamp。
毎日7:00から23:40まで、年中無休でレッスンを開講しています。
1レッスンは40分で、習熟度に合わせたマンツーマン指導を提供。
オンラインでも挫折しにくい環境が整っています。
AIJobColle
現役AIエンジニア・データサイエンティストからAIを体系的に学べるAIJobColle。
数学やSQLについても学べる講座があり、AIに関連する周辺知識の習得も可能です。
講師陣は現役であるだけでなく、CTOクラスの経験豊富な方ばかりです。
機械学習をプログラミングスクールで学ぶメリット
プログラミングスクールで機械学習を学ぶメリットについて解説します。
挫折しにくい環境で学べる
最も大きなメリットは挫折しにくい環境があることです。
昨今ではオンラインコンテンツも充実しており、無料で得られる情報だけでも機械学習の基礎は十分に勉強できるでしょう。
また、翻訳ツールの精度も上がっているため、情報量の多い英語圏でのコンテンツをもとに勉強を進めていけば、さらに高度な知識を得ることも可能です。
ただし、一方的に提供されるコンテンツでは、わからないことが発生したときにすぐに聞ける環境がないことは挫折の大きな要因となります。
プログラミングスクールであれば、オンラインでもいつでも質問できる環境を整えているスクールがほとんどです。
自分では数時間経っても解決できなかった問題が、わかる人に聞けば5分で終わってしまうことがあります。
大抵の場合はわからないことが解決できずに挫折してしまうことがほとんどですので、すぐに解決できることは重要なポイントです
最短で知識やスキルを習得できる
プログラミングスクールでは、体系的で無駄のないカリキュラムが用意されており、最短で知識やスキルの習得が可能です。
また、前述のとおりわからないことがあればすぐに質問できる環境が整っているため、迷っている時間を最小限にできます。
さらに現場で活躍している、もしくは活躍していたエンジニアが講師であるからこそ聞けるリアルな情報も手に入ります。
転職もサポートしてもらえる
近年は転職サポートを提供しているプログラミングスクールが数多くあります。
いずれも比較的費用が高額なこともあり、質の高いサポートを提供しているスクールが多く、転職実績も豊富です。
実際のサポートでは、ポートフォリオの作成や面接対策などのサポートが受けられます。
特に未経験からキャリアチェンジする方にとっては、非常に心強いサービスです。
習得したスキルを効果的に企業にアピールできるよう、全面的にバックアップしてもらえるため、安心かつスムーズに転職活動を進められます。
機械学習エンジニアになるために必要な知識やスキル
機械学習エンジニアになるために必要な知識やスキルについて解説します。
プログラミング言語とソフトウェア開発の基礎
機械学習エンジニアになるためには、プログラミング言語の基本的な知識が欠かせません。
主にPythonが利用されますが、Rも一般的に使われています。
プログラムの書き方や制御構造、関数の使い方などの基礎を学ぶことが重要です。
また、ソフトウェア開発の基本的な概念やバージョン管理ツール（Gitなど）の使用方法も習得しておきましょう。
統計学と確率論の基礎
機械学習はデータに基づいて予測や判断を行うため、統計学と確率論の基本的な知識が不可欠です。
データの分布や平均、分散など統計学の基礎について理解し、確率分布や確率変数の概念を把握することが重要です。
これらの知識は、機械学習モデルの理解や評価に役立ちます。
機械学習アルゴリズムとモデルの理解
アルゴリズムとは、問題を解決するための具体的な手段です。
機械学習モデルは、数学でいうと『関数』のようなイメージです。
アルゴリズムは機械学習モデルを作るための方法であり、一般的には以下のようなアルゴリズムに分けられます。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
それぞれ以下の記事で詳しく解説していますので、あわせて読んでみてください。
データ処理と前処理のスキル
機械学習には、適切なデータ処理と前処理が欠かせません。
データの収集から始まり、欠損値の処理、特徴量の選択や変換などを行います。
データがモデルに適した形式になっていることが、精度の高いモデルを構築するために重要なポイントです。
ディープラーニングの基礎
ディープラーニングは機械学習の中の一分野であり、ニューラルネットワークを用いた高度なモデル構築が行われます。
基本的なニューラルネットワークの概念や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのアーキテクチャについての理解が必要です。
機械学習エンジニアの需要
総務省が発表している令和3年度版の『企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況』によれば「IoT・AIなどのシステム・サービスを導入している又は導入予定」の割合が22.2%となっています。
実際に導入している企業は12.4%です。
これらの数字から、今後発展が見込まれるAIの分野で活躍できる機械学習エンジニアの需要は高いと考えられます。
参考：総務省 | 企業におけるIoT・AI等のシステム・サービスの導入・利用状況
機械学習はプログラミングスクールで効率よく学ぼう
機械学習についてのコンテンツは、Youtubeやブログ、オンライン教材でさまざまなものが提供されています。
したがって、必ずやりきるという強い意志と粘り強さがあれば、独学も可能です。
しかし、機械学習に限らずプログラミング関連の学習は多くの人が挫折してしまいます。
最大の原因は、わからないことがあったときに気軽に質問できる環境がないことです。
その点、プログラミングスクールであれば、いつでも気軽に質問できる環境があります。
短い期間で着実にスキルや知識を身に着けたい方は、プログラミングスクールで効率よく学びましょう。
