【東京】Python・AIスクール
「テックジム」をオススメする10の理由

もくもく会の進化版。自習形式とプリント学習でPython、AIのプログラミングを学べるテックジム

圧倒的コスパ

月額たった22000円だけ。トレーニングジムのように好きな時間に参加でき、自分のペースで学ぶことができます。
そして、スキル獲得の時間的コストも最小にします。

最高の教材

Python基礎コースは「自走できるエンジニアになれる」ように、AIエンジニア養成コースは「Web系エンジニアでもトライできる」ように効率よく学習できるカリキュラムを用意しております。

最高の仲間

テックジムには卒業という概念はありません。トレーナーも受講生もエンジニア仲間として交流は自由。仕事仲間を見つける感覚で参加できる会員コミュニティです。

もっとも効率的なスキル習得「テックジム方式」とは?

「TechGYM方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログラミングに専念できるように設計されたプログラミングのカリキュラムメソッドです。

優れたエンジニアの多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような学び方をしません。
作りたいものを作っていたら、自然に習得できているのです。そして、優れた指導者(メンターや師匠)との出会いがエンジニアとしてのプロフェッショナル性を高めます。

この自発性とプロフェッショナル性を兼ね備えたのが「TechGYM方式」です。

授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間を、純粋にプログラミング時間に向けることで、習得効率は飛躍的に向上し、モチベーションも維持できます。

その時点で知らなくていい知識や概念を可能な限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時にはすでに課題を通じて覚えているようなスキル習得の自動化を図ります。

講座で用いるサンプルソースや課題は、最も効率よく学べるように細部に渡って設計されています。

まるで魔法にかかったようにプログラミンスキルが習得できるのが「TechGYM方式」の醍醐味です。

百聞は一見に如かず。実際に講座に参加して「魔法体験」をしてみてください。

 

POINT

1

プログラミングを効率よく学習するポイント

スキル獲得の早いエンジニアたちは、授業を聞いたりテキストを読むことで失う時間を、純粋にプログラミング時間に向けることで、習得効率を飛躍的に向上させ、モチベーションを維持しています。

また、その時点で知らなくていい知識や概念を可能な限り削ぎ落とし、知るべきタイミングが訪れた時にはすでに制作を通じて覚えているようなスキル習得の自動化を行なっているのです。

今回は、彼らのやり方を参考に、効率の良い学習方法のポイントについてまとめてみました。



1 いま覚えなくてもいい事はあえて流す
2 とにかく適当でもいいから書いてみる
3 わからなかったら、答えを見ればいい
4 暗記をする必要は全くない
5 とにかくググる
6 復習は少なくとも3回以上やってみる
7 課題作成者の隠された意図をイメージしてみる
8 とにかくアウトプット(コーディング)が大事
9 ひとつ上達したら、その上達部分を人に教えてみる



POINT
2

Pythonが注目されている理由

「少ないコード量で簡単にプログラムがかける」「コードが読みやすい」といったメリットのある言語で、広い分野で使われています。

なかでもPythonは、ディープラーニングのライブラリーが圧倒的に豊富で、「人工知能(AI)をやるならPython」と言われるほどです。

参考)Pythonのライブラリー事例

・tensorflow:ディープラーニングのフレームワーク
・keras:ディープラーニングのフレームワーク
・jupyter:Webブラウザ常で操作できるPythonカーネル
・h5py:h5形式で保存
・Flask:Webアプリのフレームワーク
・scikit-lean 機械学習ライブラリ
・matplotlib:グラフライブラリー
・OpenCV-python:画像処理ライブラリー

世界的に見ても、PythonはJavaやPHPを抜き、1位の人気を博しているプログラミング言語なのです。

また、Pythonは教育用のプログラミング言語としても有能で、最初に学ぶ言語としては最適との評価も高いプログラミング言語です。

とういうのも、誰が書いても同じようなコードになるため、他の人が書いたコードを元に勉強するのが簡単だというわけです。

PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されており、現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。

これからプログラミングを勉強するなら、Pythonしかありえないといっても過言ではありません。

POINT
3

最も効率的な学習ができる教材の秘密

一言でわかりやすく言えば、公文式の自習と、Z会の良問です。
公文に通うように自分一人で進められて、何度やっても新しい発見があるZ会のような色々なトリックが隠されている良問集です。

教材は課題のテキストとサンプルソースで構成されており、1課題ごとにサンプルソースやヒントが用意され、課題の通りにコーディングしていきます。

私たちの教材(プリント配布)はいわゆる短歌の世界で、少ないコードの中にも創意工夫があります。

自己鍛錬に耐える良問集ですので、復習をすることが前提となっています。
テックジムでは5回の復習を推奨しておりますが、復習するたびに自分の成長を実感できるはずです。

簡単な問題を何回も解いたところで、スキルは上達しません。
技術習得の階段を効率よく上がっていただくために、最小限のテキストで様々なプログラミングテクニックを学んでいただきます。

POINT
4

月額2万円のプログラミングライフ

「テックジム(TechGYM)」は、どんなテクノロジーにも即座に対応できる「自走できるエンジニア」をゴールにした自習形式のプログラマー養成塾です。

どんなレベルからでも始められますので、全くのプログラミング初心者からベテランエンジニアまで、各個人のスキルレベルにあわせて学ぶことができます。

なお、最速でプログラミングスキルの獲得をしたい方にはテックジムのカリキュラムがオススメです。

開催期間にあわせて、好きな時間に好きなだけ、何回でも参加することが可能で、課題を持ち帰ることも可能です。(提携校により開催頻度や開催時間が違います。)

自習を見守るトレーナーは、経験豊富な現役プログラマーです。カリキュラム範囲以外でも、当人の得意分野であれば、技術的な相談相手になってくれますので、「卒業」という概念もありません。会員同士の交流は自由ですので、エンジニア仲間や生涯の仲間を見つける感覚でご参加ください。

まさに、いつでも参加でき、ずっとスキルを磨き続けることのできる「ジム」の要素が「テックジム(TechGYM)」の大きな特徴です。

POINT
5

スキル習得時間を最短に

・初心者の方の場合
360時間履修(週5回参加で6ヶ月)でプログラマーとして就職できるレベルへ。
自宅できちんと復習をしている場合は3ヶ月で習得することも可能です。

・職業訓練制度のプログラミング研修済みの方の場合
180時間履修(週3回参加で5ヶ月)で現場経験1年ぐらいのスキルが身につきます。自宅できちんを復習をしている場合は3ヶ月で習得することも可能です。

・現場経験半年以上の方の場合
120時間履修(週2回参加で5ヶ月)で現場経験3年ぐらいのスキルが身につきます。

・すでに別の分野でプログラマーとして活躍している方の場合
60時間履修(週1回参加で5ヶ月)で開発現場で活躍できるスキルが身につきます。

POINT
6

最高の仲間に出会えるテックジム

世の中の多くのプログラミングスクールは、エンジニアになりたい初学者のみを対象としておりますが、エンジニアが集まる会員コミュニティです。初学者からベテランエンジニアまで、どんなレベルからでもはじめられるし、どんな目的で参加されても構いません。

実際に訪れている人は、初学者はもちろん、起業仲間を見つけたい人、趣味でAIを触ってみたい人、Pythonを高速で学びたい人、エンジニアをリクルーティングしたい人、トレーナーに実務上の技術的な相談をしたい人など、動機は様々です。

テックジムにはこれだけ多才な人が集まっているので、ビジネス上で最も重要な人間関係を築けるコミュニティを得られます。

自習形式だからこそ、課題解決のために自らが積極的になって動く必要があり、他の会員とコミュニケーションをとりながら進めていくこともあるでしょう。

こうした中で仲間が生まれ、それは同士となり、仕事仲間を見つけることができるのです。
POINT
7

Python基礎コースの概要

Python基礎コースでは、様々なゲーム制作に挑戦していただきます。

ゲームはプログラムの基礎でありスキルの宝庫です。
「ゲームが作れるようになったら何でも作れるようになれる」といっても過言ではありません。

ゲームを楽しむ感覚でプログラミングを学んでいきましょう。


第1章 「じゃんけんゲームを作る」
・Pythonの書き方
・条件分岐(if文)
・関数 ・リスト(配列)
・辞書(ハッシュ)
・繰り返し(for文)
・バリデーション(入力チェック)

第2章 「間違い探しゲームを作る」
・乱数
・繰り返し(while文)
・二重ループ
・リスト(配列)
・辞書(ハッシュ)
・二次元配列

第3章 「野球シミュレーションゲームを作る」
・クラス
・インスタンス
・アルゴリズム

第4章「カジノゲームを作ろう」
・クラス(継承)
・今まで習ったことの総復習と深掘り

第5章「発展系の書き方をしよう」
・文字列連結の応用技
・for文の応用技
・配列の応用技(numpy)
・スクレイピング基礎(requests)
・画像表示、加工

第6章 「ブラックジャックゲームを作ろう」
・クラスの理解を深める
・二次元リストの応用
・画像の表示、結合

第7章「卒業テスト」
POINT
8

AIエンジニア養成コースの概要

AIエンジニア養成コースでは、機械学習・ディープラーニングを学んで行きます。
現役のWEBプログラマーがAIエンジニアスキルを獲得することを想定したカリキュラムとなっております。

第0章「データ分析入門とデータ可視化」
・numpyライブラリ
・scipyライブラリ
・matplotlibライブラリ
・ヒストグラム
・Seriesライブラリ
・Pandas
・DaraFrameライブラリ
・データ分析

第1章 「教師なし学習」
・k-means
・PCA
・ベクトルの演算
・データの類似度
・クラスタリング

第2章 「特徴量エンジニアリング」
・正規化
・標準化
・one-hot-vector
・ダミーコーディング

第3章 「線形回帰」
・2次元データでの回帰分析
・3次元データでの回帰分析
・多次元データでの回帰分析

第4章 「分類問題」
・分類問題の予測方法とその評価基準
・ロジスティック回帰
・決定木

第5章 「ディープラーニング手書き文字認識」
・ディープラーニングの基礎
・パーセプトロン
・シグモイド関数
・行列の計算
・ソフトマックス関数
・手書き文字の認識(MNISTデータセット)
・tensorflow

第6章 「ビッグデータ収集」
・外部のデータ取得、自社のデータ取得
・構造的なデータの取得
・CSV出力
・big queryの使い方
・fluentdの使い方
・flaskプロジェクト
・データの設計方法
・クローラーの開発

第7章 「精度検証」
・分類問題/回帰問題の実装
・テストデータの構築
・分類問題/回帰問題の精度評価
・モデルの性能向上

第8章 「ディープラーニング画像分類器」
・CNN
・手書き文字の認識
・GPUの利用

第9章 「word2vecの作成」
・文章データの分析
・RNN

第10章 「Kaggleにチャレンジ」
・これまで学んだことを活かしてKaggleの問題にチャレンジ

第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」
・混同行列
・性能評価指標
・ROC曲線とAUC
・SVM(サポートベクターマシン)
・ロジスティック回帰での性能評価
・ハイパーパラメータチューニング
・グリッドサーチ
・バギングとブースティング
・交差検証
・k-NN、ロジスティック回帰、決定木、SVM、ランダムフォレスト、勾配ブースティングのモデルを比較
・KFlod法
・Random Seed Averaging
・LightGBM
・重回帰、リッジ回帰、決定木(回帰)、線形SVM回帰

第12章「機械学習でオリジナル画像判定アプリをつくる」
機械学習APIを利用して様々な画像認識を試し、花を判定するアプリを作成します。また、ネットから画像を収集しオリジナルの画像判定アプリの作成に挑戦していただきます。
・Cloud Vision API
・TensorFlow
・ラベル検出、顔検出、ロゴ検出、ランドマーク検出、テキスト検出、画像プロパティ検出、セーフサーチ
・仮想マシンインスタンスの作成
・転移学習
・画像クロール、Pythonアプリ

14章「効果検証に機械学習を導入しよう」
 1.ビジネスデータの可視化(DAU編、アクセス数編、課金アイテム編)
 2.効果検証の仕方を学ぶ
 ・確率分布と累積分布のグラフ
 ・尤度で比較したグラフ
 ・「統計検定量」「p 値」「自由度」「期待度数」
 3.A/BテストにUplift Modelingを導入する

15章「推薦システムを作ろう」
 1.データの処理方法を学ぶ
 MovieLens 1M(映画評価データ)のデータを元にデータの前処理について学習します。
 2.協調フィルタリング(k近傍法)の仕組みを利用した推薦システムを作る
 kaggleの76,000ユーザーに基づくアニメの推薦データを利用します。
 3.Factorization Machinesを使った推薦システムを作る
 Netflix Prizeで最も成果を上げたMatrix Factorizationを
 一般化したアルゴリズムを利用します。
POINT
9

【毎週開催・無料】ゼロからはじめるPythonプログラミング入門講座

テックジム方式のカリキュラムを体験してもらう機会として、オープン講座を毎週開催しております。

昨年末から開催しており、すでに1000名以上が参加しました。


<参加者の声>

「実際にコーディングをするうちに、いろいろとわかってきました。」
「手を動かすのが一番という思いが強くなりました。」
「エンジニアのあり方を再認識できました。」
「昼休みなどに、配布テキストに目を通して机上で考えるようになりました。」


「自習形式でうまくいくのか?」といったお悩みの方はぜひ、無料講座を。



POINT
10

テックジム赤坂見附校は駅前留学。平日夜7時〜10時・毎晩開催

赤坂見附駅徒歩0分の好立地。楽しい会員コミュニティがモットーです。

会員同士の交流は完全自由です。大学時代を思い出して新しい青春を謳歌してください。ここで見つけた人脈でハッピーライフを送りましょう。

起業仲間を見つける、採用活動として参加、仕事を見つける、生涯の伴侶を探すなどなど、どんな目的・動機でご参加されても構いません。

また、テックジム赤坂見附校では、トレーナーに業界経験豊富なエンジニアたちが参画しております。
テキスト以外の技術的なご相談やご質問も自由にしていただけます。


<テックジム赤坂見附校ならではの特徴>

・平日夜の毎晩開催

祝日以外の平日は毎晩開催です。19時〜22時まで、お好きな時にお越しください。

・トレーナー陣は総勢6名
現役10年以上のエンジニア(CTO・起業家)が参画しいぇいます。

・女性と学生の月会費は50%割引

女性と25歳以下の学生は、月会費が10800円(税込)となります。

・会員の同伴参加は無料

赤坂見附校の会員は、友達や同僚、パートナーやお子さんを無料で何回でも連れてくることができます。(会員と一緒に来て、一緒に帰るというのが原則です。また同伴者は1名限りです。)
一人だと乗り気がしないという方はぜひお友達をお誘いください。
デート、商談、お守り、作戦会議など、様々なTPOにあわせてご活用いただけます。

・ピザナイトを月1で開催(無料)

赤坂見附校のモットーは、「仲良く楽しく!」
月に一回、平日夜の21-22時30分にピザパーティを開催します。
受講生同士の親睦を深めていただきます。
ここで生涯の友を見つけてください!

・キャリア相談

トレーナーと個別にキャリア相談ができます。履修状況をふまえ、現場のプログラマーやIT業界経験豊富なスタッフに、様々なキャリアの悩みをぶつけてみてください。転職をお考えの方は提携している有力な人材紹介会社やエンジニア派遣に推薦状を送ることもできます。(就職・転職を保証するものではありません。あくまでも一人の社会人としてキャリア相談に乗らせていただきます。)


テックジム赤坂見附校の体験入学のお申し込みはこちら

こんな方のご参加お待ちしております。

  • 最速でPythonを学びたい方
  • 趣味でAIをいじってみたい方
  • 教養としてプログラミングを嗜みたい方
  • AIエンジニアになりたい方
  • 起業仲間を見つけたい方
  • ITエンジニアをお探しの方
  • 仕事を見つけたい方・仕事をふりたい方
  • 生涯の友や伴侶を見つけたい方
  • 交流するのが好きな方
  • 最速でPythonを学びたい方

自習できないエンジニアはエンジニアとは言えません。

旧態依然のカリキュラムのあり方を根底から変えたのがテックジムのカリキュラムです。
基礎知識がなくても、座学をすることなくプログラミングに専念できるように設計されております。

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