DIVE INTO CODE の「機械学習エンジニアコース」はいい？現役技術者が分析

データサイエンティストや機械学習エンジニアになるために勉強したいな。「DIVE INTO CODE」というスクールを見つけたけど、実際どうなの？機械学習エンジニアになれる？

とこんな疑問を持っている方へ。

私は「もき」と申します。文系出身のSEでしたが実際にデータサイエンスのスクールで学んだ後に転職活動を行いデータ分析系の企業の内定をいただきました（オファー年収も現職+150万円以上）。

こうした経歴からこれ系のスクールの良し悪しは一般の人より、はるかに正確には判断できると考えています。

本記事ではその根拠を掘り下げてお伝えしていきます。
（本記事は2020年5月時点のものです。必ず「DIVE INTO CODE」のHPで最新の情報をご確認ください）

Contents

1 結論：「DIVE INTO CODE」はどう？
2 そもそも、DIVE INTO CODE とは
3 DIVE INTO CODEのカリキュラム
4 DIVE INTO CODEで機械学習エンジニアに就職できると考える理由
5 授業料について
6 まとめ
7 申し込むか迷っている方へ
8 どうしてもお金が払えない・払いたくないという人のために

結論：「DIVE INTO CODE」はどう？

本ブログでの「DIVE INTO CODE」の評価は「S」とします。これは機械学習コースに限らないことですが、学習量が他スクールと比較しても圧倒しています。

時間数としては1000時間に肉薄するくらいで、これだけ学習できれば未経験者の中では相当優位な立場でエンジニア就職・転職活動を行うことができるでしょう。

評価の基準について
本ブログでは以下の基準でスクールをランク付けしています。

S・・・文句なしにおすすめできる本ブログ一押しのスクール

A・・・他スクールと比較しても優位性のあるサービスを提供している良スクール

B・・・悪くはないが、特に強くお勧めできる特徴をもっていないスクール

C・・・料金やサービス面で他スクールより劣っており、おすすめできないスクール

※評価は変動する可能性があります。あらかじめご了承ください。
※評価については客観的な視点を心がけていますが、絶対ではありません。個人によって適切なスクールは異なることをご認識ください。
※ランク付けの対象は就職・転職を想定した専門コースを想定しています。これにあてはまらない一部のスクールレビュー記事にはランク付けをしていないものもあります。

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そもそも、DIVE INTO CODE とは

この記事を開いた方はすでに「DIVE INTO CODE」と知っている方と思いますが、迷い込んできた方向けに説明しておきます。

DIVE INTO CODE HPはこちら

「DIVE INTO CODE」とはプロのエンジニアを短期間で育成するためのスクールです。創業は2015年。まだ創立して5年程度なので新しいですね。

最近この手のスクールはタケノコのごとく、ポコポコと出てきているのですが「DIVE INTO CODE」は本気の技術者育成スクールだと感じました。

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※残念なお知らせ

「DIVE INTO CODE」にはフルタイム4か月とパートタイム10か月のコースがありますが、「機械学習エンジニアコース」に関してはフルタイムのみです（別のWebエンジニアコースにはパートタイムがあります）。

時間の確保が難しい方は別のスクールを検討しましょう・・・よさそうなスクールだけに残念です。。。

DIVE INTO CODEのカリキュラム

以下の4つのセクションに分かれています。
①事前学習
②Term1
③Term2
④Term3

事前学習（1か月：120時間以上）

Python・数学といった機械学習の基礎をひたすらインプットします。他のスクールだとこの辺の基礎に時間をかけないところがありますので、ここにしっかり力を入れているのは好印象です。

Term1（14日：112時間以上）

ここからが本番です。事前学習で学んだことをもとに実装にチャレンジ。Kaggle演習（Kaggleというのはデータサイエンティストの有名なコンペです）で実践を学べるところも〇。受講生の中には上位入賞をした方もいるようですね。

Kaggleでの実績があると就職でも有利になりますので、結果を出せれば一石二鳥のカリキュラムだと思います。

Term2（28日：252時間以上）

画像認識や自然言語といった深層学習を使った分野の学習だけでなく、AWSやGPUの取り扱いなど環境回りも勉強できるのが強いなと思います。

初学者はイメージがわきにくいと思いますが、こういうデータ系の仕事はデータを扱うだけでなく、その基盤となる環境も用意しないといけない時があります。

職場によっては他のエンジニアが用意してくれることもあるかもしれませんが、環境回りのことをちゃんと知っておくというのは常識になっていくと思うので、ここまで拾ってくれるのはありがたいですね。

Term3（22日：176時間以上）

機械学習というよりは機械学習を実装するための仕組み・システムを学ぶという印象ですね。データ分析の分野から離れて、エンジニアリングの世界です。

ちなみに上記には記載ありませんが、詳細なカリキュラムをみると就職対策もここに入ってくるようですね。

以上がカリキュラムとなります。
上記の事前学習～Term3までの学習時間は

となります。フルタイムはつよいですね・・・・。圧倒的成長が望めそうです。
ちなみに1日の流れは以下です。

自習含めて10時～22時の12時間・・・。たまげたなあ。

DIVE INTO CODEで機械学習エンジニアに就職できると考える理由

４点説明します。
１．圧倒的な演習量
２．学べる範囲が網羅
３．少人数授業
４．転職支援あり　＆　未経験から機械学習エンジニアに転職した実績あり

圧倒的な演習量

とにかくこれが1番の理由です。前述したように学習時間は68日間で544時間以上、自習なども含めた最低学習時間が840時間以上となっています。

未経験からプログラマーの仕事に就けるまでに1000時間かかると唱える人がいますが、それが機械学習エンジニアにもあてはまるとするとこのスクールに通うだけでその大部分を学ぶことができると考えていいですね。

他のスクールと比較するとこのすごさがわかるのですが、例えばあるパートタイムのデータサイエンティスト育成スクールの授業時間数は70時間程度しかありません。（だけど、授業料は3割程度しか違わない）

何でもそうですが技能の熟達に一番必要なのは費やす時間の量です。70時間だと表面をなぞる程度のことしかできませんが、840時間ともなると理論だけでなく、実際に手を動かしながら理解していく時間も確保できるでしょう。

これだけの時間を費やして技能を会得した人材は企業にとっても魅力的なはずです。

学べる範囲がしっかり網羅されている

機械学習の基本的な論理だけでなく、

・基礎となる数学・コーディング技術
・AWS・Dockerなどの環境構築
・論文の実装といった発展的内容

など盛りだくさんで学べるところは早々ないと思います。吸収するのは大変かもしれませんが、本物の力がつくはずです。

現在の私のようにデータ分析系の職場にいながら、Dockerやれ！！と言われてもだえるケースもあるので、ここまで勉強できるのは絶対におとくです。

少人数授業

「機械学習エンジニアコース」の定員は12名～14名となっています。あちらも商売ですから、本来は申し込みがあったぶんだけ受け入れたいはずです。そこをあえて絞っているのは、一人ひとりの受講生をしっかりサポートするためでしょう。高評価です。

転職支援あり　＆　未経験から機械学習エンジニアに転職した実績あり（& 年齢制限なし）

DIVE INTO CODE では転職支援の制度も充実しています。履歴書・経歴書の指導や模擬面接など普通の転職エージェントがやってくれることは大体カバーしています。企業とスクールの信頼関係もある程度できているでしょうから、しっかりカリキュラムをこなせば転職することはできると思います。

以下、就職実績企業です。（別の「Webエンジニアコース」の実績も含んでしまっているので参考程度に。）

HPに記載ありましたが、34歳俳優から機械学習エンジニアに転職した例もあるようです。

これは結構すごいことで、いくら人手不足のIT業界でも未経験で受け入れてくれるのは大体20代まで。就職の体験談などを見てると、企業からは「人格面」を見られていたという話もあるので、これだけのカリキュラムを継続できたというという継続力も評価の対象になっているのかもしれません。

授業料について

気になるお金ですが、以下の通りです。

消費税を計算すると1,077,800円かかる計算となります。高すぎて卒倒する人も出てきそうですが、これは妥当な金額だと思います。フルタイムみっちりで最新技術が学べるわけですから・・・。

また、本講座は「経済産業省認定第四次産業革命スキル習得講座」なるものに指定されています。

雇用保険に入っている人（入っていた人）で要件を満たせば、最大56万円のキャッシュバックを受けることができます（機械学習エンジニアコースが第四次産業革命スキル習得講座と専門実践教育訓練給付制度に認定）。

それでも、50万円をこえるので高いといえば高いですが、機械学習エンジニアは他職種より高給取りなので転職後に稼いで取り返すという考えもありかと思います。年収1000万円とかはすぐには難しいですけどね。

まとめ

「DIVE INTO CODE」に通えば、機械学習エンジニアになれます。

その理由は
１．圧倒的な演習量
２．学べる範囲が網羅
３．少人数授業
４．転職支援あり　＆　未経験から機械学習エンジニアに転職した実績あり

というものでした。大げさではなく、もしも私に時間があれば入学したいと思うほどの充実カリキュラムです。
興味を持った方は無料説明会があるのでぜひ申し込んでみてください。

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※無料説明会のみの申し込みであれば、費用は一切かかりません

申し込むか迷っている方へ

もしもデータサイエンティスト・機械学習エンジニアにジョブチェンジされたいという方は急いだほうがいいというのが私の考えです。

その理由はデータ分析・機械学習関連の技術が今後自動化され、価値がなくなっていくことが予想されるからです。下記のリンク先もそうですが、このことはいろんなところで言われています。

AIは「学ばなくていい」！ブーム終焉の「次」を起業家が明かした

ただ、そうはいっても機械学習アルゴリズムの中身に詳しい人材やデータの理解が深い人材は今後も必要とされると考えています。本当に高度な人材は残るわけですね。

ここからは私の主観ですが、今後数年でスクールを卒業した程度のスキルでこの業界に入っていくことは厳しくなっていくかもしれません。（入れても低～並の賃金。高度人材は理系の大学院卒で賄う）

それでも今であればまだデータサイエンティスト・機械学習エンジニアはなることはできます。

未経験でも入口が開いている今のタイミングでうまく転職して、その後も勉強を継続して高度人材になれば、未経験であっても年収1000万超に成り上がることは可能だとみています。（逆に勉強を継続できない人は淘汰されるかもしれませんが）

このあたりの最新事情もスクールの先生たちは敏感にキャッチしているはず。そうした情報収集の意味でもぜひ説明会に行ってみることをお勧めします。

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※無料説明会のみの申し込みであれば、費用は一切かかりません

どうしてもお金が払えない・払いたくないという人のために

ここからは裏パート。実はDIVE INTO CODEのカリキュラムはオライリー（技術系の専門書を強みとする出版社）の本を参考に作られているそうです。

情報元：AIエンジニアとソフトウェアエンジニア

ちなみに、DIVE INTO CODEのAIコースがほぼほぼオライリーの本と同じ内容と気づいて吹きました。1万円ちょいを100万にする錬金術と言うか、入門書理解できない人達を機械学習エンジニアを名乗る、実態はソフトウェアエンジニアとして、AI風ベンチャーに入れられるという…。DIVE社はまともな方だと思いますけどね。

なんか辛辣なことが書かれていますが、とりあえず本だけで独学できるというかたはこちらで紹介されている書籍をマスターできれば、スクール卒業と同じ程度の技術が1万円程度でつきます。（具体的な書籍は以下の通り）