今まで使ったオンライン教材の話
ひっさびさの極みな更新です。
勉強し始めて2ヶ月経過して色々な教材を試してみました。
フォロワーのかたも350人を超えたので今まで使った教材の感想をまとめてみます。何を使うか迷ってる方の参考になったら嬉しいです。
1.Progate
説明するまでもなく有名ですね。私もProgateからプログラミングを学んだうちの一人です。
まず何をしたらいいか、言語が何がいいかもわからない人には是非おすすめです。スマホでもできるし、私は一週間くらいでPythonの勉強は終了できました。
その他にもWebサイトのそもそもから学びたかったのでHTML&CSSのも一周終わらせています。
2.Aidemy
プログラミング初心者といえばProgate!というイメージがあり、勧める方も多いですが目的が決まっている方はAidemyから始めてしまって全然いいと思います。AidemyのPython入門で十分Progateの範囲は勉強できますね。ただ、初学者の入りやすさやポップさ・楽しさはProgateの方が上です。Python入門は無料なのでまずは試してみましょう。
他に受講したのは、
Numpy
Pandas
Matplotlib
データクレンジング
機械学習概論(無料)
ディープラーニング基礎(無料)
です。コース+低価格のものは単品購入したので¥5,980です。
画像処理中心に見て行きたかったので、選びました。全部やると金額もかさむので個人的に優先順位としてはNumpyは必須でPandasもやっておくと他の教材に手を出すときに入りやすいかと思います。
Matplotlibとデータクレンジングに関してはもちろんやっていたのではいりやすかったのもありますが、やらなくてもとりあえず他の教材にも進めます。
Matplotlibはデータの可視化(グラフを作ったり画像を表示したりするときに使っています)、データクレンジングはCSVや画像ファイルを分析しやすくするものです。これらは計算や理論、中身を理解するというよりはこういったことができますよ〜という演習です。
書籍1冊分くらいの金額はするので、必須ではないかな。
特に具体的にやりたいことや、他の教材がある方はそれに合った可視化やデータクレンジングを調べてそれだけをやった方がアウトプットは近いので先にそっちに行ってもいいと思います。
3.Paiza
【Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろう】が無料期間だったので駆け込みでやりました。
こちらも環境構築なしでできます。ここで始めて機械学習らしいことができたのですごく楽しかった覚えがあります。OpenCVやscikit-learnなどを使い学習と予測をします。取り扱うデータも画像なのでとても入りやすかったですね。
手っ取り早く、機械学習って何するの?って部分がここからざっくり理解できました。とりあえず勉強しているとかアウトプットしたいことが無い人にはイメージが湧いてくるかもしれません。
4.Udemy
まず最初にやったのはこちらです。各所で絶賛されていたので試しに購入して見ましたが半分くらいしか終わっていません。
理由は単純で、ここまで散々Pythonの基礎的な部分はやっていたのでそれをより深めるような内容だったんですよね。プログラミングに少し知識がある方とか、Progateからこちらの動画とかならいいと思います!
わたしは早くいろんなライブラリをいじって〜ってやりたかったので、一度飛ばして綺麗なコードを書くとか写経から脱出したいときには絶対戻ってくると思います。
この間にKaggleのチュートリアルをして見たり書籍なども購入して少し機械学習のライブラリなどをいじった後に、キカガクの脱ブラックボックス講座を初級・中級を見ました。
少し写経などをした後に見てよかったです。
どういう動画かというと、機械学習のライブラリってとても優秀でKaggleとかもほぼ写経してればそれなりに結果が出ると思うんですけど、その私が書いたコードの中ではどんな計算が行われているのかっていう部分を数学の基礎の基礎の話から始まって解説してくれるわけです。
一回見て全てを理解するのは無理なので、いちいち止まらずざっくり全体を通して見てください。最後にはぁ〜(感心)となります。
特に数学嫌いの方はこちらを見て、中学・高校の時の学んだことから思い出して見てほしいですね。
オンラインの教材は有名どころほとんど試したと思います。どれも素晴らしいですが、全部はやらなくていいと思います!
勉強始めて1ヶ月以内とかの人が見てくれたら嬉しいな!
次回は書籍とできるようになったことを書きます!
なにも進んでいないってことを報告するブログ
お盆休み(8連休)は勉強するぞぉ〜〜〜〜!!!って思ってたんだけど、環境構築で躓きまくった上に普通に夏休みエンジョイしててぜーんぜん進んでません!死〜〜!!!!!!!!
うなぎはさいこう
ただわたしは夏休みなのに、遊ぶ権利があるはずなのに…と謎のつらみを感じてしまったので環境構築で躓いたところのメモを書いて潔く遊びに行ってくる。海〜〜!ファ〜〜!
1.Docker のインストール
なんか別にDockerなくても大丈夫みたいなんだけど買った本と全く同じ環境でやりたいならダウンロードせえって感じだったのでしたけどできなかった。
なにに躓いたか
→Dockerって、Windowsの場合ProとHomeでダウンロードするやつが違う。Tool boxの方をやったし、仮想環境とやら、マザーボードとかいうのまでいじったけどできなかったから南無阿弥陀🙏🙏まずパソコンの勉強しようと思った。どのみち今後ガッツリ勉強していくならMacに買い換えようと思ってたからここは頑張らなくていい気がする。悔しいからそのうち再チャレンジするけどな
2.Anaconda
っしゃダウンロードできたぜ〜〜Windows PowerShellってやつな、Pythonファーーー!!!!
赤字
ファーーー!!!!
なにがダメだったのか
→デフォルトのCドライブに保存しようとしたらユーザー名が日本語だったから、ここには保存できないよ〜〜!ってなったので適当にピピッてやったらちゃんとインストールできてなかった。あとから変更できないっぽい?できたとしてもめっちゃめんどくさくない?と思ったので試しに新しいユーザー ramo を英語でかっこよくキメたらできた。嬉しかった。
あとインストールするときの環境変数のチェックボックス外してたのも初心者のくせに生意気だったかもしれない(これが関係あるかはわからない)
3.Jupyter notebook
なんか便利なやつ。
とりあえずHello Worldはやっといたけど、それ以外何もできなくてヒェーーーー
→ピッてやったらパッとできると思ってたけどnumpyやらpandasもインストールしなきゃいけないのね、ハァーーーーー!!!!
これが環境構築。こんなにピッとやったらパッと盛れる時代にこーんなこともちまちまやらんといけんのですか。
ピットやったら
パッと
恐ろしいね。この写真でペアーズでもやろうかな。モテすぎてiPhone壊れるな。
そしてこれがまたインストールできねえんだな。
なんかこういうエラーが起きるかもしれません。みたいなのに全部引っかかってると思う。かわいそう…
4.pycharm
これすごい使いたい。Udemyの人気な動画でも使ってたからその通り行きたいんだけどその説明動画で使ってるのは有料なんだな、年間2万くらい。無料の方でもできるみたいだけどなんかうまくいかなかった。
→
pycharmとAnacondaを紐付けるみたいなんだけどAnacondaが上手いこといってなかったのよね、そもそも。Jupyterあればとりあえずいろいろできるみたいだしとりあえずpycharmは頑張らなくてもいいような気がする。でもめちゃ便利。iPhoneの予測変換より賢いよ。
結局
3日間くらい費やしたけどできなかった。ツライ
モチベーションが下がり気味だからとりあえずKaggleやったりGoogle colaboratoryやる。
またやってみて、今日書いた内容が解決したらまた追加する。
勉強するの楽しいけど転職のこと考えるとほんと嫌になるから疲れるね。仕事やめてガッツリ学校行ってとかも考えるけどわたし金遣い雑だからな〜〜!!!無職期間で餓死する可能性があるな〜〜!!!!
案外やってみたらなんとかなるんだろうけどね。
業界の人とか勉強してる人周りにいなくて寂しいから、親切な人今度お茶しましょう。
3週間で勉強した教材と、参考にしてるついったら様たち
あーーーテラスハウスに出たい
わたしがプログラミングがっつりできるようになって将来的にリモートワークできるくらいになったらテラスハウス出るので2022年くらいまで続けてくださいテラスハウス。
7/16にtwitterアカウントを作り、勉強を始め約3週間経過したので経過を記録します。もっと細かく書くつもりだったんだけど、何を勉強してるのかよくわからずとりあえず手を動かしてました。最近ちょっとわかってきたのでとりあえず書いてみます。
7/16〜7/26
progateをやってみる、3日で課金
とりあえず言語を絞って勉強した方がいいとのことなので、それぞれの言語が何に向いてるか何が出来るのかを調べて pythonにしました。
ここはもうほぼ迷わず。
元々エンジニアもそうだけど、マーケティング方面にも興味があったし、データ分析は単純に今の仕事でもガッツリ使えるなと思った。(やめるけどな)ただ、データ分析なら仕事中に堂々と職場のデータ使って勉強しながら仕事できるじゃんと思ったので、ここは割と良かったかも。
ただ壊滅的に数学が苦手なので悩んできました。今ある教材1周してからどうするか考えます。
フロントエンドにも興味はあるので、ここは後々勉強の幅は広げていきたいと思います。
HTML&CSSは一周して、 pythonのみ全部やりました。これも一周だけ。
7/26〜AIdemyを始めました。
これも3日で課金。4980/月だった気がする。
基礎→NumPy→Pandas→Matplotlib→機械学習概論
を1週間くらいで終わらせる。
この時点ではわたしは何のためにこの勉強をしているかよくわかっていません。ただ、とりあえずコードを考えて書いてそれが実行されるというのは面白いです。
8/2 カレーちゃんさん(@currypurin)のkaggleチュートリアルを購入
pythonざっくりわかってきたらkaggle行ったれとtwitterでアドバイスを頂いたのですが、kaggleはほぼ英語なのでワタシエイゴゼンゼンワカラナイので、大親切なチュートリアルを購入しました。
まず、kaggleとはから始まり日本語訳・サイトの見方・実際のコードが載っています。
kaggleもコード打ってパッとすぐできる環境なのでかなり手軽にできました。
ここでこれまでAIdemyで学んだことが何だったのかようやくわかります。なにをどう使えばいいかざっくりわかりました。
だけどわたしがわかってた部分ってほんの一部で(当たり前だけど)データがどんなものかわかっただけなんですね。
その後はデータクレンジング、本格的に分析や予測やらをしていくわけです。
8/6 またここでAIdemyです。
今回はデータクレンジングをやりました。ばっくりざっくり理解しかしてないですがとりあえず良いとする。
あと本を買いました。
Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう
- 作者: クジラ飛行机
- 出版社/メーカー: ソシム
- 発売日: 2016/12/06
- メディア: 単行本
- この商品を含むブログ (4件) を見る
これは後述するリスペクトなついったらー様にオススメしていただきました。夏休みなので頑張って読みます。
進捗状況はこんな感じです。
転職活動は一切していません。焦り。仕事辞めたいすぎる。😗
ここからは勉強するときに参考にしている方々をご紹介します。
AIdemyのおすすめコースや、良い書籍を紹介してくださいました!今ほとんど教わった通りに勉強を進めています。あー次どうしたらいいんだろうと思ったら道を示してくれる謎の神…ありがてぇ…
多分わたしより全然Python理解してる方はフォロー必須です。すごいことやってます。
(めちゃくちゃすごいことをおそらくやってるんだと思うんですがすごすぎてわたしにはまだ理解できてない。あとわたしは英語も読めないのである)
わたしも理解できるようになるまでがんばります。
アパレル×ITのとても面白い分析をされています。私も現職アパレルでこういった技術を取り入れながら仕事できたら面白いなと思うので、いつもへぇ〜〜×1000です。コードも公開されてるので早く理解できるようになりたい。文章もとても読みやすい。
勉強ブログを書かれています。勉強されている内容はもちろんのこと、勉強ブログの書き方も参考になりました。2018年の1月にはじめてのPythonという記事を投稿されているんですけど、今は私には全く理解できないすごいことやってました。すごい
私もちょっとずつでいいからアウトプットしてブログ書きます。ちゃんとやります。
他にもたくさんいらっしゃるんですけどとりあえず今日はここまでです。
ブログ読み返してみて思ったけど、だいたい私なにもわかってなさすぎてワロタ…
こんなんで大丈夫なんだろうかと不安になってきたけどとりあえずMacBookProは買おうと思います。買ったら購入記念パーティを開きたいので誰が何とかしてください。
リクルートのエージェントさんごめんなさい。
タイトルの通りです。
基本的にブレブレなわたしですが、今はprogateとAidemyで pythonを学んでいます。
何故こうなったのかをざっくり記録しておこうと思います(後で読んだら面白そうだから)
7月2日に、ふと、
そうだ、転職しよう
と思ったんですよね。
それまであんまりやめたいとか思ったことないんですけど、ざっくりばっかり将来不安になったらシンプルに今の仕事に飽きてしまった感があって辞めることを決意しました。
その後のわたしの行動は音速で、名前の知れてる転職サイト・エージェントにガンガン登録したんですね。
登録したら求人いっぱい見られるよという文句につられました。
そしたらまあびっくり、次の日には3件くらい電話がかかってきていてエージェントととの面談日程調整でした。
あまりのスピード感にびっくりしてしまったのですが、とりあえず動きながら考えようと思ったので次の週にはリクルートのエージェントさんとの面談が決まりました。
この日までに用意するのは職務経歴書・キャリアシート・写真でしたが、写真は間に合わず。面接などに実際にエントリーするまでに用意すれば良いとのことです。(髪がめちゃくちゃ明るかったため)
面談は45分〜1時間という事でしたが、多分わたしは30分くらいで終わりました。
話した内容は
1.資料の確認
2.退職理由・時期
3.希望する業界・職種
4.具体的な希望(給与・雇用形態・休日など)
5.自分の強み・スキル
という感じです。
カウンセラーさんがすごく話を引き出してくれる上、わたしもとてもおしゃべりなもので30分もかからずパパッとスムーズにお話できました。
職務経歴書も採点してもらえます。
この辺りの内容を踏まえてわたしの紹介文を書いていただき、それが後日メールで送られてきました。
え、30分しか話してないよね?わたしの友達じゃないよね?
と思うくらいすごいいいこと書いてある上に、人からよく言われるような内容でビックリしました。よく見てるな〜〜。
ただ残念ながらわたくし、この時に、3.希望業界・職種が定まってなかったんですよね。
これでタイトルに戻るわけです。
その時転職しよ!→スキルない→なにしたらいいの?
状態で、とりあえず事務とか?みたいな話をしました。ただそれだとどうしても、4の年収なり休日なりが叶わなそうでそっちを優先するなら、と営業職を勧められました。
で、今もこの状況に合わせて求人がガンガン送られてくるんですけど。
ほんとすいません、 7/25からpythonの勉強始めました。
エージェントさんもびっくりでしょう。
明日一度求人はストップしてもらうとして、転職についてはもう一度考え直しです。
ほんとに転職できるのかな〜〜って感じですが、希望時期としては11月以降なのでそろそろ動かなくてはならず…
まあわたしの唯一の第二新卒カードが使えるうちに決めたいと思います。
活動状況は今後もちまちま小出しにして行きますので、どうぞよろしくお願いします。
ブログを始めてみました、
24歳アパレル販売員が、未経験からIT業界に転職を目指すブログです。
勉強の記録と日常の出来事を徒然なるままに記録していこうと思います。
スペック
→1994.3.7生(24歳)
→埼玉県出身(現在も)
→アパレル系大学卒業後新卒でオーダーメイドの紳士服販売
24歳の誕生日を超えたころに、急に「あれ?私やばくない?」と急に生命の危機を感じました。
3月 なんかやばくない?
4月 なんかしんどくない?
5月 なんかちがくない?
6月 そうだ、転職しよう。
7月 そうだ、IT業界にしよう。⇐いまここ
今までの人生すべて、思い付きだけで突っ走ってきましたが就職してからの2年間は変化も成長もほとんどなくかなり停滞している日々でした。
何となく仕事して、毎日浴びるほど酒を飲んで、遊びまくって…という繰り返しをしている中で、ある日私的には人生最大の超重大事件があったんですよね。
まあその超重大事件というのはもうね、シンプルに失恋したんですよね。
この話はシンプルすぎて広げようがないんですけど、私的にはもうほんと・・まじつら・・えぇ・・って毎日なり4か月くらい酒を飲んでは泣き・飲んでは泣き(たまに吐き)みたいな感じだったんです。
まあここからなんやかんやの自分語りがあるんですけど一回置いておきます。
なんやかんやの末にまあ転職しようということになり、私って好きなこととかやりたいことってなんだっけってなり、ざっくり決めた転職の指標がこちらです。
・年収アップ
・休日アップ
・転勤無し
・接客、営業✖
・かっこよさそうに見える事をする。
まだきちんと方向性も決まっていませんが、この指標を基に転職活動と勉強を頑張っていこうと思います。
あとは今年の健康診断で去年よりウエストが+5cm(24歳にして)だったので、鬼の筋トレを再開します。
この頃(去年の夏)の輝きを取り戻すぞ。
(体脂肪率)
転職活動状況
現状の希望としては、
・11月~12月ごろに転職(10月にボーナスと有給12日が支給されるため)
・年収アップ(現状300万→350万以上。その後も上がる見込みがある)
・休日数アップ(111日→120日以上)
・転勤無し
未経験スキルなしです。
現状がかなり残念スペックなので、こっから上がるのはめちゃくちゃ頑張れば余裕かなと思いますがなんせ未経験業界にいくので、頑張り方がわからず空振り・ブレブレ・遠回りな現状です。
とりあえず頑張ります、それじゃダメだと、こうしたらうまくいくよ!って思った方是非教えてください。
教えてくれた代わりにできることといえば飲み会をめちゃくちゃ盛り上げるとか、カラオケでのパフォーマンス力くらいしかできることはないですが。ぜひに。
顔まで出しちゃったし頑張るしかないよね。