テックアカデミー

社会人の私がプログラミングスクールと仕事を両立した時の体験談

プログラミングスクールって、社会人の自分でも両立できるのかな

 

このように思われる社会人の方は多いのではないでしょうか。

Hawaii
本記事では、私が昨年プログラミングスクール(テックアカデミー)と仕事を両立した時の体験談を超赤裸々にお伝えしていきます。

 

仕事が忙しい中でどのように勉強時間を確保したのか/プログラミングスクール受講期間中のリアルな実態について書いていきます。

 

本記事の目次は以下の通りです。

 

1.少し自己紹介

 

私は、以前は全くの異業種(人材マネジメント)に7年程勤めていました。私立四年制の文系出身で、学問面でも仕事面でも、統計やプログラミング、AIといった領域には無縁の世界でした。

 

しかし、仕事でのプロジェクトリーダーにアサイン頂いたことをきっかけに統計・プログラミングの学習を始め、データサイエンスの分野に興味を持ちました

 

その結果、2020年4月からビジネス寄りのデータサイエンティスト(AIコンサルタント)として未経験転職を果たしました。
Hawaii

 

※詳しくは以下の関連記事をご覧ください。

この、「プログラミング学習」にプログラミングスクール(テックアカデミー)を活用しました。

 

2.プログラミング学習に使うべき時間

プログラミング学習に使うべき時間といっても、「目指すレベル」「現時点の知識」が人それぞれなので当然一概には言えません

 

最近では、「1週間でこれくらいの勉強時間は確保してくださいね」という目安を出しているプログラミングスクールも多いです。

 

Hawaii
例えば、テックアカデミーのAI講座では、下記のように示されています。

 

選ぶプラン(受講期間)によって異なりますが、8週間プランの場合は1週当たり20~25時間ですので、1日あたり大体3時間~4時間でしょうか。

 

結構、多いですよね。仕事をしながらと考えると、かなりハードだと思います。

 

 

Hawaii
とはいえ、AIに関する基礎的な知識・コーディング力を身に着けると考えるとこれくらいが妥当だと私も感じます。

 

3.勉強時間を確保するためのコツ

今の1日の中で、1日3~4時間「毎日」「必ず」勉強時間を確保することを想像してみてください

 

Hawaii
・・・結構、大変そうですよね。

 

私が実際に仕事とプログラミングスクールを両立していた時に「絶対に勉強時間を確保するため」にやっていたのは、

 

勉強が終わるまで家に帰らない

 

これです。

 

・・・。

 

すみません、これです。でも、一番確実な方法です。むしろ私はこれくらいしないと、意思が弱いので絶対に続けられないと最初に考えました。
Hawaii

 

家に帰って、ひとたびソファにごろんとしたり、お風呂に入って一息ついたり、少しだけと思ってお酒なんて飲もうものなら、絶対に続かないです

 

なので、悲しいほどシンプルですが私は勉強が終わるまで家に帰らず、ファミレスやカフェに行って勉強してから帰宅していました

 

ですので、この期間はリュックに会社のPCと私用PCを2台詰め込んで通勤していました(重かった・・)。
Hawaii

 

4.【実録】私のリアルな3か月間

では、ここから私のリアルな3か月間を共有します。

 

Hawaii
1つ補足ですが、私は何度かブログ記事やnote、Twitterでも書いていますが、当時任されていたプロジェクトを成功させるために、プログラミング(データサイエンス)を勉強していました

 

ですので、ここから書く私の3か月は、すべては「仕事を成功させるため」です。私は少々ワーカホリック的なところがありますので、決して「同じだけ勉強しろ」「さもないと結果なんて出ない」なんて言いたいわけではありません

 

もう少しゆるく続けてもある程度の結果は出せると思いますし、期間をもう少し長くとれば無理なく(もちろん努力は必要ですが)勉強を続けられると思います。

 

(1)最初の半月:まだ余裕

テックアカデミーのPython+AI講座の、Python講座のカリキュラムを進めていたころです。

 

Hawaii
事前にudemy講座で少しPythonの勉強はしていたので、本当にちょっとですが知識の貯金があったことと、何より仕事がまだピークではなかったのもあり\少し余裕がありました。

 

とはいえ仕事は20時ごろに終わるので、そこから2時間ほどファミレスで勉強・作業をしてから帰っていました。

 

この時期は、「勉強」というより、テックアカデミーで使うAWSの仕組みや課題の提出の仕方に不慣れだったので、

そういったツールの使い方の「作業」に時間がかかっていました

 

(2)1か月目後半~2か月目中旬:スーパーハード期

任されていたプロジェクトの山が来たので、それだけで割と忙しかったです。大体、朝8時~夜21時くらいまでが仕事でした。

 

このプロジェクトにデータサイエンス(機械学習)を応用させてみたかった私は日々、

 

Hawaii
仕事のこの部分に、勉強した部分が使えるかも!

 

アイディアが浮かんでは勉強→実務のデータで実際に使ってみる→エラーが出る→調べる→・・というループをひたすら繰り返していました。

 

さすがに夜の時間の勉強では足りなかったので、以下の様な日々でした。

 

朝6:30からファミレスへ行き、勉強→8時に出勤→21時か22時まで仕事→ファミレスで24時か25時くらいまで勉強→帰宅

 

Hawaii
もう、今考えると自分でもひきます。

 

ただ、幸いにも、体力的にはすごくしんどかったのですが、夜にファミレスで勉強しながら、

 

あ、これを明日仕事のあのデータを使って可視化してみたら何かわかるかも!
Hawaii

 

考えながら勉強することがすごく楽しくて翌日会社に行くのが楽しみでした。まあ、これくらい仕事が好きだったから、続けられたのだと今になって思います。

 

(3)2か月目中旬~3か月目上旬:やや疲れながらもなんとか走り抜ける

プロジェクトの山が、少しずつ落ち着き始めます。

さすがにだいぶ疲れがたまってきていましたが、プロジェクトの効果検証の準備にも追われていました。

 

Hawaii
実務の話なので詳細には書けませんが、このときに初めて「決定木の可視化」を実務のデータを使って出して、上司に説明までできたときは自分に感動しました。

 

本当に、よくこの1~2か月頑張った、自分。と何度も思いました。

 

(4)3か月目上旬~中旬:激疲れによる中だるみ

正直、自分の目標(プロジェクトで成果を出す)はほぼ達成できていたのと、あまりの疲れに急激な中だるみをします

 

Hawaii
どう奮い立たせてもやる気が起きませんでした。

 

テックアカデミーでは週2回ビデオメンタリングがあるので、さすがになにもしていないとも言いづらいし講師の方に申し訳ないので、なんとかメンタリングの前日に1時間くらいだけ勉強して、進捗を報告していました

 

講師の方も私が目的を達成したことはわかっていたので、

 

本当によく頑張りましたね!!それなのに、今も少しでも進めていて本当にすごいですよ!!!

 

と、めちゃくちゃ励ましてくださりました・・(泣)

 

もう会うことはないと思いますが、この時の講師の方のおかげで私の人生は変わりました

いつか、お礼を言えるなら会ってお伝えしたいと心の底から感謝しています。

 

(5)3か月目終盤:今後の勉強方法を探る

テックアカデミー受講期間もいよいよ終盤。

このあたりから、

 

Hawaii
なんかデータサイエンスっておもしろいな

 

と感じ始めます。

 

今までは、あくまでプロジェクトで成果を出すためのツールでしかありませんでしたが、データサイエンスそれ自体の面白さを感じ始めていました。

 

そこで、講師の方に「今後もっと勉強するには何をすればいいか」という相談を週2回のビデオメンタリングでしていました。

 

※ですので、終盤は「勉強」はほとんどせず、講師の方に勧めていただいたKaggleのサイトを見て、タイタニックのsubmitの仕方を調べたりしていました。

 

このようにして、私の短かったような長ったような、テックアカデミー受講期間は終わりました。

5.まとめ

いかがでしたでしょうか。

だいぶハードだな・・と思われた方もいらっしゃるかもしれないですが、あくまで「スーパーハード期」は数週間ですし、短期間でこれだけ努力したからこそ仕事でも、この後に待ち構える転職でも、突き抜けた成果を出せたと感じています。

 

ただ、途中でも書きましたが、全員が全員これだけ短期集中でやる必要はないと思います。

 

一番大切なことは、「自分の人生をどうしたいのか」自分で考えながら進んでいくことだと思います。

 

自分も一生の間に数週間(~数か月)なら圧倒的な努力をしてみたい!

 

と思われる方は、是非挑戦してみてください!

 

もう少し自分のペースで、じっくり勉強したい

 

と思われる方も、楽しみながら進めることが一番ですので、データサイエンスの世界にどっぷり浸かってみてください!!

 

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Hawaii
以下の記事では私が実際に受講したテックアカデミーの詳しいレビューを書いているので是非チェックしてみてください。

 

 

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

 

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