私は最近はSIGNATEというプラットフォームで学習を行っています。SIGNATEはデータコンペで知られていますが、私が主に利用しているのは有料の学習コースです。コースの中には「Gym」というデータサイエンスとプログラミングのコースや、実際の課題解決を体験できる「Quest」というコースがあります。
私の学習スタイルは、月の前半にGymのデータサイエンスとプログラミングの課題を1つずつこなし、月の後半の第1週にQuestに挑戦、そして最終週にはその延長としてQuestで取り組んだ課題に関連するコンペに挑戦するという形です。
Gymの内容は、これまで自分が学んできたことの復習が中心となっていますが、実際に手を動かして学ぶことで理解を深めることができます。さらに、これからはまだ体験したことがない物体検出や強化学習といった分野にも挑戦する予定で、その点も大いに楽しみにしています。
一方、私がこのプログラムを受ける上で最も重視しているのがQuestの部分です。Questでは、現実的な課題を基にしたケーススタディを通じて、データ分析をどのように進めていくかを学ぶことができます。そしてそれらの課題は実際のデータコンペに直結しているため、自分の学習成果を直接活用することができます。正直Gymの内容だけであれば他にもっと安くて(あるいは無料で)有用なコースもあると思いますが、このQuestは自分にとって他では学べないと感じた内容でした。
ご参考までにこの記事を書いている2023年6月時点の料金は以下の通りです。
私は年間プランに申し込んだため、1年以内に全てのコースを終えることを目標にしています。
これまでにクリアしたGymのコースは以下の通りです。難易度の低いものから取り組んでいるため今のところはつまずくことはないですが、今後★5のコースなどが出てきたら今のペースでは消化できないかもしれません。
また、Questのクリア状況は以下の通りです。SIGNATEのコンペに参加したことのある人は、見覚えのある課題もあるのではないでしょうか？こちらも今後難易度が高い課題に挑戦していくことになります。
これ以降は項目を消化するごとに学んだことなどを記事として投稿していきたいと思います。
また、学習後のコンペの他にたまにリアルタイム開催中のコンペで自分にもチャレンジできそうなものや興味を惹かれるものがあれば取り組むこともあります。その結果以下のような参加状況となっています。
上２つがリアルタイムで参加したコンペ、下4つがQuestの延長で取り組んだコンペですね。いずれは賞金を狙うような位置にまで進出したいですが、現在はまだ学習中なので、ランキングの真ん中より上に位置することができれば満足しています。
こちらも今後はコンペに取り組んだらその様子を記事にしていきたいと思います。
以上、SIGNATEを使った学習スタイルについて記載しました。