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モチベーション高く学び続けられる学習プラットフォーム

モチベーション高く学び続けられる

学習プラットフォーム

独学に、仲間と熱中を。

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開催中のプログラム

データサイエンスのための
Python入門

プログラミングの経験は必要ありません。プログラミング未経験から、データサイエンスのために必要なPythonのスキルを身につけます。
実在のデータを扱ったインタラクティブな演習を通して、データ分析のためのPythonの基礎スキルを身につけ、データサイエンティストになるための旅を始めましょう。

 1ヶ月

 1,480

Pythonで学ぶデータサイエンスのための統計基礎​

基本的な統計分析に挑戦します。実データを用いてコードを動かしながら学ぶことで、データ分析における活用イメージをつかみながら楽しく学ぶことができます。 グラフによる可視化の問題も充実しており、学習内容を視覚的にも理解しやすいような設計になっています。本内容は統計検定®︎2~3級の内容に対応しております。

 1ヶ月

 3,300

Pythonと実データによる
機械学習1

DS02までで学んだ統計を実際のデータに適用するところからアルゴリズムの実装まで、順を追って機械学習について理解、実践します。機械学習には必須のPythonライブラリであるscikit-learnを使いながら、複数の事象の因果関係を明らかにする回帰分析とモデルの評価方法を学び、正解データを与えて学習をさせる「教師あり学習」の実装に挑戦していきます。

 1ヶ月

 3,300

※プログラムは、続けて受講することで段階的にデータサイエンスの知識・スキルを習得できるように設計されていますが、参加者の⽅のレベルに合わせてプログラムをお選びいただけます。今後開催予定のデータサイエンスプログラム一覧はこちら

開発背景

オンラインでお金をかけずに、どんなことでも学ぶことができる現代。
しかし、オンラインで購入された学習コンテンツの修了率はわずか5%程です。

努力さえすれば、一流の知識・スキルが無料で手に入るにも関わらず、それを実現できる人は一握り。
それは、新しいことを学ぶ際に「1人でモチベーションを維持することが非常に難しい」からです。

このオンライン学習の課題を解決するために、TomoCodeでは「ピアラーニング」という手法を採用しました。
同じ学びを始める学習者同士が助け合い、コミュニケーションをとりながら学ぶことにより、夢中で続けられるオンライン学習環境を低価格で提供します。

TomoCodeは、共に学ぶピアの方とEmpower People Through Learning(学びで人の可能性を広げる)を実現します。

クエスト解決のステップ

Googleで検索

まずは、検索でクエストを解決します。検索と通じて、エンジニアリングに必要な「検索力」と「自分で解決する力」を養います。

チャットで質問

検索してもわからないクエストは気軽にチャットで質問することで、他のピアから参照サイトやアドバイスをもらうことができます。

ピアレビュー

画面共有・ボイスチャットを活用してピア同士でレビューを行うことにより、難易度の高いクエストの解決や、新たな気づきの発見に繋がります。

ピアラーニング

互いに教え合うことで、学んだことが早く強く定着
よりシンプルなコードなど、新しい発見
匿名・顔出しの必要なし

チャットで協力👇

ピアレビューで画面共有しながら協力👇

プログラム参加時の注意点​

  • 毎週1回(30分程度)のグループレビューに参加をする必要があります。グループは主に3⼈1組で、プログラム開始時に運営によって振り分けられます。グループレビューを通して仲間とより深く繋がり、些細な疑問も気兼ねなく解消できる場として活⽤いただけます。
  • それぞれのプログラムは1ヶ月単位で構成されており、毎週の期限(計4回)までに仲間と協力してクリアを目指します。協力することで十分期限までにクリア可能なカリキュラム(週8時間程度を想定)となっておりますが、期限までにその週の問題(クエスト)を全てクリアできない場合、次の週へ進むことができません。その場合、次の週の問題に取り組むためには、次回以降の開催期へ再参加(支払い含む)が必要になります。学習モチベーション向上の目的ですので、ご了承ください。
  • 学習のためにPC、またはタブレット(キーボード推奨)が必要です。
  • ユーザー登録のためにDiscordアカウントが必要です。

ピアの声

プログラムに参加したピアのレビューです。

このプログラムに参加して同じ志を持った仲間に出会えたことが、学習継続にとっては大きなモチベーションになりました。

ピアレビューで多くの方のコードを見れたということも、コーディングのスキルアップの要因としては大きかったです。

 

Jさん - 25歳

データサイエンティスト志望

これからデータ分析の実務レベルのスキルを身に着けていくにあたってのスタートとしては最適ですね。

今後何をすればよいのかということが明確になりました。

一緒にレビューをしたピアからは「1つの問題へのアプローチにも様々な方法があるんだな」という気付きを頂きました。

Kさん - 33歳

銀行員

TomoCode及びプログラムに関するお問い合わせはLINE/Twitterからお気軽にお問合せください😆

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