[仕事終わりの趣味] ビッグデータ分析実技 (作業型1,2,3)

こんにちは先生？ 今こそ受講評を残します。 7回実技に熱い合格後8回に挑戦して合格しました。 7回実技の際に教材を一つ購入した後、教材に出てくるコードを全て暗記する方法で勉強しました。しかし、試験当日、頭の中にあるコードが混乱してきちんと書いてみることができず、苦杯を飲みました。 8回再開準備する時は先生の講義を受講しました。 4日間講義を3倍速で受講しました。そして各講義を受講するたびに提供してくださった資料を解き、ソースコードを比較するように勉強しました。先生が講義時間にくださった蜂蜜チップを活用して、試験当日1時間で解雇を終えて90点をもらいました。 先生の講義が役に立った点は、 1. 一貫した作成法適用可能 - 以前の学習方法では教材やブログにあるコードを暗記する方法なので、問題に合わせて数多くのコードを暗記しなければなりませんでした。 2. 資料提供 - 提供していただいた資料は、空白、ソースコード colab ファイルです。各講義受講後、空白ファイルに直接コードを作成して実行した後、ソースコードファイルと比較しながら迅速に感覚を得ることができました。 3. ワークタイプ 3 - ワークタイプ3でお知らせいただいたハチチップでコード3行暗記した後、20/30点を取得することができました。 4. メール - 試験前に1週間電子メールで送ってくださった試験関連情報がたくさん役に立ちました（特にマインドマップが役に立ちました） おかげで記事の資格取得はもちろん、今私が行っているAI開発に対する能力も育てることができました。ありがとうございます！

こんにちは。 "非専攻者+初試験"で実技合格しました。 筆記は暗記中心だったので幸運に合格しましたが、いざ実技を準備しようとしました。 独学はダメだと思って講義を調べていたところ、偶然YouTubeで退勤後ディムジム様の講義に接するようになり、インフラで講義を受講することになりました。 私が学びながら役に立ったのは、 1. Pythonに全く触れていない私のような人も十分に理解できる簡単な説明 2. ビッグデータ分析記事実技試験のみのためのカリキュラム構成（最も良かったです。） 3. 空白ノート、キャグルなどを活用した復習可能 4. 問い合わせへの迅速なフィードバック などでした。 現業と並行して勉強しましたが、講義を聞いて復習するだけでも大きな助けになり、大変ではありませんでした。 実際の実技試験では全く考えることもできなかった3タイプ2番の問題は最初は解けず白紙に出しましたが（15点減点）、残りはすべて当たって85点という成績（可決課）に合格しました。 退勤後のディムジット様の講義を通じて試験に合格し、Pythonの魅力まで知ることができてとても感謝します。 今、私は試験に合格しなくて、私が知らないPythonのより多くの機能を習得し、もっと活用するために学習を続けたいと思います。 本当に大きな助けになったので、受講をお悩みの方に役立つことを願って受講評を残します。 良い講義を作っていただきありがとうございます！

大当たり..ビッグ四半期実機初の試験の時は独学しながら理解ができなかった内容も多く、結局落ちました。それから、退勤後の深い講義を知ることになり、受講をして仕事をして勉強する時間が多くなかったが、おすすめのコーディングのままにして、いくつかのヒントを教えてくれたおかげで、2回目に合格することができました！データ分析はとても難しい分野ですが、試験だけを見るとこれほどの講義はないようですね。おかげで90点でスムーズに通過してとても良いです！今後、キャグルなど活用しながらデータの勉強をもっとやってみるべきです。

試験一週間前に頑張りました！講師様がお知らせいただいたように、直接コードを組んで講義を聞いて比較してみて、あまりにも良い学習方法でした！普段気になる点も早くて詳しく答えてくださり、講義の受講がとても上手だったという気がしますね！今後一週間の講義復習とキャグル問題解きながら適応していくべきです！川の受講をお悩みの方は川！

データ関連学科在学中で、AIブートキャンプも4ヶ月進行していた人です。 学校では機械学習を学んだことがなく、ブートキャンプでもgptでやってきたので、自分を「聞いたことだけ多い初心者」と判断し、資格証のために講義を購入しました。 まだ私は受講を最後まで全部終えておらず、途中で作成したものなので、 私の意見がどのように変わるかは分かりません。 資料がひどいとか、講義がひどいということではありません。 ただ私の目には不足している部分が多いだけです。 普段の話し方や話の速度が気にならなかったり、細かいことに敏感でなかったり、理解が早かったり、復習を一人でうまくできる方なら問題ないでしょう。 総評レビュー == 説明ができていないようです。 講義力に比べてレビューがかなり良い方のようです。 私が音に敏感な方ではありますが、私だけが感じることでしょうか？ 講義速度を1.1倍速にして上げているのか、 話が早いのか、発音が良くないのか、 話の終わりを濁して次の話に移るのですが、その部分で急激に早くなってとても不便です。焦って説明しているようです。 聞いていると話が早かったり遅かったりが激しいです。 無言の区間を切って編集しているのでしょうか？ 講義を聞くほど私が息苦しくなって息が詰まる気分です。 何かラジオ広告を流しているように、説明に息をする区間もなく話が続いています。 1倍速で聞くと内容がさっと過ぎる部分が多くて理解できず、 0.9にしようとすると途中で遅くなったり、音が割れたりなど不便な部分が多くてもどかしくて聞けません。 一度くらい作成してみた内容なのに むしろ講義を聞くと頭の中で整理がさらにできず、 講義内容が耳を通り過ぎるだけです。 理解しようと気をしっかり持って聞こうとしても、 速度は行ったり来たり、情報は多すぎて、私のために説明しているのではなく知っていることをただ唱えている感じ。 講義を練習してから撮影しているのではなく、リアルタイムで撮影しているようですね。 体系的に準備して説明してくださればと思います。 機械学習ブロック机に置いて映像を撮ったのを見れば皆さんお分かりでしょうが、 「これちょっと移しますね、これを再び持ってきますね、これをこうして」のような授業と関係ない話がとても多いです。わざわざしなくてもいい話のようですが一つずつ全部話している感じ。 それで移すことに視線を奪われて内容が途切れるので、集中力がぷつんと切れます。 他のColabの映像でもそうですし。 pptでやってもよかったものをわざわざ手をあちこち動かすのを全部見えるようにしたのがむしろクオリティを下げたようです。 内容を知って聞く人の立場からはより難しく説明している気分もしましたし。初心者は何を言っているか分からない。内容をちょっと整理して話すべきではないかと思いました。 Colabの名前もカリキュラムの名前と同じにするか、形式を合わせるかしてくださればと思います。こういう細かいことが劣るので講義がより良くなく見えます。 説明は他の人が初めてだということを十分に認識して、彼らの視線に合わせてしてあげるべきなのに、これは何か復習用でもないし。 私が見るには初心者が聞くには速すぎて忙しすぎて3回は読まないといけないようです。 今の講義は正直ただ一人で説明をずっとしているだけで、 受講者が必ず一人で再び読み返しながら理解しなければならず、暗記も自分でしなければならない構造ですね。 何度も繰り返すから心配するなとおっしゃいましたが、むしろ聞くほど心配になります。いや何を言っているか全然分からないのに講義が終わったって？講義をもう一度見なければならないのか？講義を続けて聞くのでしんどくて眠くて、暗記はまたいつするの？のような複雑な気持ちだけになります。 私の考えではその理由が説明方式+細かいことのようです。 説明をaでしてからまたbでして、1を説明してから追加で2を説明して...順序通りに一歩ずつ説明してくださればだめでしょうか？ 頭の中でどのように説明するか流れを再び掴んで映像を撮るべきのようです。 説明を下記のようにしてみてください... 代表概念説明 - 基本コードおよび基本結果 - 問題説明 - 問題に適用されたコード - 例） ワンホットエンコーディングはこういう時、このようにしてあげるものです。- 基本コードはこのような形で、このような意味です。結果はこのように出ます。 - では、実際にこのようなデータで、このような問題なら？ - 今説明したコードがこのように変わりますよね。（変わったコード部分説明）- それでワンホットエンコーディングがこのようにしてあげるものだと言ったので、コード結果はこのように出ますよね？ - このような部分を見てみると、これによってどこが、どのように、なぜこのように変わったかを知ることができます。 どのような意味かお分かりでしょうか...？ 私元々こういうレビュー面倒で書かずにそのまま過ごしますが。 本当にもどかしくて。 他の方々も後で購入されるでしょうからお金がもったいなくなければと思いますし。 私も気分が良くなくてこのように長く書きます.. もしこのレビューを見てもただ個人の意見に過ぎない、私は説明上手な方で、忙しくて細かい細部までは面倒見られそうにないなどの考えが浮かんだなら。その部分が私が気に入らない部分でしょう。 ご自身の映像を数個だけ抜き出してもう一度見直してください。 何も知らない人がこれを聞いた時、すぐ理解できるか。頭に整理されるか。うまくついていけるか。考えてみることが良いと思いますね。