マテリアルインフォマティクス（MI）は、材料科学と機械学習を組み合わせる次世代の研究・開発手法です。
今後、材料開発・製薬分野などで需要が爆発的に高まるため、早期のスキル習得がキャリアに有利になります。
しかし、「MI学習のための講座は数が多く、どれを選べば良いかわからない…」という悩みも多いはず。本記事では、化学メーカーでMIを活かしてながら、研究をしている著者が、実際に有用だった「MI に本当に役立つ講座・スクール」をランキング形式で紹介します。
- MI学習をゼロから始めたい人
- 機械学習を研究・開発に活かしたい人
- 初心者だけど挫折したくない人
講座・スクール選びのポイント
MI学習の講座・スクールを決めるためには、以下の５点をチェックして選んで下さい。
- Python初心者に対応しているか
- 機械学習を「実装ベース」で学べるか
- 質問・メンタリングがあるか
- 無理のない料金か
- 無料相談・体験があるか
初学者がMIを学ぶためには、上記の５つを満たすことが重要です。この条件を満たす講座やスクールを選んでおけば、大きな失敗をすることはまずありません。
以降で、この条件を満たす「MIのおすすめ講座・スクール」を紹介していきます。
MI学習のおすすめ講座・スクールランキング
マテリアルインフォマティクスを学ぶおすすめの講座・スクールランキングは下記です。
- Udemy（機械学習＆MI系講座群）
- Aidemy（AI / データサイエンス講座）
- TechAcademy（AIコース）
- SIGNATE
以降で、それぞれのスクールの特徴と強みを述べていきます。
Udemy（機械学習＆MI系講座群）
- 圧倒的な低価格で、MI入門に最適！
- 初心者は、まずこの講座から始めれば間違いない！
強み
- セール時：1,000〜3,000円台で気軽に受講できる
- Python / 機械学習 / 統計をピンポイントで補強できる
- この講座でMIの概要はつかめる！
弱み
- 動画型授業でマンツーマンでの指導なし➡ただし、質問は可能！
- MI特化講座は少なめ ➡ ただし、Python / 機械学習 / 統計を学べばマテリアルインフォマティクスは活用できるようになる！
向いている人
- 化学・材料系研究者でマテリアルインフォマティクス初心者
- まずはコストをかけずに始めたい人
Aidemy（AI / データサイエンス講座）
- AI・データサイエンスに特化したマンツーマン学習サポート
- 「学び放題」制度／講座見放題で幅広くスキルを習得可能
- 「カリキュラム」がしっかり設計されている
強み
- Python未経験でも対応可能
- 学習順が整理されている
- 質問できる安心感
弱み
- 価格が高め
- 初心者には難易度が高く感じることがある
向いている人
- 独学が不安な人
- 一定のサポートが欲しい人
TechAcademy（AIコース）
- 短期間でPython・機械学習・深層学習などを「実装中心」で学べる
- 比較的コストを抑えたAIスクール
- メンター付きで「挫折しにくい」短期集中型
強み
- 業務でAIを使いたい人に向いている
- 即効性が高い
- スクールにしては低コスト
- 「実装課題」があり、理解が深まる
弱み
- 自己管理が必要 ➡ 学習スケジュール管理は基本的に受講者任せ
- 完全初心者にはやや難しい
向いている人
- 短期間で業務に活用したい人
- 独学だと挫折しやすい人
SIGNATE
- 基礎を学んだ人が１段レベルを上げるのに最適
- 実データ ＋コンペ形式で「使えるMIスキル」が身につく
強み
- 中〜上級者が更なるスキルアップできる
- 企業・研究系データを扱える
- 「予測精度を上げる」実践経験が積める
- コンペの結果がポートフォリオとして使える実績になる
- 価格安め
弱み
- 体系的に教えてくれる講座ではなく、初心者には不向き
- 質問サポートやメンタリングは基本なし
向いている人
- Udemyやスクールで基礎を学んだ人
- 優秀なデータサイエンティストを目指す人
- 研究・開発で成果を出したい人
各講座・スクールの比較表
各講座・スクールのまとめ表は下記のようになります。
| サービス | 価格帯（目安） | 初心者向け | 実践向け | 質問可能 |
|---|---|---|---|---|
| Udemy | 約¥1,000～¥30,000／講座（セール価格） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐☆☆☆ | ❌（講師Q&A機能は講座ごと） |
| Aidemy | ¥528,000〜¥1,078,000（3〜9ヶ月） | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | 〇（Slack・メンター） |
| TechAcademy（AI） | 約¥174,900〜¥339,900（4〜16週） | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 〇（メンタリング・チャット） |
| SIGNATE | ※プラットフォーム・サブスク型（例：月¥2,200〜/年¥16,500） | ⭐⭐⭐☆☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | ❌（コミュニティ主体） |
上記の表を参考に自分に最適な講座・スクールを選んで下さい。
どの講座を選べばいい？
上の表だけじゃ選びきれないという人は下記を参考にして下さい。
🔹 価格を抑えてまずは始めたい → Udemy
🔹 体系的＋手厚いサポート → TechAcademy / Aidemy
🔹 本格的にデータ分析スキルを高めたい → SIGNATE
推奨ルート：まず「Udemy」から！
MIを実務で活用できるようになるには、下記の順で学習を進めていく必要があります。
- Python 基礎
- 機械学習基礎
- データ前処理
- 実データでモデル構築
- MI 専用ツールの活用
何よりもまずステップ①〜③を習得することが重要です。ステップ③までクリアできれば、マテリアルインフォマティクスの概要・基礎は理解できます。その後のステップは最悪時間をかければ独学でもなんとかなります。
そのため、まずは「Udemy」からマテリアルインフォマティクスの学習を始めることがおすすめです。「Udemy」で学習すれば、数千円程度の出費でそれなりのレベルのデータサイエンティストになれます。
私はデータサイエンスを極めたかったので「Udemy」に加えて下記のスクールと講座でも学習を行いました。下記のルートはマテリアルインフォマティクスを最短で極めるのに最強のルートです。
まず Udemy で基礎固め → TechAcademy で体系的に習得 → SIGNATE
多少お金はかかりましたが、上位のスクールと講座で学ぶことでマテリアルインフォマティクス・データサイエンスのスキルは確実に向上しました。社内での評価の向上に伴う年収の増加・社内での扱いなどを考えれば安い出費でした。転職も余裕になったので、将来の不安もほぼなくなりました。
マテリアルインフォマティクス・データサイエンスを極めたい人、めちゃめちゃ活躍できるデータサイエンティストを目指す人は、多少お金がかかりますが上記のルートを推奨します。
とはいえ、いきなりスクールを選択するのはハードルが高いと思うので、マテリアルインフォマティクスの概要と基礎を掴む、自分がデータサイエンスが好きか・向いているかをは確認するために、まずは「Udemy」から始めてみるのがおすすめです。
まとめ
この記事では「マテリアルインフォマティクス（MI）を学ぶのにおすすめの講座・スクール」を紹介しました。今回紹介した講座・スクールの特徴を下記にまとめます。
| サービス | 価格帯（目安） | 初心者向け | 実践向け | 質問可能 |
|---|---|---|---|---|
| Udemy | 約¥1,000～¥30,000／講座（セール価格） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐☆☆☆ | ❌（講師Q&A機能は講座ごと） |
| Aidemy | ¥528,000〜¥1,078,000（3〜9ヶ月） | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | 〇（Slack・メンター） |
| TechAcademy（AI） | 約¥174,900〜¥339,900（4〜16週） | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 〇（メンタリング・チャット） |
| SIGNATE | ※プラットフォーム・サブスク型（例：月¥2,200〜/年¥16,500） | ⭐⭐⭐☆☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | ❌（コミュニティ主体） |
どの講座・スクールも自信をもっておすすめしますが、それでも迷ってしまう人には下記の方法で学習することを特におすすめします。
- まずは「Udemy」で概要・基礎を学ぶ
- 必要に応じて上位のスクール講座で学ぶ
化学の知識・スキルを持っている人がマテリアルインフォマティクス・データサイエンスのスキルを習得すれば、人生が変わります。他の人より成果を上げやすくなり、収入と社内での扱いが変わります。転職しやすくもなります。
マテリアルインフォマティクス・データサイエンスがあれば、必ず他の人より有利に立てます。これを機会に、まずは「Udemy」から学習をはじめて、より良い人生を送れるようになって下さい。
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