AI時代に求められる人材へ
こんにちは、はやたすです!
TechFrontier(テクフロ)は、短期集中・アウトプット中心の学習で実践的なデータ分析スキルの習得を目指す完全審査制スクールです。
本ページでは、テクフロの概要だけ案内します。
僕自身、新卒で社会人になってからプログラミング学習を開始。
その後、実務経験8ヶ月でフリーランスのデータサイエンティストとして独立しました。
こうやって聞くと
「そんなに早く独立できるなんてすごいですね!」
「それはあなただからできたんでしょ?」
って思われるかもしれません。
ですが僕は、学生時代にプログラミングで二度の挫折を経験しています。
最初はC言語の授業で、
コマンドプロンプトの操作についていけず挫折。
2回目は卒業研究でPythonを使いたいと思ったけど、
Windowsのパソコンで環境構築できず挫折しました。
社会人になったあとも、
Progateをレベル100になるまで基礎学習したり、
Udemyや書籍を購入するけど着手せずに積読したり…
お世辞にも「プログラミングに向いている」とは言えない状況でした。
そんな僕がプログラミングに対して苦手意識がなくなり、
学習するのが楽しくになり、
平日は5時間・休日は10時間勉強するようになったのは、
先輩エンジニアに教えてもらった学習法に切り替えたことがきっかけでした。
そう、それがこのスクールのコンセプトでもある、
実践・アウトプット中心の学習法です。
1ヶ月で基礎学習を完了、2ヶ月目以降に実践へ

TechFrontierでは、
KaggleやSIGNATEなどの分析コンペを使って
実践・アウトプット中心の学習を進めていきます。
世の中によくあるスクールは、
- 1~5ヶ月目:基礎学習
- 6ヶ月目:最終課題
というように、基礎学習に多くの時間を割きます。
ですがTechFrontierは、
基礎学習とアウトプットの割合が他のスクールと真逆です。
まずは1ヶ月で最低限の基礎学習を終える。
そして2ヶ月目以降は、
KaggleやSIGNATEといった分析コンペを使って、実践中心の学習を進めていきます。

こうやって聞くと
「本当に1ヶ月で基礎学習が終わるの?」って思うかもしれません。
もちろんすべてを網羅しようと思ったら、1ヶ月で終わるはずがないです。
時間に余裕があるなら、僕がそうだったように、
平日は実務で8時間、自分でも5時間は勉強したいです。
でもあなたには毎日仕事があります。
平日の9:00から17:00。
人によっては残業で20:00時まで仕事してるかもしれません。
そして家に帰ったら21時になり、ご飯を食べたら22時。
ちょっと休憩したらお風呂に入り、明日の仕事に備えて床につく…
そして休日は家族と過ごすから、勉強できてもせいぜい1~2時間。
久しぶりに3時間の学習時間を確保できたとしても、
結局書籍を数十ページ進めて終わる…。
そんな状況で学習を進めて、
一体いつになったら基礎学習を終えるのでしょうか?
そう、基礎を完璧にしてから実践・アウトプット中心の学習を始めるのは、
構造的・物理的に不可能なんです。
だからテクフロでは、
最低限の基礎を学んだらすぐに実践に入ってもらっています。
不足している知識があれば、その都度で補っていけば良いんです。
6ヶ月で分析コンペ入賞できるレベルになる

TechFrontierは、6ヶ月のコースになります。
1ヶ月目で基礎学習、2ヶ月目にKaggleの初心者向けコンペで分析演習。
そして受講開始3, 4ヶ月以内にSIGNATEコンペでメダル獲得を1つの目標としています。
最終的には6ヶ月で
- Kaggleコンペ入賞
- 業務活用レベル
- 転職準備完了
このラインをゴールにしています。
半年間みっちり学習する。
その後、身につけたスキルを業務に活用したり、転職活動を始めたりする。
それがテクフロ受講生の歩み方です。
そんなテクフロ生が、どのように学習を進めているのか見ていきましょう。
最低限の基礎だけを学べる動画カリキュラム

主催はやたすが、分析コンペや業務活用に取り組むうえで
最低限必要になる基礎知識を解説した動画カリキュラムです。
結局、基礎学習していて困るのは、
「何をどこまでやれば良いのか」ですよね?
その答えになるのが、テクフロ生限定のカリキュラムです。
まずは1ヶ月で第6章までの基礎学習を進める。
その後、7章で実践方法を学びつつ、
分析コンペを使って手を動かした実践に入っていきます。
- 1章:はじめに
- 2章:Python学習法
- 3章:Pythonによるデータサイエンスの全体像
- 4章:Python×データ分析基礎
- 5章:Python×統計学基礎
- 6章:Python×機械学習基礎
- 7章:CRISP-DMとKaggle入門
このカリキュラムの通りに学習を進めるだけで、
気づいたときには一通りの分析ができるようになっています。
3ヶ月目以降で分析コンペに取り組むうえでは、「8章:Kaggle実践」などの追加レクチャーも用意しています。
学習で躓いたときに質問できるサポートチャット
学習に取り組むうえで分からないことや疑問に思ったことは、いつでもチャットで質問できます。

最近だとChatGPTを使うことで、ほとんどの疑問は解決できるようになりました。
でもそれには、「すでに答えが決まっている分野においては」という前提があります。
つまり、今まで学校教育で教わってきたような答えのある分野であれば、ChatGPTに聞くことで解決できます。
ですが、データ分析やデータサイエンスには、答えが存在しません。
同じ「購買行動の分析」だとしても、
ゲームを買う人とコスメを買う人では、取るべきアプローチが変わりそうですよね。
モデルを使った予測も、有効になる特徴量エンジニアリングの施策はデータごとで変わります。
つまり、データ分析はChatGPTで賄いきれないことが多いんです。
事実、データ分析コンペの挑戦やポートフォリオの作成で躓く学習者は多いです。
- どうやって分析コンペに取り組めば良いのか分からない…
- 精度を改善するうえで有効な施策が思いつかない…
- 精度は改善できたけど、それがなぜなのか説明できない…
- Label EncodingとOhe-Hot Encodingは、どちらを使えば良いの…?
- どれくらい特徴量エンジニアリングを試せば良いのか分からない…
- どのハイパーパラメータを調整すれば良いのか分からない…
- ポートフォリオは何を作成すれば良いのか分からない…
これらは過去の受講生から質問の一部です。
テクフロには、小さな疑問であっても、すぐに解消できる環境が整っています。
また技術的な内容だけでなく、キャリアや学習の方向性も主催はやたすに直接相談できます。
フリーランスで色々な案件に携わった経験から、一人ひとりに合ったアドバイスを提示させていただきます。
仲間と切磋琢磨できる!毎日の進捗を共有する日報管理チャット
テクフロが他のスクールと違うのが、この日報管理チャットです。
強制ではありませんが、できる限りテクフロ生には毎日の学習記録を提出してもらっています。

この日報提出は、当たり前ですが勉強していないと書くことがありません。
だからみんな、日報を提出するために必死になって勉強します。
また日報管理チャットは、他の受講生も見れるようになっています。
あなたも
「子育てが大変だけど、今日も3時間勉強しました!」
なんて投稿を見たら「自分もやらないと」って思いますよね?
そんなお互いに切磋琢磨していける環境が、テクフロには整っています。
最近では、SIGNATE Beginnerコンペの上位がテクフロ生で独占していて、
日報では〇〇さんに抜かされました!と盛り上がっています(笑)

レベルの高い受講生同士で、みんなで一緒に勝っていく。
そんな環境が用意されているのも、テクフロの強みになります。
転職や分析コンペに役立つノウハウを共有!全12回セミナーアーカイブ
過去に配信した全12回のLIVEセミナーアーカイブも視聴できます。
このセミナーアーカイブでは、動画カリキュラムでは紹介しきれなかった、転職や分析コンペに役立つ実践的なノウハウを共有しています。
過去に取り扱った内容の一例は、以下のとおりです。
YouTubeやSNSなど、表には出せない情報を多く取り扱っています。
第6回目セミナーアーカイブ

第7回目セミナーアーカイブ

第9回目セミナーアーカイブ

第11回目セミナーアーカイブ

- 関数の使い方
- コーディングのポイント
- 分析コンペの取り組み方
- 分析コンペに取り組むうえで大事な姿勢
- ChatGPTを使用するうえでの注意点
- 特徴量エンジニアリングの取り組み方
- 分析コンペで上位入賞するためのセンターピン
- 分析コンペTips10選
- 初心者向けコンペと一般向けコンペの違い
- SIGNATEコンペとKaggleコンペの取り組み方
- 公式ドキュメントの読み方&活用方法
- 精度改善案が思いつかないときの対処法
- 転職実績になる「実務でデータに触れた経験」の詳細
- データ可視化における2つの目的
- やってはいけないデータの可視化
- 未経験から転職するうえでの前提
- データサイエンティスト転職の最重要ポイント
- 転職の実績作りとスケジュールの目安
- 別ルートからデータサイエンティスト転職を目指す方法
- バリデーション設計の注意点
- 転職で使うポートフォリオについて
- 社内でAIプロジェクトを促進するうえでのコツ
- 転職時の企業の選び方
さらに過去に開催した
- 分析コンペの解法共有会
- 質問相談会
- 勉強会
これらのアーカイブもすべて視聴可能です。
本コースに参加すれば、分析コンペの挑戦から転職に必要な知識をすべて網羅できます。
横の繋がりもできる!受講生限定オフ会
テクフロはオンライン完結型のスクールですが、東京と大阪で定期的にみんなで集まる機会を設けています。

結局、大学受験の予備校と同じで、学習を継続できるかどうかは環境に依存します。
テクフロは、大人の進学校。
参加者全員が同じ目標・目的を持って、本気で学習に取り組んでいるので、初対面とは思えないほど盛り上がります。
特に分析コンペの開催期間だと、上手くいった施策を共有しあったりすることが多いです。
入会して間もない受講生も、先輩受講生に学習の進め方についてアドバイスをもらっています。
2024年12月のオフ会では、懇談会の前に昼からみんなで集まって勉強会も開催しています。
2児のママや58歳男性でも分析コンペで上位入賞!挫折経験がある人も!
そんなテクフロ生は、年齢・性別問わず、多くの受講生が成果を上げています。
ここでは一部だけ掲載させていただきます。
インタビュー動画
30代後半男性が1年で!
完全未経験からデータアナリスト転職成功
30代男性が2ヶ月で!
SIGNATEコンペ銅メダル
30代男性が2.5ヶ月で!
SIGNATE Cup2024 銀メダル獲得
残業あり・2児のママが2ヶ月で!
SIGNATEコンペ銀メダル獲得
50代男性が6ヶ月で!
SIGNATE Cup2024銀メダル & SIGNATE銅メダル
産後の子育てをしながら!
SIGNATE Cup2024
銀メダル獲得
20代男性が4ヶ月で!
会社業務へ活用
30代男性が4ヶ月で!
1本5万円の副業獲得
58歳男性が4ヶ月で!
社内分析コンペで2位にランクイン
30代男性がPython未経験から!
時給5,000円の副業案件獲得
このように年齢・性別問わず、数多くの受講生が実績を出しています。
6ヶ月後には、彼らのように分析コンペで入賞できる実力が身についているでしょう。
メンバーの活動報告
- 【#012】エンヤのデータサイエンス挑戦記:SMBC GHG排出量予測コンペにチャレンジ!
- 未経験から2ヶ月でデータ分析コンペで2位入賞したお話
- 未経験から100日間でデータ分析コンペでメダル獲得したお話【前編|データ分析編】
- 未経験から7ヶ月でデータサイエンティスト転職した話。
テクフロへの想い

テクフロは、
主催者であるはやたすが初心者の頃に欲しかったもの
を形にしました。
というのも、僕がPython×データサイエンスを学び始めた5, 6年前は、
実践で使えるレベルまで学べるスクールが存在しませんでした。
どのスクールも、Kaggleのタイタニックで終了してしまうカリキュラム。
僕が講師をやっていたプログラミングスクールも、
実務で役に立たないような基礎知識ばかり教えていました。
だから僕もあなたと同じように、
- 基礎学習は終えたけど、結局次に何をやれば良いんだろう?
- Kaggleコンペが難しすぎて着手できない…
- どうすればKaggleコンペに挑戦できるようになるんだろう?
という悩みを抱えていたんです。
でも今は違います。
いまは実践・アウトプット中心で学べて、
KaggleやSIGNATEで実績を作って、
業務活用や転職に役立つスキルを学べるテクフロがあります。
先ほど見てもらったように、多くの受講生が実績を出せています。
基礎学習できるスクールはたくさんありますが、
コンペで入賞できるくらいスキルを、再現性高く身につけられるのはテクフロだけです。
僕はPython×データサイエンスを学びたいすべての人に、
心の底からテクフロをおすすめできます。
TechFrontierは完全審査制のご案内

ここまで読んで、テクフロに興味を持っていただいた人もいると思います。
大変ありがたいですし、ぜひあなたにもデータサイエンスを習得して欲しいと思っています。
ですがTechFrontierは
完全審査制のスクールになります。
なぜ審査制にしているのかというと
本気で取り組める仲間だけが集まる環境を作るためです。
TechFrontier(テクフロ)は、大人の進学校。
中学受験の塾で入塾テストがあるように、
TechFrontierでも審査があります。
もし興味を持ってくださった方は、
以下のLINEを友だち追加して不定期の案内をお待ちください。
よくある質問
スクールの詳細や料金は、どうすれば確認できますか?
審査に合格した方のみスクール詳細をお受け取りいただけます。
審査通過後に案内する説明動画および販売ページをご確認くださいませ。
どのような参加者が多いですか?
本当に色々な属性の人が参加しています!
医者、会計士、大学教授、CTO、国家公務員といったエリートメンバーや、文系出身でIT未経験のメンバー、そもそも大学を出ておらず高卒のメンバーなど様々です。
ただ、参加者に共通するのは「努力できること」かなと思います。
国からの給付金(専門実践教育訓練制度)は利用できますか?
利用できません。
専門実践教育訓練制度を申請できるのは、受講者全員が同じカリキュラムを進める場合に限られるからです。
TechFrontierでは、各々が別の分析コンペに参加する性質上、専門実践教育訓練制度を利用できません。
審査基準はなんですか?
こちらはお答えできません。
審査に合格できるとは限らないので、あらかじめご了承くださいませ。
テクフロのデメリットはなんですか?
学習が大変なことです。
テクフロに参加したら、動画を見て終わりではなく、自分で手を動かして実践しなければいけません。
「動画を見るだけで苦労したくない…」
そんな人には、無料の範囲で学習できる僕のYouTubeがあります。
ぜひはやたすのYouTubeをご覧ください。
PCの指定はありますか?
ありません。基本的にブラウザ環境で学習を進めるので、Windows / Mac、どちらでも問題ありません。
他のスクールとの違いは?
基礎学習と実践の割合が真逆なことです。
僕は基礎を学んで欲しいのではなく、皆さんに習得して欲しいと思っています。
ですので、“習得”に最適な実践形式のカリキュラムを組んでいます。
ゆえにカリキュラムをこなすのが大変なことも、他のスクールとの違いです。
どれくらいの人が成果を出していますか?
おおよその数字ですが、参加者の2人に1人(約50%)は何かしらの成果をあげています。
先日開催されたSIGNATE Cup2024では、20名の受講生が参加して
- 金メダル×1
- 銀メダル×6
- 銅メダル×4
という結果でした。(テクフロメンバーでかなり上位を埋めてしまいました…)
こうやって見ても、やはり半分くらいの受講生が成果をあげている印象です。
本当に私にもできますか?
できます!と言いたいところですが、正直に言うと分かりません…。
ぜひ受講生インタビューで、似たような境遇の人を探してみてください。
はやたすさんから直接指導を受けられますか?
はい!
- チャットツール
- 月1の質問相談会
- オフ会(リアルの場での交流)
など、色々な場面で直接質問していただけます!
僕に会ってみたいファンの人も大歓迎です…!
それでは皆さんにお会いできるのを楽しみにしています。
※本ページは販売ページではありません。商品案内及び購入は所定の審査を通過したあとの販売ページでご確認くださいませ。