【Python入門徹底ガイド】初心者のための学習ロードマップ



【Python入門徹底ガイド】初心者のための学習ロードマップ

中高の教育現場に大学、それから社会人を対象にした講座など Python の普及が止まりません。

新聞や雑誌から "Python" と一緒に表示されている文字を見て、 「Python だと AI 開発できるのか...」 「Python できたら高年収狙えるのか...」 そうイメージされている方も少なくないでしょう。

ぼんやりイメージする Python できる "自分"、 今回はその "ボンヤリ" を "堅固" なものに変換できるよう学習ロードマップをご紹介させて頂きます。

目次
  1. [Python入門徹底ガイド]初心者のための学習ロードマップ
  2. Pythonの学習ロードマップについて
  3. Pythonってどんな言語?
  4. Pythonとは
  5. Python、私でもできる?
  6. Pythonを学ぶメリット
  7. Pythonでできること
  8. 人工知能(AI)開発のためのデータ整理およびラーニング、アプリ開発
  9. データ収集
  10. 業務効率化
  11. Webアプリケーションの開発
  12. デスクトップ・ゲームの開発
  13. IoT
  14. まずはPythonの開発環境を整えよう
  15. 初心者が効率よくPythonを学習するための順番
  16. ステップ1.無料学習サイトでPythonに触れてみる
  17. ステップ2.Pythonでとにかくコードを書いてみる
  18. ステップ3.プログラミングスクールでPythonを極める
  19. まとめ

[Python入門徹底ガイド]初心者のための学習ロードマップ

Pythonの学習ロードマップについて

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「Pythonの学習ロードマップ」 と聞いても ??? でイメージできないかもしれませんが、 「英語のロードマップ」だったらどうでしょう?

「次の夏休みアメリカに行くから、英語勉強しないと」 「お客さんに外国人が増えて、英語を使う必要が出てきた」 など "ゴール" や "問題解決" があって、それをクリアするために 英語 を学ぶと思います。 Python も同じです。

「AI開発企業に入社してみたい、データ処理ぐらいできないと...」 「このパソコンの単純作業、なんとかならないか...」 といった "ゴール" や "問題解決" に Python、 期待できますね。

つまり学習をはじめるにあたって、改めて "ゴール" を意識する必要が。例えば各ステージで "ゴール" を考えた時、以下のようにリストアップできるでしょう。

【Python学習のゴール】
  • プログラムを動かすこと
  • 自分でプログラムを作る
  • 簡単なゲーム制作

  • データ分析したい
  • Python試験に合格したい
  • 履歴書に書けるぐらいのAIアプリを作りたい
  • IoTに挑戦したい(Raspberry Pi)
  • 情報化の単位取得

  • 単純作業を自動化したい
  • AIを理解したい
  • AI系企業に転職したい
  • 自動売買に挑戦してみたい
  • 独立の可能性を探りたい

  • Webアプリを開発したい
  • 単純作業を自動化したい
  • 仕事の幅を広げたい
  • スクレイピングでデータ収集を効率化したい
  • APIに挑戦してみたい
  • AI開発に挑戦したい

また参考書においても主題である 「人工知能開発」 や 「自動化」 を実施する前に、 Python の基礎をレッスンし、適切なロードマップが描かれていますよね。しかし、多くの読者が 「書いてあるとおりにやっても上手くいかない」 「読み飛ばしていたら、サッパリわからなくなった...」 という経験があるのではないでしょうか?

そして分からないことをネットで調べていたら、何を調べていたか分からないという状況に... つまり "ロードマップ"、用意されていたとしても、 "意識しているかどうか" で違ってくる状況に。

日常生活において 目的地までの地図 を見た時、「このルートなら歩いていけるな、いけないな」 という判断は自分の経験値で解ると思います。それではプログラミングのロードマップについては... ちょっと自分で判断するのは難しいですよね。

判断が難しい理由としては、 プログラミングについての "知識" や "経験" が少ないからではないでしょうか? 少し本稿でプログラミング(Python)における "知識" や "経験" を蓄えて、 ゴールへの "ロードマップ" 改めて考えてみませんか?

本稿前半では Python に関する基礎知識、後半では自分のパソコンへ Python をインストールする方法や学習方法をご紹介していきますね。

Pythonってどんな言語?

Pythonとは

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Python開発者の Guido van Rossumさん(img: Wikipedia

Pythonは、 1980年後半オランダ人プログラマーの グイド・ファン・ロッサム さん(当時30代後半)によって考案され、 1990年にリリースされた比較的古いプログラミング言語。

プログラミング言語を新しく作る時のコンセプトはいくつかありますが、 Python の場合は 「読みやすさ」 を重視。

今からプログラミングを学習される方にとっては、この高い可読性、理解しにくいと思いますが、他の言語と比べると納得できると思います。

【Pythonの読みやすさ】

print("こんにちは")


 #include 

int main(void)

{
    puts("こんにちは");
    return 0;
}

この結果、 Python は多くのエンジニア(特に科学・工学者)から支持を集め、 リリースから 30年経った今でも世界中で愛されている言語になります。

【主要プログラミング言語のリリース時期】

・ Python 1990年
・ Java 1995年
・ Ruby 1995年
・ PHP 1995年
・ C 1978円

Python、私でもできる?

ワンクリックで AI を開発できるプログラム(リンク: Google Colab

2019年、人工知能開発をリードする中国において、小・中学校への AI教育が本格化し、教科書も作成されました。その小・中学校生向けの教科書に "Python" 登場しています*。 また子供向けの Python本* も人気です。

そして究極的には、ワンクリックで Python を実行し、画像を認識する AI を開発可能(上図参照)。 つまり "やる気" と "環境" さえあれば誰でもできる、ということではないでしょうか?

Pythonを学ぶメリット

数あるプログラミング言語の中からあえて Python を学習するメリットは以下の通り。

  • ① 仕事でもプライベートでも活かせる
  • ② AI開発からアプリ(Web)のリリースまで "Python" 一択でいける
  • ③ 情報が豊富
  • ④ パソコンでもオンラインでも実行可能
  • ⑤ 今後も有望なプログラミング言語

詳細は各番号をタップして確認してみて下さい。

【Pythonでできる主なこと】
① 仕事でもプライベートでも活かせる

現在社会的に AI 開発者やデータ分析者が不足しており、就職・転職において Python スキルは有力な "武器" に。

また仕事上必要なデータの収集やデータ加工の手間を、 Python は人に代わって自動的に行うこともできます。

そして日々必要な確認事項、例えば株価や為替、他社の価格等もネット上にあるものなら概ね Python がチェックして、自動的にメール連絡してもらうことも可能。

つまりチョットした秘書に Python はなってくれる、感じですね。

② AI開発からアプリ(Web)のリリースまで "Python" 一択でいける

データを分析し、ラーニングし、予測可能モデルを作成するために Python はよく用いられますが、それを実際使える形にしようと思うとアプリへの組み込みが必要。

Android への組み込みには Java(Kotlin、 Dart等)、 iOS への組み込みには Swift など環境毎に異なる言語が必要になってきます。また Webアプリケーションにおいては、 PHP や Ruby など Webフレームワークにあった言語の知識が必要に。

Python には、 Django や Flask といった Webフレームワークがあるので、 Python一択で AI開発から Webアプリのリリースまで行うことが可能。これ他の言語じゃ真似できませんね。

③ 情報が豊富

ナニか新しいことを学ぶ際、 「本」 「YouTube」 「ネット情報」 「スクール」 「知人」 と何か情報源を頼ると思います。

Pythonは歴史もさることながら、世界中にユーザーが多いので、コミュニティーも盛ん。つまり自分が経験したエラーや分からないことも、とりあえずエラーコードを Google にコピペしてみると 3割ぐらいの確率で同じようなエラーで困っている人の情報を確認することができるでしょう。

これは人気のある言語だからこそ整っている環境、 あえて "Python" を選択するメリットに "情報量" もあると思いますね。

④ パソコンでもオンラインでも実行可能

一昔前までは "プログラミング" "Python" というと、自分のパソコンにプログラミング言語をインストールして、開発環境を整えて...というステップが必要でしたが、今は違います。

特に Python については、ネット(ブラウザ)上でプログラムを編集し、 GPU や TPU を使って AI開発も可能。つまり必ず "Python" のインストールが必要ではないですし、 タブレットやスマホでもプログラムを実行できるということ。

これだけ端末に依存することなく、自由にプログラミングを楽しめるのは Python ぐらいではないでしょうか?

⑤ 今後も有望なプログラミング言語

せっかく身につけたスキルも腐敗してしまうとイヤですよね。数あるプログラミング言語の中でも Python は安定して使用され、突如として何か別の言語に入れ替わるということは考えにくい状況。 仮に 10年後、 Python に代わる言語が登場したとしても、 Python を知っていれば恐らく順応に適合できると思います。

例えば Swift という Apple社のプログラミング言語、 Python と似ている点多々あります。他には、 Flutter や 次期? Android OS の Fucsia で使用される Dart は、 JavaScript のような言語。 つまり学習努力がまったくムダ、 ゼロになるというのは考えにくい状況でしょう。(背景: Python使用率推移

【余談】 Python と AI開発

今では Python といえば AI開発やデータ分析に利用できるプログラミング言語ですが、なぜ "Python" かとその理由を確認すると 「統計ソフト:NumPy や 機械学習ライブラリ:scikit-learn があるから」 と一般的に言われます。

ではなぜ NumPy や skikit-learn は "Python" で作成されたのでしょうか? NumPy については開発グループの中にPython設計者の Guido さんがいたから、 scikit-learn は設計モデルを考えた David(当時京都大学生) さんが Python を使えたから、と考えられます。

ではなぜ Guido さんや David さんが Python を使っていたかというと、 Python の高い可読性や機能、哲学 という理由が挙げられるでしょう。

つまり AI 開発やデータ分析に使われる "Python" は、 高い可読性と機能、哲学が AI開発やデータ分析にマッチしているためよく使われる、という結論。

Pythonの基礎抜きには、 AI開発もデータ分析も語れない、ということですね。


Mid_IV_Hatagishi

Pythonでできること

人工知能(AI)開発のためのデータ整理およびラーニング、アプリ開発

囲碁界最強のラーニング・アルゴリズム AlphaGo(AlphaZero)も個人で利用できます

Pythonを学習する目的の 1つに 「人工知能(AI)」 を挙げる人は多いと思います。 人工知能の開発や機械学習を手伝ってくれる TensorFow や AlphaZero(AlphaGo)、 scikit-learn などは Python ができると効率的。

また AI開発の前段階であるデータ整理やデータ確認、この部分でも Python が使えると非常に効率的。例えば "8万枚の画像をデータセットする" となったとき、普通の OS 上のファイル操作ではとても時間がかかり過ぎます。

【データ・セット時の確認フローの例】
・ ファイルの種類の確認(.png 、 .jpg 、 .gif など)
・ 画像サイズの確認
・ フォルダ構成の確認、移動
・ 処理前後のファイル数の相違確認
・ 処理後のファイル保存

通常の OS 上のドラッグ&ドロップでは、データ整理の内容が正しいかどうか客観的に示しにくいですが、プログラム上で数やサイズを確認しながら処理できれば、誰が見てもそのデータセットの内容が正しいと判断できます。(例:8万個のファイルをPythonでデータセット

そして作成した "AI部分"、実際にアプリケーションとして使うために Web や Android、 iOS に組み込む必要があるのですが、 Web については Python製 Webフレームワークを使うと比較的簡単にセット可能。 こちらの動画では、 Flask に "AI部分" を組み込み、入力値に対して AI が予測する値を出力しています。

AI部分: 学習済みのデータは、モデルファイルと言われます。

データ収集

Yahoo! API を使って株価を取得する様子

営業、マーケティング、開発、プレゼン といった場面では 「客観的データ」 が必用となる場面も多々あると思います。 通常こうしたみんなを納得させる、驚かせるような "データ" は、新聞やネット・メディアからピックアップしていることが多いでしょうか?

Python を使うとまだ世の中に出回っていないようなデータを自分で見つけ出すことができ、そしてその信ぴょう性をコードを持って示すことが可能。 例えば CodeCamp 社の Facebook ページでシェアされた数の自動集計や投稿内容の分析など SNS のマーケティングに。(Facebookのデータ集計ボット

業務効率化

YouTubeレポートBotのイメージ

「今日の他社の価格はいくらだろうか?」 「何か新しい動きはあっただろうか?」 という理由で毎日 Webページを開いていたら、その作業 Python が代わりに自動でやってくれます。 1日 1分の作業でも、年間 200回すれば 200分、 3時間チョット節約できますね。

例えば私の場合は 「ビットコイン価格の変動率」 と 「YouTube統計データ」 を Bot が監視&通知してくれています、それも無料で。 Web 上にあるデータなら概ね Python で自動チェックでき、条件に応じてメール連絡やファイルへの書き込み保存が可能。

一度社内で日々確認しているタスクをリストアップしてみると、ビックリするぐらい時間の削減になるかもしれませんね。

Webアプリケーションの開発

2006年の YouTube、 Pythonにかわる前(img: Wayback Machine

お買い物サイトや SNS、 ブログサイトというと Ruby や PHP の方がシャアが大きいですが、 Python にも "Django" や "Flask" といった Webフレームワークがリリースされています。 実際これらのフレームワークを使うとなると高いレベルの Python スキルが必用ですが、チュートリアルを元に進めていけば Python 初心者でもチャレンジ可能。

尚、 AIを活用した Webアプリについては Python の方が情報量が豊富。 YouTube のチュートリアルに沿って進めていけば、自分でも AIアプリをリリースできそうですよ(参考: Django に AIアプリをセットする様子の動画)。

【Pythonが使われているWebサービスの例】

【余談】 PythonとYouTube

YouTubeは、2005年にPayPal従業員 3名によって始まったサービス。 翌年 2006年、 Google社によって約 1,600億円で YouTubeは買われ、今では動画界になくてはならないインフラに。

この YouTube、 今では Python や Go などのプログラミング言語で動いていますが、元々は PHP で書かれていたこと、ご存知でしょうか? 2006年 Google により買収された後、 PHP では技術的問題があるため Python に書き換えられた訳ですが、 ここでのポイントは "どの言語か?" というより、スモールスタートでもイイ、拡張できる、という点。

YouTube も Facebook も元々は小さいサービスからだんだん大きくなって、今の状態に。 Django や Rails のようなフレームワークの知識があると、 "拡張性" を理解できるので、Webサービスへの無限の可能性を感じられると思いますよ。

デスクトップ・ゲームの開発

Pythonでゲームする様子(参考ゲーム: Knife Hit(MIT)

一応 Python で簡単な 2Dゲームは作成できますが、それはあくまでプログラミング教材レベルとして。 一般的に Python では、 PyGame や Arcade というライブラリを使ってデスクトップ用ゲームを作成できます。ただし本格的なゲームを作成するなら、 JavaScript や C#、 Java か Swift などを勉強した方が賢明かもしれません。

IoT

Google AIY Voice V1 の様子

仕事でもプライベートでも人気の IoT。特に個人レベルでは Raspberry Pi という小型マシンを使った IoT が人気で、 「ラズパイマガジン」 という雑誌もありますね。

こちらの Raspberry Pi ですが、 OS は Linux系が用いられていて、そこにはデフォルトで Python が入っています。そのため Python を使って IoT を制御する方法が一般的。自作「ホームスピーカー」 や 「子供見守りカメラ*」 など Python 初心者でも低料金で挑戦できそうなサンプルがたくさんあります。これはモチベーション、上がりますね。

AIY ・・・ Artificial Intelligence Yourself (Google)


まずはPythonの開発環境を整えよう

さあ少し Python に馴染んだところで、実際に自分のパソコンで Python を動かしてみましょう。 とっ、その前に Python の実行環境が必用になってきます。

Python の実行環境は色々ありますが、今回は基本的な Python 公式サイトから "Python" をダウンロードして、自分のパソコンにインストールしたいと思います。

Pythonのインストール方法

Python のインストールをはじめる前にまず、自分のパソコン環境を確認しておく必用があります。コントロールパネルの 「システムとセキュリティ」 ーー> 「セキュリティ」 から 64ビットか 32ビットか確認。

念の為、 Pythonが入っていないか PowerShell もしくは コマンド から上記のようにコマンドを打ち、 Python の存在を確認。反応がなければ "Python" は、 "ない" ということ。


python3 -V

Python のシステムを自分のパソコンにインストールするためには、まずは必用なインストーラーをダウンロードする必要が。 Python公式ページ の Downloadページ を開くと上図のように。いっぱいリンクがあって、どれを選べばいいか迷いますが、概ね上図の 「Download Windows x86-64 web-based installer」 の項目。


【Pythonインストールファイルの違い】

・ Windows x86-64 embeddable zip file(サイズ:7.6MB)
上級者向けのインストールソフトで、ユーザーのシステムから分離して使用する場合など。

・ Windows x86-64 executable installer(サイズ:26.3MB)
ネットにつながらない環境のパソコンにインストールする場合のソフト、ファイルサイズが大きいです。

・ Windows x86-64 web-based installer(サイズ:1.3MB)
一般的なインストーラー、ネット通信で確認してから必要なファイルをダウンロードするので、ファイルサイズが小。
こちらを使います。

「Download Windows x86-64 web-based installer」 の項目をクリックし、画面下の 「実行」ボタン をクリック。

「Install Now」 の前に、 「Add Python 3.8 to PATH」 にチェックを入れましょう。そして 「Install Now」 をクリックすると、インストールが始まります。

インストールが完了すれば、 「Close」 でウィンドウを閉じます。

そして再び、 PowerShell もしくは コマンド で、 Python -V とすると上図のように Python が動くことを確認できます。これで自分のパソコンで Python を実行できるようになりました。

今回のインストールでは、 Python のみです。 Jupyter Notebook などは別途インストールが必要です。

(Macへの Python インストールは、上部別タブをご参照下さい)

今回は macOS Catalina に Python 3.8 をインストールします。

まずは念の為、 Python が入っていないかターミナルを起動して確認。上図のようにコマンドを打って、反応無ければ Python はない、ということです。


python -V
(Mac には Python2 がシステム上入っています。しかし、 Python2のサポートは終了しますので、 Python3が必要に。)

python3 -V

Python 公式サイトにアクセスし、 Downloads のメニューを選択するとダウンロードボタンが登場しますので、ダウンロード実行。

ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストーラーが起動。

続けるボタンでインストールの手続きを進めます。

インストールが完了すると上図のような画面が登場。コンソール以外にも "IDLE" や "Python Launcher" を使って Python を実行できますね。

インストールが完了すれば、インストーラーは不要になりますので 「ゴミ箱」 へ。

改めてコンソールで python3 -V とすると Python3 が使えるようになったことが確認できます。

ちなみに Python は、上記のところにインストールされました。

自分のパソコンで "Python" 使えるようになったら、次は "基礎学習" がセオリーですね。


【余談 様々な Python の実行環境】

上記でご紹介した Python の実行環境の他に、以下のような実行環境もあります。 参考までに。

・ Anaconda をセットして Python を実行

・ 仮想コンテナ Docker を利用して、 Python や Jupyter Notebook を実行

・ オンラインで Python を実行(Kaggle や Google Colab、 GitPod etc)


初心者が効率よくPythonを学習するための順番

本稿冒頭で "ロードマップ" のゴールを考えましたが、基礎部分についてはどの場合でも共通して必要になってくるでしょう。

こちらでは Python を "効率よく" 学習できるメソッドをご紹介。 ホントかな? と思われたあなた、試してみて下さい。

ステップ1.無料学習サイトでPythonに触れてみる

Python学習をはじめるにあたって、 Webサイトを参考にして、参考書を元にして、といくつかパターンがあると思います。まずは無料で利用できる Python の学習プラットフォームを少し、確認しておきましょう。

【オンラインでPythonを無料学習できるサイト例】
学習サイト 形式
ドットインストール 動画(無料部分は限定的)
Progate タイピングモード(無料部分は限定的)
CodeCampus テキスト
Paizaラーニング 動画&インプット
YouTube 動画

学習サイト 形式
learnpython.org タイピングモード
Google for Education テキスト
W3School テキスト
Dive Into Python 3 テキスト
Udemy/Python Core and Advanced 動画
Data Camp タイピングモード

Python を無料で学習できるサイトは、動画やテキスト、インプット型など学習環境はいろいろ。 Python のみならず "プログラミング学習" 自体がはじめての方は、まずはどのタイプが自分にマッチするのか、一通り試してみることをお勧めします。

とりあえず Python の動く様子は、 learnpython.org にアクセスすると 「RUN」 マークでプログラムを実行できます、ワンクリックで OK。 いくつかのプログラムを実行してみたら、次は自分でプログラムを書いて、 Python からのリアクションを楽しみましょう。

ちなみに私の場合は、 "テキスト" と "YouTube" が基本の学習スタイルです。

ステップ2.Pythonでとにかくコードを書いてみる

Python を実行する環境は、 PowerShell や ターミナル とありますが、コードの保存・編集を考えると "テキストエディタ" 必要。 メモ帳など OS デフォルトのエディタもありますが、断然 "テキストエディタ" がある方が効率的です。

今回は、 Windows でも Mac でも使いやすい "Visual Studio Code" でプログラムを書いて、実行してみます。

まずは、以下のプログラムを実行してみましょう。

【Pythonサンプルプログラム】

【ファイル名: hello.py】


print("あなたお名前は?")
name = input()
print("こんにちは、 " + name + "さん")


python3 hello.py
もしくは
python hello.py

プログラムを実行すると、名前が聞かれ、文字を入力し、リターンキーを押すと こんにちは、 〇〇 さん と出力されますね(上図参照)。 どうですか? Python とのやり取り、おもしろそうですか?

これを応用して "足し算" を行うプログラムを考えたとしましょう。

【Pythonサンプルプログラム②】

【ファイル名: add.py】


print("最初の数字は?")
a = input()
print("2つめの数字は?")
b = input()
print("足し算の計算結果: " + a + b)


python3 add.py
もしくは
python add.py

あれ、 1 + 1 なのに答えは "11" 、ちょっとおかしいですね(上図)。少し入力したデータについて確認してみましょう。

先ほどの add.py の最終行に print(type(a)) とすることで入力した値の変数 a のデータ型を知ることができます。結果を見ると、 <class 'str'> 、 つまり "文字列" ということ。

人間としては "数字" の 1 と 1 を足していたつもりでも、コンピュータは "文字" の 1 と 1 を足して "11" 。 このように Python に限らずコンピュータは、"数字" と "文字" を分けて認識します。

このことを考慮し、コンピュータに 「これは数字だよ」 と認識してもらうためには、 "データ型" を明示してあげれば OK。

【Pythonサンプルプログラム③】

【ファイル名: add-ok.py】


print("最初の数字は?")
a = int(input())
print("2つめの数字は?")
b = int(input())
c = a + b
print("足し算の計算結果: " + str(c))
print(type(a))
print(type(c))


python3 add-ok.py
もしくは
python add-ok.py

改めて 1 + 1 を実行すると、 "2" という結果が得られましたね。

このように Python では "データ型" があるのですが、これに限らずプログラムを実行していて 「思った結果とは違う」 ということはよくあります。この時、皆様ならどうされるでしょうか? 「Python 1+1=11」 「Python 計算あわない」 で Google検索すれば解決できますでしょうか? 答えは NO です。

プログラミングでエラーに遭遇した際、とりあえず "ググルGoogle検索" と思います。うまく回答が見つかる場合もあれば、中々見つからない場合も、私の経験値的には 3割見つかって 7割は試行錯誤の上に....というところではないでしょうか。

ネット上には Google 以外に "Qiita" や "teratail"、 "Stack Overflow" といった 知恵袋 がありますが、なかなかエラーの "答え" 見つからないと思います。

"時間"があれば解決方法を学ぶ、というのも大事ですが、なるべく短時間に基礎をマスターしたいという方も多いでしょう。そんな時、 "独学の限界" を感じちゃいますよね。

上記でご紹介した Python コードを実行する様子の動画


ステップ3.プログラミングスクールでPythonを極める

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せっかく Python をインストールしてやり始めたのに、上手くいかずに、そのまま... とならないようにするためには、 "対策" が必用。つまり "上手くいかない" を前提にした対処方法。 具体的には以下のような "うまくいかない時の対策" があるでしょう。

  1. 1日おいてよく考えてみる
  2. もう一度最初から読みなおしてみる
  3. もう一度最初からプログラムを書き直してみる
  4. teratail や Stack Overflow に質問してみる

実際に私がよく行っている対策は、 1 と 2 ですが、 "時間がない" "なんだかイライラする" "辛抱しんぼうできない" という方もいらっしゃるでしょう。そうなると 「Python、 終了...」 となる確率がグッと上がります。せっかく未来を感じた Python、 本当に "終了..." してしまって ◎ でしょうか?

ここまで本稿をお読みいただいて、基本 "自分でやる" がベースでした。 Python のインストールをはじめ、プログラムの実行、全部自分の力でした。しかし、中には 「なんでこうなんだろう...」 とか 「なんか変な文字が出る...」 と気になる点もあったかもしれません。

そんな時はやはり "先生" がいてくれたら、心強いですし、 "ギモン" を貯めずに軽い気持ちで学習を万進していくことができるでしょう。

参考までに Python 対応のプログラミング・スクールをご紹介させて頂きますね。

スクール名 形式 タイミング 料金(税抜) 無料体験 ゴール その他
CodeCamp オンライン いつでも 148,000円〜 データサイエンスの基礎 入学金 ¥30,000 必要
TECH ACADEMY オンライン 定期募集 139,000円〜 AI開発 学割あり
侍エンジニア塾 オンラインと対面 メンター決まり次第 522,000円... AI開発 入学金 ¥29,800 必要、 学割あり
TECH:CAMP オンラインと教室 定期募集 14,800円/月 AI開発 入学金 ¥148,000必要
Winスクール 教室 ? 154,000円〜 基礎から応用までコース多彩 入学金 ¥18,000 必要、 教材費別途要

プログラミング・スクールの詳しい情報は、 【2019年版】社会人でも通いやすいプログラミング教室5選などをご参考下さい。

PyQ など学習支援サービスもありますが、安易に "安い" という理由で入ってみると、合わない可能性もあります。それは質問の回答にかかる時間。 PyQ の場合は 2営業日以内ですし、 Progate は質問サポート自体がありません。

【余談 プログラミング学習の"効率"】

"効率よく" というとこれから起こりうることを事前に予測・用意して、スムーズに仕事をこなしたり、料理を行うこととされていますよね。プログラミング、特に Python においては、半分ぐらいは同じようなイメージですが、半分は違うでしょう。

それは、 "ベース部分" が変わるから。 Python 自体のベースは、 バージョン 2が 2020.01 廃止で、バージョン 3が標準になり比較的安定していますが、 AI 系の TensorFow や Web系の Django などは発展中。それに伴って利用できていた機能(プログラム、クラス)が廃止になり、変更されることは普通。

つまり "変化" への対応が必要で、それには Python の基礎スキルもさることながら、 "やる気" "モチベーション" も大事。 "効率よく" Python を活用しようと思うと、自分自身で心底楽しめる "工夫" も必要と言えるでしょう。 私の場合は、パソコンの画面を 2画面に増強したり、コワーキングスペースを活用したり、多少の出資を拒まず、その時々で "工夫" しています。

AIエンジニアに必要なスキルが身に付く

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まとめ

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「Python のロードマップ」 ということで、 Pythonの概要からインストール方法、簡単なプログラム、効率的な学習方法、それから Python を学べるスクールをご紹介させて頂きました。

どうでしょうか、なんとなく Python できる自分へのロードマップ、イメージできそうでしょうか? 「そもそも Python で何がデキるか分からない...」 「本当に Python は必用か?」 と躊躇ちゅうちょされている方、とりあえずスマホで見るニュースを CodeCampus(本サイト) の "Python" に変えてみませんか?

日常生活の中の 「これ、 Python でできないかな?」 ということを Python で挑戦し、その記録を残しています。例えば、 Python で価格変動を自動検知し、メール送信するシステム(無料) や YouTube のデータ分析など。

「でも、なんか気が乗らないな...」 「Python、できたらいいんだろうけどな...」、、、 自分は止まっていても ITテクノロジーの進化は止まりませんし、 AIテクノロジーは人間が寝ている間もラーニングして進化し続けています。

どうでしょうか、小さな一歩として、 CodeCamp の無料体験。 東証一部上場企業のグループに属する CodeCamp なら安心してアカウント作成できると思いますし、無料体験も気軽にご利用頂けると思います。

「そういえば今日は早く帰れるな、、、」 まずは CodeCamp の公式ページから今夜 "無料体験" に 空き があるかチェックしてみて下さい。完全オンラインの対応なので、自宅に帰って、ひとっ風呂浴びてからでも OK ですよ。 さあ、 少し前に出て、明るい明日(未来)を手に入れましょう!

昨今のプログラミング・ニーズの高まりを受けて、無料体験枠が埋まっている日もあります。予め、ご了承ください。

オシママサラ
この記事を書いた人
オシママサラ
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