Data Scientist / Data Analystになるために学習すべき言語「Python」。自分でプロジェクトを作れるようになったまでのステップを解説します。Pythonの基本的を学ぶために必要な平均時間は、6～8週間ほどと言われています。私は1日の勉強時間に3-4時間ほど割いたため、約3週間で基本を学ぶことができました。簡単にコードをすらすらかけるようになる！という方法はありません。しかし、正しい学習方法を行うことにより、確実にコードを書くことができるようになります。
目次
Pythonとは
引用：Statista
Pythonの定義は？ということは、ここでは説明を避けたいと思います。すでにこのサイトを読まれている方は、Pythonを勉強するための方法や、早く学ぶための方法を知りたい方ではないでしょうか。Pythonの定義を知りたい方は、「侍エンジニア」の記事をご覧ください。
GitHubとGoogle Trendsによると、Pythonは2020年に最も人気のあるプログラミング言語であり続け、長年のJavaとJavaScriptを上回る人気を誇っています。人気度を判断するために、GitHubはGoogleでどのプログラミング言語が最も検索されているかを比較しました。Pythonは、検索されたチュートリアル全体の29.9％を占め、Javaは19.1％、JavaScriptは8.2％でした。
Google、Instagram、Dropboxなどの大企業は、汎用性の高い製品やプラットフォームをPythonに依存しています。
Python学習でぶちあたった壁
私がPythonを学んでいるときに最もイライラしたことは、理解しにくい学習リソースが多いということでした。
上記のコードは、Pythonの人気ウェブサイト開発フレームワークであるDjangoのチュートリアルに掲載されているものです。経験豊富なプログラマーは、しばしば上記のようなコードを書いて「これはとても簡単です！」といっています。しかし、一見簡単そうなコードでも、信じられないほど混乱してしまうことがあります。例えば、なぜ行はインデントされているのでしょうか？django.http とは何ですか？なぜ、括弧でくくられているのでしょうか？
Python入門者は、経験者にとっては簡単な内容でも、理解するのはとても難しいことです。学習の中で、何度か「つまらない、難しいという壁」に直面して立ち去った後、私は自分にとってより効果的なプロセスを見つけました。実際、これはPythonを学ぶのに最適な方法だと思います。
うまくいったのは、飽きない仕組みを作ったことです。この記事では、このプロセスを再現する方法を順を追って説明します。
ステップ１：Python を学ぶ理由
オンラインでPythonを学び始める前に、なぜPythonを学びたいのかを自問してみるといいでしょう。なぜなら、Pythonを学ぶことは長く、時には苦痛を伴う旅になるからです。十分なモチベーションがなければ、おそらく最後までやり遂げることはできません。例えば、高校や大学のプログラミングの授業で構文を暗記しなければならないとき、私はやる気がなくて寝ていました。一方で、Pythonを使ってエッセイを自動的に採点するウェブサイトを構築する必要があったときは、徹夜してでも完成させました。
自分のモチベーションを把握することで、最終的な目標と、そこに到達するための飽きのこない道筋を考えることができます。具体的なプロジェクトを考える必要はありませんが、Pythonを学ぶ準備として興味のある一般的な分野を考えてみてください。
あなたが興味を持っている分野は、どんなことですか？
- データサイエンス／機械学習
- モバイルアプリ
- ウェブサイト
- ゲーム
- データ処理・分析
- ハードウェア／センサー／ロボット
- 作業を自動化するスクリプト
紹介する学習方法のステップ３以降は、興味を持っている分野によって学習内容が変わってきます。データサイエンスになりたいという人と、ゲームを作りたいという人が使うライブラリー（Pythonのテンプレートのようなもの）は異なります。そのため、ステップ１が明確でないと、全く違う学習方法を行ってしまうということになります。
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ステップ２：基本的な構文を学ぶ
残念ながら、このステップを省略することはできません。自分が選んだ分野に深く入り込む前に、Pythonの構文の基本を学ばなければなりません。そして、このステップは非常に重要です。
基本を学ぶのに役立つリソースをいくつか紹介します。
この段階にかける時間は、理想的には2～3週間、絶対に1ヶ月以上はかけないようにしましょう。全くPythonを触ったことがない方は、Paizaから学習することをおすすめします。基礎の基礎から動画で学習することができます。私はPaizaでまずは一周学習、その中でわからないことがあっても心配しすぎない。そして、Parogateで学習。Progate終了後は、Paizaをもう一周。という形で学習しました。
このように学習することにより、基礎の基礎をしっかり身につけられた実感があります。
ステップ３：問題を解きまくる
Progateと、Paizaで基礎を身につけただけでは、残念ながら自分自身でプロジェクトを作るレベルに達することができません。ここで重要なのが、多くの問題を解くということです。実際Pythonでプロジェクトを作ったり、会社で使うようになると、「どうやって解いたらいいだろう」という壁にぶち当たるでしょう。そのために、多くの問題を解きまくることがとても重要になってきます。
このプロセスを踏むと、Pythonの全体的な仕組みや、学習の中で発生した疑問がどんどん解決されていきます。
私の最もおすすめが「Datacamp」という学習オンラインサイトです。Pythonのコースが2021年6月時点で141コースあり、各コースが4時間です。実際、初心者は4時間かかるでしょう。1ヶ月かかりましたが私は全てのコースを終え、ステップ４のプロジェクトも抵抗なくどんどん書いていくことができています。
「Datacamp」の基本的な流れは「動画解説→練習問題→動画解説→練習問題」の繰り返しです。未経験から、Googleへ転職した方のブログ「【転職エントリ】Googleに入社します」にも、Datacamp が登場しています。オンライン教材を複数試してきましたが、ここまでのレベルで受講者がわかりやすいプラットフォームはなかなかありません。
解説動画には、日本語の字幕をつけることができますが、質問は基本的に全て英語です。英語が苦手！という方は、
Google Translateの Extention を追加しましょう。意味がわからない箇所を選択すると、すぐにポップアップがでて日本語訳をみることができます。
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ステップ４：Python プロジェクトに取り組む
ステップ３まで終えたら、あとは「Python プロジェクトに取り組む」のみです。
Pythonをよりよく学び続けるために、自分自身でプロジェクトに取り組む時です。リソースを参照したり、コンセプトを学んだりすることに変わりはありませんが、自分がやりたいことに取り組むことができます。自分のプロジェクトに取り組む前に、自分のプログラムのエラーや問題をデバッグすることに慣れておく必要があります。Pythonの学習に終わりはありません。
「Datacamp」は、現時点で48のプロジェクトがあります。こんなに用意されているサイトもなかなかありません。もし自分のプロジェクトアイディアが特にないという方は、Datacampで試してみるのがいいでしょう。
ステップ５：上級プロジェクトに挑戦
ステップ５までくると上級者向けとなります。もっとスキルを上げていきたい場合には、プロジェクトの難易度や範囲をどんどん上げていきましょう。自分が作っているものに満足しているなら、もっと難しいものに挑戦する時期だということです。
その時のためのアイデアをいくつかご紹介します。
- 自分が作ったプロジェクトの作り方を初心者に教えてみる。
- 自分の作ったツールを拡大することはできますか？より多くのデータを扱うことができるか、より多くのトラフィックを処理できるか？
- プログラムの実行速度を上げることはできますか？
- そのツールをより多くの人に使ってもらうことはできますか？
- 作ったものをどうやって商品化しますか？
Pythonは常に進化し続けています。この言語を完全に理解していると正当に主張できる人は数人しかおらず、それはPythonという言語を作った人たちのみでしょう。
常に学習し、プロジェクトに取り組むことによりうまくいけば、半年前の自分のコードを振り返って、どれだけひどいものかと思うようになるでしょう。ここまで来れば、あなたは正しい道を歩んでいると言えるでしょう。興味のあることだけに取り組んでいれば、燃え尽きたり飽きたりすることはありません。
Pythonは学ぶのがとても楽しく、やりがいのある言語です。適切なモチベーションを見つけられれば、誰でも高いレベルの技術を身につけることができると思います。