こんにちは、初心者指導ならお任せ!キカガク機械学習講師の篠原空です。
この記事では Python を学び始めた方が迷わないように丁寧に解説します!
ゼロから始めるプログラミング
スモールステップで Python を基礎から学べる、初学者の方向けの講座です。演習問題を通して Python の使い方を理解し、データ分析や機械学習実装のための基礎を身につけることを目指します。
「努力は裏切らない。」という言葉を信じますか?
私は、半分信じて半分ウソだと思っています。
正確には、「”正しい方向に正しい量を重ねた努力“は裏切らない」だと思います。(有名予備校講師のお言葉です)
この記事では Python をまさに学び始めた方や、これから学びたい方に向けて何を・どの順番で学ぶと定着がしやすいのか、教育企業である「キカガク」のブログと知見を用いて共有させていただきます。
この記事が皆さんにとっての「正しい方向」となることで、無駄な努力を減らして Python の定着を図りましょう!
Python を学ぶハードルとは
さて、Python を学び始めた、またはこれから学び始める方のうち、壁に当たってしまう方の共通点はなんでしょうか。
それは、正しい方向を向けていないことです。
どれだけ「プログラミングができるようになりたい!」といった気持ちがあっても、そもそも正しい順番で学んでいないと学習の難易度を自ら上げているだけです。
本記事では、「正しい方向」で定着までの道筋を示したロードマップとなっています!
これから、この記事の内容を焦らずに 1 つ 1 つ。丁寧に進めてみてください。
きっとあなたのプログラミング基礎力はバッチリです!
そもそも、独学の Python は難しい?
そもそも、Python を学ぶことは難しいのでしょうか。
プログラミング言語とは、日本語や英語、中国語のような言語だとイメージしてください。
コンピュータに命令するための言語で、Python, JavaScript や、C++ などさまざま存在します。
その中でも、Pythonという言語は、非常に使いやすくオススメです。
理由は大きく 2 つです。
1:高度な専門知識を必要としない点
2:操作がしやすく、初学者の壁が他の言語よりも低い点
です。
さらに、今後の主流となるであろう AI や機械学習に関する実装も、この Python で行えます!
初学者の学習ハードルに関しては、さらに詳しいことが書いてありますので気になる方は目を通してみてください!
Pythonの特徴(学ぶメリットつき)
①データ解析が可能
Excel や csv ファイルで取得したデータの、解析ができます。学校の課題や実務面で、多くの数字が手元にあるがどうすればいいかわからないという経験はないでしょうか。
データ解析を行えば、それらのデータの特徴を理解したり可視化することが可能です。
データ解析に関しては、Python だけでなく R (アール) というプログラミング言語でも実行することができます。もしあなたが Python を学ぶ目的がデータ解析にある場合、R を使用する方が早い場合もありますので、Python と R の違いについても押さえておきましょう。
②機械学習を学ぶ・実施することに適している
Python では AI の手法である機械学習にも対応しています。
そもそも、機械学習ではどのようなことができるのでしょう。機械学習(Machine Learning)とは自らがデータを学習することを指します。我々人間が経験や知識を通じて学習するように、コンピュータに学習をさせることで正解となるデータを認識できるようになります。
機械学習でできること
①画像処理分野
画像データ・・・写真や画像など
機械学習を通じて、画像のサイズを変えること(リサイズ)や、物体の検出を行うことができます。
以下に画像処理の基礎を紹介しています!こちらもぜひご覧ください!
②時系列データ処理
時系列データ・・・株価予測、天気予測など
今までの情報を引き継いでいる時系列データは、他の処理とはデータの扱い方が少し異なります。
興味がある方は、時系列データ分析の基礎であるこちらをご覧ください!
③自然言語処理
自然言語・・・私たちが話している日本語や英語などの言語。
プログラミング言語と混在しないように、私たちが普通に話す「言語」をこの界隈では「自然言語」と呼びます。
日本語から英語への翻訳などもこの分野です。
またこの分野の理解が深まると、現在のトレンドの 1 つである ChatGPT の基礎知識 が身につきます。
ここでは紹介程度に留めますので、興味がある方はこちらの記事も読んでみてください。
簡潔で読みやすい文法が特徴的である
Python のコードは、他の言語と異なり大変書きやすいことで有名です。他の言語よりも学習ハードルが低いため、プログラミングを学びたい初学者の方向けのプログラミング言語ともいえます。
他の言語(C++、R、Javaなど)と共有な箇所もあれば、Python 独自の記法もあるため、Python を学べば全ての言語に対応できるわけではないことは気をつけて下さい。
Python の基礎については以下の記事をご覧ください!
③多様なライブラリやフレームワークが存在している
ライブラリやフレームワークが多数存在し、 プログラミングを書く際の負担が少ないです。
ライブラリとは、簡単にいうと「賢い他人が作成した、便利なツール」のことです。ディープラーニングを学びたいと思っても、全てのコーディングを 0 から作成するのは負担が多いです。しかし、あなたがコーディングを打つ前にも多くのプログラマーの皆様が、より簡潔にわかりやすくコードを作成しています。
そんなノウハウが詰まったものが、ライブラリだと押さえておいてください。
例えば、機械学習のアルゴリズムを簡単に使いたい時にはこの scikit-learn というライブラリを使用すると簡潔に記載することができます。
ライブラリには他にも様々な種類が存在します。例えば Python と Excel を連携させることでより効率よくデータ収集が行いたい場合には、Excel 操作用のライブラリが存在します。
このように、Python ではライブラリを使用することで様々なタスクに向き合うことができます。
④効率的なデータの収集ができる(スクレイピング)
ここまで読んでいただいた方ですと、Python の便利さに気づいていただけたかと思います。この Python の便利さはまだまだこんなものではありません。
ネット上にあるデータを集めたい時、手作業ではとても時間がかかってしまう。そんな時も Python で解決しましょう。
スクレイピングという技術を知ることで、自動化が図れます。
これはおまけですが、スクレイピング技術に興味が沸いたらこちらの記事も見てみてください。きっと皆様の普段の業務・課題の解決に便利になるでしょう。
(無料版) あなたのパソコンに実装環境を作成しよう!
Python をはじめとするプログラミングを行う場合は、行うための環境の構築が必要になります。有料無料と様々ありますが、今回は無料かつ簡単な設定方法をご紹介させていただきます。
使用する環境は Google Colaboratory です。
Google アカウントがあれば誰でも利用ができ、初期費用はかかりません。
この環境だけで、無料のままでも簡単なプログラミングから機械学習までの操作、学習が可能です。
まずは環境構築よりもプログラミングに触れて楽しみを見つけるのがおすすめです。
ゼロから始めるプログラミング
スモールステップで Python を基礎から学べる、初学者の方向けの講座です。演習問題を通して Python の使い方を理解し、データ分析や機械学習実装のための基礎を身につけることを目指します。
Python マスターへの道! 基礎事項一覧
Python での作業ができるようになっても、大切なのはその Python で何ができるのかが大切です。
ここでは、Python を用いてプログラミングの基本事項をお伝えさせていただきます。
いきなり参考書や講義に入る前に、まずは何を押さえるべきなのか、全体像を把握しましょう!
①計算の仕方
数字の処理として、数字の扱い方・計算の仕方は必ず押さえていただきたい内容になります。
②変数
計算の仕組みに、変数という考え方があります。この内容も入門編となるため、皆様には一読いただきたいです。
③データ型
ここまで学習を進めると、「リスト」「タプル」などの未知の言葉と遭遇することがあります。これらの言葉は無視して学習を進めることもできますが、いつか壁に当たってしまいます。
これらはデータ型と呼ばれます。
④演算子
演算子には大きく2種類があります。何かと何かを比べる「比較演算子」と、OR や AND といった「論理演算子」です。
比較演算子は主に if 文や次の条件分岐などに用いられることが大変多く、プログラミングの基礎知識です。
論理演算子は、論理と名がつく通りパソコン内部への命令です。
少しややこしい箇所もございますので、それぞれについての詳しい記事は以下です。
⑤条件分岐
Python をはじめとするプログラミングの実態は、私たちがパソコンに対して行う命令です。
なので、命令されたことは単純に実施できますが、命令外のことは当然何も行いません。
ここが私たち人間との差で、気を使ってこれもやりましょうか?などとは 1 ミリも考えてくれません。
では、少し複雑な命令を行う際にはどうしましょう。その際に使用するのがこの条件分岐です。
⑥繰り返し表現
if 文で条件分岐を記載することができるのは上記の記事から読み取れたと思います。しかし、実際にはもう少し複雑かつ長いコードになることが多く、同じ条件を繰り返す場合なども生じます。その際に使用するのが繰り返し表現です。
繰り返し表現にはいくつかあり、一番の基礎として押さえていただきたい内容は while 文と for 文になります。
⑦関数
ある程度のプログラミングの文法がわかると、もっと応用させたくなると思います。例えば、同じような記法を同じコード内で数回使用したい場合、その都度同じコードを何行も書いていくことはあまり綺麗なコードとはいえません。何よりコードを打つ方の負担が多くなります。
同じ内容なら 1 回書いて済む方が楽ですよね。
ということで、そんな理想を叶えたものが関数になります。
これは私たちが中学生の時に習った二次関数の関数とは同じような性質ですが、イメージとしては別物だと捉えていてください。とにかく便利です。
⑧モジュール
さらに学びを進めていくと、そもそも気になるポイントとして「import」とは?という原点回帰な質問が生じます。そこを解決するためには「モジュール」という基本知識も合わせて押さえておく必要がありますので、この記事も押さえておきましょう!
学習時の相棒(応用)
基礎知識とは異なる視点で、これらの記事は皆様の今後の学習の助け船になります。エラーや読みやすい書き方など、すぐには理解することではありませんが紹介させてください。
ここまで読んでくださりありがとうございました。
最後に、Python の学習する際のおすすめ書籍・講座・ブログについて紹介させていただきます。
Python をより得意になるためには?
①書籍から学ぶ
世の中にはたくさんの参考書があり、その中からどれを選ぼうか。毎回本屋で悩むと思います。
思わず Amazon や楽天の一番上を安直にポチッと購入した経験はありませんか・・・?
弊社の講師が厳選したおすすめの書籍があるので紹介いたします!
②授業を受ける
書籍で目を通すだけではわからない!という方は実際に講義を受けてみましょう。
弊社が運営している長期コース卒業生の声を紹介いたします。
③YouTube からインプット
映像講義として、無料で受けられる YouTube の中でも、初学者の皆さんにおすすめのチャンネルを紹介させていただきます。
これらの YouTuber の方々は個性豊かに色々な動画を出しています。自学自習が得意な方は YouTube も参考にしてみてください!
また、YouTube についてもまとめているので、講師イチオシな YouTube チャンネルが気になる方はこちらへ!
④ブログ記事から知識をつける
この記事のように、ブログから知識を得るということも現代の学び方として主流だと思います。キカガク技術ブログ以外にも、数種類のブログを紹介させていただきます。
独学が難しいと感じたら
このように、Pythonを独学で習得するロードマップを解説してきましたが「独学での学習が難しそう」「学習習慣がないから続けられるかが不安」と思った方もいらっしゃるのではないでしょうか。そのようなお悩みがある方はキカガクが提供する「DX を推進する AI ・データサイエンス人材育成コース」がおすすめです!
DX を推進する AI ・データサイエンス人材育成コース
プログラミング未経験から、AI やデータサイエンスを学ぶことのできる 6 ヶ月間のコースです。転職実績も豊富で、自走できる AI人材を多く輩出しています。
こちらの記事では、Pythonが学べるプログラミングスクールとしてキカガクの長期コースがおすすめされています。気になる方は是非チェックしてみてくださいね!
Pythonが学べるプログラミングスクールおすすめ9選【社会人必見!】 – CloudInt
最後に
以上が、初学者が Python を得意になるロードマップになります。
Python は最初こそ取り掛かりにくいものの、慣れれば慣れるほど便利なものと気づくことができると思います!
皆さんも、今の学びたいという気持ちに寄り添い、学習を継続してみて下さい!
ゼロから始めるプログラミング
スモールステップで Python を基礎から学べる、初学者の方向けの講座です。演習問題を通して Python の使い方を理解し、データ分析や機械学習実装のための基礎を身につけることを目指します。