Python(非IT向け) 学問

【非IT技術者向け】Pythonのデータ分析学習ロードマップ(随時更新)

こんにちは。

今回は「【非IT技術者向け】Pythonのデータ分析学習ロードマップ」を紹介します。

 

皆様の中に、IT技術者を本格的に目指さないけどプログラミング言語のPython使って

 

・業務改善

・ちょこっとデータ分析

・趣味で活用

 

みたいなことできたらいいなぁ、という方いらっしゃいませんか?(ちなみに私はそうです。)

そういった方々に向けて、道半ばの私がもがきながら勉強している状態を晒して指針になればいいなと考えて本記事を書きました。

ですので、参考にするかしないかは自己責任でお願いします。

 

 

(参考)筆者プロフィール

理工系大学院卒業。メーカー非IT開発業務従事。

専門は物理。業務は、電気電子の基礎開発、機構設計、評価などなどを担当。浅く広くって感じ。技術者としてどうなのか…

基本的なITリテラシーあり。データサイエンスのスキルセットを資格を通して勉強中。

Pythonエンジニア基礎試験、Pythonエンジニアデータ分析試験取得済。

 

 

 

本記事の目的

 

 

・Python初学者が独学でどうやってPythonを学んで行くかを皆様に紹介。初学者の指針となる。

 

私は本業の片手間に独学でPythonの勉強をして数か月経ちます。

ぶっちゃけ全体像をはっきりと俯瞰してみている立場ではありません。

それでも初学者を脱して「構文は一通りOK」「コード見てググれば理解できる」状態です。

初学者~中級者目線の記事は少ないので何かの助けになればと思い本記事を書いています。

 

※本記事は私の成長度合いに合わせて随時更新予定

 

 

対象、前提

 

下記のいずれかに当てはまる方向けに書いています。

 

・Pythonの全くの初学者 ~ ちょこっとかじったことある方

・本業でがっつりPythonを使う予定はない。

・業務改善できるようになりたい。

・趣味で使えるようになりたい。

・データ分析ってどんなもんかちょっと興味ある。

・スクールには通う気がない。独学。

 

※上級者の方は生暖かい目で読んでください。

 

 

結論

 

 

私は自分のレベルに合わせて下記ロードマップに従って勉強を進めています。

ちょこっと気の長い話かもしれませんが急がば回れかと。参考にどうぞ。

 

【STEP1】Pythonの基礎を取得

【STEP2】各種基本のライブラリ、機械学習の基礎を習得

【STEP3】実践的なデータ分析方法を習得

【STEP4】業務改善、データ分析、趣味で活用(現状のゴール)

 

 

 

ロードマップ詳細

 

【STEP1】Pythonの基礎を習得

 

正直、やりたいこともボヤっとしててモチベーションを保つのが厳しい時期です。

皆様ここを何回もぐるぐるしている人多いかと思います。

そのため、明確な目標として「資格」を目指してもよいかと思っています

ここら辺クリアすれば実務でちょっとしたプログラム組んだりできます。心の壁があるだけ。

 

 

動画にて概要をつかむ

 

まずは初学者用の動画にて概要をつかむことをお勧めします。

最初何言ってるか追いつけなくてもゆっくり見て行ってください。

また、その時は合わせて実際にコードをたたきながら学習してください。

見るだけじゃマジで身に付きません(自戒してます)。

 

ちなみに動画で学ぶならUdemyがおすすめです。

シリコンバレー発の教育サービスで、日本語対応も充実しています。

特にIT系の講義が多いのでPythonの講義もたくさんあります。

 

※参考記事

Udemyのすすめ

 


 

 

 

初学者用の書籍を学習

 

初学者用の書籍を読んで理解を深めてみてください。

ポイントとしては、必ずコードをたたいて実行することです。

下記はおすすめ書籍です。

 

 

超初学者向け。プログラミングってどんなもんかな?ってところから書いてます。

 

 

 

 

「Pythonエンジニア基礎試験」の主対応書籍。

いきなり読んでも眠くなると思うので、その前に上記書籍か動画にて勉強しておいてください。

ネット上に全部載っているので買わなくてよいかも。(私は購入しましたが)

Python チュートリアル — Python 3.9.1 ドキュメント

 

 

 

 

 

Pythonエンジニア基礎試験

 

Pythonの超基本的な構文理解を問う試験です。

上記「Pythonチュートリアル」から問題が出ます。

この試験を高得点で受からない人は基本的なところ理解できているか怪しいかと。

ですので、初学者は一旦ここを目標にするのがおすすめです。

 

短期集中で受けるなら2週間程度あれば受かります。

私の場合は片手間での勉強だったので余裕見て1か月で受けました。

 

 

※試験の詳細は下記記事を参照ください。

Python3エンジニア認定基礎試験へ向けた勉強

 

 

 

 

【STEP2】各種基本のライブラリ、機械学習の基礎を習得

 

 

上記基礎が終わって各種基本ライブラリ(Numpy、Pandas、matplotlib、sklearnなど)に触れていくフェーズです。

基礎レベルでぐるぐるせずに一気に学んで行きましょう。

 

 

動画にて概要掴む

 

基礎レベルと同様、Udemyにてよさげな講義を見つけて学習していきます。

※おすすめ講座はそのうち追記します。

 

 

データ分析に関する入門書を学ぶ

 

各種基本ライブラリ(Numpy、Pandas、matplotlib、sklearnなど)を学んでいきます。

下記書籍であればスクレイピング、自然言語の処理、画像処理までステップを踏んで学習できます。

Pythonエンジニアデータ分析試験の指定書籍でもあります。

 

 

もちろんすべてのコードを自分でたたいて実行していくことをお勧めします。

急がば回れかと。

 

 

 

Pythonエンジニアデータ分析試験

 

Pythonでデータ分析するにあたっての超基本的なライブラリ(Numpy、Pandas、matplotlib、sklearn)理解を問う試験です。

上記「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」から問題が出ます。

正直、一問一問は超簡単です。

ただ、範囲がめっちゃ広いのと、簡単と言えどもしっかり理解していないと解けない内容の問題です。

しかも7割が合格点なので油断してると普通に落ちる試験。

 

こちらは短期集中で受けるなら初学者からなら3週間程度必要です。

私の場合は片手間での勉強だったので余裕見て1か月で受けました。

上記教科書はなめるように理解しました。

 

 

※試験の詳細は下記記事を参照ください。

Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法、受かり方

 

 

 

 

【STEP3】実践的なデータ分析方法を習得(今ここ)

 

 

ここまでで基本は網羅できていると考えています。

そこで、より実践的な内容を学習していきます。

(できれば、最終的に自分が目指いしているゴールを意識して)

 

 

動画にて概要掴む

 

Udemyにてよさげな講義を見つけて学習していきます。

※おすすめ講座は追記します。

 

 

実践的な書籍にて学ぶ(業務を意識して)

 

データ分析の実践的な書籍として有名な下記に取り組んでいます。

実際のデータ分析の流れをおさえつつ、仕組化に落とし込むまでを意識して書かれている本です。

様々なレビューでも高評価です。

(本業の方からコメントいただきたいところですが。)

 

 

私はこちらに取り組んでいます。

 

 

有名な方はこちら。前に出版されたバージョン。

上記よりもデータ分析に関する部分にフォーカスしているようです。


 

 

 

【STEP4】業務改善、データ分析、趣味で活用(現状のゴール)

 

 

詳細は今後追記していきます。

 

ブログ、その他検索を駆使して自分でなんか作る

さらに動画や書籍で深める

趣味でやってみる(ラズパイ、自動運転車など)

 

 

 

 

 

初学者が陥りがちな落とし穴について

 

 

初学者が陥りがちな落とし穴について、いくつかアドバイスをしていきます。

 

環境構築

 

いろいろ開発環境あります。悩むと思います。

AnacondaインストールしてJupyter Notebookでコード書けばOKです。

私は今のところそれで問題ありません。

環境構築で悩むくらいだったら本読んだりコード叩いたりした方がいいです。

(上級者の人に怒られるかもしれませんが…)

 

 

初心者向けのものを何回も繰り返してしまう

 

上級者の方から「基本的なところ終わったらとりあえずなんかプログラムかけ」というアドバイスいただくと思います。

実際、それが一番早いと思います。

ですが、「無理して自分で何か作ろうとして途方に暮れて断念 → また初学者向けに取り組む」みたいループに陥る人は結構多いのかと。

私は「自分の実力では何ができて何ができないか?」みたいなことが俯瞰してみることができず何を作ればいいのかもわかりませんでした。

 

ですので、しっかりと「初学者向けではないけど手の届くレベル」の教材を選んで着実にステップアップしていくことが大事かと。

そういう意味で、基本的なところを学習し終えた後に「Pythonエンジニアデータ分析試験」を受けるのはいいステップかと考えています。

参考にしてみてください。

 

 

モチベーション継続のために

 

モチベーション継続のために「やりたいこと、憧れ」を持っておいたらいいかと思っています。

すぐにできなくても「こんな感じになりたい」と思っておけば結構モチベーション続きます。

 

単に簡単な教材を繰り返しやっているだけだとモチベーション続かないし、

いきなり作りたいもの(大がかりなもの)に挑むとすぐ挫折します。

 

単純な「憧れ」でもいいです。

偉大な先輩方がブログ等にゴールとなる指針を書いてくれているので、なにか指針を持っておいてください。

それだけでもモチベーション続きます。

 

 

 

 

 

(参考)参考になるブログ

 

 

私が参考にしているブログを紹介します。

勉強方法もそうですが、体系的にまとまっているのでお勧めです。

 

 

初学者から経験者までおすすめ

 

月見ブログ | 月見ブログ (tsukimitech.com)

 

実務でPython使いまくってる方のブログ。

初心者向けから経験者向けまで広く対応してます。

しかも、初心者向けページもマジで丁寧でわかりやすい。実際にどんな風にPythonを学んで行くか書いてあります。

経験者向けにも「ファイナンス×Python」といった使い方なども紹介していて読んでいてワクワクします。

極論言うと、私のブログ読まなくてもこっち見ればいいです笑

 

 

 

統計の勉強をするなら

 

統計学の時間 | 統計WEB (bellcurve.jp)

 

統計の勉強をするならこちらがおすすめです。

統計検定2級のレベル(大学1、2年生程度)を初学者にもわかりやすく書いています。

こちらを一通り理解できれば統計の理解が進むかと。

 

 

 

 

まとめ

 

 

いかがでしたか?

初学者を脱したばかりの人間による説明なので初学者に寄り添った内容になっているかと。

本記事を参考に、別の体系的な情報を入れてもらうと今後の指針がイメージしやすいかと思います。

 

是非、参考にしてみてください。

 

 

 

 

以上、お読みいただきありがとうございました。

今後も非IT、初学者~中級者目線での情報を共有できればと考えています。

今後ともよろしくお願いします!

 

 

 

  • この記事を書いた人

yama77

長野県出身、東北在住。ここでは、物事の考え方、取り組み方、を皆さんと共有できればと思っております。

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