Pythonの独学方法

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Python




わたしは、非エンジニアでただの底辺サラリーマンです。しかし、仕事でデータ解析しているで、Python を勉強することにしました。

現在Python学習歴は半年程度です。それまではRという統計ソフトを使用していました。Rの学習歴も半年程度です。当然働きながらなので、あまり時間はとれていません。

つまり、現在もバリバリの初心者で、初心者の気持ちが分かります。そこで、わたしがしているPythonの独学方法をお伝えします。初心者の独学ライフの助けになれば幸いです。

まったくの入門から、レベル別に説明していきます。

入門編(写経する)

写経とは、コードを書き写すこと
コードに慣れるためには、ひたすらコードを書くことが必要です。なんとなくでもいいです。少しずつ慣れていきます。
ここはあまり面白みがなく、独学の脱落が多いかもしれません。
しかし、考えてはダメです。思考停止して、ひたすら写経です。
俯瞰的にプログラミングを学習すると決めたなら、局所的な判断はしないほうがいいでしょう。
少しずつ理解できるようになり、楽しくなります。
あなたが命令したコードを、コンピューターは忠実に実行してくれます。人は裏切りますが、コンピューターは裏切りません。(厳密にはコンピューターも嘘をつきますが)

初心者編(コードの理解)

写経で少しずつコードに慣れた後は、コードを少し変化させてましょう。
たとえば、「コードの数値を変化させてみる」、「コメントアウトしてみる」などをして、コードの有無や変化で結果がどう影響するかを確認してみます。
すると、コードの意味が結果を通して分かってきます。

初心者編(コードを書く)

ここで、本当の意味でコードを書いてみましょう。つまり、「目的をもってコードを書く」ということです。
まずは、scikit-learnにあるデータセットでいいので、そのデータをどうしてみたいのかを考えます。
そして、その目的を達するために、どんなコードを書いたらいいかを調べます。
たとえば、「アイリスのデータで、品種別に説明変数間の相関をみてみたい」などです。
できれば、自身が持っている、解析したいデータで、コードを書いたほうがいいです。
なぜなら、「データ解析の目的がはっきりしている」、「数値の意味が感覚で理解できている」からです。
ここは、目的意識をもってコードを書くために、非常に重要です。
というか、ここまでくれば、仕事でデータ解析ができていることになります。
「プログラミングを用いて、仕事でデータ解析をする」という目標は達成です。
あとは精度を上げていくことです。

独学方法

【おすすめ】Pythonの独学で必要な書籍

  • 書籍
  • Kaggle
  • Github
  • Qiita

書籍は体系的に学べますが、お金がかかります。プログラミングの書籍は高いです。3000~5000円ぐらい。
書籍以外はwebサイトです。なので、無料です。ありがたいですね。
書籍はそのまま、書籍の内容に沿って勉強すればいいので、その他のwebサイトの説明をします。

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Kaggle

Kaggleはデータ解析、機械学習のコンペティションです。しかし、ただの競争ではありません。コードとその解説を公表してくれています。なんて親切なことでしょう。
しかし、少しネックがあります。すべて英語です。
恐らく、プログラミングには英語は必須だと思います。少なくともリーディングは必要です。特に、Pyhtonなどの機械学習は、最先端のアップグレードが求められます、最先端はいつだって、英語圏からですので、英語が分からないと最先端に触れることができません。一応、Google翻訳やDeep Lなどの翻訳ソフトの精度は上がっているので、それらを駆使することで英語のハードルはクリアできます。しかし、完ぺきではないため、英語スキルはプログラミングに必須といってもいいと思います。

Github

Githubはエンジニア御用達ですね。わたしはあまり訪れませんが、ここにあるコードをコピペし、いろいろ調整しながら遊んでいます。これも英語です。

Qiita

Qiitaは、日本のエンジニアサイトで、初心者が躓きやすいことも書かれており、わたしも良く活用しています。初心者はおすすめですね。

書籍で体系的に学んだあとは、自分のしたいことをする。データの調整(前処理)、機械学習の方法、深層学習の方法などは、とりあえずググるとなにか教えてくれます。それか、GithubやKaggleで検索する(英語で)。なので、独学のはじめは書籍代にお金がかかりますが、ある程度になるとweb検索で対処できると思います。ただ、時間はすごーくかかり、効率が悪いと思います。エンジニアを目指すならスクールをおすすめします。十分リターンできるでしょうしね。





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