Pythonは将来性が高く、学ぶメリットがたくさんあるプログラミング言語です。Pythonを独学で学ぼうとしている方のなかには、下記のように興味や疑問がある方も多いのではないでしょうか。
- Pythonを独学するときにおすすめの学習教材が知りたい！
- Pythonはどこまで学べばいいの？
今回は、Pythonを独学で習得したい方向けに、下記2段階のロードマップでゼロからオリジナル制作物を作れるようになる方法を紹介します。
- Python独学でライブラリが使えるようになるまでのロードマップ
- Python独学でオリジナル作品を作るまでのロードマップ
Pythonの基本・応用が習得できたかどうかは、各種ライブラリを使ってオリジナル作品を作れるかどうかで確かめると良いでしょう。
また、ロードマップ内ではおすすめの学習サイトや本も紹介するので、学習環境を整えるのに必要な情報を得られます。Pythonの独学で挫折したくない方は、ぜひ最後までご覧ください。
- Python習得の難易度
- ほかのプログラミング言語ではなくて、Pythonを学ぶメリット
- Python独学で目指すべき「画像処理・機械学習・自然言語処理」の最終制作物
- プログラミング未経験者が独学でPythonでオリジナル制作物を作るための学習手順
本ブログを運営しているTech Teacherは、
プログラミング家庭教師サービスを運営しています。
完全マンツーマン・フルオーダーメイドで
あなたが必要な指導を提供します。
Python独学は難しい？目標設定と学習方法をしっかり選ぼう
Pythonの独学はプログラミング未経験者の場合には、簡単ではありません。プログラミングの書き方を覚えられなかったり、多々発生するエラーが解決できなかったりと、つまづくことが多いからです。
ただし、プログラミング未経験者の場合にも、「目標設定と学習方法の選定」に注意すれば、独学でも十分習得できます！まずPython独学の目標設定では、「最終的に何を作るか」を決めましょう。最終制作物を決めることで、学ぶべき内容を取捨選択できます。
また、Python独学を成功させるうえでは、学習方法の選定も重要です。Pythonはニーズの高いプログラミング言語であるため、YouTubeや参考書、無料・有料コンテンツなど、様々な学習方法が提供されています。そのため、「自分のライフスタイルや好みに合っている学習方法」を選ぶようにしましょう。
当記事では、目標設定におすすめの最終制作物と学習方法を紹介しているので、引き続きチェックしてみてくださいね！
Python学習のメリット
プログラミング言語には、さまざまな種類があります。そのなかでも、Pythonを選択する方は多いです。下記のPythonの学習メリットから、人気の高さを見ていきましょう。
- 将来性が高いスキルを習得できる
- 他のプログラミング言語よりも難易度が低い
将来性が高いスキルを習得できる
Pythonは他のプログラミング言語に比べて、将来性が高いといわれています。例えば「TIOBE」の調査によると、2024年1月時点でPythonのシェア率は2023年に続いてトップと報告されています。
画像引用：TIOBE Index for January 2024｜TIOBE
TIOBEの調査内容は、世界中のエンジニアの数やGoogle・Bingなどの検索結果の分析をもとに作成されているため、実際のエンジニア市場を示しているといえます。長年首位を維持してきた「Java」の人気に代わり、今後数年はPythonが首位を維持すると予想できるでしょう。
画像引用：TIOBE Index for January 2024｜TIOBE
Pythonを学習することで、将来的に安定して稼げるスキルが身につくため、プログラミングをこれから学ぶ人におすすめです！
他のプログラミング言語よりも難易度が低い
Pythonは、ほかのプログラミング言語よりも難易度が低いのもメリットです。難易度が低い理由には、記述方法が比較的シンプルであり、覚えることが少ないことが挙げられます。
プログラミング言語のなかには、難易度が高いものも少なくありません。たとえば、C言語には「ポインタ」と呼ばれる、コンピュータの内部処理まで理解していないと難しい概念があります。一方でPythonには、ポインタのような難しい概念がありません。
また、Pythonはソースコードが読みやすいのも特徴です。「インデント」でプログラムごとのブロックができるので、どこまでが条件文や繰り返し文の実行内容なのかが、ひと目でわかります。
画像引用：Pythonは初心者にやさしい言語？｜エンジニアスタイル
Pythonはほかのプログラミング言語よりも、書きやすく読みやすいことから、プログラミング未経験者におすすめといえます。
Pythonでできることは？身近な例も
Pythonができるようになると、身近なものが作れるようになったり、身近なことが快適になったりします！例えば、オリジナルのゲームや「Instagram」のようなアプリを作ることが可能です。
また、Pythonではデータサイエンスができるようになるため、株価の予測が自動でできるようになったり、ExcelとWebサイトの連携し大量のデータ収集を数分でできるようになったりと、煩雑な業務の効率化も実現できます。
さらに、Pythonは近年話題のAIや機械学習の開発する言語として人気を集めています。
Pythonでできることは、下記で詳しく解説しているのでチェックしてみてください。
Python独学でライブラリが使えるようになるまでのロードマップ
まず、Python独学でライブラリが使えるようになるまでのロードマップを下記の流れで紹介します。
- STEP1：無料学習サイトでPythonの基礎を学ぶ
- STEP2：本でPythonの応用力をつける
- STEP2-1：Python主要ライブラリの「Pandas・NumPy・Matplotlib」を習得
- STEP2-2：Pythonのデータ処理ライブラリの「OpenCV・Scikit-learn・MeCab」を習得
- STEP2-3：練習問題で実装力を磨く
「ライブラリが使えるようになるまでのロードマップ」の目的は、Pythonの基本と応用を習得し現場で通用するスキルを手に入れることです。目的を達成するために、インプットとアウトプットの両方を丁寧に行いましょう。
ステップ1の基礎と2の応用段階では、下記の内容を解説します。
- 使用教材
- 教材の使い方
- 習得する内容
- 目標取り組み時間
ただおすすめの教材を紹介するのではなく、「どのような教材で何を学べば良いか」が具体的にわかるようにまとめました。
データ分析やディープラーニングなどをPythonでしたい場合には、各分野のライブラリを使いこなせることが重要です。こちらのロードマップを参考に、まずはPythonでよく使うライブラリを使いこなせるようになることを目指しましょう！
ロードマップで使う教材は、下記のとおりです。
- TechTeacher blog：０から学ぶ【Python基礎】
- Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理
- すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方
- Python 実践データ分析 100本ノック 第2版
STEP1：無料学習サイトでPythonの基礎を学ぶ
- 目標取り組み時間目安：50～100時間
- 使用教材：TechTeacher blog：０から学ぶ【Python基礎】
目標とする制作物が決まれば、早速Pythonの基礎を学び始めましょう！
基礎を学ぶ方法のなかで、最もおすすめなのが「無料学習サイト」を使う独学方法です。無料学習サイトのメリットは、お金をかけずにPythonが学べることです。スクールでは月5万円以上かけて、Pythonの基礎を学びますが、無料学習サイトではスクールと同等レベルの内容を無料で学べます。
学習サイトは様々なものがありますが、本TechTeacher blogを特におすすめします！
TechTeacher blog：０から学ぶ【Python基礎】では、1~12章で構成され、1記事完結型の連載講座であり、開発環境の設定方法やリスト・関数などPythonの基礎を学べる無料で学習できます。
TechTeacher blogでは、下記のようにコード例付きのわかりやすい解説と練習問題が各章にあるため、インプットをした内容の習熟度を測れます。
TechTeacher blogを使う場合には、下記の手順で基礎を学びましょう。
| 学習手順 | 教材例 |
|---|---|
| ①解説を読み進めながら、考え方や書き方をインプット |  |
| ②実行例を見ながら、自分の開発環境で書く | |
| ③練習問題に取り組む |  |
| ④模範解答と実行結果・自作コードを比較 |  |
| ⑤疑問点・コードミスがあれば再度解説内容をチェック |  |
1章ごとに章末の練習問題に取り組み、エラーや文法間違いがなければ、次へ進みましょう。
- Pythonの特徴
- 環境構築方法
- printによる表示
- 型
- 四則演算
- 文字列の操作
- 真偽値・論理演算・比較演算子
- 変数
- if文による条件分岐
- リストと辞書
- for・whileによる繰り返し処理
- 関数の作り方・使い方
- クラスとモジュール
STEP2：本でPythonの応用力をつける
TechTeacher blogの練習問題を一つも間違えずに実装できるようになれば、次は実践力を鍛える段階です。Pythonの応用は、Pythonの参考書を使ってじっくりと取り組むことをおすすめします。
これから、3つの本を使って、段階的に応用力を身につける方法を紹介します。
STEP2-1：Python主要ライブラリの「Pandas・NumPy・Matplotlib」を習得
- 目標取り組み時間目安：100～200時間
- 使用教材：Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理
応用力を身につける第一歩は、Pythonのデータ分析で頻出のライブラリを習得することです。Pythonのデータ分析で頻出のライブラリとは、「Pandas・NumPy・Matplotlib」の3つです。
- Pandas：表データライブラリで、Excelのファイルなどを扱うときに役立つ
- NumPy：数値演算ライブラリで、画像の加工や機械学習のためのデータ処理などで使われる
- Matplotlib：グラフライブラリでグラフの作成や画像を表示するときに便利
NumPyについては、下記の記事で概要を理解しましょう。
顔認識・機械学習・自然言語処理プログラムを作る場合には、いずれにしても3つのライブラリを使えるようになる必要があります。
データ分析で役立つライブラリを習得するうえで、おすすめの本は「Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理」です！
おすすめの理由は、表データ処理ライブラリの「Pandas」・数値計算ライブラリの「NumPy」・グラフ・可視化ライブラリの「Matplotlib」の3つが網羅されているからです。
この本を使う場合には、下記の手順で学びましょう。
- 解説内容でライブラリの使い方をインプット
- サンプルコードを写経実装
サンプルコードの写経実装では、1行ずつ何をしているコードなのかを自分で説明できるまで理解しましょう。
Pandas・NumPy・Matplotlibの3つのライブラリの使い方
STEP2-2：Pythonのデータ処理ライブラリの「OpenCV・Scikit-learn・MeCab」を習得
- 目標取り組み時間目安：200～300時間
- 使用教材：すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方
すべての分野に共通する応用スキルを習得できたら、次は画像処理・機械学習・自然言語処理の各分野について深く学ぶ段階です。
まずは、各分野で使用されるライブラリの基本の使い方を習得しましょう。そこでおすすめの本は「すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」です。
おすすめの理由は、画像処理で頻出ライブラリ「OpenCV」・機械学習用のライブラリ「Scikit-learn」・自然言語処理で使われるライブラリ「MeCab」の基本的な使い方が、コードを見ながら確認できるからです。
この本を使う場合には、下記の手順で学びましょう。
- 解説内容でインプット
- サンプルコードを写経実装
- 応用のヒントを見ながら実装練習
応用力を身につけるためにも、各章末にある「応用・改良ヒント」を見ながら、自分でオリジナルの作品を作る練習をしてみましょう。
OpenCV・Scikit-learn・MeCabの3つのライブラリの基本的な使い方
STEP2-3：練習問題で実装力を磨く
- 目標取り組み時間目安：100～200時間
- 使用教材：Python 実践データ分析 100本ノック 第2版
実践的なプログラミングスキルを身につけるためには、アウトプットの量と質が重要です。目標とする制作物を作れるようになるためには、各分野の練習問題をひたすら実装しましょう。
そこでおすすめの本が「Python 実践データ分析 100本ノック 第2版」です。この本では、機械学習・画像処理・自然言語処理、それぞれが章に分かれていて10～30本の練習問題が用意されています。
また、データが整理されていない生データのため、データの加工から練習することができて、より現場に近い実践力が身につくのがメリットです。
この本は、下記の手順で使いましょう。
- 解説でどのようにデータを処理すればよいかを見ながら実装
- 解説を見ずに自分で実装し結果を比較
まずは、データの処理方法をひと通り習得してから、学びたい分野の練習問題に取り組むとよいでしょう。
- データの加工方法
- OpenCV・Scikit-learn・MeCabの基本〜応用
Python独学でオリジナル制作ができるようになるまでのロードマップ
次に、Python独学でオリジナル制作ができるようになるまでのロードマップを下記の流れで紹介します。
- STEP1：目標にする制作物を決める
- STEP2：オリジナルの制作物をつくる
オリジナル制作を目標にするロードマップの目的は、Pythonの基本・応用が身についているかどうかを測ることです。「プログラミングの基礎が身についているか」「必要なライブラリが難なく思い浮かぶか」を確かめましょう。
また、オリジナル制作物を作ることができれば、ポートフォリオとしてアピールできるようになるため、データサイエンティストやAIエンジニアへの転職に有利です。将来的にデータサイエンティストなどのAI人材を目指したい方は、これから解説するロードマップを参考にオリジナル作品の制作を目指しましょう！
STEP1：目標にする制作物を決める
まず、目標にする制作物を決めましょう。Pythonでは機械学習・画像認識・自然言語処理など幅広い分野で活用できるプログラミング言語のため、1つの分野に絞ることが重要です。例えば、コンピュータビジョン分野に進みたい分野の場合には、自然言語処理の制作物にするよりも、画像認識にする方がポートフォリオとしてより効果的にアピールできます。
Python独学のおすすめの制作物は、下記の3つです。
- OpenCVで顔認識プログラム｜難易度★★
- Scikit-learnで機械学習プログラム｜難易度★★★
- MeCabで自然言語処理プログラム｜難易度★★★★
各制作物の難易度は、習得するスキルの数に応じて評価しました。
これからそれぞれの制作物が、「どのような人が最終的に目指すとよいか」「どのようなPython知識を習得できたことになるのか」を解説します。順番に確認して、独学の最終目標にする制作物を決めましょう！
OpenCVで顔認識プログラム｜難易度★★
- 画像認識や画像検出などの画像処理分野に興味がある人
- 画像解析のシステムを作れるようになりたい人
Pythonでは、画像上の人の顔やメガネの有無を判別するための「顔認識プログラム」を作ることができます。Pythonで顔認識プログラムを作るには、「OpenCV」と呼ばれる画像処理専用のフレームワークの理解が必要です。
OpenCVとは、画像や動画を処理するための機能がまとめて実装されているオープンソースのライブラリのこと。Pythonでも使えて、画像の前処理や色変換、物体検出などさまざまな画像処理が可能。
また、OpenCVで作った画像を表示したり、保存したりするために「Matplotlib」と呼ばれる画像描画ライブラリも使える必要があります。OpenCVやMatplotlibでよく使う関数の数は比較的少ないため、ほかの制作物よりは難易度が低めです。
なお、顔認識プログラムの例は下記の記事で解説しているので、イメージを掴むためにチェックしてみてくださいね！
- Python基礎（画像の読み込み・出力、繰り返し文、関数など）
- ライブラリの使い方（OpenCV・Matplotlib）
Scikit-learnで機械学習プログラム｜難易度★★★
- 将来的にデータサイエンティストになりたい人
- 機械学習・ディープラーニングに興味がある人
Pythonは機械学習で使えるライブラリが豊富です。特に「Scikit-learn（サイキットラーン）」では、機械学習のデータの準備からモデル選択・学習・評価までできる関数がひと通り用意されています。
また、機械学習プログラムを作れるようになるためには、数値演算ライブラリの「NumPy」や表処理ライブラリの「Pandas」も使える必要があります。PandasはExcelやCSVデータを処理する時に使って、NumPyはPandasで読み込んだデータを加工やScikit-learnで使える形式に整えるために使います。
機械学習をするうえでは、学習結果や評価内容の可視化も重要です。Pythonでは「Seaborn」と呼ばれるライブラリで、見やすいヒストグラムや散布図などのグラフを作成する場合が一般的です。
機械学習プログラムを作るためには、機械学習用ライブラリの「Scikit-learn」に加えて、「NumPy・Pandas・Seaborn」といった関連ライブラリも使える必要があるため、やや難易度は高めです。
なお、機械学習プログラムの例は下記の記事で解説しているので、制作物のイメージをチェックしておきましょう！
- Python基礎（繰り返し文・関数など）
- ライブラリの使い方（Scikit-learn・Pandas・NumPy・Seaborn）
MeCabで自然言語処理プログラム｜難易度★★★★
- 自然言語処理に興味がある人
- Webスクレイピングのデータを活用したい人
Pythonでは自然言語処理も可能です。「MeCab（メカブ）」と呼ばれる自然言語処理用のライブラリを使えば、分かち書きや品詞分解などが簡単にできます。
MeCabを使う場合には、Pythonの基礎だけではなく、pipやGitといった開発環境の知識も必要です。またコマンドの理解も必要なので、他の2つの制作物と比べると少し難易度が高めです。
なお、自然言語処理プログラムの例は下記の記事で解説しているので、イメージをつかむためにチェックしておきましょう！
- Pythonの基礎（リスト・関数など）
- フレームワークの使い方（MeCab）
- コマンドの基本（path）
- 開発環境の基本（Git・pip）
STEP4：オリジナルの制作物をつくる
目標取り組み時間目安：100時間以上
早速、オリジナルの制作物を作ってみましょう！
オリジナルの制作物を作るときのポイントは、下記のとおりです。
- サンプルコードを参考にオリジナルの課題を設定
- データの加工が必要な生データを使う
- 可視化と評価を丁寧にする
- 課題分析までする
例えば、機械学習プログラムを最終目標にする場合には、必要なデータの収集や加工は自分でしましょう。実際に現場で使うデータは、欠損が多く機械学習で使えるデータになっていないからです。
また、単にモデルを動かして満足するのではなく、モデルや精度の可視化・評価をさまざまな方法で行いましょう。モデルやデータ選択の正当性を分析するためです。
オリジナル制作物は、同じ分野で3作品以上作るようにしましょう。複数の制作物があれば、多様なスキルがあることをアピールできるため、転職時に有利になるからです。
なお、オリジナル制作物を作るのにつまづいたときには、プロのエンジニアなどメンターをつけるのがおすすめです。現場視点で、課題の設定方法や評価方法が妥当かどうかのアドバイスがもらえるからです。
応用習得時に利用した参考書や、メンターのアドバイスを参考にしながら、現場で評価されるオリジナル制作物を作りましょう！
『Tech Teacher』3つの魅力
魅力1. オーダーメイドのカリキュラム
『Tech Teacher』では、決められたカリキュラムがなくオーダーメイドでカリキュラムを組んでいます。「質問だけしたい」「相談相手が欲しい」等のご要望も実現できます。
魅力2. 担当教師によるマンツーマン指導
Tech Teacherでは、完全マンツーマン指導で目標達成までサポートします。
東京大学を始めとする難関大学の理系学生・院生・博士の教師がが1対1で、丁寧に指導しています。
そのため、理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。
魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
Tech Teacherでは、授業を受けた分だけ後払いの「従量課金制」を採用しているので、必要な分だけ授業を受講することができます。また、初期費用は入会金22,000円のみです。一般的なプログラミングスクールとは異なり、多額な初期費用がかからないため、気軽に学習を始めることができます。
まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
質問のみのお問い合わせも受け付けております。
まとめ
Python初心者の方が、独学でオリジナル制作物が作れるようになるためには、下記手順を参考に進めましょう。
- STEP1：無料学習サイトでPythonの基礎を学ぶ
- STEP2：本でPythonの応用力をつける
- STEP2-1：Python主要ライブラリの「Pandas・NumPy・Matplotlib」を習得
- STEP2-2：Pythonのデータ処理ライブラリの「OpenCV・Scikit-learn・MeCab」を習得
- STEP2-3：練習問題で実装力を磨く
- STEP3：目標にする制作物を決める
- STEP4：オリジナルの制作物をつくる
また、Pythonの独学を成功させるうえでは、目標の設定と教材の選定が重要です。Pythonの基礎〜応用を習得する際におすすめの教材は、下記のとおりです。
- 基礎習得：TechTeacher blog：０から学ぶ【Python基礎】
- 主要ライブラリの習得：Pythonによるデータ分析入門 第3版 ―pandas、NumPy、Jupyterを使ったデータ処理
- データ処理ライブラリの習得：すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方
- 実装力を磨く：Python 実践データ分析 100本ノック 第2版
各学習ステップで適切な教材を選び、効率よくPythonスキルを身につけましょう！
