人気プログラミング言語ランキング2位!すぐに活躍できるエンジニアになれるPython講座

人気プログラミング言語ランキング2位!すぐに活躍できるエンジニアになれるPython講座

 
<目次>

 

1.はじめに

こんにちは、スキルアップAIでインターンシッププログラムに参加している五十嵐です。皆さんは「Python」というプログラミング言語をご存知でしょうか?

Pythonはその手軽さ、書きやすさ、そしてなにより人工知能(AI)に関するプログラミングを行える言語として、2020年人気プログラミング言語ランキングで2位になるほどに勢いのある言語です!

また、皆さんがよくご存知であろうGoogleやFacebook、Microsoftなどの名だたる企業でも使用されているプログラミング言語です。Pythonを学ぶことは、就職や転職の幅を大きく広げることができるのではないかと思います。

実際、私もSNSでPythonで作成したプロダクトのアピールをしてから、何件かお仕事の依頼をいただけるようになりました。

Pythonは勉強すればすぐ使えるようになりますし、便利な機能をたくさん備えているので、幅広い需要に対して柔軟に応えることができます。「現在の業務を効率化したい!」「機械学習を勉強したい!」など、さまざまな理由でPythonを学び始める方に、是非私の体験談を読んでいただけたらと思います。

2.講座受講の経緯

現在、私は大学院で機械学習を用いた応用研究を行っています。しかし、実は研究室に入った当初、プログラミングについては全くの初心者でした。

というのも、私は、情報系学科ではなく、機械系学科の出身なのです。プログラミングの経験は講義で数回触ったことがある程度でした。むしろ、その時の経験がプログラミングに対しての苦手意識の元になっていました。

しかし、どうしても研究でプログラミングが必要になったので、簡単に扱えそうで、機械学習にも応用することができるPythonを始めよう!と思い、この講座に申し込みました。

スキルアップAI 「機械学習のためのPython入門講座

■講座時間
・対面講座:24時間(3時間×8回)
・オンライン講座:8時間

■料金
・対面講座:リニューアル特別価格:48,000円→ 32,000円/1名(税別)
・オンライン講座:¥48,000円/1名(税別)

■定員(対面)
・20名(最少催行人数4名)


プログラミングの基本をイチから学ぶ講座ですので、少し苦手意識があるような方でも安心して受けられるのではないかと思います。

3.カリキュラム

対面講座は1回3時間、全8回の構成になっています。内容は以下の通りです。

  • DAY1 文法基礎①(変数、データの型、制御文)
  • DAY2 文法基礎②(関数、クラス)
  • DAY3 データ整形① – Numpy
  • DAY4 データ整形② – Pandas
  • DAY5 可視化① – Matplotlib
  • DAY6 可視化② – Seaborn
  • DAY7 前処理(欠損値処理、不要なデータの削除)
  • DAY8 機械学習モデルの構築(scikit-learn)

 

私の場合は、全8回の講座を1日につき2回分進める日程で受講したので、1ヶ月半ほどで修了することができました。
各日程は1~2週間ほど間隔が開いていたので、しっかりと復習しつつ取り組むことができました。

 

カリキュラムの流れ

1.DAY1からDAY2では主にPythonの文法について学びました。文法についてはこの一日のみで終わってしまうので「授業スピードが早いかな?」と心配していました。

ですが、演習の時間や講座後のテストの時間など、自分で考えるような時間が多く設けられている上に、講師の方が「ここはまず使ってみて、使い方に慣れるところから始めましょう!仕組みはゆっくり理解していけば大丈夫ですよ」と明言してくださるなど、「まずは使ってみて慣れる」ことを重視したカリキュラムであったおかげで、すんなりと基本を身につけることができました。

2.DAY3からDAY6ではPythonに習熟した今でも役立つライブラリの使い方について学びました

単にPythonの機能を学ぶだけでなく、業務でどのように役に立つのか?を具体的にイメージしながら勉強できるので、モチベーションを維持することができました。

また、講座では表形式のデータや画像などのデータの取り扱いや基本的なデータ分析の流れ、更には陥りがちなミスとその解決方法も学ぶことができました。私は表形式のデータや画像などを大量に処理することが多いため、講座の内容は今でも非常に役立っています。

特に、DAY5およびDAY6で学ぶグラフの作成については、講座で使用したコードを今でも使用しているほどです!受講前はExcelを使ってグラフを作っていましたが、データが非常に多い場合はPythonで書いたほうが遥かに楽であると気付くことができました。

DAY7からDAY8では今までやってきたことを総動員して実際のデータ分析に取り組みました。待ちに待った機械学習の基礎をPythonのコードと対応付けながら学ぶことができました。

実はこの講座を受ける前に何度かインターネットで機械学習について調べてはいたのですが、一人で理解するには難しく感じていました。実際にプログラムに触ってみることで理解ができるようになる部分もあり、この講座を通じて「機械学習についてもっと知りたい!」という気持ちになれました。

 

4.勉強方法

講座に取り組むにあたっては、予習復習が非常に大事だと思いました。特に私は復習が非常に大事だと感じていて、復習は講座後2〜3日中に行うように意識していました。

復習を行う際には特に、講座中に使った資料を見ないで自分で書けるようになったのかを確認するように心がけていました。

自分で書いてみると細かい文法を忘れてしまい、エラーが出てしまうことが多かったです。

復習中に何度も試行錯誤を繰り返したことで、次回の講座中に同じエラーが出てきても「また文法がなにか間違っているな」などと自分で気づくことができ、講座の内容にも集中できるようになりました。

また、予習として、次の講座のスライド資料に目を通しておきました。わからない部分を事前に把握しておくことで、特に集中して聞くべき部分を決めておくことができました。

5.まとめ

Python講座は研究を進めるにあたって最も大事な基礎の部分であっただけに、本当に学びの多い講座だったと実感しています! 社会に出て業務に取り組むことを想定しても、この講座で得た知識やノウハウは長く役に立つものだと思います。

特に、プログラミングスキルがほとんど無かった私にとって、時間をじっくりかけて教えていただけるのは大変ありがたかったです。

コードを写すだけでなく「なぜこのようにソースコードを書いたらこのような動作が起こるのか」というところをじっくり教えていただけたおかげで、すんなりと納得することができました。

独学だと間違った内容を覚えてしまいがちですが、丁寧に指導していただけたので、体系的な知識とノウハウが身につけられたと思います。また、講師の方が実際に現場でどのようにPythonを利用するのかについて、現場での注意点を混えて説明されていたので大変参考になりました。

是非、皆さんもPythonを学び、機械学習エンジニアとしての一歩を踏み出してみてください!

 

講座情報はこちらから。

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