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Pythonを独学で学ぶには?おすすめの勉強方法を解説!

Python 独学

AI開発をする際、多くの方が選ぶプログラミング言語がPython
言語としての機能性だけでなく、可読性やライブラリの充実など、あらゆる面で使い勝手の良い言語です。

とはいえ、Pythonをマスターしようとなると、

「数式を理解して覚えないといけない・・・?」
「高度な技術で学習するのが難しそう・・・」

このような悩みを抱えた方も多いと思います。
しかし、Pythonは人気の高いプログラミング言語で、最近では独学で習得しやすい環境も整いつつあるんです。

本記事では、Pythonを独学で習得するための準備やおすすめのサイト、参考書等を解説していきます。

Pythonを独学で学びきるために意識したいポイント

プログラミング学習

早速独学を進めるには・・・という前に、ぜひ意識しておきたい点があります。
これらを理解して進めるだけで、独学の成功率がぐっと高まるでしょう。

Pythonは初心者でも独学がしやすい言語

まず始めに理解しておいて欲しいのが、Pythonは全くプログラミングをやったことのない方にも分かりやすいおすすめの言語、ということです。

他のプログラミング言語に比べて文法がシンプルで、使えるライブラリ(処理を一かたまりにした部品)が豊富なため、簡単なコードを書くだけでプログラミングでやりたい事を実現することができます。
最近ではオフィシャル以外で日本語で解説しているサイトも充実してきており、わからないことがあればすぐ調べて問題を解決することも簡単にできるようになりました。

つまり、Pythonは欲しい機能を簡単に実現でき、独学で習得しやすい環境も整っているため、プログラミング未経験でも十分独学で習得していくことができます。

学習する目的を決めること

比較的独学がしやすい言語であることはお伝えしましたが、それでは一体何が独学の成功を妨げるのでしょうか。

それは、学習のモチベーションです。
いくら学びやすいとはいえ、学んでいることに興味が持てない、実現したいものがないという状況になると、学習する意欲は薄れていくでしょう。
途中で学習を挫折しないためには、Pythonを習得して叶えたい自分の中のゴールを探すことが大切です。

最初は文法など基本的なことを理解し、そのあとでゴールに近い文献や参考書を読み進めたり、他の人が書いたコードを見て書き方を学んだりしていくことで、広く浅く学習するよりずっと早く、より実務に近いコードが書けるようになります。

また、この目的意識はプログラミングの習得全般においても言えることです。
対象の言語にまず興味をもって接することを心がけてみましょう。

ゴールに合わせて学習方法をアレンジする

そうは言っても、学習のゴールをいきなり決めるというのは難しいものです。
まだ触れたこともない言語となると、そもそもどんな機能を実現できるかも分かりませんよね。

そこで次の章では、Pythonで実現できる機能を理解してゴールを設定するために、Pythonで主にできることを挙げて解説します。
本記事を参考に、必要に応じて補足的にgoogle等で調べながら、自分なりのゴールを見つけてみてください。
もしすでに実現したいことがある場合は、次の章は読み飛ばしていただいて構いません。

さらにそのあとの章では、ゴールを設定した後に基本的なPythonの文法や作法を学ぶのにおすすめの参考書をまとめ、その後で目的別に読み進められる参考書や書籍をまとめていきます。

Pythonでできること

Python できることではPythonはどんな分野が得意なのでしょうか。
主に得意な分野は、「AI/機械学習」「データ分析・処理」「スクレイピング」等があります。

AI/機械学習

PythonはAI機械学習によく使われていて、世界でも実績のある言語です。
AIや機械学習の分野でPythonが使われる一番の理由として、機械学習に使えるライブラリフレームワークが豊富であることが挙げられます。

AIや機械学習のプログラミングでは、従来難しい数学的な要素を習得してそれをコード化する必要がありました。
しかし今では、人工知能や機械学習に関する先人の知恵を機能化したライブラリを組み合わせることで、やりたいことをすぐに実践できるようになっています。

時には機械学習の手法を理解しておく事も大切ですが、より効率的に複雑なプログラムを書くためには、ライブラリやフレームワークを活用することも有効な手段の一つと言えます。

データ分析・処理

Pythonでは行列計算等の数値データの作成と処理も得意で、ライブラリでは Numpy や Pandas等があります。
例えば多次元配列の数値データの分析する場合には Numpy 、CSVやSQLなどのデータソースの入出力やデータ処理・加工を行う場合は Pandas と言ったように、ライブラリが得意とすることに合わせて使い分けて分析していきます。

また、Numpy ではすべての要素が同じ型でないと処理できませんが、機械学習ライブラリの scikit-learn は Numpy 配列のデータしか受け付けません。
そのため Pandasで csv からデータを取得してデータフレームを作成後、取得した要素を Numpy 配列に変換して機械学習処理をするといったように、データ処理のライブラリを使って機械学習に使えるようデータ処理することも Python で実装することが可能です。

スクレイピング

スクレイピングとは、ウェブサイトから情報を取得し、取得した情報を加工することです。
スクレイピングと一緒に使われる技術にクローリング(複数ページの情報を収集する技術)がありますが、こちらもPythonで実装可能です。

例えば複数のWebページから商品データを集めて価格を比較できるような一覧にしたり、異なるニュースサイトから集めたい情報に関連する記事を抜き出して一覧にするようなことができます。

Python にはスクレイピングのライブラリもあり、よく使われるライブラリは Python の Request Beautiful Soup4 、フレームワークでは Scrapy です。
単一ページをスクレイピングする場合は Requestsで Html でシンプルにコーディングできますが、Scrapy にはクローリングの手法も組み込まれており、複数ページにまたがる複雑なスクレイピングでも簡単に実装することができます。

初心者におすすめしたい本・参考書

本

目的別に入る前に、ベースとして学んでおきたい参考書を紹介します。
Python学習者の中でもかなり人気のものなので、安心して手に取ってみてください。

Pythonスタートブック[増補改訂版]

Pythonスタートブック[増補改訂版]
Pythonスタートブックは、小中学生でも読めるくらい簡易に書かれており、Pythonの入門書の中でも最も初級の参考書です。
プログラミング未経験者でも予備知識なく読み進めることができますが、逆に他の言語の経験者の場合には別の入門書の方が読みやすいかもしれません。
内容が丁寧すぎると感じるでしょう。

とにかくプログラミング未経験者におすすめしたい一冊です。

みんなのPython 第4版

みんなのPython 第4版
みんなのPython 第4版は、Pythonの基本的な文法が網羅的に記述されています。
プログラミングが未経験であれば、前におすすめしたPythonスタートブックを読んでからこちらの本を読むことで、Pythonの基礎知識がすんなり身についていきます。

第4版で改良された点として、本書の最後の方の章にデータサイエンスや機械学習の概要に触れる章が追加されました。
入門の入門を脱してもっと網羅的に基礎を学び、さらなるステップアップをするための準備をしたいという方におすすめしたい一冊です。

やりたいこと別 おすすめ参考書

積み重なった本基本的なPythonの文法を学んだら、あとはやりたいことに沿って深く学習を掘り下げていきます。
ここからは、やりたいこと別におすすめの参考書をピックアップしました。

機械学習

Pythonではじめる機械学習

本書は参考にできるサンプルコードもあり、基礎的な文法の学習を終えた後に、自分で機械学習の手法を理解したいという方におすすめです。実際に手を動かしながら機械学習の手法を体験することができます。手法を文章で理解するよりも動かしながら理解していくスタンスで、機械学習に振れたことのない人でも腑に落ちやすい解説になっています。各章で動かすサンプルは、Jupyter Notebookを使って動かしていきますので、あらかじめインストールしておくとズムーズに学習を始められます。

初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング

機械学習のなかでも深層学習に特化したフレームワーク、TensorFlowを使った学習ができる参考書です。

こちらはディープラーニングに興味を持ったら最初に読むべき一冊です。
数式をできるだけ使わずに記述されていて、文系の方でも読み進めていくことができる点でおすすめです。

TensorFlowはGoogleが開発したディープラーニングの実装において世界中で最も有名で実績のあるフレームワークの一つです。
本書ではTesorFlowをより簡単に使えるようにしたTFLearnというライブラリを実際に用いることで実装の手法と結果を各例題ごとに見ながら学んでいくことができます。

データ分析・処理

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonでできることの章で紹介したNumPyやPandasと、Matplotlibを用いたデータ処理の解説をしています。
前の版では2系の記述でしたが、今の版でPython3に対応しました。
タイトルが「入門」となっているように、基本的なデータの扱い方や集計の手法が書かれています。

Pythonデータサイエンス

ライブラリの解説では、NumPyやPandasに加えて、機械学習アルゴリズムがそろったライブラリ、scikit-learnの基本的な使い方の解説があります。
対象はITエンジニアを想定して書かれているので、すでにほかの言語を習得していたり、データの扱い方や予備知識がすでにあるのであれば読んでみることをおすすめします。

Pythonを使用してデータサイエンスに入門する書籍で、データ集計や機械学習などの効率的なデータ分析手法実践的に習得することができます。

スクレイピング

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

線形代数、統計、解析を行う Scrapy を使った実践的な開発ガイドです。
ウェブスクレイピングとクローリングに特化して解説しているため、スクレイピンクがやりたい方は興味をもって読み進めることができます。

対応OSがMacとLinuxになります。Windowsの場合はvagrantを使って仮想的にLinuxを動かすことになり、Linuxの操作が必要となります。
ターミナルでのコマンド操作等もあるのでshell操作が慣れていないと戸惑うこともあるかもしれません。ただ、親切な解説がありますので安心かと思います。

まとめ

本記事では、Pythonを独学で学ぶための準備や初学者でも学べる参考書等を解説してきました。

Python は独学で習得しやすい環境もあり、プログラミング未経験でも独学で習得できる言語です。
Python で開発できる分野はたくさんある分、すべての分野を勉強するとなるとどんなに時間があっても足りません。
また、言語の学習を最後までするには対象の言語に興味をもって進めていくことが大切です。

本記事でご紹介した Python でできることの中に興味のあるものはありましたでしょうか。
興味ある分野で作りたいものをゴールに見据えて、学習を進めるようにしてください。

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