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私のPython独学奮闘記
阿久津　剛史
?
TW
?@akucchan_world
?

1

目次
?? 自己紹介
?
?? Mo5va5on
?
?? 3つの学習アプローチ
?
?? Text
?
?? Web
?
?? Real
?
2

自己紹介
?? 阿久津　剛史（あくつ　たけし）
?
?? 1976年9月生まれ
?
?? 某メーカー勤務
?
–?光通信向けのデバイス開発で11年勤務
?
–?特許庁の海外調査を2年間、経験。
?
–?４月から営業企画部でマーケティング担当
?
?? 2児の父
?
?? Python経験1年弱。
3

Data
?Scienceとの出会い
Thomas
?H.
?Davenport
?and
?D.J.
?Pa5l,
“Data
?Scien5st:
?The
?Sexiest
?Job
?of
?the
?
21st
?Century”,
?HBR
?(2010,
?Oct.)
?

?
?? データサイエンティストは21世紀、
もっともセクシーな職業になる！
?
?? LinkedInの “People
?You
?May
?Know
?
(PYMK)”
?の事例
?
?? ビッグデータとアナリティクスによる
新たなビジネスの可能性
?
5

Data
?Scienceって何？
トーマス?H?ダベンポート、
?
『データ?アナリティクス3.0
?
?

?
?ビッグデータ超先進企業の挑戦』
?

?
?? ビッグデータのインパクト
?
?? ビッグデータの事例：GE、UPS、メイ
シーズ、シアーズ、etc.
?

?
?? ビッグデータ関連技術：Python,
?
Hadoop,
?機械学習,
?自然言語処理,
?
etc.
?
6

What
?is
?a
?Data
?Scien5st?
h]p://www.revely5x.com/?q=content/what-?‐data-?‐science-?‐0
数学＆統計
ハッキング
?
（プログラミング）
実践的スキル
Python
ケース
?
統計
7

Python学習レビュー：挫折と再起
Phase
?1：
?
　2014/7：学習開始。教科書中心の学習。
?

?-?‐>業務多忙で挫折???
?

?-?‐>反省：業務と学習が両立できる体制
?

?-?‐>Ac5on:
?WebとRealを生かしてみよう！
?
Phase
?2：
?
　2015/1：MITx
?6.00.1x開講で学習再開
?
　2015/3：MITx
?6.00.1x修了-?‐>6.00.2xへ継続
?
　2015/5：MITx
?6.00.2x修了
?
現状：
?
　コードは少し読める。ゼロからコードを作るのは難しい。
8

Pythonの学習アプローチ
Python学習
Text
?
（教科書）
Web
?
（インターネット）
Real
?
（現場）
?? 古典的な学習方法
?
?? 低コスト
?
?? 地味だけど大事
?? インターネット情報
?
?? Open
?Educa5on:
?
?
edX,
?MIT
?OCW,
?etc.
?? 仲間（師匠、同志）
?
?? 学校、職場
?
?? 勉強会、学会
?
9

Pythonを始めよう！
辻真吾、
?
『Pythonスタートブック』
?

?
?? Pythonのインストール
?
?? 基本構文
?
?? ファイルの入出力
?
?? クラスの概念とコーディング
?
?? カメを動かすゲーム
?
11

読み終わった???
?? 一番やさしいPythonの本
?
?? 楽しみながらプログラミングを覚える
?
?? 幅広いPythonの機能を体感する
?? 実践レベルのコーディングは？
?
?? 構文の細かい定義と説明は？
?
?? 次に何をしよう？
?
12

James
?Briggs、
?
『たのしいプログラミング
?
Pythonではじめよう』
?

?
?? 簡単なゲームプログラミング
?
?? 辻本に近いコンセプト
?
Pros:
?
?? 簡単＆楽しい
?
?? 気軽に取り組める
?
Cons:
?
?? 構文の説明が浅い
?
?? ゲームを目指していない
?
13

Mark
?Lutz（著）、夏目大（訳）、
?
『初めてのPython（第３版）』
?

?
?? Python定番の教科書
?
Pros:
?
?? 構文の説明が詳しい
?
?? 訳がすばらしい
?
?? 誰もが認める良書
?

?
Cons:
?
?? ぶ厚い！（800ページ超）
?
?? どこが重要かわかりにくい
?
14

Wes
?McKinney（著）、
?
小林儀匡ほか（訳）、
?
『Pythonによるデータ分析入門』
?

?
?? pandas開発者の著書
?
Pros:
?
?? 実例が豊富
?
?? データサイエンスを目指すの
に最適
?
Cons:
?
?? 多くの知識（Python、統計学）
を前提としている
?
?? ムズい！
? 15

Text中心の学習
?? Pros
?
–? 独学の王道
?
–? 低コスト
?
?? Cons
?
–? 何をどう学べば良いか？
?
–? 書籍ごとに特性がばらつく。
?
–? 指導役がいないと、挫折しやすい。
?
–? 一人はつらい???
?
?? Ac5on
?
–? WebとRealを使ってみよう！
16

Introduc5on
?to
?Computer
?Science
?
and
?Programming
?Using
?Python
Introduc5on
?to
?Computer
?Science
Programming
?for
?Everybody
?
(Python)
Udacity
Intro
?to
?Data
?Science
Programming
?Founda5ons
?with
?
Python
Open
?Educa5on
?Program
18

MITx:
?6.00.1x
?
Introduc5on
?to
?Computer
?Science
?and
?Programming
?using
?
Python
19
?? Pythonを使ったComputer
?Scienceの授業
?
?? 8週間（2ヶ月）のコース、オンラインでスコア評価
?
?? Pythonのインストールから基本構文、オブジェクト指向プ
ログラミングまでをカバー。
?

MITx
?6.00.2x
?
Introduc5on
?to
?Computa5onal
?Thinking
?and
?Data
?Science
?
?
20
?? MITx
?6.00.1xの続き。
?
?? 8週間（2ヶ月）のコース、オンラインでスコア評価
?
?? pylabパッケージを使ったプロット（Matplotlib）、行列処理
（Numpy、pandas）、統計処理、機械学習の基本までをカ
バー。
?

John
?Gu]ag（著）、
?
久保幹雄（監訳）、
?
『Python言語によるプログラミン
グイントロダクション』
?
?? MIT
?Compu5ng
?Science
?
Courseの教科書
?
Pros:
?
?? Pythonを使ってCompu5ng
?
Scienceを学習するのに適
?
?? OCWと併用が適（後述）
?
Cons:
?
?? 実例の周りが浅い
?
?? 訳がこなれていない
? 21

MITxの2つのコースを修了
?? ４ヶ月で修了
?
?? デバッグの連続は苦しかった???。
?
?? 修了証で一定の達成感を得る。
?
?? でもまだまだ実践レベルにはない???。
? 22

Realの場
師匠や同志を得て、学びの実効性を高め、
?
自分の問題解決のためにPythonを使う。
?

?
?? 職場or学校
?
?? 勉強会
?
?? 学会：PyCon
?
?? ハッカソン
?

24

5/21Python勉強会に行ってきた
「Pythonエンジニア養成読本」
?
読書会 01

?
?? 主催者
?
?? 鈴木たかのり氏
?@takanory
?
?? 清原弘貴氏
?@hirokiky
?
?? 概要
?? 本の内容を見ながら、その場
で気になるところを質問
?
?? 参加者20名前後。
?
?? アットホームな雰囲気。
?
?? プログラム経験者多数。
?
25

5/27Python勉強会を企画しました
「業務のためのPython勉強会」
?
第1回
?

?
?? 主催者
?
?? 辻さん
?
?? 関さん
?
?? 阿久津
?

?
?? コンセプト
?? プログラミング初心者のため
のPython勉強会
?
26

?? 初心者の観点から良かった勉強法、悪かった勉強法に
ついて情報発信します。
?
?? 一緒に勉強しましょう
27
Text
?
（教科書）
?? 独学の王道
?
?? 良書の選別が難しい
?
?? Text
?Onlyの学習は非効率的
Web
?
（インターネット）
?? US中心に教材が豊富
?
?? 低コスト
?
?? それでも独学だと効率低い
Real
?
（現場）
?? 学校or職場が理想
?
?? 勉強会やConferenceがいろいろ
?
?? 師匠、同志を得る場

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