1. プログラミング初学者が陥りがちな学習方法

「Pythonを学ぶなら、まずは基礎を固めることが大事」

――そう考えて、はじめたプログラミング学習。書籍や動画講座の内容を丸暗記したり、ノートにまとめたり。その中で「クラス」や「オブジェクト」など、プログラミング特有の難解な概念につまずいてしまう。どうにか理解しようと、何度も書籍を読み返したり、いろいろな動画を見たり……。

そうして、いつまで経っても基礎学習が終わらない地獄に陥っていないでしょうか。

2. 基礎学習は完璧にしなくていい

挫折してしまう初学者は上記のように「基礎から順番に⁠」⁠、そして「完璧に」理解しようとする傾向にあります。しかし、基礎を完璧にしたところで、自分でプログラムを書けるようにはなりません。

これは英語学習や料理と同じです。いくら英単語を覚えようが、スピーキングをしないと英語を話せるようにはなりません。料理もいくらレシピを眺めようが、自分で作らないと料理をできるようにはならないのです。

「卵が先か、鶏が先か」のような話ですが、プログラミングに関しても使う練習をしなければ使えるようにはなりません。基礎を極めるのは、ある程度学習が進み、必要になってからで大丈夫。最低限の基礎を学んだら、実践にどんどん進みましょう。

3. 正しい学習方法はアウトプット中心にすること

「実践と言っても、どのようにはじめればいいのかわからない」

そんな方には、本書『Pythonブートキャンプ［データ分析コース⁠］⁠～コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム』が最適です。

• Pythonブートキャンプ［データ分析コース］ ～コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム

  

  「コードを書くには基礎学習を完璧にしなきゃ」と思い込んでいませんか？ 試験勉強のように、ノートにまとめたり、文法を丸暗記したり……。...

本書はデータ分析の実践問題を解きながら、実務レベルのスキルを身につけることを目指します。自然とアウトプット中心の学習になるように、以下の特徴があります。

【本書の特徴】

☑ Pythonの実務レベルを目指せる体系的カリキュラム

• 第1章～第6章 で Pythonの文法からデータ加工、可視化、統計、最低限必要になる機械学習の知識 まで網羅
• 第7章・第8章 ではKaggleのコンペ形式の問題を解き、 実践力を高める

☑「1日5問ずつ解く」ことで確実にステップアップ

• 「Pythonの基礎文法」から「データ分析で欠かせない文法」まで 基礎を25問で復習第1・2章）
• 「データの加工」「⁠可視化」など データ分析に必須の処理を30問で習得（第3・4章）
• 「統計」「⁠機械学習」を通して データ分析の理解を深める（第5・6章）
• 機械学習の「分類問題」「⁠回帰問題」の分析コンペに参加する（第7・8章）

☑ 「環境構築不要」でPythonを始められる

• Google Colaboratoryを活用し、インストール不要で学習可能
• どんなOSでも、すぐにPythonの実行環境が手に入る

4. 3週間で「分析コンペ」に参加しよう！

本書では、Kaggle^*表参照の「分析コンペティション（以下、分析コンペ⁠）⁠」に参加することをゴールに設定しています。分析コンペとは、決められた課題に対して機械学習や統計学の知識を使って分析をおこない、最終的な予測精度を競いあう場です。本書が分析コンペをゴールにする理由は以下の2点になります。

• 個人学習の範囲で、実務に近い「分析スキル」が身につく
  →データ分析を実践するには、そもそも何を分析するか、またどうやってデータを準備するのかという物理的なハードルがあります。しかし「分析コンペ」を活用すれば、自分がいる業界や興味があるタスクを選び、用意されたデータを使って分析を練習できます。
• 定量的な実績を作れる
  →プラットフォームや参加者によって多少変動はありますが、KaggleやSIGNATEなどの分析コンペに参加して上位の成績をおさめると、順位やメダルを獲得できます。つまり、定量的な実績を残すことができるのです。
  「⁠Kaggleのメダルを獲得した」という実績があれば、転職で大きな武器になります。また自分の実績として残ると思えば、学習の大きなモチベーションアップになるのではないでしょうか。

ぜひ本書でデータ分析のコーディングスキルを身に着けましょう。実践力を武器に、自信を持って次のステップへ進んでください！

※KaggleとSIGNATEの特徴（2025年4月時点）