【独学】Python初心者向け！おすすめ勉強法やコツ・書籍は？

Pythonは今や世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つです。Webアプリケーション開発やデータ分析、機械学習、統計処理など、さまざまな分野で活用されています。しかし、Pythonを独学で習得するのは難しいと感じる人も多いのではないでしょうか？

本記事はPython初心者の方々に向けた独学ガイドです。Pythonの学習方法から基礎知識、具体的な勉強課題まで、初めてPythonを学ぶ方々に役立つ情報を詳しくご紹介します。本記事ではPythonは独学で習得できるのか、独学するためのおすすめの勉強法・書籍は何か、効率よくPythonを独学するためのコツなど、初心者が知りたい疑問にお答えします。さらに、Pythonを実際に独学で習得した方が実際に行った勉強方法や効果についても紹介しています。

この記事を読めば、Pythonの独学に自信が持てるようになるでしょう。それでは、早速見ていきましょう！

（※注記：本記事は管理人Wakasa Retsuの知り合いのPythonエンジニア=Mさんに依頼して執筆していただきました！独学の勉強方法などの体験談はそのMさん自身のものです。）

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1. 初心者向け！Pythonの独学・勉強について

Pythonは読みやすく書きやすく学びやすいプログラミング言語です。シンプルで読みやすい文法を持ち、学習のハードルが比較的低いため、プログラミング初心者や未経験者でも独学で学ぶことができる魅力的な言語です。Pythonでは様々な分野で活用できる多彩なライブラリが提供されています。Pythonを学ぶことで、年収が高くなったり、就職・転職しやすくなったり、将来性が期待できるというメリットがあります。Pythonを学ぶには、データ型やリストや演算子や条件分岐や繰り返しや関数やモジュールやクラスなどの基礎をしっかりと身につけることが大切です。

このセクションでは、Pythonの独学についての基本的な情報を提供します。

1.1 Pythonは独学で習得できるか？

Pythonを独学で勉強したいと思う方がまず疑問に思うことが「Pythonは独学で習得できるか？」だと思います。結論から言うと、Pythonは独学で習得できる（しやすい）言語です。実際に、多くのエンジニアやデータサイエンティストはPythonを独学で身につけています。

Pythonは以下の理由から、独学に適した言語と言えます。

文法がシンプル
- Pythonはインデント（字下げ）でブロックを区切り、セミコロンやカッコなどの記号を省略することができます。そのため、コードが読みやすく書きやすい特徴があります。
ライブラリが豊富
- Pythonには数多くのライブラリ（プログラミングでよく利用される汎用的な機能を再利用しやすいようにまとめたもの）があります。これらを利用すれば、複雑な処理も簡単に実装できます。
情報が多い
- Pythonは世界中で広く使われている言語のため、多くの情報がインターネット上にあります転がっています。公式ドキュメントやチュートリアルはもちろん、個人が書いたブログやQ&Aサービス、動画教材など学習コンテンツも豊富です。

もちろん、Pythonを独学するには相応の努力と時間が必要です。しかし、適切な方法とコツを知っておけば、初心者でも効率よく学ぶことができます。

1.2 初心者がPythonを独学するのにおすすめの勉強法

Pythonを独学するための効果的でおすすめの勉強法を紹介します。

1.2.1 オンライン学習サイトを利用する

Pythonを独学するときにおすすめなのは、オンラインで利用できる学習サイトです。これらのサイトでは、Pythonの基礎から応用まで、一人で段階的に学ぶことができます。また、インタラクティブにコードを書いて実行したり、フィードバックやヒントを受けたりすることもできます。

例えば、以下のサイトは初心者向けに作られており実績も多いためおすすめです！

Progate
- イラスト中心のスライドで学び、実際に手を動かして基礎的な構文などの文法を学べるオンラインサービスです。Pythonに限らず多くのプログラミング初心者に愛用されています
PyQ
- Webアプリケーション、機械学習、スクレイピングなど目的別にコースが複数あり、それぞれのコースの中でクエストと呼ばれる数問程度のコーディングの練習問題ができるサービスです。課金は必須ですがコンテンツは高品質なのですぐに元を取れるはずです。
Udemy
- Pythonの入門から応用まで、さまざまなコースが用意されているサイトです。それぞれのコースは課金が必要ですが動画や資料を見ながら効率的に学ぶことができます。

1.2.2 Pythonの本・書籍で勉強する

学習サイトだけでなく、技術書などの本もPythonの独学に役立ちます。書籍や本ではPythonの文法や概念を詳しく説明されていることが多いため入門者におすすめです。また、実例や演習問題も豊富に紹介されていることが多いです。

【初心者向け】Pythonのおすすめ本11冊！（独学の勉強方法・入門書も紹介）で詳細に紹介していますが、例えば、以下の本はPython初心者向けに作られており、おすすめです。

書籍名	説明
Python1年生第2版体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ	Pythonについて何も知らないプログラミング初心者の入門書としておすすめ。初心者向きとして非常に評判が高い本で、Pythonやプログラミングの基礎の基礎から学ぶことができます。
スッキリわかるPython入門第2版 (スッキリわかる入門シリーズ)	初めてプログラミングを学ぶ人にも分かりやすく、Pythonの基本から幅広くカバーしているため、Python初心者にとって非常におすすめの書籍です。
独習Python	Pythonの基礎から応用まで幅広く学ぶことができる本格的な入門書です。初心者向けの基礎的な部分から、高度なテーマまで網羅的に扱っています。

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1.2.3 YouTubeを活用する

YouTubeもPythonの独学に便利なツールです。YouTubeでは、Pythonの入門から応用まで、さまざまな動画が公開されています。動画では、コードを書きながら説明してくれる人も多いので、視覚的に理解しやすいです。

以下の動画がPythonの基本を解説してくれておりわかりやすいです。

また、以下のチャンネルは初心者向けに作られており、動画も豊富なので見てみることをおすすめします。

Youtubeチャンネル名	説明
キノコード / プログラミング学習チャンネル	Pythonの基礎からWebスクレイピングなどの応用まで、わかりやすく教えてくれるチャンネルです。動画は日本語です。
Pythonプログラミング VTuber サプー	Pythonプログラミングについて解説するVTuberのチャンネルです。解説もわかりやすいです。動画は日本語です。
Tech With Tim	Pythonの基礎からWeb開発や機械学習などの応用まで、幅広く教えてくれるチャンネルです。動画は英語ですが、字幕があります。

1.3 初心者が効率よくPythonを独学で習得する4つのコツ

Pythonは初心者にも優しいプログラミング言語ですが、それでも学習には努力や工夫が必要です。Pythonを独学するときには、ただ学習サイトや本や動画を見るだけでは不十分です。Pythonを独学で効率よく学ぶためには、以下の4つのコツを守ることが大切です。

1.3.1 目的を決める

Pythonを学ぶ目的を明確にすることが重要です。目的があれば、学習の方向性やペースが決めやすくなります。また、目標に向かって努力することで、モチベーションも高まります。

Pythonを学ぶ目的は人それぞれですが、例えば以下のようなものがあります。

Web開発やデータ分析などのスキルを身につけたい
趣味でゲームやアプリを作りたい
Pythonで仕事に役立つツールを作りたい
PythonでAIや機械学習に挑戦したい
Pythonで競技プログラミングに参加したい
Pythonを学んでエンジニアやデータサイエンティストとして転職したい

目的を決めたら、それに合わせて学習する内容や方法を選びましょう。例えば、Web開発をしたいなら、FlaskやDjangoなどのフレームワークを学ぶ必要があります。データ分析をしたいなら、NumPyやPandasなどのライブラリを学ぶ必要があります。

1.3.2 すぐに質問する

Pythonを独学するときには、分からないことや困ったことが出てくることがあります。そのときには、自分で調べたり試行錯誤したりすることも大切ですが、それだけでは時間がかかったり解決しなかったりすることもあります。

そんなときには、すぐに質問することがおすすめです。質問することで、他の人の知識や経験を借りることができます。また、質問すること自体も学習になります。自分の問題を整理したり、コードを共有したりすることで、自分の理解度や課題点を確認できます。

質問する場所は色々ありますが、例えば以下のようなものがあります。

Stack Overflow
- Pythonなどのプログラミングに関する質問と回答が集まるサイトです。多くのエキスパートが回答してくれます。日本語でも質問可能ですが英語を使うとよりスピーディーに回答が返ってきやすいです。
teratail
- プログラミングに特化したQ&Aサイト。日本語でプログラミングに関する質問と回答が集まるサイトです。Pythonだけでなく、他の言語や技術に関する質問もできます。
Discord
- Pythonなどのプログラミングに関するコミュニティがあるチャットアプリです。リアルタイムに質問したり相談したりできます。

質問するときには、以下の点に注意しましょう。

質問の内容や背景を明確にする
エラーメッセージやコードなどを添付する
丁寧な言葉遣いや礼儀正しい態度を心がける
回答者に感謝の気持ちを伝える

1.3.3 毎日勉強する

Pythonを独学するときには、毎日勉強することが大事です。継続は力なりです！毎日勉強することで、以下のメリットがあります。

知識やスキルが定着しやすくなる
学習のリズムや習慣がつく
学習のモチベーションが保てる

毎日勉強するといっても、長時間やりすぎる必要はありません。むしろ、無理をして疲れたり飽きたりすると、学習効果が低下したり挫折したりする可能性があります。

大切なのは、自分に合ったペースで、継続的に学ぶことです。例えば、以下のような方法があります。

一日に最低15分から30分などの時間を決めて、その時間だけ集中して学ぶ。もし集中力が高い日や時間が使える日は長く勉強をする。
一日に一つのトピックや課題を決めて、それを完了するまで学ぶ
一日に一つのコードを書いて、それを実行してみる

1.3.4 実際にコードを書いて勉強する

プログラミングを習得するにはパソコンを使って実際に手を動かすことが最も大事です。Pythonを独学するときには、実際にコードを書いて勉強することが重要です。コードを書くことで、以下のメリットがあります。

理論だけでなく実践的なスキルを身につけることができる
エラーやバグに対処する能力を養うことができる
自分のアイデアや創造力を発揮することができる

コードを書くときには、以下の点に注意しましょう。

コードはインデントやコメントなどで整形して可読性を高める
コードは変数名や関数名などで意味を表現してわかりやすくする
コードはモジュールやクラスなどで構造化して再利用性や拡張性を高める

コードを書く題材は色々ありますが、例えば以下のようなものがあります。

学習サイトや本や動画で紹介されているコードを自分で書いてみる
自分の興味や目的に関連したプロジェクトやアプリケーションを作ってみる
AtCoderやCodeforcesなどの競技プログラミングコンテストサイトで問題を解いてみる

1.4 実際にPython初心者が独学してみた！勉強方法を紹介

ここまで、Python初心者が独学で効果的に学ぶための方法やコツを紹介しました。しかし、これらはあくまでも一般的なものであり、実際にPythonを独学した人の体験談も気になる方も多いと思います。

そこで、私はPython初心者だった頃にどのように独学したか、自分の勉強方法を紹介します。私はWeb開発がしたくてPythonを学び始めました。以下は私が実際に行った学習プロセスです。

1.4.1 Pythonを学んだ目的

私は元々文系出身のwebマーケターだったのでプログラミングに全く触れたことがありませんでした。しかし、仕事でWebサイトやアプリケーションに触れる機会が多かったので、「自分で開発できるようになりたい！」というモチベーションが自然に湧いてきました。そこで、当時話題になりつつあった言語であるPythonを学び始めました。なぜPythonを選んだかというとマーケターとしてデータ分析をする機会が多かったので、データ分析にも強いPythonを学んでおけば、エンジニアになれなくても分析スキルとして今後のマーケティングに活かせそうと思ったためです。

1.4.2 Pythonを学んだ方法

以下は私が実際に行ったPython学習プロセスです。

Progateで基礎的な構文などの文法を学びました。このコースでPythonの入門的な部分をまず身につけました。
UdemyでPythonの入門コースを受講しました。このコースでは、Pythonの基礎からデータ型や制御構造、関数やモジュールなどを学びました。また、簡単なゲームやアプリケーションを作る課題もありました。エラーメッセージとどう格闘するかはこの課題を解く過程で学んだと思います。
自分でブログやポートフォリオサイトを作成しました。これは私の個人的なプロジェクトで、自分のスキルや経験を紹介するサイトを作りました。PythonとFlaskを使ってサーバーサイドの処理を行い、HTMLとCSSとBootstrapを使ってフロントエンドのデザインを行いました。
上記サイトを作成する過程で躓いた部分は、Q&AサイトのStack Overflowで質問したり相談したりしました。PythonやWeb開発に関する分からないことや困ったことがあったときには、これらのサイトやアプリで他の人に助けてもらいました。また、自分も他の人の質問に回答したりアドバイスすることで、より多面的な知識や経験を身につけました。

上記のステップで簡単なサイトやアプリケーションは開発できるスキルがついたので、実務的な経験を身に着けたく本格的にエンジニアとして転職活動を始めました。何社か面接をして、最終的にPythonエンジニアとして内定をいただくことができ、そこから現在までは実務を通じて日々経験をつけています。

1.4.3 Pythonを勉強した時間

私は約半年間の独学期間でPythonとWeb開発の基礎を習得することができました。私はPythonを勉強するために、毎日1.5時間から2程度の時間を決めて勉強しました。サラリーマンとしてマーケター業務をしながらでしたが、これは私にとって無理のないペースで、継続的に学ぶことができました。私は以下のように時間を使いました。

5分：前回の復習や今日の目標設定
30分：学習サイトや本や動画で新しい内容を学ぶ
60分：コードエディタでコードを書いて実行してみる
5分：学んだ内容のまとめや反省

私はこのようにして、約半年間でPythonとWeb開発の基礎を習得することができました。意識したことはインプットをするばかりではなく、実際にコードを書いて実行し、エラーメッセージと格闘して試行錯誤していったことです。書かないと実践的なスキルは身につかないです。

1.4.4 Pythonを勉強した効果

私はPythonを勉強することで、以下のような効果が得られました。

Web開発のスキルが向上し、自分でWebサイトやアプリケーションを作ることができるようになりました。
Pythonで仕事に役立つツールやスクリプトを作ることができるようになりました。
PythonでAIや機械学習に挑戦することができるようになりました。
（レベルはまだまだですが）Pythonで競技プログラミングに参加することができるようになりました。

私はPythonを独学することで、自分の可能性や楽しさを広げることができました。

2. Pythonの基礎知識（できること、メリット）

次にPythonの概要、特徴などの基礎知識を見ていきましょう！

2.1 Pythonとは？

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサムによって開発されたプログラミング言語です。Pythonは「読みやすく、書きやすく、学びやすい」ことを目指して設計されており、その名前はコメディ番組「モンティ・パイソンの空飛ぶサーカス」に由来しているようです。

2.2 Pythonの特徴

Pythonは以下のような特徴を持っています。

インタプリタ型
- Pythonはコンパイル（ソースコードを機械語に変換する）する必要がなく、インタプリタ（ソースコードを一行ずつ実行する）で動作します。そのため、開発やテストが容易になります。
オブジェクト指向
- Pythonはオブジェクト指向（データと処理をまとめたもの）の概念をサポートしています。オブジェクト指向により、コードの再利用性や拡張性が高まります。
動的型付け
- Pythonは変数の型（データの種類）を宣言する必要がなく、実行時に自動的に判断します。そのため、コードがシンプルになります。
多彩なライブラリ
- Pythonには標準ライブラリ（基本的な機能を提供するもの）や外部ライブラリ（追加でインストールするもの）が豊富にあります。これらのライブラリを利用すれば、さまざまな分野で高度な処理を簡単に実装できます。

2.3 Pythonでできることは？

Pythonは汎用性が高く、さまざまな分野で活用できる言語です。例えば、以下のようなことができます。

Web開発
- PythonではFlaskやDjangoなどのフレームワークを使ってWebサイトやアプリケーションを作ることができます。これらのフレームワークでは、ルーティングやテンプレート、データベースなどのWeb開発に必要な機能が提供されています。
データ分析
- PythonではNumPyやPandasなどのライブラリを使ってデータの操作や分析を行うことができます。これらのライブラリでは、配列やデータフレームといった高速で効率的なデータ構造や、統計や可視化といった便利な関数が提供されています。
機械学習
- PythonではTensorFlowやPyTorchなどのライブラリを使って機械学習や深層学習を行うことができます。これらのライブラリでは、ニューラルネットワークや自然言語処理といった最先端の技術や、GPUやクラウドといった高性能な環境が利用できます。
ゲーム開発
- PythonではPygameやArcadeなどのライブラリを使ってゲームを作ることができます。これらのライブラリでは、画像や音楽やアニメーションといったゲームに必要な要素や、キーボードやマウスといった入力デバイスの制御が可能です。
スクリプティング
- Pythonではシェルスクリプト（OS上で動作する小さなプログラム）を作ることができます。Pythonではファイルやディレクトリの操作や、コマンドライン引数や環境変数の取得や、外部プログラムの実行やパイプラインなどの機能が提供されています。これらを使えば、日常的な作業を自動化したり、簡単なツールを作ったりすることができます。

2.4 Pythonを学ぶメリット

Pythonを学ぶことには、以下のようなメリットがあります。

2.4.1 年収が高い

Pythonは年収が高い言語の一つです。Paizaが実施したプログラミング言語に関する調査（2022年版）に公開されているプログラム言語平均年収ランキングによるとPythonの平均年収は644.7万円でランキングの4位と上位につけています。（以下画像引用）

2.4.2 就職・転職しやすい

Pythonは就職・転職に有利な言語の一つです。Indeedによると、2023年4月時点で、日本でのPython関連の求人数は約1万件です。これは他の言語に比べても多い数です。

2.4.3 将来性が高い

Pythonは将来性が高い言語の一つです。PythonはWeb開発やデータ分析や機械学習など、今後も需要が高まると予想される分野で活用されています。また、Pythonは世界中で人気があり、コミュニティも活発です。そのため、Pythonは今後も進化し続けると考えられます。

2.5 Python初心者が勉強すべき基礎の例

Pythonを学ぶには、まず基礎をしっかりと身につけることが大切です。基礎を理解すれば、応用もスムーズに学べます。初心者が勉強すべき基礎の例は以下の通りです。

2.5.1 データ型

データ型とは、データの種類や特徴を表すものです。Pythonでは以下のようなデータ型があります。

数値型
- 整数や小数や複素数などの数値を扱う型です。例えば、1や3.14や1+2jなどです。
文字列型
- 文字や記号などの連続したデータを扱う型です。例えば、"Hello"や"Python"や"123"などです。
ブール型
- 真（True）か偽（False）かを表す型です。例えば、TrueやFalseです。
リスト型
- 複数のデータを順序付けて格納する型です。例えば、[1, 2, 3]や["a", "b", "c"]や[True, False, True]などです。
タプル型
- 複数のデータを順序付けて格納する型ですが、リスト型と違って変更できません。例えば、(1, 2, 3)や("a", "b", "c")や(True, False, True)などです。
辞書型
- キーと値のペアを格納する型です。例えば、{"name": "Alice", "age": 20, "gender": "female"}や{"apple": 100, "banana": 200, "orange": 300}などです。
集合型
- 重複しないデータを格納する型です。例えば、{1, 2, 3}や{"a", "b", "c"}や{True, False}などです。

2.5.2 リスト

リストとは、複数のデータを順序付けて格納するデータ型です。リストは以下のような特徴を持っています。

リストは[]で囲んで作ることができます。例えば、numbers = [1, 2, 3]とすると、numbersという名前のリストが作られます。
リストには様々なデータ型を混在させることができます。例えば、data = [1, "a", True, [2, 3]]とすると、dataという名前のリストが作られます。
リストにはインデックス（番号）が付いており、インデックスを指定して要素（格納されているデータ）にアクセスすることができます。インデックスは0から始まります。例えば、numbers[0]とすると、リストnumbersの最初の要素である1が取得できます。
リストにはスライス（範囲）を指定して部分的に要素にアクセスすることができます。スライスは[開始:終了:間隔]という形式で指定します。例えば、numbers[1:3]とすると、リストnumbersのインデックス1から2までの要素である[2, 3]が取得できます。
リストには様々なメソッド（機能）があります。例えば、以下のようなものがあります。
- append(x)：リストの末尾に要素xを追加する
- insert(i, x)：リストのインデックスiの位置に要素xを挿入する
- remove(x)：リストから要素xを削除する
- pop(i)：リストのインデックスiの位置の要素を取り出して削除する
- sort()：リストの要素を昇順に並べ替える
- reverse()：リストの要素を逆順に並べ替える
- count(x)：リストに含まれる要素xの個数を返す
- index(x)：リストに含まれる要素xの最初のインデックスを返す

2.5.3 演算子

演算子とは、データに対して何らかの操作や計算を行う記号や単語です。Pythonでは以下のような演算子があります。

算術演算子：数値や文字列などに対して四則演算や剰余やべき乗などを行う演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

+：加算（足し算）
-：減算（引き算）
*：乗算（掛け算）
/：除算（割り算）
//：整数の割り算、小数点以下は切り捨て
%：剰余（余り）
**：べき乗（累乗）

比較演算子：数値や文字数値や文字列などに対して大小や等価などを判定する演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

==：等価（左右の値が等しいかどうか）
!=：不等価（左右の値が等しくないかどうか）
<：小なり（左の値が右の値より小さいかどうか）
>：大なり（左の値が右の値より大きいかどうか）
<=：小なりイコール（左の値が右の値以下かどうか）
>=：大なりイコール（左の値が右の値以上かどうか）

比較演算子はブール型（真か偽か）の値を返します。例えば、以下のようになります。

1 == 1はTrueを返します。
1 != 2はTrueを返します。
1 < 2はTrueを返します。
1 > 2はFalseを返します。
1 <= 2はTrueを返します。
1 >= 2はFalseを返します。

論理演算子：ブール型の値に対して論理和や論理積や否定などを行う演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

and：論理積（左右の値がともに真であるかどうか）
or：論理和（左右の値の少なくとも一方が真であるかどうか）
not：否定（値が真であれば偽に、偽であれば真にする）

論理演算子もブール型の値を返します。例えば、以下のようになります。

True and TrueはTrueを返します。
True and FalseはFalseを返します。
False and FalseはFalseを返します。
True or TrueはTrueを返します。
True or FalseはTrueを返します。
False or FalseはFalseを返します。
not TrueはFalseを返します。
not FalseはTrueを返します。

代入演算子：代入演算子とは、変数に値や式を代入する演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

=：単純代入（右の値や式を左の変数に代入する）
+=：加算代入（右の値や式を左の変数に加えて代入する）
-=：減算代入（右の値や式を左の変数から引いて代入する）
*=：乗算代入（右の値や式を左の変数に掛けて代入する）
/=：除算代入（右の値や式で左の変数を割って代入する）
%=：剰余代入（右の値や式で左の変数を割った余りを代入する）
**=：べき乗代入（右の値や式で左の変数を累乗して代入する）

代入演算子は変数に値や式を代入するとともに、その値を返します。例えば、以下のようになります。

x = 1はxに1を代入し、1を返します。
x += 2はxに2を加えて代入し、3を返します。
x -= 1はxから1を引いて代入し、2を返します。
x *= 2はxに2を掛けて代入し、4を返します。
x /= 2はxで2を割って代入し、2.0を返します。

剰余代入：剰余代入とは、右の値や式で左の変数を割った余りを代入する演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

%=：剰余代入（右の値や式で左の変数を割った余りを代入する）

剰余代入は変数に値や式を代入するとともに、その値を返します。例えば、以下のようになります。

x = 5はxに5を代入し、5を返します。
x %= 3はxで3を割った余りである2を代入し、2を返します。

べき乗代入：べき乗代入とは、右の値や式で左の変数を累乗して代入する演算子です。例えば、以下のようなものがあります。

**=：べき乗代入（右の値や式で左の変数を累乗して代入する）

べき乗代入は変数に値や式を代入するとともに、その値を返します。例えば、以下のようになります。

x = 2はxに2を代入し、2を返します。
x **= 3はxの3乗である8を代入し、8を返します。

2.5.4 条件分岐

条件分岐とは、条件によって処理を分岐させることです。Pythonでは以下のような構文で条件分岐を行うことができます。

if 条件:：条件が真であれば、インデントされたブロック内の処理を実行する
elif 条件:：前の条件が偽であり、かつ条件が真であれば、インデントされたブロック内の処理を実行する
else:：前の条件がすべて偽であれば、インデントされたブロック内の処理を実行する

例えば、以下のようなコードがあります。

score = int(input("点数を入力してください: "))
if score >= 80:
    print("優")
elif score >= 60:
    print("良")
elif score >= 40:
    print("可")
else:
    print("不可")

このコードでは、ユーザーから点数を入力してもらい、その点数に応じて評価を出力しています。具体的には以下のような処理が行われます。

score = int(input("点数を入力してください: "))：ユーザーから点数を文字列として受け取り、それを整数に変換して変数scoreに代入する
if score >= 80:：変数scoreが80以上であれば
- print("優")：画面に”優”と出力する
elif score >= 60:：変数scoreが80未満かつ60以上であれば
- print("良")：画面に”良”と出力する
elif score >= 40:：変数scoreが60未満かつ40以上であれば
- print("可")：画面に”可”と出力する
else:：変数scoreが40未満であれば
- print("不可")：画面に”不可”と出力する

2.5.5 繰り返し

繰り返しとは、同じ処理を繰り返し実行することです。Pythonでは以下のような構文で繰り返しを行うことができます。

for 変数 in シーケンス:：シーケンス（リストや文字列などの順序付けられたデータ）の要素を変数に代入しながら、インデントされたブロック内の処理を繰り返し実行する
while 条件:：条件が真である間、インデントされたブロック内の処理を繰り返し実行する

例えば、以下のようなコードがあります。

for i in range(1, 10):
    print(i)

このコードでは、1から9までの整数を変数iに代入しながら、画面にiの値を出力しています。具体的には以下のような処理が行われます。

for i in range(1, 10):：1から9までの整数を生成する関数rangeを使ってシーケンスを作り、その要素を変数iに代入しながら
- print(i)：画面にiの値を出力する

例えば、以下のようなコードがあります。

n = 1
while n < 100:
    n = n * 2
    print(n)

このコードでは、変数nが100未満である間、nの値を2倍にして画面に出力しています。具体的には以下のような処理が行われます。

n = 1：変数nに1を代入する
while n < 100:：変数nが100未満である間
- n = n * 2：変数nに2を掛けて代入する
- print(n)：画面にnの値を出力する

2.5.6 関数

関数とは、一連の処理をまとめて名前を付けたものです。関数は以下のような特徴を持っています。

関数はdef 関数名(引数):という形式で定義することができます。引数とは、関数に渡す値や変数のことです。
関数はreturn 値という形式で値を返すことができます。return文がない場合は、Noneという特別な値が返されます。
関数は関数名(引数)という形式で呼び出すことができます。引数がない場合は、カッコだけで呼び出すことができます。

例えば、以下のようなコードがあります。

def add(x, y):
    return x + y

z = add(3, 4)
print(z)

このコードでは、2つの引数xとyを受け取って、その和を返す関数addを定義しています。そして、add関数に3と4を渡して呼び出し、その結果を変数zに代入しています。最後に、画面にzの値を出力しています。具体的には以下のような処理が行われます。

def add(x, y):：2つの引数xとyを受け取る関数addを定義する
- return x + y：引数xとyの和を返す
z = add(3, 4)：関数addに3と4を渡して呼び出し、その結果である7を変数zに代入する
print(z)：画面にzの値である7を出力する

2.5.7 モジュール

モジュールとは、関数や変数やクラスなどをまとめたファイルです。モジュールは以下のような特徴を持っています。

モジュールはimport モジュール名という形式でインポート（読み込み）することができます。インポートしたモジュールはモジュール名.要素名という形式で参照することができます。
モジュールはfrom モジュール名 import 要素名という形式でインポートすることもできます。この場合、インポートした要素は要素名だけで参照することができます。
モジュールはas 別名という形式で別名を付けてインポートすることもできます。この場合、インポートしたモジュールや要素は別名で参照することができます。

例えば、以下のようなコードがあります。

import math
print(math.pi)
print(math.sqrt(2))

from math import sin, cos
print(sin(0))
print(cos(0))

import random as rd
print(rd.randint(1, 10))

このコードでは、以下のような処理が行われます。

import math：mathという名前のモジュールをインポートする
print(math.pi)：mathモジュールのpiという要素（円周率）を画面に出力する
print(math.sqrt(2))：mathモジュールのsqrtという関数（平方根）に2を渡して呼び出し、その結果を画面に出力する
from math import sin, cos：mathモジュールからsinとcosという関数（正弦と余弦）をインポートする
print(sin(0))：sin関数に0を渡して呼び出し、その結果を画面に出力する
print(cos(0))：cos関数に0を渡して呼び出し、その結果を画面に出力する
import random as rd：randomという名前のモジュールをrdという別名でインポートする
print(rd.randint(1, 10))：rdモジュールのrandintという関数（整数の乱数）に1と10を渡して呼び出し、その結果を画面に出力する

2.5.8 クラス

クラスとは、データと処理をまとめたものです。クラスは以下のような特徴を持っています。

クラスはclass クラス名:という形式で定義することができます。クラス名は一般的に大文字で始まる単語です。
クラスは属性（データ）やメソッド（処理）を持つことができます。属性やメソッドはインデントされたブロック内に記述します。
クラスからオブジェクト（実体）を作ることができます。オブジェクトはクラス名()という形式で生成します。
オブジェクトはクラスの属性やメソッドにアクセスすることができます。オブジェクトの属性やメソッドはオブジェクト名.属性名やオブジェクト名.メソッド名()という形式で参照します。
クラスには特殊なメソッドがあります。例えば、以下のようなものがあります。
- __init__(self, 引数)：オブジェクトを生成するときに自動的に呼び出されるメソッドです。selfという引数はオブジェクト自身を表し、他の引数はオブジェクトの初期化に使われます。
- __str__(self)：オブジェクトを文字列として表現するときに自動的に呼び出されるメソッドです。selfという引数はオブジェクト自身を表し、戻り値は文字列です。

例えば、以下のようなコードがあります。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def greet(self):
        print(f"Hello, I'm {self.name} and I'm {self.age} years old.")

    def __str__(self):
        return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"

alice = Person("Alice", 20)
bob = Person("Bob", 25)

alice.greet()
bob.greet()

print(alice)
print(bob)

このコードでは、以下のような処理が行われます。

class Person:：Personという名前のクラスを定義する
- def __init__(self, name, age):：オブジェクトを生成するときに自動的に呼び出されるメソッドを定義する。selfはオブジェクト自身を表し、nameとageはオブジェクトの初期化に使われる引数である
  - self.name = name：オブジェクトのnameという属性に引数nameの値を代入する
  - self.age = age：オブジェクトのageという属性に引数ageの値を代入する
- def greet(self):：オブジェクトの挨拶を行うメソッドを定義する。selfはオブジェクト自身を表す
  - print(f"Hello, I'm {self.name} and I'm {self.age} years old.")：画面にオブジェクトのnameとageを埋め込んだ文字列を出力する
- def __str__(self):：オブジェクトを文字列として表現するときに自動的に呼び出されるメソッドを定義する。selfはオブジェクト自身を表す
  - return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"：オブジェクトのnameとageを埋め込んだ文字列を返す
alice = Person("Alice", 20)：Personクラスから”Alice”と20という引数を渡してオブジェクトを生成し、aliceという名前の変数に代入する
bob = Person("Bob", 25)：Personクラスから”Bob”と25という引数を渡してオブジェクトを生成し、bobという名前の変数に代入する
alice.greet()：aliceオブジェクトのgreetメソッドを呼び出す
bob.greet()：bobオブジェクトのgreetメソッドを呼び出す
print(alice)：aliceオブジェクトを画面に出力する
print(bob)：bobオブジェクトを画面に出力する

3. Python初心者が勉強するためのおすすめの学習サイトと本・書籍

Pythonを独学するときには、インターネット上にある様々な学習サイトや、本・書籍を利用することができます。これらの教材はPythonの基礎から応用まで幅広くカバーしており、初心者でも分かりやすく説明されています。しかし、教材の数が多すぎて、どれを選べばいいのか迷ってしまうこともあると思います。そこで、本セクションではPythonを独学するときにおすすめの学習サイトや本を紹介します。

3.1 Python初心者が勉強するときにおすすめの学習サイト

Pythonを独学するときにおすすめの学習サイトを紹介します。例えば、以下のサイトは初心者向けに作られており実績も多いためおすすめです！後ほど詳細に解説していきます。

Progate
- イラスト中心のスライドで学び、実際に手を動かして基礎的な構文などの文法を学べるオンラインサービスです。Pythonに限らず多くのプログラミング初心者に愛用されています
PyQ
- Webアプリケーション、機械学習、スクレイピングなど目的別にコースが複数あり、それぞれのコースの中でクエストと呼ばれる数問程度のコーディングの練習問題ができるサービスです。課金は必須ですがコンテンツは高品質なのですぐに元を取れるはずです。
Udemy
- Pythonの入門から応用まで、さまざまなコースが用意されているサイトです。それぞれのコースは課金が必要ですが動画や資料を見ながら効率的に学ぶことができます。

英語が読める方はぜひ英語の学習サイトを利用してみてください。日本語よりも情報量が多くユーザー数も多いのでより学びやすく整っています。

Python.org
- Pythonの公式サイトです。Pythonのダウンロードやインストール、ドキュメントやチュートリアル、ライブラリやコミュニティなどの情報が提供されています。Pythonに関する最新かつ正確な情報が得られるサイトです。
Real Python
- Pythonに関する様々なトピックを扱うサイトです。Pythonの基礎からWeb開発やデータ分析や機械学習などの応用まで幅広くカバーしています。記事や動画やクイズやチートシートなどのコンテンツが豊富にあります。
Codecademy
- オンラインでプログラミングを学ぶことができるサイトです。Pythonを含む様々な言語や分野のコースが用意されています。インタラクティブなエディタでコードを書いて実行したり、フィードバックやヒントを受けたりすることができます。
SoloLearn
- スマートフォンでプログラミングを学ぶことができるアプリです。Pythonを含む様々な言語や分野のコースが用意されています。ショートレッスンやクイズやコーディングチャレンジなどで楽しく学ぶことができます。
w3schools
- Web開発に関する様々な言語や技術を学ぶことができるサイトです。Pythonもその一つです。Pythonの基礎からWeb開発やデータベースや機械学習などの応用まで幅広くカバーしています。例題やエクササイズやテストなどで実践的に学ぶことができます。

3.2 Python初心者が勉強するときにおすすめの本・書籍

Pythonを独学するときにおすすめの本・書籍は以下の通りです。

【初心者向け】Pythonのおすすめ本11冊！（独学の勉強方法・入門書も紹介）で詳細に紹介していますが、例えば、以下の本は初心者向けに作られており、おすすめです。

書籍名	説明
Python1年生第2版体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ	Pythonについて何も知らないプログラミング初心者の入門書としておすすめ。初心者向きとして非常に評判が高い本で、Pythonやプログラミングの基礎の基礎から学ぶことができます。
スッキリわかるPython入門スッキリわかるシリーズ	初めてプログラミングを学ぶ人にも分かりやすく、Pythonの基本から幅広くカバーしているため、Python初心者にとって非常におすすめの書籍です。
独習Python	Pythonの基礎から応用まで幅広く学ぶことができる本格的な入門書です。初心者向けの基礎的な部分から、高度なテーマまで網羅的に扱っています。

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4. Pythonを独学するための具体的な勉強課題

Pythonに限った話ではありませんが、プログラミングを独学するときには、動画を見たり本を読むだけでなく、実際に自分でコードを書いて問題を解決することが大切です。コードを書くことで、理論だけでなく実践的なスキルを身につけることができます。例えばプログラムのエラーをデバッグする行為は非常に重要ですが実際にコーディングして経験しないと身につけることはできません。また、自分のアイデアや創造力を発揮することができます。そこで、私はPythonを独学するときにおすすめの具体的な勉強課題を紹介します。

4.1 Pythonのスクレイピングを習得

スクレイピングとは、Webサイトから必要な情報を抽出することです。スクレイピングは、Webサイトの構造や内容を理解し、目的に応じて適切な方法でデータを取得し、加工し、保存することが必要です。スクレイピングは、Pythonで簡単に行うことができます。Pythonには、スクレイピングに便利なライブラリが多数あります。例えば、以下のようなものがあります。

ライブラリ名	説明
requests	WebサイトにアクセスしてHTMLやJSONなどのデータを取得するライブラリです
BeautifulSoup	HTMLやXMLのデータを解析してタグや属性などの要素にアクセスするライブラリです
Selenium	Webブラウザを自動操作してJavaScriptや動的なコンテンツに対応するライブラリです
Scrapy	高速でスケーラブルなスクレイピングやクローリングを行うフレームワークです

Pythonのスクレイピングを習得するためには、以下のような課題に取り組むことがおすすめです。（注：あくまで以下の具体的なサイト名は例なので各サイトの利用規約を読んだ上でスクレイピングをしてください）

Amazonや楽天などのECサイトから商品の名前や価格やレビューなどの情報をスクレイピングしてCSVファイルに保存する
Wikipediaやニュースサイトなどから特定のキーワードに関する記事のタイトルや本文やリンクなどの情報をスクレイピングしてテキストファイルに保存する
TwitterやInstagramなどのSNSサイトから特定のユーザーやハッシュタグに関する投稿の内容や画像やいいね数などの情報をスクレイピングしてデータベースに保存する

これらの課題では、Pythonのスクレイピングに必要な技術や知識を身につけることができます。また、自分の興味や目的に応じてスクレイピング対象や内容を変えることができます。スクレイピングしたデータは、分析や可視化や機械学習などに活用することができます。

4.2 Pythonで形態素解析をしてテキスト類似度計算

形態素解析とは、文や文章を単語（形態素）に分割し、品詞や活用形などの情報を付与することです。形態素解析は、自然言語処理（NLP）の基本的な技術です。形態素解析を行うことで、テキストの意味や構造を理解しやすくなります。テキスト類似度計算とは、二つ以上のテキストがどれだけ似ているかを数値化することです。テキスト類似度計算は、文書分類や検索エンジンや推薦システムなどに応用できます。

Pythonで形態素解析をしてテキスト類似度計算を行うためには、以下のような課題に取り組むことがおすすめです。

MeCabやJanomeなどの形態素解析器を使って日本語の文や文章を単語に分割し、品詞や活用形などの情報を取得する
TF-IDFやコサイン類似度などの手法を使ってテキスト間の類似度を計算する
Wikipediaやニュースサイトなどから取得した記事を形態素解析して類似度計算し、最も似ている記事を探す

これらの課題では、Pythonで形態素解析を行う方法やテキスト類似度計算を行う方法を学ぶことができます。また、自分の興味や目的に応じてテキスト対象や手法を変えることができます。形態素解析やテキスト類似度計算は、他のNLPのタスクにも応用できます。

4.3 Pythonでデータベースを操作する

データベースとは、データを整理して保存する仕組みです。データベースには、関係型データベース（RDB）や非関係型データベース（NoSQL）などの種類があります。データベースを操作することで、データの追加や削除や更新や検索などを行うことができます。Pythonでデータベースを操作するためには、以下のような課題に取り組むことがおすすめです。

SQLiteやMySQLなどのRDBを使ってテーブルやレコードを作成し、SQL文を使ってデータの操作やクエリを行う
MongoDBやFirebaseなどのNoSQLを使ってコレクションやドキュメントを作成し、APIやライブラリを使ってデータの操作やクエリを行う
スクレイピングやCSVファイルなどから取得したデータをデータベースに保存し、必要な情報を抽出する

これらの課題では、Pythonでデータベースを操作する方法やデータベースの種類や特徴を学ぶことができます。また、自分の興味や目的に応じてデータベースやデータ対象を変えることができます。データベースは、Web開発やデータ分析や機械学習などに活用できます。

4.4 PythonでWebアプリケーションを作成

Webアプリケーションとは、Webブラウザ上で動作するアプリケーションです。Webアプリケーションは、サーバー側（バックエンド）とクライアント側（フロントエンド）という二つの部分から構成されます。サーバー側では、データベースやAPIなどの処理を行います。クライアント側では、HTMLやCSSやJavaScriptなどで画面の表示や操作を行います。PythonでWebアプリケーションを作成するためには、以下のような課題に取り組むことがおすすめです。

FlaskやDjangoなどのフレームワークを使ってサーバー側の処理を行う
HTMLやCSSやBootstrapなどの技術を使ってクライアント側の画面を作る
HerokuやAWSなどのサービスを使ってWebアプリケーションを公開する
- 参考：AWSを学ぶときのおすすめ本・参考書13冊+α！(初心者〜中級者向け)
- 参考：GCP（Google Cloud Platform）のおすすめ本・参考書11冊！現役クラウドエンジニアが厳選
ToDoリストや掲示板やブログなどのシンプルなWebアプリケーションを作成する

これらの課題では、PythonでWebアプリケーションを作成する方法やWeb開発に必要な技術や知識を学ぶことができます。また、自分の興味や目的に応じてWebアプリケーションの内容や機能を変えることができます。Webアプリケーションは、自分のスキルや経験を紹介したり、他の人とコミュニケーションしたり、何か役に立つものを提供したりすることができます。

5. Pythonの独学・勉強におすすめの学習サービス

Pythonを独学で勉強するときには、インターネット上にある様々な学習サービスを利用することができます。これらの学習サービスは、Pythonの基礎から応用まで幅広くカバーしており、初心者でも分かりやすく学ぶことができます。また、オンラインで受講できるので、自分の好きな時間や場所で学ぶことができます。しかし、学習サービスの数が多すぎて、どれを選べばいいのか迷ってしまうこともあると思います。そこで、私はPythonを独学するときにおすすめの学習サービスを紹介します。

5.1 Progate

Progateは、プログラミングをオンラインで学ぶことができるサービスです。Progateでは、Pythonを含む様々な言語や分野のコースが用意されています。Progateの特徴は以下の通りです。

インタラクティブなエディタでコードを書いて実行したり、フィードバックやヒントを受けたりすることができます。
スライドやアニメーションで分かりやすく説明されています。
覚えておきたいスライドはお気に入り保存したり、レッスンは何度も受講可能なので復習もしやすい設計です

Progateは、プログラミング初心者におすすめです。Progateは無料と有料のプランがあります。きちんと学ぶ場合は有料課金が必要です。

5.2 PyQ

PyQ（パイキュー）はPythonに特化したプログラミング学習サイトです。PyQでは、Pythonの基礎からWeb開発やデータ分析や機械学習などの応用まで幅広くカバーしています。PyQの特徴は以下の通りです。Webアプリケーション、機械学習、スクレイピングなど目的別にコースが複数あり、それぞれのコースの中でクエストと呼ばれる数問程度のコーディングの練習問題ができるサービスです。課金は必須ですがコンテンツは高品質なのですぐに元を取れるはずです。

テキストや動画やクイズや演習などのコンテンツが豊富にあります
Pythonに特化して基礎レベルから業務で活用できるレベルまで幅広く学べます
スタンダードプランなら現役エンジニアのQ&Aサービスなどサポートも充実しています

PyQは、Pythonを本格的に学びたい人におすすめです。PyQは有料ですが集中して取り組むことで費用を最小限に抑えられます。7日間の無料キャンペーンもあるのでお試し利用もおすすめです。

5.3 Udemy

Udemyは、オンラインで様々な分野を学ぶことができるサービスです。Udemyでは、Pythonを含む様々な言語や分野のコースが用意されています。Udemyの特徴は以下の通りです。

質の高い動画や資料や演習などのコンテンツが豊富にあります。
専門家や経験者が講師として教えてくれます。
購入したコースは一生有効で、いつでも見返したり進めたりすることができます。

Udemyは、自分の興味や目的に合ったコースを選んで学びたい人におすすめです。Udemyは有料ですが、割引キャンペーンや返金保証があります。

6. Python初心者が独学で挫折しないためのアドバイスとFAQ

Pythonを独学するときには、挫折しないために気をつけることや知っておくべきことがあります。Pythonを独学するときによくある悩みや疑問について、私は以下のようなアドバイスやFAQを紹介します。

6.1 初心者がPython勉強を挫折しないためには

初心者がPython勉強を挫折しないためには、以下のようなことを心がけることが大切です。

目的を決める
- Pythonを学ぶ目的を明確にすることで、学習の方向性や進度が決めやすくなります。また、目標に向かって努力することで、モチベーションも高まります。
すぐに質問する
- Pythonを独学するときには、分からないことや困ったことが出てくることがあります。そのときには、自分で調べたり試行錯誤したりすることも大切ですが、それだけでは時間がかかったり解決しなかったりすることもあります。そんなときには、すぐに質問することがおすすめです。質問することで、他の人の知識や経験を借りることができます。また、質問すること自体も学習になります。自分の問題を整理したり、コードを共有したりすることで、自分の理解度や課題点を確認できます。
毎日勉強する
- Pythonを独学するときには、毎日勉強することが大事です。毎日勉強することで、知識やスキルが定着しやすくなります。また、学習のリズムや習慣がつきます。毎日勉強するといっても、長時間やりすぎる必要はありません。むしろ、無理をして疲れたり飽きたりすると、学習効果が低下したり挫折したりする可能性があります。大切なのは、自分に合ったペースで、継続的に学ぶことです。
実際にコードを書いて勉強する
- Pythonを独学するときには、実際にコードを書いて勉強することが重要です。コードを書くことで、理論だけでなく実践的なスキルを身につけることができます。また、エラーやバグに対処する能力を養うことができます。さらに、自分のアイデアや創造力を発揮することができます。

これらのことを心がけることで、初心者でもPython勉強を挫折しないで続けることができます。

6.2 Python学習にかかる時間は？

Python学習にかかる時間は、人によって異なります。Python学習の目的やレベルやペースや方法などによって、必要な時間は変わります。しかし、一般的に言えば、Pythonの基礎を学ぶのには数週間から数ヶ月、Pythonの応用を学ぶのには数ヶ月から数年かかると言われています。

Pythonの基礎を学ぶということは、Pythonの文法やデータ型や制御構造や関数やモジュールなどを理解し、簡単なプログラムを作成できるようになるということです。Pythonの応用を学ぶということは、Pythonのライブラリやフレームワークを使って、Web開発やデータ分析や機械学習などの分野で実用的なプログラムを作成できるようになるということです。

Python学習にかかる時間は個人差がありますが、一つ言えることは、Python学習は一朝一夕にできるものではないということです。Python学習は長期的な取り組みであり、努力や工夫が必要です。しかし、その分だけ成果や達成感も大きいです。Python学習にかかる時間は気にせず、自分のペースで楽しく学んでいきましょう😊

6.3 Python学習を挫折しないコツは？

Python学習を挫折しないコツは以下の通りです。

小さな目標を設定する
- Python学習の目標は具体的で達成可能で測定可能で時限性のあるものにしましょう。例えば、「1ヶ月以内にPythonの基礎を学んで簡単なゲームを作る」という目標は良いですが、「Pythonをマスターする」という目標は曖昧で難しすぎて挫折しやすいです。小さな目標を設定することで、学習の進捗や成果が見えやすくなります。また、小さな目標を達成するたびに自信や満足感が得られます。
学習の記録をつける
- Python学習の記録をつけることで、学習の状況や問題点を把握することができます。また、学習の記録を見返すことで、自分の成長や努力を確認することができます。学習の記録には、学習した内容や時間や感想や課題などを書きましょう。学習の記録はノートやスプレッドシートやブログなどにつけることができます。
学習仲間を作る
- Python学習仲間を作ることで、学習の楽しさや刺激やモチベーションが増します。また、学習仲間とは、質問したり相談したり助け合ったりすることができます。学習仲間は、オンラインやオフラインで探すことができます。例えば、SNSや掲示板やコミュニティサイトなどでPython学習仲間を探すことができます。

これらのコツを実践することで、Python学習を挫折しないで続けることができます。

6.4 Pythonの独学で挫折した後にやるべき行動

Pythonの独学で挫折した後にやるべき行動は以下の通りです。

挫折の原因を分析する：Pythonの独学で挫折した後には、自分がなぜ挫折したのかを分析しましょう。挫折の原因は人によって異なりますが、例えば以下のようなものがあります。
- 目標が曖昧だった
- 学習計画が不十分だった
- 学習方法が合わなかった
- 学習教材が難しかった
- 学習時間が足りなかった
- 学習意欲が低かった
- 学習成果が見えなかった
- 学習仲間がいなかった
- 他に優先すべきことがあった
挫折から学ぶ：Pythonの独学で挫折した後には、自分が挫折から何を学べるかを考えましょう。挫折から学べることは人によって異なりますが、例えば以下のようなものがあります。
- 自分の強みや弱み
- 自分の興味や目的
- 自分に合ったペースやスタイル
- 自分に合った教材や方法
- 自分に必要なサポートや仲間
挫折を乗り越える：Pythonの独学で挫折した後には、自分が挫折を乗り越えるために何をするかを決めましょう。挫折を乗り越える方法は人によって異なりますが、例えば以下のようなものがあります。
- 挫折の原因を解決する
- 挫折から学んだことを活かす
- 新しい目標や計画を立てる
- 学習仲間やサポーターを探す
- 学習の楽しさや意義を見つける
- 学習の成果や達成感を感じる

これらの方法を実践することで、Pythonの独学で挫折した後でも、再び学習に取り組むことができます。

6.5 Python未経験からエンジニアに転職できる？

Python未経験からエンジニアに転職できるかどうかは、個人のスキルや経験や志望先などによって異なります。しかし、一般的に言えば、Python未経験からエンジニアに転職することは可能です。Pythonは読みやすく書きやすく学びやすいプログラミング言語であり、様々な分野で活用できます。そのため、Pythonはエンジニアになるための入門言語としても人気があります。Python未経験からエンジニアに転職するためには、以下のようなことが必要です。

Pythonの基礎と応用を学ぶ
- Pythonの文法やデータ型や制御構造や関数やモジュールなどの基礎をしっかりと身につけることが大切です。また、Web開発やデータ分析や機械学習などの応用分野も学ぶことが重要です。これらの知識やスキルは、エンジニアとして必要なものです。
ポートフォリオを作る
- ポートフォリオとは、自分のスキルや経験を示す作品集です。ポートフォリオを作ることで、自分の能力や実績をアピールすることができます。また、ポートフォリオを作る過程で、実践的な問題解決能力やクリエイティビティも養うことができます。
資格や検定を取る
- 資格や検定とは、自分の知識やスキルを客観的に評価してもらうものです。資格や検定を取ることで、自分のレベルや強みを証明することができます。また、資格や検定を取る過程で、学習の目標やモチベーションも高めることができます。
就職活動をする
- 就職活動とは、自分が希望する職種や企業に応募して採用されることを目指す活動です。就職活動をするためには、履歴書や職務経歴書や自己PRなどの書類を作成したり、面接やテストなどの選考を受けたりすることが必要です。就職活動をするときには、自分の強みや志望動機や適性をアピールすることが大切です。

これらのことを行うことで、Python未経験からエンジニアに転職することができます。

6.6 Pythonの初心者向けのおすすめの学習本は？

Pythonの初心者向けのおすすめの学習本は、前述した「Pythonを独学するためのおすすめの学習サイトと本」の項目で紹介したものです。ここでは、それらの本の中から特におすすめのものをピックアップして紹介します。

書籍名	説明
Python1年生第2版体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ	Pythonについて何も知らないプログラミング初心者の入門書としておすすめ。初心者向きとして非常に評判が高い本で、Pythonやプログラミングの基礎の基礎から学ぶことができます。
スッキリわかるPython入門スッキリわかるシリーズ	初めてプログラミングを学ぶ人にも分かりやすく、Pythonの基本から幅広くカバーしているため、Python初心者にとって非常におすすめの書籍です。
独習Python	Pythonの基礎から応用まで幅広く学ぶことができる本格的な入門書です。初心者向けの基礎的な部分から、高度なテーマまで網羅的に扱っています。

これらの本は、Python初心者にとって有用な情報が満載です。ぜひ読んでみてください。

7. まとめ

この記事では、Pythonを独学するためのガイドを提供しました。Pythonを独学するためには、以下のようなことが必要です。

Pythonを独学するためのおすすめの学習サイトや本を利用する
Pythonを独学するための具体的な勉強課題に取り組む
Pythonを独学するためにおすすめの学習サービスを利用する
Pythonを独学で挫折しないために気をつけることや知っておくべきことを理解する

この記事を参考にして、Pythonを独学で効果的に学んでいきましょう！

おすすめ書籍はこちら

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カテゴリー:プログラミングプログラミングスクール

1. 初心者向け！Pythonの独学・勉強について

1.1 Pythonは独学で習得できるか？

1.2 初心者がPythonを独学するのにおすすめの勉強法

1.2.1 オンライン学習サイトを利用する

1.2.2 Pythonの本・書籍で勉強する

1.2.3 YouTubeを活用する

1.3 初心者が効率よくPythonを独学で習得する4つのコツ

1.3.1 目的を決める

1.3.2 すぐに質問する

1.3.3 毎日勉強する

1.3.4 実際にコードを書いて勉強する

1.4 実際にPython初心者が独学してみた！勉強方法を紹介

1.4.1 Pythonを学んだ目的

1.4.2 Pythonを学んだ方法

1.4.3 Pythonを勉強した時間

1.4.4 Pythonを勉強した効果

2. Pythonの基礎知識（できること、メリット）

2.1 Pythonとは？

2.2 Pythonの特徴

2.3 Pythonでできることは？

2.4 Pythonを学ぶメリット

2.4.1 年収が高い

2.4.2 就職・転職しやすい

2.4.3 将来性が高い

2.5 Python初心者が勉強すべき基礎の例

2.5.1 データ型

2.5.2 リスト

2.5.3 演算子

2.5.4 条件分岐

2.5.5 繰り返し

2.5.6 関数

2.5.7 モジュール

2.5.8 クラス

3. Python初心者が勉強するためのおすすめの学習サイトと本・書籍

3.1 Python初心者が勉強するときにおすすめの学習サイト

3.2 Python初心者が勉強するときにおすすめの本・書籍

4. Pythonを独学するための具体的な勉強課題

4.1 Pythonのスクレイピングを習得

4.2 Pythonで形態素解析をしてテキスト類似度計算

4.3 Pythonでデータベースを操作する

4.4 PythonでWebアプリケーションを作成

5. Pythonの独学・勉強におすすめの学習サービス

5.1 Progate

5.2 PyQ

5.3 Udemy

6. Python初心者が独学で挫折しないためのアドバイスとFAQ

6.1 初心者がPython勉強を挫折しないためには

6.2 Python学習にかかる時間は？

6.3 Python学習を挫折しないコツは？

6.4 Pythonの独学で挫折した後にやるべき行動

6.5 Python未経験からエンジニアに転職できる？

6.6 Pythonの初心者向けのおすすめの学習本は？

7. まとめ

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