[プログラミングのすゝめ]プログラミングの学習手順とおすすめのPython学習教材

Python

今回は「Pythonの学習手順とおすすめの学習教材」を紹介したいと思います。

初めに簡単な自己紹介とします。

  • 現在大学4年生。
  • プログラミング歴1年ちょっと。
  • 独学で今日まで走り続けている。
  • Pythonを用いた機械学習の実務とサーバーサイドの実務の2つをやっている。
  • IT学校でPythonメインに質問に答えている。
  • 就職先もエンジニアとして決まっている。

ざっくりこんな感じです。

主にPythonメインに学習し続けているので、Pythonについての「学習手順」と僕自身が使用した「学習教材」について僕の経験からまとめていきたいと思います。

以下の人にはぜひ読んでいただきたいです。

  • プログラミング初学者。
  • Python初学者。
  • プログラミングに興味がある人。
  • Pythonをより深めたい人。
  • Pythonの書籍や講座を購入しようと考えているが、何を購入しようか迷っている。
  • タイトルに興味を持たれた方。

前置きを長くしても仕方がないので、早速中身に入っていきましょう!

  1. Python学習手順
    1. プログラミング学習する上で意識すること
    2. 学習手順
    3. 1. 作りたいものを考える
    4. 2. 動画でインプット
      1. 見続けられる
      2. 動きを確認できる
      3. コスパが良い
    5. 3. ブログ、個人開発などでアウトプットする
      1. ブログ
      2. 個人開発
    6. 4. 本や動画で知識を補強しつつ、アウトプットを継続
    7. 5. 1に戻る
  2. おすすめ学習教材
      1. かんたんPython
      2. 独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
      3. 入門Python3
      4. 現場で使える Django の教科書《基礎編》
      5. 現場で使える Django の教科書《実践編》
      6. 動かして学ぶ! Python Django開発入門
      7. Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド
      8. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
      9. ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
      10. 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
      11. scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
    1. udemy
      1. 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
      2. 【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)
      3. 【Python】 Django3で「本当に使える」WEBアプリケーションを開発しよう
      4. 【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス
      5. 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
      6. 画像処理の基礎:フィルタリング,パターン認識から撮像過程モデルまで
      7. TensorFlow Developer Certificate in 2021: Zero to Mastery
      8. PyTorch Boot Camp : Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完全攻略
    2. 学習サイト
      1. paiza
      2. Progate
  3. 最後に

Python学習手順

僕の経験をもとに「Pythonの学習手順」を見ていきたいと思います。

プログラミング学習する上で意識すること

まずはプログラミング学習する上で意識しておくと良いことを紹介します。

独学エンジニアはこれを意識しろ|かるでね|note
はじめまして。かるでねと申します。 現在大学4年生で機械学習系のバイトとサーバーサイド系のバイトをしています。 就職先もエンジニアです。 僕は独学1年ほどですが、その中で僕が意識し続けてきたことを、今回のこの記事でまとめていきたいと思います。 それでは早速書いていきます! 1. アウトプットを意識 これは...

ここで書くと結構な量になってしまうので、上記の記事を参考にしてください。

ちょっと強めの口調になってしまっている部分もありますが、重要なことなのでぜひ目を通してください!

学習手順

プログラミング学習する上で意識すること」を確認したと思うので、早速「学習手順」を見ていきましょう。

  1. 作りたいものを考える。
  2. 動画でインプット。
  3. ブログ、個人開発などでアウトプットする。
  4. 書籍や動画で知識を補強しつつ、アウトプットを継続。
  5. 1に戻る。
ハム
ハム

「え?これだけ?」

かるでね
かるでね

全体としてはこれだけだよ!

シンプルですが重要なので、これから1つ1つ説明して中で手順をしっかり確認してください。

1. 作りたいものを考える

ハム
ハム

最初っから作りたいもの考えるの?

かるでね
かるでね

最初に「何を作りたいか考える」ことが何よりも大切なのです!

一番最初に「インプット」するわけではなく、「作りたいものを考える」ということに驚いたと思います。

その驚きをこの章で納得に変えていきたいと思います。

突然ですが、あなたのプログラミングを始めた理由はなんでしょう?

稼げそう」、「今流行りだから」、「楽しそう」、「周りがやってるから」など様々だと思います。

様々な思い出プログラミングを始める中で、プログラミング学習の挫折率は高いと言われています。

僕の個人的な意見としては「プログラミングをそこまで楽しいと感じていない人」が挫折しているのではないかと考えています。

プログラミングを趣味でやっている人は関係ないのですが、エンジニアとして働く人はずっと学び続ける必要があります。

その理由としては、「技術が日々進歩していき、新しい技術が短期スパンでどんどん出てきたり、既存のものがどんどんアップデートされていく」からです。

それなのにプログラミングが「楽しく」なかったらなかなか苦痛ではありませんか?

そこで本題に戻るのですが、どうやったらプログラミングを「楽しく」感じられるのか?

僕の中での答えは「作りたいものを作る」です。

作りたいものを作る」という目標に向けてインプットをし、実際に作ってみて完成した時の達成感はものすごいです。

そして、その過程のインプットも「作りたいものを作る」というゴールを意識すると頑張れますし、実際に作っているときは楽しくて仕方がありません。

そのためには、「作りたいもの」がある必要があります。

よく初学者にありがちなのが、「特に作りたいものがない」、「今の自分にはまだできない」など言い訳をすることです。

作りたいものがない = 日常で不便に感じることがない」と僕は考えています。

些細なことでも「日常で不便に感じること」はたくさんあると思います。

例えば、「ゴミ捨ての日を忘れてしまう」、「読んだ本の内容や、覚えたいものをメモしても復習せずにそのまま忘れてしまう」などいくらでも出てくるはずです。(ちなみにこれは僕自身の「日常で不便に感じたこと」です。)

ゴミ捨ての日を忘れてしまう」なら、slackやLINEにボットで通知させる。

読んだ本の内容や、覚えたいものをメモしても復習せずにそのまま忘れてしまう」なら、復習を定期的に促してくれるメモ帳を作ってみる。

など、まさにアウトプットになる「作りたいもの」ですよね。

最初っから「作りたいもの」がなくても問題はありません。

問題なのは、「不便を探すアンテナ」を立てているかどうかです。

日頃から「不便を探すアンテナ」を立てておくことで、「日常の不便」を見つけ、それを対処するために「作りたいもの」のアイデアが出てくるはずです。

もちろんすぐに出てくるものではないので、インプットしながらでももちろん良いと思います。

ここで言いたい結論としては「常に不便を探すアンテナ」を立てておくことです。

ぜひアンテナを立て続けながらプログラミングの学習を進めてください!

2. 動画でインプット

次に「インプット」の段階に入ります。

僕の考えでは、最初のインプットは「動画」がおすすめです。

ハム
ハム

本じゃダメなの?

かるでね
かるでね

本もいいんだけど、
最初は「動画」でインプットすることをおすすめするよ。

ハム
ハム

なんで?

それについてこの章で話していきます。

プログラミングのインプットでは代表的なものに「動画」と「」が挙げられます。

どちらの方が良くて、どちらの方がダメということはありません。

しかし、最初にインプットとして使用する時は「動画」をおすすめします。

動画」でインプットする代表的なメリットは3つあります。

  • 見続けられる。
  • 動きを確認できる。
  • コスパが良い。

この3つのメリットについて1つ1つ説明していきます。

(比較として「」でのインプットを挙げます。)

見続けられる

」を読むのは苦手という人はよく見かけますが、「動画」を見るのが苦手という人はなかなか見かけません。

」は文字がいっぱいで「視覚」しか使うことができないので、理解し辛いという面があります。

一方、「動画」は「聴覚」と「視覚」の2つを使うことができ、比較的理解しやすいです。

ある程度理解している状態で本を読む場合は理解しにくいということはありませんが、最初はほとんど知らない状態なので、「動画」を利用することの方が理解のしやすさの観点からおすすめです。

しかし、中にはこの記事の後半で紹介している「かんたんPython」という本のように、最初のインプットに最適なものもあります。

その共通点は「」が多いことです。

動画」は「」を用いつつ説明をしているので、理解しやすいため、「」でも「」が多く用いられているものは理解がしやすいです。

と言いつつも「」が多くてわかりやす本を見つけるのは難しいので、「動画」で学ぶようにしましょう。

動きを確認できる

動画」の最大のメリットは「動きを確認できる」ことです。

」でも写真や図で動きを確認できますが、細かい動きまで確認できないことが多いです。

それに比べ「動画」だと1から10まで基本的に動きを確認できます。

ハム
ハム

動きを確認できる」ことは分かったけど、

それの何がいいの?

かるでね
かるでね

それは「同じことができる」ことだよ。

ハム
ハム

同じことができる」?

同じことができる」というのは、「動画」の手順に沿って全く同じようにできるということです。

」などの言葉の説明だけでは、「どこに指示されたボタンがあるのか」、「どこに書き込めば良いのか」などがわからない場合が多いです。

その結果途中で辞めてしまう経験をしたことがある人もいると思います。

それならば最初っ方「動きを確認できる動画」を活用して、1から10まで「同じことができる」方が良いと思いませんか?

少なくとも僕はそう考えています。

コスパが良い

ハム
ハム

」も「動画」も同じくらいの値段じゃないの?

しかも、「動画」の方が高いイメージがあるんだけど…。

かるでね
かるでね

動画」の方が圧倒的に安い上に、
初学者にとって良質なものが多いよ!

皆さん「動画」でプログラミングを学ぶとしたら何が一番最初に思い浮かびますか?

1万円くらいする教材でしょうか?Youtubeなどの無料の教材でしょうか?

どちらも存在しますが、個人的には「udemy」というサイトをおすすめします。

udemy」は有料の「動画」を購入して学ぶことができるサイトです。

ハム
ハム

有料か〜…

と思う人もいると思いますが、1つ講座を受けてみると「コスパ最強!」と感じるはずです。

Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy
Udemy is an online learning and teaching marketplace with over 130,000 courses and 35 million students. Learn programming, marketing, data science and more.

試しに上記の「udemy」のサイトで「Python」と検索してみてください。

ハム
ハム

1万とか2万ばっかりじゃん。

嘘つきじゃん。

いえいえ、元の値段はそのくらいですが、重要なのは「セール時の価格」です。

udemy」は月1くらいで「セール」をしています。

その時に価格を見ると、1200円~1600円ほどになっているはずです。

この時に購入するのがベストです。

ハム
ハム

値段が安いのは分かったけど、
中身はどうなの?

かるでね
かるでね

この中身でこんなに安いの!?

っていうレベルで充実してるよ!

詳しく説明していきます。

先ほどの「udemy」でどれか講座の詳細を確認していただくとわかるのですが、まず「講座時間」が17時間分や30時間分など「」がしっかりしています。(全部が全部ではありません。)

そして、わかりやすい図や編集をしてある動画が多いため、理解がしやすいので「」の面でも満足できます。

しかも思っていた講座ではなかったときに、返金もできるので安心です!

百聞は一見に如かず」という言葉もあるように、まずは後半で紹介している講座を1つ受けてみることをおすすめします。

(くれぐれもセール時に受けることをおすすめします。また、おすすめの使い方は後半で紹介しています。)

ここまで「動画」でインプットすることのメリットを紹介してきましたが、いかがだったでしょうか?

動画」でインプットしたい気持ちになってきたと思います。

もうここで手を止めて「udemy」でインプットしてみるのも良いと思います。

一通りインプットしたら戻ってきてくださいね!

3. ブログ、個人開発などでアウトプットする

「udemy」で基礎のインプットができたら、早速アウトプットの段階に入っていきます。

おすすめのアウトプットは「ブログ」と「個人開発」です。

どちらもハードルが高く感じてしまうと思いますが、アウトプットすることでインプットで学んだ内容が定着してくれます。

より効率的に成長したい方はどんどんアウトプットしていきましょう。

ブログ

ブログでのアウトプットとは、インプットで学んだことの中から1つ取り上げてまとめていくのが一番やりやすいです。

例えば「Pythonのリストに関するまとめ」だったり、「Pythonの関数の使い方まとめ」などです。

ググるとこのような記事はたくさん出てきますが、今回はインプットしたことを自分の脳に定着させることが目的なので、気にせずどんどん書いていきましょう。

ハム
ハム

自分でブログ開設しないといけないの?

かるでね
かるでね

ブログ開設しても良いですが料金を払わないといけないから、

無料で使用できる技術ブログサイトを活用するのがおすすめだよ!

自分用にブログサイトを開設しても良いですが、年1万円かかってしまったり、その手順が面倒という方もいると思うので、そんな人は無料で利用できる技術ブログサイトを使用しましょう。

有名なものとしては、「Qiita」、「Zenn」などがあります。

上記のどちらか、もしくは両方を活用して学んだことをアウトプットしましょう。

慣れてきたら、「自分が理解するのが難しかった部分」や「ググったけど自分が欲しい情報が載っている記事がなかった」ものをまとめることができると記事としての価値も上がり、他の学習者の助けになるはずです。

個人開発

個人的にはこちらをおすすめしたいです。

個人開発」とは、「自分が作りたいものを作る」ことです。

ここで一番最初にやった「作りたいものを考える」が生きてきます。

日常の不便」を解決できるような「もの」を作ることができれば、不便がなくなる上に自分のスキルが上がり、インプットしたものが定着するのでメリットが多いです。

Pythonの基礎のアウトプットとしておすすめなのが、「オセロ」や「大富豪」、「ババ抜き」などの「トランプゲーム」です。

この際に「ルール」を決めて作ると良いです。

ルール」とは、例えば「クラスを使って作る」、「関数で作る」、「例外処理を使う」など、インプットしたものを積極的に使うことが良いです。

他にも「Django」のインプットをしたなら、「Todoリスト」、「技術ブログ」、「機械学習」なら、「好きなアイドルの画像分類」、「カメラで人を認識」、その他として「slackボット」など様々挙げられます。

日常の不便」が思いつかない人は上記を参考にしてみてください。

個人開発でよりレベルアップしていきましょう。

4. 本や動画で知識を補強しつつ、アウトプットを継続

アウトプットをする中でどこかでいき詰まります。

その時は新たにインプットをする必要があります。

例えば「Django」でWebアプリを作成している中で、Webページから情報を取得必要があり、「スクレイピング」をしたいとします。

その時は「Python」で「スクレイピング」する方法を「本、動画、Web記事」などでインプットする必要があります。

このようにアウトプットに必要な知識を、インプットを通して補強していくというイメージです。

この際に活躍するのが、「」です。

一番最初のインプットは「動画」がおすすめですが、ある程度学んだあとは「」を利用する方が良いです。

その理由としては、「」の方が「専門性」があり、「」や「種類」も多いからです。

もちろん「動画」で目的のものがあればそれを見れば良いですが、「」も有効的に活用していきましょう!

5. 1に戻る

この1〜4までのサイクルを回していくのが、この1年間独学で走り続けてきた僕自身の結論です。

アウトプット」前提の「インプット」をして、実際に「アウトプット」をしながら「インプット」をする。

簡単にいうとこれだけのことですが、最初はなかなかこの通りにやるのは難しいと思いますが、だんだんと慣れていくものなので、いきなりはできなくても問題ないです。

また、自分なりの学習サイクルが出来上がることもあると思うので、まずは土台としてこのサイクルを活用してもらえればと思います。

アウトプット」を常に意識することが何よりも大切なので、そのことを忘れずに成長していきましょう!

おすすめ学習教材

前半では「プログラミングの学習手順」を確認してきました。

後半では「Pythonのおすすめの学習教材」を紹介していきます。

自分が使用したことがあるものの中から、おすすめできるものを紹介していきます。

早速みていきましょう!

まずは「」からです。

かんたんPython

前半で最初の「インプット」には、「動画」がおすすめであると言いましたが、この本を併用すると理解度が段違いです。

あまり有名な本ではないですが、個人的にはめちゃくちゃわかりやすかったです。

かんたん Python (プログミングの教科書)

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

Pythonの基礎を学んだ後に読むと理解が深まります。

特に「クラス」や「関数」の理解が深まり、Python以外のエンジニアとして必須のツールを知ることができます。

途中途中で「アウトプット」も挟んでくれるので、楽しく「インプット」ができます。

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

入門Python3

プログラミングをやっている人なら一度は聞いたことがあるであろう「オライリー」の本です。

基礎から応用まで幅広く抑えてくれるため、一冊は持っていたいものです。

ただし、文字ばかりなので人によって拒絶反応が出るかもしれないです。

入門 Python 3 第2版

現場で使える Django の教科書《基礎編》

Django」の基礎を学んだ後の「アウトプット」のお供に最適な本です。

基礎の細かい部分を開設してくれているので、実際にアプリを作るときの助けになります。

現場で使える Django の教科書《基礎編》

現場で使える Django の教科書《実践編》

基礎を学んだ後は「実践編」です。

こちらでは「ログイン機能」、「テスト」、「BootStrapの組み込み」など実際にWebアプリを作成する際に役立つ情報が載っています。

基礎編」と「実践編」を持っていれば「Django」での開発はスムーズに進むはずです。

現場で使える Django の教科書《実践編》

動かして学ぶ! Python Django開発入門

こちらも「Django」の本です。

アプリを実際に作る手順を見ることができ、先ほどの本同様に基礎の細かい部分の説明をしてくれています。

カラーの本なので、先ほどの本よりも読みやすいという利点もあります。

動かして学ぶ!Python Django開発入門

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

スクレイピング・クローリングならこの本という印象があります。

僕自身実務でクローリングやスプレイピングした時に参考にした本なので、実務レベルで役に立ちます。

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

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

機械学習」の入門書です。

機械学習とはなんぞや?」という部分から実践まで、全体的に「機械学習」に触れることができるので、入門書としては最適です。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

深層学習」の入門書として最適です。

めちゃくちゃわかりやすく、「深層学習」の基礎から教えてくれるので理解のしやすさが他の本と比べ物になりません。

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

先ほどの「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」で基礎を学んだ後に、実際にコードを書いて実装することができます。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」で基礎を学び、その「アウトプット」をこの本でできます。

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版

オライリー」続きで申し訳ありません…。

深層学習」を実践する上で、「tensorflow」の知識は欠かせません。

しかも「tensorflow」だけでなく、「機械学習」の基礎から学ぶことができるため、「これ一冊あればひとまず大丈夫!」というほどの安心感があります。

udemy

udemy」で講座を購入するときは、月1くらいで開催されるセール時に購入するのがおすすめです。

次に「udemy」のおすすめ講座を紹介していきます。

1200円~1500円で購入できるのでコスパが最高です。

特に年末や年始などのイベント時のセールは最安の1200円で購入できるので、特におすすめです。

セール時に自分が欲しい講座を購入できるように、気になった講座は「お気に入り」に登録しておきましょう。

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル

現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門!応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です!

一番おすすめのコースです。

Python」の基礎から応用まで幅広くカバーしてくれているだけでなく、めちゃくちゃわかりやすく丁寧に説明してくれています。

応用部分は購入してから1年経つ今でも利用しているほど有益な動画です。

【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)

【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!(Django2版 / 3版を同時公開中です)
Djangoの概要から学び、3つのアプリを作る中でフレームワークに対する理解を深めることができます。最後はVPSを使ってウェブサイトを公開していきましょう!Djangoだけではなく、フレームワークをこれから学びたい方にもおススメです。

Django」でWebアプリを実際に作りながら学ぶことができます。

3種類のWebアプリを作れるので、「どのアプリにどんな機能が必要か」や「機能の実装の仕方」をしっかり学ぶことができます。

Django」の「基礎編」としておすすめです。

【Python】 Django3で「本当に使える」WEBアプリケーションを開発しよう

【Python】 Django3で「本当に使える」WEBアプリケーションを開発しよう
GAEへデプロイやCloudSQL、GCSとも連携でき、登録・ログイン機能はもちろん、決済機能、フォーム送信のreCAPTCHA実装もできます。そのほかキャッシュやサイトマップ、マテリアルデザインにも触れ、多数の機能を実装します。

Django」のおすすめ講座です。

Webアプリを作る上での必要知識を学ぶことができます。

Django」の「実践編」としておすすめです。

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス
データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!

機械学習」の基礎を学ぶことができます。「numpy」、「pandas」、「matplotlib」の基礎を学んでから「機械学習」を学ぶことができるので、「機械学習」に興味を持った人の最初の「インプット」に最適です。

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
分析コンペティションに参加しながら回帰分析による売上予測、機械学習での顧客ターゲティングなど実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れを身に着けよう。 プログラミング初心者にもおすすめ。

データ分析」をしてみたいと人におすすめの講座です。

Kaggle」などの「データ分析コンペ」に参加するにあたり、分析の基礎を学ぶことができます。

実際に分析をしながら学べるので、コンペに参加してみたい人には参考になるはずです。

画像処理の基礎:フィルタリング,パターン認識から撮像過程モデルまで

画像処理の基礎:フィルタリング,パターン認識から撮像過程モデルまで
Scikit-image, OpenCV, PIL, ScipyなどのPythonモジュールを駆使して画像処理を体験してみよう

OpenCV」などを使って、画像について学ぶことができます。

機械学習で「画像処理」の知識は必須になってくるので、そのために活用するのも良いですし、単純に画像を扱いたい時にも参考になる知識が詰まっています。

TensorFlow Developer Certificate in 2021: Zero to Mastery

TensorFlow Developer Certificate in 2021: Zero to Mastery
Pass the TensorFlow Developer Certification Exam by Google. Become an AI, Machine Learning, and Deep Learning expert!

機械学習ライブラリの「tensorflow」の使い方を学ぶことができます。

講座のボリュームもすごいですが、何よりわかりやすく丁寧な解説がされているので、「tensorflow」の理解がすんなりできます。

まだ途中までしか公開されていませんが、今後アップデートされていくので、それも楽しみにしながら受講できます。

英語の講座ですが、字幕を「Google翻訳拡張」を使って日本語字幕をつけれるので、英語ができなくてもなんとか理解できます。

動画の右下にある赤枠の部分をクリックすると、サイドに英語字幕が出るので、

Google翻訳拡張」から上の赤枠部分をクリックしてください。

英語字幕から日本語字幕に変わります。

Google翻訳」は下記のリンクからインストールできます。

Google 翻訳
閲覧しているウェブサイトを簡単に翻訳できます。

PyTorch Boot Camp : Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完全攻略

PyTorch Boot Camp : Python AI PyTorchで機械学習とデータ分析完全攻略
今Tensorflow、Keras以上に注目を浴びているPyTorch。世界中の最先端AI研究の場で愛用されるPyTorch。開発からビジネスの現場まで幅広く応用の効くディープラーニング、時系列RNN、CNN、人工知能のスキルを習得

機械学習ライブラリ」の「Pytorch」の使い方を学ぶことができます。

こちらは日本語の講座です。

1から丁寧に「Pytorch」の使い方を説明してくれるので、「Pytorch」の使い方を学びたい方にはおすすめの講座です。

学習サイト

ここまで「」と「udemy」のおすすめのものを紹介してきましたが、最後に「Python」を学ぶことができる学習サイトを紹介します。

paiza

ITエンジニア向け転職・就活・学習サービス【paiza】
ITエンジニア・プログラマ専門の総合求職・学習サイト【paiza(パイザ)】。プログラミングスキルチェックで実力を可視化し、スキルがあると認められれば書類選考不要で即面接へ進めます。学歴や職歴ではなく「技術がある人」が評価されるサービスです。

Python」だけでなく、さまざまな言語を学ぶことができます。

スキルチェック」というプログラミングで問題を解く「アウトプット」も用意されているので、楽しみながら学ぶことができます。

Progate

Progate(プロゲート) | Learn to code, learn to be creative.
Progateはオンラインでプログラミングを学べるサービスです。プログラミングを学んでWEBアプリケーションを作ろう。

手順に沿ってプログラムを組み立てながら、楽しく学ぶことができます。

ゲーム感覚でプログラミングを学べるので、プログラミングに興味を持っている方は特におすすめです。

最後に

今回は「Pythonの学習手順とおすすめの学習教材」について取り上げてきました。

前半では「学習手順」をみて、後半で「学習教材」について取り上げました。

現在Pythonを学んでいる方、これからPythonyやプログラミングを学ぼうとしている方の参考になれば幸いです。

何か質問などがあれば下のTwitterのDMを送るか、ここのコメントで聞いてください!

それでは!

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