Python Learning Workshop: Session 1, Talk 3, "My learning history of Python"

1. 私のPython独学奮闘記
阿久津 剛史
TW
@akucchan_world
1

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

3. 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

4. Mo5va5on
4

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

10. Text
10

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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

17. Web
17

18. 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

19. 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。

20. 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。

21. 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

22. 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

23. Real
23

24. 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

25. 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

26. 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

27. • 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