Pythonは人気プログラミング言語の上位3本指には必ずランクインしますし、年収・求人件数を見ても社会的に需要の高い言語の1つです。IT化やデジタル化が今後更に進んでいくことを考えると将来性の高いスキルの1つです。
こうした背景もあり、今やプログラミングやPython関連の学習教材は世の中に沢山あり、どの教材を選べばいいのか選別が難しいものです。
こうした中で、文系大卒である私が2週間でPythonの学習を始めて理解出来るようになった方法を簡単に紹介します。
【BIZREACHが発表したプログラミング言語ランキング】
Pythonはプログラミング言語の中でも人気が高く、求人件数も多い。
Pythonを学び始めたきっかけ
前職のネット通販企業でWebマーケティングを担当している中で、マスタデータに触れる機会は沢山あり、元々データ分析に興味を持っていました。
その後色々調べた結果、Pythonは国内のみならず世界的にも人気が高い言語であり、機械学習や統計分析といったビジネスの分析に活かせる言語だということを知り、その可能性に惹かれて学び始めました。
Pythonの習得に必要な学習時間
正直どこまで深くPythonを学ぶかで変わるかと思いますが、私の場合はPythonでデータスクレイピングをしたり、マウスを動かして作業を自動化するプログラムを組んだり、株価の簡単な予測モデルを構築すること程度だったので、学習を進めて2週間程度で出来るようになりました。
データスクレイピングやExcelの操作といった簡単なものなら、個人差はありますが、Pythonの初心者理解度で良ければ1週間程度もあれば実現できると思います。
Pythonを独学で学んだ方法
以下私の学び方の紹介です。
1.基本的な機能は動画で効率的に学習
Pythonに限らずITツール系全般に言えることですが、画面遷移が発生するものは動画が効率的です。私もPythonは初見のツールで何から始めたらいいかわからなかったので、You TubeやUdemy 
の動画を見ながら学習しました。
ポイントは、動画を見ながら実際に自分のPCでも操作することです。
動画を見て学ぶだけだと分かった気にはなるのですが理解が浅く、実際に操作している中で発生するエラーを1つずつ解決し、プログラムを形にしていくことで理解が深まっていったと感じます。
2.つまずきやすい環境構築の対応方法
Python学習で最も時間が取られたのが、環境構築です。
これはPythonをPCにインストールした直後に行う初期設定みたいなもので、Pathを通したり色々設定が必要なのですが、そのやり方がMACとWindowsでは違ったり、コマンドプロンプトという見たことのない真っ黒な画面を使ったり、Pythonでプログラムを実行しようとすると「…認識されていません」とエラーが出てきたり、、、僕のような本当の初心者にとっては複雑怪奇そのものでした。
そこで活用したのが、学習動画の中でも環境構築含めて解説しているものです。
You Tubeにもそうした動画はありますが、有料のものでちゃんとしているものだとUdemyがあります。「現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3」なんかは環境構築の解説も含んだ動画となっているので、初っ端のエラー地獄でつまずかずにスムーズに学習が進められると思います。
3.目的を明確に！
Pythonの使い方を学習するのではなく、Pythonで実現したいことを明確にして学習を始めることも良かったと感じます。
Pythonはライブラリが豊富で実現できることが多いのも特徴なのですが、最終的にPythonで実現したいこと＝ゴールが定まっていると、余計な知識の習得を省けて学習効率が上がるんですね。
私の場合は、1.PythonでWebスクレイピングがしたい（通販サイトから価格情報を引っ張ってくる）、2.Pythonを使って業務を自動化したい！といったところでしたので、これら目的を達成できるPythonの学習教材を選択して、自分で実際にプログラムを作って動かしました。
4.細かいエラーの対応
Pythonのプログラミングコードは一字一句正確に打ち込む必要があり、誤入力が1文字あるだけでも、プログラムは回りません。
100%正確に記述することなど、不可能に近いので、Pythonで実際にコードを書き始めると、必ずエラーが出てくると思います。
エラーが発生したらその都度原因と解決策を調べるのですが、Pythonは世界中で使われているツールなので、英語で解決策を調べる方がヒット率が高いです。
日本語で検索してももちろんヒットすることはありますが、単純に世界で英語を使う人の数の方が多いので、ヒット率は上がります。
5.継続学習は書籍やネットで
Pythonには約17.5万以上のライブラリがあると言われていて、Pythonの全てを完全に理解するには時間をかけて粘り強く勉強をしていく必要があります。
そこでおすすめなのが実際にコードの書き方をネットで検索して学んだり、最新の書籍を読んで実際の活用事例を学習することです。
●Pythonで儲かるAIを作る
Amazonのレビューを色々見えている中で高評価だったので買ってみた本です。 Pythonの活用ケースの数が多く、具体的なコードが含まれていて、実務で使うことを意識されているのでめちゃくちゃ実用的です。
書籍の中では自分が最初に手に取った本です。
プログラミング初心者を対象にしている本で、本のボリュームとしても少なくパラパラと気軽に読めます。
高まるPython人気
下記はPythonのGoogleの検索結果数の推移ですが、ここ数年でPythonの注目度は国内外で急増しています。
【Googleトレンドの結果（日本）】
【Googleトレンドの結果（世界）】
今後更にIT化が進むことを考えるとこの傾向は続くと考えられますし、Pythonはプログラミング言語の中でも初心者に易しい言語なので、とっとと学んだ方がいいです。
実は重要なこと
Pythonを学び始めて最近気付いたことなのですが、一生懸命Pythonを学んでも、その学習内容を実ビジネスに取り入れて、経済的価値を生み出せないと人材としての価値を見出しずらく、もったいないです。
またここ最近はノーコード/ローコードツールが主流となっていて、長い目で見ればただのプログラマー人材の価値は低下するリスクもあります。
そこで、Pythonで導き出した分析結果に基づいて実際に改善提案を考え、それ他者に説き、実際に改善にまで漕ぎつける必要があるのですが、そのためには統計学や機械学習といった理論で裏付けることが大切になってきます。
ただこうした知識は専門性が高く、複雑で、費用と労力も相当かかってきます。
そこでおすすめなのが国の補助金を利用することです。
最近は経産省と厚生省が推進する社会人の学び直しプログラム（Reスキル）の一環で、補助金が出る学習講座が増えてきています。
一定の条件を満たせば、下記の通り最大で講座料金の70%が国から補助されるというお得なプログラムです。
在職中または離職後1年以内だったり。雇用保険の被保険者であれば支給対象なので、自分も使ったことがありますが、支給要件も易しいです。
Aidemy
なんかはサポート体制も手厚いので、自己啓発の一環で学習し、キャリアアップ・チェンジを目指してみてはいかがでしょうか。
他にもデータサイエンスが対象となっている教育給付金講座は色々ありますので、興味があればこちらを参考してんみて下さい。
筆者は実は現在外資系IT企業で働いていて、海外の人々と仕事をすることが多いのですが、海外の人々はこうしたスキルをどんどん吸収していきます。
実は文系の筆者がPythonを学習し始めたのも、周りが成長している中で世界からどんどん取り残されていく危機感からでした。
まずは一歩行動からです。
以上です。