こんにちは、みなさんはPythonはお使いでしょうか？私は、専門外ですが以前からプログラミングを学びたいと考えいました。
そこで、あらゆるサイトや本から
初学者が1日30分3ヶ月間で上達する近道
について調べました。以下が結果です。
🔰 1ヶ月目：Pythonの基本を学ぶ
Week 1（1～7日目） 基本文法を理解する
✅ Pythonのインストール（Anaconda か Google Colab が楽）
✅ 変数・データ型（整数, 浮動小数点数, 文字列, リスト, 辞書）
✅ **演算子（+, -, *, /, //, %, ）
✅ 条件分岐（if, elif, else）
✅ ループ（for, while）
✍️ 練習課題：
1から100までの偶数をリストに入れて表示するプログラム
Week 2（8～14日目） 関数とファイル操作
✅ 関数の作り方（def, return）
✅ リスト内包表記（短く書くテクニック）
✅ ファイルの読み書き（open, read, write）
✍️ 練習課題：
文字列を受け取って「こんにちは、〇〇さん！」と表示する関数を作る
Week 3（15～21日目） モジュールとエラー処理
✅ Pythonの標準モジュール（math, random, datetime）
✅ エラー処理（try, except）
✅ 外部ライブラリ（pandas, numpyの基本）
✍️ 練習課題：
サイコロを振って出た目を表示するプログラム（randomモジュール使用）
Week 4（22～30日目） 簡単なプロジェクトを作る
✅ これまで学んだことを活かしてミニアプリを作る
✅ 例: 「じゃんけんゲーム」や「簡単な計算機」
✍️ 練習課題：
ユーザーとPythonが対戦するじゃんけんゲーム
🤖 2ヶ月目：データ分析 & 自動化を学ぶ
Week 5（31～37日目） データ処理の基礎
✅ pandas を使って CSVファイルを読み込む
✅ データのフィルタリング・集計を行う
✍️ 練習課題：
「data.csv」というファイルを読み込み、平均値を求める
Week 6（38～44日目） グラフを作る
✅ matplotlib・seaborn で 折れ線グラフ・棒グラフを描画
✅ Excelのデータを Python で読み込む
✍️ 練習課題：
適当なデータで折れ線グラフを作成
Week 7（45～51日目） Webスクレイピング
✅ requests・BeautifulSoup で Webサイトのデータを取得
✅ ニュースのタイトル一覧を取得する
✍️ 練習課題：
Yahooニュースのタイトルを取得して表示
Week 8（52～60日目） 自動化
✅ openpyxl で Excelの自動処理
✅ Gmail API で メールの自動送信
✍️ 練習課題：
Excelのデータを読み込み、自動でメールを送るスクリプト
💡 3ヶ月目：AI・機械学習の基礎
Week 9（61～67日目） Numpy & Scipy
✅ Numpy で行列演算
✅ Scipy で統計分析
Week 10（68～74日目） 機械学習の基礎
✅ scikit-learn を使った分類・回帰
✅ データを訓練して予測する
✍️ 練習課題：
過去の気温データから翌日の気温を予測するモデル
Week 11（75～81日目） AIモデルを作る
✅ TensorFlow / PyTorch の基礎
✅ ニューラルネットワークの考え方
✍️ 練習課題：
簡単な手書き文字認識
Week 12（82～90日目） ミニプロジェクトを作る
✅ これまでの知識を使って好きなプロジェクトを作る
✅ 例: 株価予測アプリ・チャットボット
✍️ 最終課題：
過去の株価データを使って「翌日の株価を予測するAI」
🎯 まとめ
✅ 1ヶ月目 → Pythonの基礎
✅ 2ヶ月目 → データ処理 & 自動化
✅ 3ヶ月目 → AI・機械学習
1日30分でも、3ヶ月続ければPythonでデータ分析やAI開発ができるレベルに到達可能！まずは 「毎日少しずつ」 やってみよう！
適度な本は？
Python初心者が学ぶのに適した本を、レベル別に紹介します。
🔰 初心者向け（プログラミング未経験〜基礎レベル）
1. 『Python 1年生』 (翔泳社)
✅ 特徴: イラストが多く、コードの意味を視覚的に理解しやすい
✅ 内容: 変数・条件分岐・ループ・関数・リストの基礎を学べる
✅ おすすめポイント: 「とにかく簡単に始めたい！」人向け
2. 『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング』 (インプレス)
✅ 特徴: すべてのコードに「ふりがな（解説）」がついていて、初心者に超やさしい
✅ 内容: Pythonの基本構文と、簡単な実用的なコード例
3. 『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』 (日経BP)
✅ 特徴: Pythonの基礎だけでなく、「プログラマーとしての考え方」も学べる
✅ 内容: 変数・関数・オブジェクト指向・エラー処理・Gitの使い方まで幅広い
✅ おすすめポイント: 「将来的に仕事でPythonを使いたい！」人向け
💡 中級者向け（Pythonの基本がわかった人）
4. 『Python 実践入門』 (技術評論社)
✅ 特徴: 実践的なコードの書き方を学べる
✅ 内容: ファイル処理・データ解析・スクレイピング・APIの活用
✅ おすすめポイント: 「Pythonで実際に何か作りたい」人向け
5. 『退屈なことはPythonにやらせよう』 (オライリー)
✅ 特徴: 日常業務をPythonで自動化する方法を学べる
✅ 内容: Excel処理、自動メール送信、スクレイピング、画像処理など
✅ おすすめポイント: 「Pythonを使って仕事を効率化したい」人向け
🤖 データ分析・AIを学びたい人向け
6. 『Pythonによるデータ分析入門』 (オライリー)
✅ 特徴: データ分析の基本的な流れを詳しく学べる
✅ 内容: pandas・numpy・matplotlibを使ったデータ処理と可視化
✅ おすすめポイント: 「データ分析のスキルを身につけたい！」人向け
7. 『Python機械学習プログラミング』 (オライリー)
✅ 特徴: scikit-learnを使った機械学習の基礎から応用までカバー
✅ 内容: 教師あり学習・教師なし学習・ニューラルネットワークの基礎
🎯 まとめ
レベル
本のタイトル
特徴
初心者
『Python 1年生』
超入門、イラスト豊富
初心者
『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング』
コードの意味がわかりやすい
初心者〜中級
『独学プログラマー』
実践的な知識も学べる
中級
『Python 実践入門』
実務で役立つスキルが学べる
中級
『退屈なことはPythonにやらせよう』
自動化スクリプトが学べる
データ分析
『Pythonによるデータ分析入門』
pandasを使ったデータ処理
機械学習
『Python機械学習プログラミング』
AI開発の基礎から応用まで
🔹まずは 『Python 1年生』 → 『独学プログラマー』 で基礎を固めるのがおすすめ！
その後、「作りたいもの」に応じて本
