書籍や動画を使って Pythonのプログラミングを学習しているものの、受動的な学習ばかりでイマイチイメージがつかめない。そんな悩みが出てきているのではないでしょうか。
プログラミング学習を効率よく進めるためには実践学習がポイントとなります。実践学習を行うために避けては通れない「環境構築」について、解説していきます。
本ブログを運営しているTech Teacherは、業界初のプログラミング家庭教師サービスを提供しています。
その特徴は完全マンツーマン・フルオーダーメイド指導・30分ごとの利用が可能であるところです。
完全マンツーマン
一般的なプログラミングスクールの録画講義や対面講義では内容をうまく理解できないまま先に内容が進んでしまうことがあります。Tech Teacherのマンツーマン指導なら理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。
フルオーダーメイド指導
Tech Teacherではあらかじめ決められたカリキュラムはありません。そのためご自身の学習状況や学びたいことに合わせた指導が可能です。
一括支払いなし
一般的なプログラミングスクールの料金体制はカリキュラムに対して一括払いですが、Tech Teacherでは利用した分だけの支払いとなります。そのため、大きな費用負担がなく気軽に始めることができます。
データサイエンスをマンツーマン指導で学べるプログラミング家庭教師について詳しく知りたい方ほこちら
１．機械学習とは
まず、「機械学習」とはどのようなことなのでしょうか。
機械学習とは「Machine Learning」とも呼ばれる、ＡＩを支える技術の1つであり、コンピュータが問題とその答えを使って学習し、データに潜むパターンを見つける技術です。
機械学習は予測、分類などが得意です。身の回りでは、迷惑メールの振り分けやクレジットカードの不正利用検知、商品のレコメンデーションなどに使われています。
２．Pythonの環境構築が必要な理由
・環境構築とはどのような事なのか
Pythonを学習するにあたって、文法解説書などの書籍や、オンライン講座を受講するなどの方法があると思いますが、一番大切な事は「Pythonのライブラリやツールを実際に触って動かしてみる」ことです。ハンズオン型と呼ばれる学習方式になります。
- ・プログラムを実際に動かして、出力される結果を目で見て確認しながら
- ・思い通りに動かなかった場合にはトライ＆エラーを繰り返す
- ・わからない部分はPython式ドキュメントで調べる
このサイクルを繰り返すことで、より効率的に、応用の効いた学習をする事ができます。
「環境構築」そのものを経験する事も、なかなか思い通りに進まない場面も出てくると思いますが是非チャレンジして、Pythonを実際に動かせる環境を用意していきましょう。
３．Pythonの実行環境一覧と比較、初学者におススメの環境
Pythonの環境構築には大きく３つの方法が挙げられます。
それぞれ説明していきましょう。
・Python公式版をインストール
最初に、Pythonを公式サイトからインストールするという方法です。
公式サイトはこちらになります「https:/www.python.org/」
こちらはWindowsでの画面表示となりますが、サイトの中に、各種バージョンのインストーラが用意されていますので、最新のバージョンを選択しておけば問題ないでしょう。ダウンロードしたインストーラを実行し、画面の指示に従って進めていけば完了できます。
・パッケージ「Anaconda」を使用
次に説明するのはAnacondaを利用した環境構築となります。Anacondaとは、データサイエンスや機械学習によく使われる便利なライブラリやツールをひとまとめにしたものです。Pythonのインストールを含む、機械学習の実体験に必要な環境構築、さらには管理やツールのバージョンアップ更新までとても簡単に行えます。
また、機械学習では必ず使用するPythonのライブラリである「numpy」の実行速度が、Python標準よりもAnacondaの方が早いというメリットもあります。機械学習では大量のデータを処理することになりますので、処理速度は後々、重要な要素となってきます。
デメリットとしては、数多くのライブラリやツールが包含されているため、インストールに多くの容量（最低３ＧＢ程度）が必要となる点が挙げられます。
とはいえ、Pythonで機械学習を学んでいる方であれば、ほとんどのニーズを満たしてくれる非常に有用なツールです。
公式ページはこちら「https://www.anaconda.com/distribution」
・クラウド環境 「Google Colaboratory」を使用
今までの２つは、ご自分のパソコンに対してソフトウェアをインストールする形でPythonの環境構築をしてきましたが、こちらはインターネット上に用意された、クラウドでの環境を使う形になります。
Google Colaboratoryとは、「グーグルが機械学習の学習及び研究用に提供している、インストール不要ですぐにPythonや機械学習の環境を整えることが出来る無料のサービス」になります。
クラウドにアクセスして使用するため、高スペックなＰＣを必要とせず、作成したPythonのプログラム自体もクラウド上で管理をするため、消失の心配も少ないです。
使い方も非常に簡単で、以下のサイトにアクセスして、Googleアカウントでログインするだけで、すぐにPythonを実行する事ができます。
公式ページはこちら「https://colab.research.google.com/?hl=ja」
ここまでで３つの環境構築について説明してきました。
どの方法で環境構築を行っても、実際にPythonを動かして機械学習を実体験することはもちろん可能ですが、導入されるライブラリに違いがあります。
ライブラリとは、「図書館、資料室、書庫」などの意味を持つ英単語ですが、プログラミングの世界では「便利な処理ができるプログラム郡を、みんなで利用できるようにまとめたもの」を指します。「Pythonのライブラリ」も同様の意味であり、自分の目的に応じたライブラリを用いることで、１から自分でプログラムを組むことなく、プログラムを設計できる様になります。
下記の３ライブラリは機械学習には必須となりますので、環境構築の一環として導入する必要があります。
・必須ライブラリ① numpy（ナンパイ）
numpyは、数値計算のためのライブラリで、ベクトルや行列の演算といった数値処理を得意にしています。Numpy自身は、pythonとは別のプログラミング言語である「Ｃ言語」によって実装されており、大量のデータであっても短時間で処理できることが特徴です。
・必須ライブラリ② Pandas（パンダス）
Pandasは、データを連結・分割したり、データの平均や標準偏差などの統計的な特徴をとらえたりすることに向いています。想定外の範囲となっている値の処理といった、データクリーニングの段階で、威力を発揮するライブラリです。
・必須ライブラリ③ Matplotlib（マットプロットリブ）
Matplotlibは、グラフ描画ライブラリです。複雑なデータも、グラフに描出することによって傾向や偏り、特徴を把握できるようになります。
「Python公式版」で環境構築をした場合は標準ライブラリと呼ばれる最小限のライブラリしかインストールされないため、機械学習で必須となるこれらのライブラリは自分で追加する必要があります。
「Anaconda」で環境構築を行った場合は、機械学習に必要なライブラリはほぼ全て揃っており、プログラムを記述するエディタも用意されています。インストール直後から、すぐに機械学習を勉強し始める事ができます。自分のパソコンに環境を作ることになるので、インターネット接続がない状態でも使用することが可能です。
「Google Colaboratory」を使う場合でも、必要なライブラリが用意されている状態から開始することができます。ただし、インターネットへのアクセスが必須となりますので、その点は注意が必要です。
ソフトウェアのインストールに対して苦手意識が無い方であれば「Anaconda」を、すぐにでも機械学習の勉強を開始したいという方は「Google Colaboratory」を使ってみることをオススメいたします。
４．pythonの機械学習スキルをマスターした未来
センサの精度や通信速度の向上に見られるように、テクノロジーの飛躍的な向上により、現代社会はデータに溢れかえっています。しかし、膨大に収集されるデータには、ノイズと呼ばれる無駄な情報も含まれているため、そのままの形では使うことができず、有効活用されずに大部分が眠っている状況です。
経済産業省の調査によると、機械学習や、機械学習を応用した人工知能などの最先端技術領域は、日本だけでなく世界中で需要が高まり、２０２０年代後半にはＩＴサービス市場の過半数を占めるようになると予測されています。
これら最先端領域に関しては今後も大きな成長エリアであり、まだまだ業務経験者、エンジニアが少ない今、将来を見据えて積極的に知識を身につけておくことはご自身のキャリアを考える上で強力な武器、アドバンテージとなることでしょう。
「Tech Teacherで！～家庭教師ならではの３つの魅力～」
本Blogを運営するプログラミング家庭教師Tech Teacherは以下のような疑問をすべて解決できるサービスです。
・データサイエンスをもっと学びたいが、値段が高いスクールに通うのは気が引ける
・目的別に短時間の利用ができるサービスがあったらいいな
| 比較対象 | Tech Teacher | プログラミングスクールA社 |
| 受講形態 | 〇 生徒1人に教師1人 （対面またはオンライン） |
△ 生徒3~5人に教師1人 （少人数個別指導） |
| 担当教師 | 〇 自分で選んだ担任教師 |
× 講座で決められた教師 |
| カリキュラム | 〇 生徒様に最適化された オーダーメイド指導 |
△ 全員同じ教材・カリキュラム |
| 仕事・学業との両立 | 〇 可能 |
× 不可能 |
| メンター制度 | 〇 担任教師が一貫して 質問・学習状況を管理 |
△ 質問対応・学習管理の担当が異なる |
| 料金 | 〇 授業時間分だけ （3,960円 / 30分～） |
× 一括払い （528,000円 / 3ヶ月） |
| 初期費用 | 〇 入会金 （22,000円） |
× 料金一括払い （528,000円） |
| シミュレーション （3ヶ月90分の指導を週1で行う） |
〇 （164,500円） |
× （528,000円） |
以下、Tech Teacherの３つの魅力を紹介します。
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1．効率的な学習スタイル
一般的なプログラミングスクールでは大人数の対面講義や、録画講義の視聴またはオンラインでの受講がメインです。そうなると学習しながら生じた疑問をすぐに聞くことができずに、先に進んでしまい内容をうまく理解できなかったり、作業がうまく進まなかったりします。
家庭教師であれば、マンツーマンのため自分の課題にだけ焦点を当てて指導を受けられるので、1回の授業を濃い時間にすることができます。
Tech Teacherは一般的なプログラミングスクールと異なり、あらかじめ決められたコースやカリキュラム設定がありません。
一般的なプログラミングスクールのカリキュラムでは、自分が本当に学習したいことを学ぶのにいくつか他の講義を受けなければなりません。
Tech Teacherでは生徒様の現状の習熟度・目的・期間に応じてお悩みにダイレクトに刺さる授業を展開し、最短で目標となるゴールを目指せます。
2．自分のペースに合わせて学習できる
Tech Teacherでは、他にはない「短時間（30分ごと）」の利用が可能です！勉強していてちょっとわからないところ、プログラミング学習のモチベーション維持など様々な疑問や悩みを解決することができます。
授業を受けた分だけ後払いする料金体系（3,960円〜 / 30分）のため、必要な期間に必要な分だけ受講できます。
Tech Teacherではあらゆるニーズに対応できる教師陣がいるため、生徒様の希望条件に最適な教師を紹介します。
Tech Teacherを受講している方のほとんどが仕事をしている社会人の方です。TechTeacherの家庭教師なら受講日時や回数を、生徒様のご都合に合わせて柔軟に調整することができ、スキルだけでなく都合の良い時間で指導できる教師を選べます。
3．確実に身につく
オンライン・オンデマンドの講義の視聴形態だと、学習に対するモチベーションの維持が課題となり、当初の予定よりも受講期間が伸びたり、挫折したりする恐れがあります。
Tech Teacherでは、担任教師が生徒と二人三脚で学習をするため、学習が大変なときも寄り添ったサポートを受けられます。
具体的には学習計画の管理や受講目的を明確にした上で中間目標を設定し、それに向けた学習の指導をすることでモチベーションの維持を図ります。
担当教師は授業の時間以外に、チャットサービスを利用して、自分で学習しているときに生じた疑問をすぐに質問して解決することができます。
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Tech Teacherへのお問い合わせ
質問のみのお問い合わせも受け付けております。
まとめ
繰り返しになりますが、pythonでのプログラム、機械学習を勉強する上でいちばん大切なことは「実際に触って動かしてみること、出力された結果を目で見ること」
これが全てと言えます。本記事でご紹介したおすすめの環境構築手順で、実際にプログラムを作成しながらpythonでの機械学習をマスターしてください。
