はじめに
なぜこれを書こうと思ったのか、それは今までプログラミングに挫折し続けてきたからです。
独学も継続も苦手な自分への最後のチャンスだと思って書き続けます。
同じ初心者の方達と教え、教えられ合いながら頑張って行けたらなと思います。
経歴と機械学習を始めたきっかけ
地方の薬学生（6年）です。24歳です。
2021年に休学して東京のSaaS企業で1年間ビジネスのインターンとして働かせてもらっていました。
そこでデータの持つ可能性とプロダクトの持つインパクトに感動しました。
データがなければ今の時代決断は下せませんし、磨き抜かれたビジネスアイデアよりもプロトタイプに価値があります。
機械学習に興味を持ったのは前者でデータというものの性質や面白さを肌で実感したいと思ったからです。
現状
スキルレベルはプログラミング（HTML,CSS,JS)かじったぐらいで、模写もまだできないぐらいです。
Progateのレベル上げに勤しんでました。（Lv181で中断）
Pythonは勉強始めて1ヶ月ぐらいです。
かなり効率の悪いやり方をした気がするので、参考にして（しないで）ください。
具体的にはまずPyQ(Pythonの学習サービス)で
- Pythonプログラミングを始めよう
- Python文法基礎を学ぼう
- Python文法を実務レベルに深めよう
を大体1週間ぐらいで1周しました。
完全に理解しているとは言えないぐらい、文法や用語見たらフンフン分かるぐらい（再現は怪しいぐらい）のレベルです。
その後に巷で有名な「スクレイピング」に挑戦しましたが、あんまり面白くなかったのでこれはすぐにやめました。
比較的興味のあった「機械学習」に挑戦しましたが、これはまだ難しくて（というよりもまだPythonレベルが足りなくて）挫折しました。
さて次の勉強をどうしたものかと悩んでいたところであることに気づきます。
今の勉強には決まった目標がない
ということに。
目的ではなく目標です。
目的は「何のため」に、目標は「具体的にいつまでに何をするか」ということだと思っています。
目標がなければ惰性で勉強してしまいます。
勉強の目標になるものを必死で探しました。
いろいろ調べてみたところkaggleという世界コンペがあることを知ります。
コミュニティもデカくて、歴史も実績もあるので良い勉強の場所になるのではと思いここに照準を定めます。
ちなみに今年の勉強の目標は「kaggleでメダルを獲ること」です。
目標が定まったので学習のロードマップを定めました。使う教材はいろいろ調べて以下を選びました。
Qiitaで「機械学習 ロードマップ」「機械学習 初心者」とかで調べ尽くしたのでかなり参考になるんじゃないかと思っています。
もちろん並行しながら勉強しますが、番号振ってある順に進めていくつもりです。
（下に全体感をまとめたものを置いています。）
教材一覧
①人工知能は人間を超えるか
②独学プログラマー
③Couseraの「Machine Learning」講座
④Python 実践データ分析100本ノック
⑤Kaggleスタートブック
⑥Pythonで始める機械学習
⑦Kaggleで勝つデータ分析の技術(通称：Kaggle本)
⑧Python 機械学習プログラミング
⑨ゼロから始めるディープラーニング
こんな感じで進めていこうと思います。
具体的なスケジュールは次で決めますが、基礎編はおおよそ4月中には終わらせたいと思っていて、
4月の後半にはKaggleのコンペにも参加したいと思います。
2022年も実は残り2/3になりました。
余談ですが最近習慣化が趣味になってきて、「朝の散歩」と「筋トレ」が定着しました。
次に目指すは「ポモドーロ勉強法（25分作業して5分休憩するやつ）の定着」と「早起き」です。
今年中に機械学習以外に「ベンチプレス100kg達成」と「簿記2級」「薬剤師免許取得」などの目標もたくさんあるので、
この「習慣化の習慣化」のサイクルを利用して、腐らず頑張ります。
ということで少し本題からは逸れてしまいましたが「機械学習独学奮闘記0巻 上」はこのあたりで終わりにします。
初投稿で拙い部分もあったかとは思いますが最後まで読んでいただいた方、ありがとうございました！
それではまた次回。