はじめに

　Pythonを独学で学びたいけれど、どこから始めたら良いのか分からない。そんな皆さんのために、私がPythonを独学で学んだ経験をシェアしたいと思います。本記事では、私の経歴を通して、Python学習の進め方、学び方を紹介します。また、一緒に学んだAIや機械学習についても触れます。

私の経歴と学習過程

配属1年目：Pythonの基礎と自動化への挑戦

　大学では機械工学を学び、大学卒業後、設備製造会社に入社しました。開発部門に配属され、開発中の製品の社外実験のデータ分析を担当しました。ところが、データの取得から分析までの工程が非常に時間を取るため、これを自動化できる手段を探し始めました。

　自動化する手段としてPythonがあることを知りました。ここから私のPython学習が始まりました。
　
　まず、udemyの「現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル」を受講し、Pythonの基礎を学びました。

　次に、「100 Days of Code - The Complete Python Pro Bootcamp」を通じて、Pythonで「モノ」の構築方法を学びました。

　そして、独学で培った知識をもとに、クラウドから自動でデータを取得し、自動でグラフを作成する自動グラフ化ツールを開発しました。これにより、業務の効率化を実現しました。

配属2年目：アルゴリズム開発とAI学習の始まり

　1年目の成果が認められ、自社製品のアルゴリズム開発を担当することになりました。また、社内実験用のデモ製品がクラウドを経由していないため、リアルタイムでのデータ可視化が難しかった問題に対して、ローカルのデータをリアルタイムにグラフで視覚化できるGUIアプリケーションを作成しました。これにより、社内実験の効率を大幅に向上させました。

　さらに、試行錯誤を経て、自社製品に私の考えたアルゴリズムを搭載した製品をリリースすることができました。この時期から、自社製品にAIアルゴリズムを実装したいという目標を持ち、AIの学習を始めました。

配属3年目：AIの研究と実装

　3年目になると、私はある大学のAIの研究室に通い、実践を交えながらAIの座学と実装方法を学びました。そして、試行錯誤の結果、AIアルゴリズムを搭載した自社製品のバージョンアップ版をリリースすることができました。その他にも、機械学習システム構築、データ分析プロジェクト、データ可視化・BI構築などの業務をこなしていきました。

　現在では、通常業務の他にも、社内でAIの活用を推進するAIプロジェクトの初期メンバーとして活動し、社内教育活動にも従事しています。毎日新たな挑戦を続け、技術の進化とともに自己成長も実現しています。

私が大事にしていること

　私がPythonやAIを学ぶ過程で大事にしてきたことは、「Pythonを学ぶことは『目的』ではなく『手段』であること」 と、「作りたいものを決めて、それを作る過程でスキルを身につけること」 です。Pythonの学習は目的ではなく、何かを実現するための手段として使用し、実際に何かを作りながらスキルを身につけていくことが重要だと考えています。

まとめ

　この記事では、私がPythonを独学で学び、その後AIまで学び、実際に業務で活用してきた経験を共有しました。また、学習における心構えや考え方についても触れました。具体的には、「機械学習システム構築」、「データ分析プロジェクト」、「データ可視化・BI構築」 などのスキルとその学び方について詳しく説明したリンクを用意しています。

機械学習とデータ活用：技術的なスキルとその応用

最後に

　Pythonを学びたいと思う皆さん、始めることが一番の第一歩です。まずは何か作りたいものを見つけ、その過程でスキルを身につけてみてください。そして、PythonやAIの学習は目的ではなく、手段であるということを忘れずに。それでは、皆さんの学習が充実したものになることを願っています。