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Python言語を学べるオンライン講座の情報を提供しています。

 

当サイト管理人の徳野はオンラインスクールでの受講経験もあるので、各校の教習メソッドの内情なども併せてお伝えします。

 

 

目次

 

Python言語の概要
  • Pythonはどんな言語
  • Pythonの特性
  • Pythonの用途
  • Pythonのエンジニア求人
  • 人工知能用言語としてのポジション
  • Python学習の難易度

 

おすすめオンラインスクール1 テックアカデミー
  • 3種のコースとセット割
  • 各コースの内容
  • 学校の概要
  • 教習方式の特色

 

おすすめオンラインスクール2 コードキャンプ
  • コースの内容
  • 教習方式の特色

人工知能のイメージ写真

Python言語の概要

Pythonはどんな言語?

注目度、学習人気度ともにトップクラスのプログラミング言語です。

 

オンラインスクールの講師に聞いた話によると、今、東大の生協のコンピュータ言語図書売場ではPythonの本がダントツの面積を占めているとか。

 

まさにエリートが熱い視線を注ぐ言語!

 

現在の国内での主要な応用分野は人工知能(AI)とデータサイエンス。

 

リリースは1991年でもともとはAI開発のために作られた言語ではなく、用途は広いですが、日本では「人工知能=Python」みたいな空気になっています。

 

インタープリタ型のスクリプト言語なのでCのようなコンパイル作業は不要です。

 

ちなみにPython(パイソン)は無毒の大蛇の一種、ニシキヘビの意味。

 

Pythonの特性

専門書・専門サイトでは、Pythonは次のような特性を持つ言語として紹介されています。

 

  1. シンプルで覚えることが少ない構文
  2. 1行で多くの処理を記述可能(=コードが短い)
  3. 大量の計算が得意

 

特性1,2は下記のようないろいろなメリットを派生させます。

 

  • 勉強しやすい
  • コードを書く時間が短くなる
  • エラー箇所が分かりやすい
  • 後から修正しやすい(どこに何を書いたか分かりやすい)
  • 複数のエンジニアが同じ記述になるので、引継ぎしやすい

 

私のPython経験は、下記の本で手書き数字を識別させる簡単なAIを作ったことがあるだけで「さわり」程度です。

 

 

それでもこの本の中で出てくる転置行列を用いた計算などが短く書けることに驚きました。

 

 

Pythonの用途

現在、国内では人工知能のイメージが圧倒的に強いですが、汎用言語なのでいろいろなことができます。

 

Webサービス開発 Youtube、Instagram、Dropbox、Reddit、Pinterest、etc.
人工知能(AI)開発 Google画像検索、SNS顔認識、SiriやAlexaの音声認識、Uberなどの配車アプリ、etc.
データ分析 クローリング、スクレイピング、データ収集の自動化、etc.
ブロックチェーン開発 仮想通貨で使われる各種技術

 

インスタグラムのようなメジャーなWebサービスがPythonで書かれているのは特筆に値します。

 

ただ、国内のサービスではクックパッドや価格.comなどRubyが有名で、Pythonはまだあまり聞きません。

 

国内ではやはり人工知能とデータサイエンスでの使用が多いようです。

 

Pythonのエンジニア求人

ITエンジニア・Webクリエイター専門の転職エージェント「レバテックキャリア」が、主要な転職サイト4つを調査して得た求人動向に関する記事を要約すると下記の通り。

 

求人件数は、HTML/CSSを除くサーバサイド言語の中では、1位Java、2位PHPに次いで3位であり、Rubyより多い。

 

1位と2位は4つの転職サイトで共通だが、3位についてはRubyエンジニアの求人の方が多いサイトもある。

 

海外ではPythonの求人が非常に多く、特にアメリカはそうで、Google、Yahoo、YouTube、Dropboxなどへの就職機会もある。

 

英語も得意なら海外でPythonエンジニアになるのも儲かって楽しそうです。

 

しかし、日本ではそれほどでもなく、増加傾向についても微増です。

 

この背景についてレバテックキャリアは次のように分析しています。

 

日本ではWebサービスのサーバサイドでは、今もPHPやRubyの方がメジャー。

 

Pythonエンジニアが少なく、採用コストが高いため移行は進んでいない。

 

国内におけるPython求人は、データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、専門性の高い職種がメインである。

 

なるほど。

 

しかし、それは逆に言うと、求人はそこまで多くはないけど、専門性と給与の高い仕事を得る機会が大きいことになります。

 

能力に自信のある人は学ぶ価値がある言語と言えそうですね。

 

 

人工知能用言語としてのポジション

現在の機械学習、科学計算の分野で最もシェアを獲得している言語はやはりPythonです。

 

Cのようなコンパイル言語と比べると速度は遅いのですが、高速言語で書かれた計算をPythonから使えるようにしたライブラリが充実しているので、速度が問題になることはありません。

 

逆に言うとPythonを学ぶなら、Numpy/Scipy、Tensorflow、Scikit-Learnなどのライブラリにも同時に精通しないと片手落ちということになります。

 

Python以外では、統計解析向け言語R(アール)や新進気鋭の技術計算言語Juliaの名前がよく上がります。

 

また人工知能と一見関係なさそうなJavaScripも、最近はブラウザから機械学習を使うためのライブラリが出ています。

 

Keras.js、deeplearn.js、TensorFlow.jsなどです。

 

しかし結論として、いま人工知能をやるならまずはPythonということで間違いないと思います。

 

Python学習の難易度

Pythonは学習しやすい言語として紹介しましたが、Pythonだけ覚えても役には立ちません。

 

人工知能エンジニアになるつもりなら複雑なAIロジックを、データサイエンティストになるつもりなら統計学を学ばねばいけません。

 

ハイレベルな数学や工学の知識も同時に必要となるということです。

 

ホームページの作り方を習うのとは訳が違う、難しい理系の勉強を覚悟する必要があります。

 

他の言語に経験豊かとか、理系の大学でレベルの高い研究をした経験があるなどのバックグラウンドがないと、独学はかなり厳しいのではないかと思います。

 

スクールを利用する方が早道でしょう。

 

人工知能のイメージ写真

おすすめオンラインスクール1 TechAcademy

Pythonを学べる有名オンラインプログラミングスクールを2校紹介します。

 

Python以外の言語コースではありますが、私は両校とも受講経験があり、教習システムは体験に基づいて紹介しています。

 

おすすめ1位はテックアカデミーです。

 

 

テックアカデミーのPythonコース

テックアカデミーはPythonのコースが充実していて、3つもあります。

 

Pythonの3コース
Pythonコース Pythonの基礎を学んだあと、機械学習の初歩を学ぶコースです。
AIコース

機械学習、ディープラーニングを学び、AI開発に必要なライブラリに親しむコースです。
AIエンジニアを目指す人に最適。

データサイエンスコース 統計学とITを駆使してビッグデータから企業の意思決定に役立つ情報を抽出する技術を学ぶコースです。人材需要高まるデータサイエンティストを目指す人に最適。

 

上記のコースを複数セットで学ぶと料金が大幅に安くなるセット割も用意されています。

 

セット割3種
Python + AI セット バラバラに受けるより33,000〜66,000円お得(受講期間による)
Python + データサイエンス セット バラバラに受けるより33,000〜66,000円お得(受講期間による)

Python + AI+ データサイエンス
セット

バラバラに受けるより140,800〜151,800円お得

 

各コースの概要

 

Pythonコース

Pythonの基本と「教師あり学習」にフォーカスした機械学習の基本を学びます。

 

期間内で4種類の機械学習プログラムを開発。

 

実習内容
  • 画像から犬か猫かを分類する
  • データセットから花の種類を分類
  • データセットから部屋数と住宅価格を予想
  • ビットコインの価格変動を予測

 

AIコース

機械学習、ディープラーニングの進んだ勉強をし、ライブラリを用いた実装を行います。

 

実習内容
  • 回帰モデルでプロ野球選手の年俸を予測(教師あり学習)
  • Amazonレビューを評価分析(自然言語処理)
  • 手書き数字の画像認識(深層学習)
  • 公開データセットを使ってオリジナルAIを構築

 

身に付くライブラリ
Pandas データの集計・分析に用いられるPythonライブラリ
scikit-learn 回帰分析やクラスタリングなどを実行できる機械学習ライブラリ
Keras 回帰分析やクラスタリングなどを実行できるニューラルネットワークライブラリ
TensorFlow 画像認識や音声認識技術に使われるGoogleの機械学習ライブラリ

 

データサイエンスコース

統計学を学び、Pythonの計算用ライブラリをマスターします。

 

実習内容
  • 区間推定、仮説検定による母集団の検証(乱数データを用いて古典的統計解析手法を習得: t検定)
  • 住宅価格の予測で統計モデリングの基礎を習得
  • サッカーの勝敗予測でポアソン回帰により一般化線形モデルの基礎を習得
  • 公開されているデータセットを使ってオリジナルのデータ解析

 

身に付くライブラリ
Pandas データの集計・分析に用いられるPythonライブラリ
scikit-learn 回帰分析やクラスタリングなどを実行できる機械学習ライブラリ
Numpy 数値計算を効率的に行うためのライブラリ

 

 

学校の概要

テックアカデミーは国内最大のオンラインプログラミングスクール。

 

学べる言語、コースの種類が非常に多いです。

 

エンジニア転職の支援も手厚いです。

 

運営しているキラメックス(株)は、東証マザーズ上場のIT企業ユナイテッド(株)の子会社。

 

親会社の主軸事業は、企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を総合的に支援するコンサルティング。

 

つまり、単なるプログラミングスクールではなく、大手IT企業グループの1セクションであり、背景には最前線のエンジニアがたくさんいるということです。

 

よってレベルの高い実践的なカリキュラムが期待できます。

 

教習方式の特色

  • 授業はなく、オンライン教科書で自習してプログラミングし、わからないところを教えてもらって進む形式
  • 開発環境はAmazon Web Service(AWS)のCloud9というクラウド環境
  • 講師(この学校ではメンターと呼ぶ)は全員、現役のエンジニア
  • 講師の支援方法はチャットとメンタリング(ビデオ通話)の2本立て
  • 章ごとに提出課題があり、合格するまで次には進めない
  • すべて合格して終えると修了証がもらえる

 

開発環境Cloud9

自分のPCにPythonの開発環境をインストールする必要がなく、指定ブラウザ(Google Chrome)でアクセスできさえすれば受講可能です。

 

Cloud9は言語環境とエディタが一体でクラウドで提供されるすごいものですが、Amazon Web Service(AWS)という巨大なサービスのごく一部にすぎません。

 

これからの時代、Cloud9のようなものに触れて知っておくこと自体が非常に重要な経験だと思います。

 

Cloud9の画面

【Cloud9の画面】

 

チャットサポート

Slackというアプリを使い、チャットで24時間質問を受け付けています。

 

ただし、回答するメンターが働いているのは午後と夜だけですが。

 

WordPressのコースを受講した際、メンター稼働時間中はかなり迅速に回答が返ってくるので、勉強はさくさく進みました。

 

チャットサポートの画面

【チャットサポートの画面】

 

Gyazoというアプリを使って画面の共有も迅速に行えるので、エラーの様子なども一緒に見ながら解決できます。

 

プログラミング学習経験者の場合、このチャットサポートだけでかなりの問題が解決するように思えます。

 

ただ、サポートしてくれるエンジニアを選ぶことはできず、こちらに断りなく時間とともにどんどん交代していくことは理解しておいてください。

 

WordPressコースで自分の経験した範囲では、回答を引き継いだエンジニアが情報共有に時間を要するようなことはなく、問題はなかったです。

 

メンタリング(ビデオ通話)

メンタリングとは1回30分のビデオ通話によるサポートです。

 

週2回、基本は曜日・時間固定で行います。

 

自分が受講できる時間帯を申請した上で、事務局がメンターを選定し、曜日・時間を固定します。

 

メンタリングの画面

【メンタリングの画面】

 

メンタリングの役割は下記のような感じです。

 

  • 進捗管理
  • モチベーション維持のためのカウンセリング
  • 教科書でわからないところの解説
  • プログラミング上の問題解決

 

プログラミング初心者で勉強の仕方がよくわからない人、人との触れ合いがモチベーションにつながるタイプの人には非常に助けになると思います。

 

一方、経験者で自分でどんどん進める人はチャットサポートで結構足りてしまうので、メンタリングを持て余す人もいるようです。

 

メンタリングをキャンセルすることも可能ですが、せっかくのサービスなのでフルに生かす工夫をしたほうがいいです。

 

私の場合は、進捗管理は不要でしたが、最前線にいるプロならではの裏技をいろいろ教えてもらうのに使いました。

 

まとめ

Pythonに関してはテックアカデミーが一番充実したカリキュラムを持っていると思います。

 

AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す場合、Pythonの基本を知っているだけでは全然不足なので、より専門性の高いコースを用意している点も評価できます。

 

おすすめオンラインスクール2 CodeCamp

もうひとつのおすすめスクールはコードキャンプです。

 

コロナ禍以降、オンラインプログラミングスクールが続々生まれていますが、コードキャンプは2012年設立の老舗有名校です。

 

私が学んだRubyマスターコースはとても充実していました。

 

Pythonについては、カリキュラムはテックアカデミーの方が豊富で優れていると思います。

 

しかし、教習システムに大きな違いがあり、人によってはコードキャンプの流儀が合う可能性もあるので紹介します。

 

 

Pythonデータサイエンスコース

コードキャンプではAIのコースはなく、データサイエンティストのコースだけです。

 

手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython プログラムの作り方について学びます。

 

オリジナルのテキストはまだなく、指定の参考書を購入して講師とともに学びます。

 

コードキャンプの教習方式

多くの点はテックアカデミーと同じです。

 

  • 授業はなく、オンライン教科書の自習と実践が基本
  • 開発環境はCloud9
  • 講師は全員、教師としての訓練を受けた現役エンジニア
  • 提出課題すべてが合格すると修了証がもらえる

 

大きく違うのは講師のサポート方式です。

 

コードキャンプではチャットはなく、ビデオ通話のみです。

 

だから聞きたいことをためておくなど、生徒の側で計画的に準備する必要があります。

 

しかし、このビデオ通話の自由度が高い。

 

まず、講師のプロフィールや特長が受講生に開示され、毎回生徒が先生を選べます。

 

テックアカデミーでは事務局がメンターを選定し、生徒は選べません。

 

コードキャンプの講師選定画面

【コードキャンプの講師選定画面】

 

時間帯は朝7時から夜11時までと幅広い。(テックアカデミーは午前はありません。)

 

固定で週何回とかではなく、今週はまったく受けずに来週まとめて受けるとか、1日に何回も受けるとかも自由。

 

話す内容もわからないところの教習、ペアでのプログラミング、勉強の仕方やモチベーション維持の相談、就職・転職の相談など自由です。

 

だから数人の講師を試した後、「師匠」を選んで師事するという勉強の仕方が合う人はコードキャンプが向いています。

 

私はRubyを学んだ時、そういうやり方をしました。