ニートなお父さん・ヒラノです。
今週のPythonと関連学習について、やったことを備忘録的にまとめておこうと思います。
PyQでの学習時間
PyQでの基礎学習はトータルで58時間くらい。
以前の宣言通り、PyQでの学習時間はかなり減らしました。
自分の場合、やりたいことがスクレイピングなので、より実践的な本での写経と応用に入りはじめ、大体10時間くらいやりました。
前回振り返った時、PyQ以外の動画や本での学習が30時間程度。
なので、今のところPython関連の学習時間は98時間程度になりました。
この時点ではまだまだ基礎をやっていて、自分の作りたいものが自由に作れるというわけではありません。
プログラミングの向き不向き、今後続けられるかどうかがわかるまで大体200〜250時間くらいかかるらしいです。最低でもあと150時間は基礎学習と初級でできることの応用に費やそうと思ってます。
PyQブログでも述べているように、プログラミングにおいて学習の理解度曲線は以下の通り。
出典：http://blog.pyq.jp/entry/2017/12/14/090000
勉強しても勉強しても全然理解できねえっ、、、！
という方がプログラミング学習では非常に多いのではないかと考えています。
こういう時はとりあえずわからなくても進めるというのが最適解で、基礎で躓いても応用やってみたら案外理解できたわー、とか、私にもあった経験です。
15分くらい考えてみて、わからなかったら素直に答えをみて写経しながら進めると結構後からできたりします。
データベース関連
データベースが学びたくてAmazonでベストセラーになっていたSQL入門の本を買ってみた。
スッキリわかる SQL 入門 ドリル215問付き! (スッキリシリーズ)
最終的にはPythonを使いつつ、MySQLを学んでデータベースとして使いたいなと思ってます。
「だったら最初からMySQLの本買えよ」って突っ込まれそうなのですが、そもそも私はデータベースの知識がなさすぎるので、基礎を知りたくてこちらを購入。
絵が多くて初心者にもわかりやすく、とにかく手を動かしてドリル形式でクリアしていく感じ。これなら私にも理解できそうです。
数学関連
Pythonでの目下の目標はスクレイピングで自分の知りたいデータを参照することです。
で、データが集まってきたら次は統計取ったりしたくなるんじゃないかなと予想。
ということで、統計学の基礎に入ってみることに。
Webを漁っていたらこの本が入りやすいということで購入。
参考書や技術書はあまり値下がりしませんが、この本は比較的古いため、ヤフオク見てたらたまたま安くなってたので買いました。
急ぎの人や電子書籍派の人はKindle版にするべし。
仮想環境構築・Docker
Cloud9で構築した環境で動かない物があったので、今話題らしいDockerに手を出してみた。
[blogcard url=”https://www.docker.com/”]
そもそもこの前購入した、Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニックでは、『Dockerで環境構築してから本編を写経してね』と最後のページに書いてあり、私はずっとこれを無視して進めておりました、、、orz。
Dockerは基礎知識もある程度必要っぽく、ネットにはあまり初学者用の知識が見当たらないため、やはり初級の技術書を購入するべきかもしれないなと思っている。
レビュー的にこのあたりが良さそう。
とりあえずPythonでできたこと
- 簡単な演算
- ログイン無しページのスクレイピング
ログイン有りページのスクレイピングについては、環境構築に手間取っていて、思ったように学習が進みませんでした。
Dockerの導入でどうなるか引き続き実験してみようと思ってます。
PyQは引き続き現状維持
PyQは宣言通り本腰をいれた勉強はお休み中。
月額会員は継続したままなのでたまにのぞいて写経してますが、しばらく保留するつもりです。
自分がやりたいスクレイピングでの作業において、わかりにくい箇所に当たったら、またPyQに戻って重点的に学んだほうが効率がいいかな〜と思ってます。
今後Pythonでやりたいこと
今の所、スクレイピングでほしいデータを取るというのが目標。
で、ある程度スクレイピングでやりたいようにできたら、次はDjangoの学習に入りたいです。
理由は多分そのうちWeb系をやりたくなってくるはずなので。PythonだったらフレームワークのDjangoは必須かなと考えています。
他にもフレームワークはいろいろあるっぽいけどメジャーなDjangoが学習に向いてそうなので導入としては良いんじゃないかなと。
今後もPythonと関連学習を進めていくつもりなので、初学者の方が参考にしてくれたら嬉しいです。
