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僕が学習した内容についてもう少し詳しくしたものを紹介させていただきます。
プログラミング言語の基礎学習(HTML&CSS、SQL、など)
教材:プロゲート
目的:この学習では多くの種類のプログラミング言語を学ぶことで、自分がプログラミン グを苦痛に思わず、楽しめるのかを試してみました。
結果:
- HTML&CSSでは0からホームページを作り、自分で簡単なホームページを作ることがで きるようになりました。
- SQLではユーザーの年齢や性別ごとなどの傾向を分析することができるようになりまし た。
- その他のJavaScriptやPHPなどでは注文サイトや電卓システムを作ることができるように なりました。
楽しみながらコードを書くことができたのでエンジニアの道を進んでいこうと決めまし た。
Python基礎文法学習
教材:
- Udemy(現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門)
- Youtube(はやたすさんPython入門)
- Kindle(はやたすさんPython演習問題100問パック)
目的:Pythonの基礎的な文法の深掘り。
結果:サーバーではなく自分のパソコンでコードを実行するために環境構築を行い、その環境にて基礎文法、読みやすいコードの書き方の学習を行いじゃんけんゲームや言葉当てゲームなどを作ることができるようになりました。基礎で学んだことを演習することでリスト内からあるキーワードを含むデータの抽出や、一つのリストの中身を3分割 にするなどの応用をすることができるようになりました
Pythonによるスクレイピング学習
教材:You Tube (はやたすさんPythonスクレイピング入門)
目的:スクレイピングを行うことで求人情報をサイトから効率よく取得できるようにするため Pythonを使って不動産会社SUMOの住宅情報、Yahoo!での画像検索結果のスクレイピングができるようになりまし た。
結果:スクレイピングは出来るようになったのですが求人サイトへ問い合わせたところスクレイピングを遠慮してほ しいとの返事があったため目的は達できず、先に確認しておくことの需要性を学びました。
機械学習の全体像の確認
教材:G検定公式テキスト
目的:機械学習の全体像を把握し、今後の学習を進める上で機械学習の何を学習しているのかを認識するため。
結果:深くは学びませんでしたが全体像の把握をすることはできました。
動画教材によるデータ分析の全体像の確認
教材:You Tube (はやたすさんデータサイエンス入門)
目的:データサイエンスとはどのような作業をするのかの確認と把握。
結果:kaggleでの欠損値の保管やカテゴリカル変数の数値変換、機械学習を使った予測を行うことでデータサイエン スの流れを掴むことができました。
データサイエンスに必要なライブラリの学習
教材:Udemy(米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座)
目的:Dockerでのコンテナ作成、データサイエンスに必要なPythonのライブラリの使い方を学 ぶ
結果:Docker、JupiterLab での環境を構築ができるようになり、Numpy、Pandas、Matplotlib、 Seabornを学習することで、CTスキャンで撮影された画像の病変箇所に色を付けるということを 実施できました。
数学(小学校〜 数Bまで)
教材:
- 小学校6年分の算数が教えられるほどよくわかる
- 中学校3年分の数学が教えられるほどよくわかる
- 初めから始める数学(数Ⅰ〜数B)
目的:統計学を学ぶ上で必要な微分積分について学習していきたいと思い、どうせならと小学校から学び直しました。
結果:小学校や中学校の範囲のではなぜ0で割ってはいけないかなど初めて気づく点がいくつもあり、学び直してよかったと思いました。無事、微分積分を理解することができました。
統計検定2級の取得、統計学をPythonにて実行
教材:統計WEB、統計検定2級過去問、Udemy(米国データサイエンティストが教える統計学超入門講座)
目的:機械学習を学ぶための基礎となる統計学を身につけるため
結果:統計検定2級を取得し、統計学での確率分布などをPythonで実行することで統計学を身につけることができまし た。
日々の読書
教材:独学プログラマー、イシューからはじめよ、達人データサイエンスによる理論と実践など
目的:効率的な考え方やその実践方法の学習や、プログラミングの理解を深める。
結果:昨年は合計51冊の本を読むことができました。読書をすることで様々な考え方の発見や、詳しいプログラミン グの理解をすることができました。
最後に
こんなに順序よく学習できたのははやたすさんのおかげです!ありがとうございました。🙇🏻
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