Phase 1：Python基礎の学習ガイド
ここでは、データサイエンス学習ノートの Phase 1 として、Pythonの基礎を整理していきます。
この章でやるのは、今後データ処理や機械学習を学ぶための土台づくりです。まずは「Pythonで何ができるのか」「コードをどう読めばよいのか」「どこで混乱しやすいのか」を、自分が見返しやすい形でまとめていきます。
私自身、数学的な内容にはある程度慣れている一方で、プログラミングにはあまり触れてきませんでした。そこでこの Phase 1 では、難しい内容へ急いで進むより先に、基本的な考え方や書き方に慣れることを目標にします。
Phase 1 の位置づけ
データサイエンスを学ぶとき、いきなり機械学習の理論や複雑なコードに入ると、文法や実行環境のところで手が止まりやすくなります。Phase 1 では、まずPythonの基本的な考え方と書き方に慣れて、その先の学習に進みやすい状態をつくります。
この章で扱うのは、NumPy、pandas、可視化、機械学習へ進む前に必要な基礎です。細かい文法を全部覚えることよりも、よく使う内容を整理して、あとで見返したときに思い出せる形にすることを大切にします。
この章の目的
Phase 1 では、次の4つを意識して進めていきます。
- Pythonの基本的な書き方に慣れること
- コードを読んで、何をしているのかを追えるようになること
- エラーが出ても、確認すべきポイントが少しずつわかるようになること
- 今後データを扱うための準備を整えること
数学の式を読むことと、プログラムを読むことは少し感覚が違います。数学では定義や関係を静かに眺めることが多いですが、Pythonでは処理が順番に進んでいきます。この「順番に追う感覚」に慣れることも、この章の大切なテーマです。
この章で身につけたいこと
Phase 1 をひと通り終えるころには、次のような状態を目指したいと思っています。
- Pythonで簡単な計算や代入ができる
- リストや辞書の基本的な使い方がわかる
- if文やfor文を読める
- 関数の基本的な役割がわかる
- ファイルを読むということの意味がわかる
- エラーメッセージを見て、どこを確認すればよいか少しずつわかる
- Jupyter Notebook で基本的な作業ができる
ここでは、細かい文法を一気に覚える必要はありません。大事なのは、あとで見返したときに「ここはこう考えればよかった」と思い出せることです。
学ぶときに意識したいこと
この章では、特にいくつか意識しておきたいポイントがあります。
まず、Pythonの = は、数学の等号ではなく代入として使われます。 この感覚は最初のうちはずれやすいので、早めに慣れておきたいところです。
また、Pythonでは処理の順番がとても大切です。 数式のように全体を一度に眺めるというより、「上から順に何が起きているか」を追う読み方が必要になります。
さらに、最初から完璧に理解しようとしすぎないことも大切です。このブログは、自分があとで見直すためのノートでもあるので、途中の理解や混乱もそのまま残していこうと思います。
Phase 1 の記事一覧
Phase 1 では、まず次のような内容を順に整理していく予定です。
- Pythonで何ができるのか
- Pythonを学ぶ理由
- 変数・型・演算の基本
- リストと辞書
- if文とfor文
- 関数とは何か
- ファイルを読むとはどういうことか
- エラーの読み方メモ
- Jupyter Notebook の使い方
- 自分が混乱しやすいPython文法まとめ
必要に応じて、学習の途中で短い補助メモも追加していくつもりです。たとえば、「= と == の違い」「リストの添字が0から始まること」「インデントで混乱した点」などは、短い記事として分けて残しておくと、あとでかなり見返しやすくなりそうです。
Phase 2 につながること
Phase 1 を終えたら、次は NumPy や pandas を使ったデータ処理に進む予定です。そこでは、CSVファイルの読み込みや表形式データの操作など、よりデータサイエンスらしい内容が中心になります。
そのためにも、まずはこの Phase 1 でPythonの基本に慣れ、「コードを読む・書く・直す」ための最初の土台を整えておきたいです。
まとめ
Phase 1 は、データサイエンスの本格的な内容に入る前の準備章です。ここでは、今後の学習に必要な最低限の基礎を、自分が見返しやすい形で整理していきます。
これからの記事では、文法の説明だけを並べるのではなく、数学と違って混乱しやすい点や、自分がつまずいた点もできるだけ残していきたいと思います。少しずつでも、あとで役立つノートに育てていけたらうれしいです。
