いまWinスクールではプログラミングを学ぶ大学生が増えていますが、その背景にあるのは、大学の授業についていけないことやゲーム開発への興味です。
とはいえ、現代の大学生はデジタルネイティブなので、いきなりスクールに通うよりもネット上の情報から独学でチャレンジする方が多いと思います。しかしながら、その独学に限界を感じているのが現状ではないでしょうか。
そこで本記事では、プログラミングの中でも人気のあるPython学習でよくあるつまずきポイントを紹介しながら、プログラミングスクール選びのコツやWinスクールで学ぶメリットをお伝えします。
目次
Python学習でよくあるつまずきポイントその1
独学でPythonを学び始めた方の中には、基本的な考え方とその理解不足から操作の手が止まってしまうことがあります。まずは環境設定によってつまずく事例をご紹介します。
環境設定によるエラー
Pythonを独学で習得しようとする方によくあるのが、「ネットで検索したサイトに書いてある通り記述しているのに反映されない」といった問題です。
これはPythonのバージョンによって文法が異なるために起こるエラーと言えます。
・Python2(旧バージョン)での記述
print “こんにちは”
・Python3(Python2よりも新しいバージョン)での記述
print(“こんにちは”)
この事例でいう「こんにちは」を出力するコードのprintは、Python2ではステートメント(ここの指示・命令)として扱われますが、Python3では関数として定義されています。
そのため、バージョンを確認せずにネット上の情報をそのまま使うと、互換性の問題でエラーが発生します。
Winスクールではこうした事例に対し、エラーの原因がバージョンの違いによるものであることやその対処法を詳しくお伝えします。また学習前から適切な環境を整備して、バージョンの違いによるエラーが出ないようにもしています。
Python学習でよくあるつまずきポイントその2
初心者にありがちなつまずきポイントとして、関数に対するそもそも論やライブラリの知識も挙げられます。
関数に対する理解不足
関数とは、何度も再利用できるプログラムの機能のようなものです。たとえば、複数の数値の合計を出す場合、その関数を呼び出して計算します。
またそのときに初心者がによくある失敗が戻り値の記述漏れです。関数は何かしらの処理を行った後、その結果を呼び出しますが、戻り値とは関数が処理を終えた後に返す結果を指します。
たとえば、以下の記述には戻り値がありません。
def add_numbers(a, b):
a + b # 戻り値がない
result = add_numbers(1, 2)
print(result) # 出力: None
この記述では、関数(add_numbers)は引数aとbを受け取りますが、戻り値を返していません。そのため、関数の呼び出し結果はNoneになります。
ちなみに、引数とは関数に渡す入力データのことで、関数がどのデータを使って処理を行うかを指定します。
そこで、以下のようにreturn文を追加して計算結果を関数の呼び出し元に返します。
def add_numbers(a, b):
return a + b # 戻り値を返す
result = add_numbers(1, 2)
print(result) # 出力: 3
これにより、result変数に正しい値(足し算の結果)が反映されます。
クラスの活用例
クラスとは、オブジェクト指向プログラミングにおける設計図のようなものです。
たとえば、Dog(犬)というクラスを定義すると、その中には犬の種類や鳴き声(データ)とそれらを表現する(操作)といった機能が含まれますが、以下のような記述では、「ポチがワンと吠える!」と出力されません。
class Dog:
def __init__(self, name):
name = name # クラスの属性に値が設定されていない
def bark(self):
print(f”{name}がワンと吠える!”) # nameが未定義
my_dog = Dog(“ポチ”)
my_dog.bark() # NameError: name ‘name’ is not defined
これは__init__メソッド内でself.nameではなくnameだけに値を設定しているため、nameがインスタンスの属性になりません。また、barkメソッドでnameが未定義です。
そこで、selfを使ってnameをインスタンスの属性として設定し、barkメソッドでもself.nameを使用します。
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name # selfを使ってインスタンスの属性に設定
def bark(self):
print(f”{self.name}がワンと吠える!”) # self.nameでアクセス
my_dog = Dog(“ポチ”)
my_dog.bark() # 出力: ポチがワンと吠える!
このように修正することで、クラスのインスタンス(ここではmy_dog)に適切に属性が設定され、その属性を他のメソッドで使うことができます。
Winスクールではこうしたつまずきに対し、とりわけマンツーマンの指導では、簡単なプログラムを書いてもらい、それを理解したら少しずつ複雑にしていきます。これは数学の公式を学ぶのと同じで、基本を徹底的に理解することが応用時のつまずきを防ぐ最短ルートだからです。
また思考の順序を伝えることも重要です。コードを書くときの考え方は、本やネット上の情報にはほとんど掲載されていません。そのため、Winスクールでは「このタイミングでこれを調べる」という思考プロセスまできちんとお伝えします。
各ライブラリの基礎知識
Python学習では以下のようなライブラリを活用しますが、それぞれ基本をしっかり理解することが重要です。
NumPy(ナンパイ)は、Pythonで数値計算を行うためのライブラリです。1次元のベクトルや2次元の行列などを扱うための便利な機能を提供します。簡単にいうと、大量の数値データを効率的に処理・計算するためのツールです。
pandas(パンダス)は、データの操作や分析を簡単に行うためのライブラリです。表形式のデータ(スプレッドシートのようなデータ)を効率的に扱うための機能で、データの読み込み・整理・変換・集計などが簡単に処理できます。
matplotlib(マットプロットリブ)は、Pythonでデータの可視化(グラフの作成)を行うためのライブラリです。データを視覚的に理解しやすくするために、さまざまな種類のグラフやプロットを作成できます。
Winスクールの特徴やレッスン事例からみるPythonを学ぶ魅力
Winスクールではより実践的なカリキュラムと充実したサポート体制を整えており、大学生の皆さんに満足いただける自負があります。ここでは、スクールの特徴や学習事例からPythonを学ぶ魅力をお伝えします。
Winスクールの特徴
Winスクールは、実務経験が豊富なプロフェッショナルな講師陣によるハイレベルな指導が特徴です。Python学習をはじめ各講座は業界の最新トレンドを反映しており、AI・データサイエンス・Web開発などの分野ですぐに使えるスキルが学べます。
ただ、受講生の90%以上は未経験からのスタートで、その受講生の94%は挫折することなく無事に卒業されています。
またプログラミングに関する専門講師は2024年6月現在、全国で130名おり、どの講師も受講生一人ひとりに寄り添った対応を心がけております。
学習スタイルは、オンラインか通学または2つを併用したハイブリッド型など、受講生のスケジュールや学習環境に応じて選ぶことが可能です。
こうしたことから、プログラミング初心者でも十分にスキルを取得できる環境が整ったスクールと言えます。
レッスン事例〜データ分析編
いま世の中的にPythonを活用したデータ分析の需要が高まっており、Winスクールでもデータ分析の講座をご用意しています。ただ、データ分析の講座は後半になるにつれて理論が難しくなるため、問題を発見してそれを解決する能力が求められます。
レッスンではそういった自身ではなかなか気づかない、独学では「ふーん、そうなんだ」と読み流してしまうポイントを受講生との対話によって引き出すようにしています。
また最近(2024年6月)のレッスン事例として、次のような講師と受講生のやりとりがありました。
赤血球と白血球の分類プログラム
受講生は、赤血球と白血球の画像を分類するプログラムを使って、2つの方法でモデルを改善する方法を考えました。
・ドロップアウト率を変更する
これは、モデルが特定のデータにだけ良い結果を出す「過学習」を防ぐための方法です。具体的には、いくつかのニューロン(点)を無効(×印)にしてランダムに計算を行い、モデルが特定のパターンに依存しないようにします。
ケーキを焼くとき、毎回違う温度で焼いてみることで、どんな条件でもうまく焼けるように練習するイメージです。
・バッチ正規化を追加する
これは、各層に入るデータの範囲を揃えることで、学習の安定性を向上させる方法です。データのばらつきを減らし、モデルが早く正確に学習できるようにします。
野球やサッカーなど、チームスポーツにおいて、全員が同じ準備運動をすることでパフォーマンスを安定させるイメージです。
ただ、受講生がドロップアウト率の変更とバッチ正規化を同時に試したところ、うまく分類できませんでした。そこで講師は、「一度に一つの方法を試し、その効果を確認してから次の方法を試す」とアドバイスして受講生の疑問を取り払いました。 このように、講師と一緒に問題を発見・解決することで、受講生は具体的な改善方法を効果的に吸収できるようになります。
大学生向けプログラミングスクールの選び方
プログラミングスクールはたくさんあるので、どこで学べば良いかわからない…という方もいるでしょう。そこで、費用・受講スタイル・サポート体制・言語などの観点から、スクール選びのコツを解説します。
費用から考えるスクール選び
月額制と一括払い
月額制は初心者や短期間でのスキルアップに適していますが、長期間受講すると割高になる場合があります。一方、一括払いは集中して学びたい方におすすめです。こちらは初期費用はかかりますが、期間によっては月額制よりもトータルで割安になることがあります。
追加費用の確認
教材費や認定試験の受講料、入学金など、授業料以外にかかる費用があるかどうかを確認しましょう。
割引や助成金の活用
学生割引やお友だちと一緒に受講すると割引になるキャンペーンや、教育訓練給付制度などの助成金を活用できる場合があります。自身が対象になるかどうかスクールに確認してみてください。
受講スタイルやサポートの充実度
受講スタイルやサポートの充実度で選ぶのも良いでしょう。せっかくスクールに入ったのに講師とそりが合わなかったり、高い授業料を払ったのにスキルを習得できなかったりしたら意味がありません。
- オンラインか通学か
- グループレッスンかマンツーマンか
- 休学やキャンセルを柔軟に対応してもらえるか
- わからないことを直接聞けて、その場で解決できるか
…など、自身の性格やスケジュール、学習目的に見合った体制が整っているかは非常に大切です。
「学びたい言語」の指導が上手な講師の存在
自身が学びたい言語に対して、そのアドバイスが得意な講師の存在も重要です。PythonをはじめJava・C言語・C++・JavaScriptなど、各言語のプロフェッショナルから教われるという期待が持てるかどうかもスクール選びのポイントです。
プログラミングスクールを選ぶ基準はさまざまですが、自分の目的に合った講座を選び、スキル習得を目指すことが何よりも大切と言えます。
まとめ
Pythonをはじめとするプログラミングを学びたい大学生にとって、自分に見合った学習環境を見つけることは非常に重要です。独学では乗り越えられなかった壁を克服し、効率的にスキルを身につけるためにも、実践的なカリキュラムと充実したサポート体制を持つスクール選びを意識しましょう。
Pythonデータ分析講座
Python&統計学でデータ分析のプロを目指す!
統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したさまざまなデータ分析の方法を学習します。
関連記事
人気・注目の職種を解説!データアナリストとデータサイエンティストの違いとは?
今後のキャリアアップやリスキリング(学び直し)、業務効率化に向けて人気の職種であるデータアナリストとデータサイエンティストについて、さまざまな観点から比較・考察します。
【業種別】効率化事例からみるAI・データ分析の必要性とキャリアアップの実現
AIやデータの利活用による自動化や効率化、新たなビジネスモデルの創出など、さまざまな事例をご紹介します。