ひぐのカメラとプログラミング日記

大学院生の日記です。主にプログラミングとカメラについて。最近はデータ分析・Kaggleにハマっています

6ヶ月プログラミングをして出来るようになったこと/勉強法をまとめてみた

  • どうもひぐです!

 

今日はそろそろプログラミングの勉強を始めて半年たったので、

今までやってきたことを纏めていきたいと思います!

 

この記事は半年勉強してきてダレてきた自分に喝を入れつつ、

こんなに頑張ってきたじゃん!ナイス!と自分をほめるために書きます。

 

半年勉強してみて、もっとこうすれば良かった/こうして良かった

って事が見つかってきたので、

これから勉強する人は参考にしていただけたらと思います! 

 

推奨する読者層

  • プログラミング始めたいけど何からやればいいかわからない人
  • 自分もプログラミングの勉強を始めたけど、どういう進路でやればいいかわからない人
  • ほかの人がどうやって勉強しているのかなって知りたい人

 

 

4月/5月

詳しくは以下の記事に

 

 

zerebom.hatenablog.com

 

プログラミングの勉強を始めました。

1週間でProgateのレベルを100まで上げたり、

AidemyのインターンPythonを毎日10時間くらい勉強したりと、

この時期が一番集中してできていました。

 

6月

インターンをし始めて、先輩の方々がReactをやっていて、

自分もフロントエンドに携わりたいなと思い勉強をし始めました

 

また研究室に配属されて、しっかり成果を出さなくてはいけない時期になってきたので

Pythonによる研究も始めました

 

あとは100DaysofCodeを始めました。

これでつぶやくと、自分が何をしている人なのかアピールできるので、

似たことをしている人と交流が出来ていいですよ!

 

 

7月

研究とインターンPythonを扱うものの、Reactが面白くて割と触っていました。

 

  • フロントエンドエンジニアとして働きたい
  • 高給なインターンや学生バイトはWeb系のフレームワークが使えるとよさそう
  • Python等のデータ分析を出来るバイトは少ない

 

等の理由からReactを勉強していました

 

 

この時期にブログをちゃんと書き始めるようになったのかな?

 

8月

大学院の入学試験があったのでプログラミングは一回お預けになりました。

この時勉強した内容は

つまんないな~と思っていたけど、のちのち機械学習ディープラーニングを勉強する

うえでめっちゃ役立ちました。特に線形とか!

 

大学の1年で学ぶ数学は本当に応用範囲が広いので、

一年生の人はちゃんと勉強しようね!

 

9月

無事院試に合格したので、自分の興味ある分野をしっかり勉強し始めました。

9月はかなり勉強にコミットできました。

 

アプリを作ったり、Qiitaを書いたり、アウトプットを意識したのが良かったです

 

データ分析のKaggleにもチャレンジして、

しっかり分析結果をアップロードできるようになりました。

 

10月

あっという間に半年が経って焦ってきました💦

自分の大学の研究に自信が持てなくて、うーんという感じです。

とりあえず早めに卒論をかけるように頑張っていきたいです。。。!

 

出来るようになったこと/成果物まとめ

 

AdobeXD

HTML

CSS

Bootstrap4

簡単なシングルWebページをデザインから一貫して書けるようになった。

 

zerebom.hatenablog.com

 

 

Python

Flask

Keras

↑上のWEBページに製作スキルと合わせて画像認識アプリを作成した

 

zerebom.hatenablog.com

 

Kaggle(データ分析のコンペ)

Pandas

Numpy

sklearn

前処理の基本的な方針を掴むことが出来た。

欠損の少ないデータなら自分で調べながら進めることが出来るようになった。

 

React/Redux

基礎を学んだ、カンバン式Todoアプリを作成中(たぶん出来ない)

 

ブログ

月間1000PVくらいになった!(ありがとうございます!)

 

その他

Git/Githubを使えるようになった(add,push,commit,checkoutくらいしか使わんけど)

HerokuにWebアプリをデプロイできるようになった

Qiitaに記事をのっけた

qiita.com

もくもく会に参加するようになった

エンジニアの友達増えた!

ブログのおかげで文章をほめられることが増えた

(工学系生徒の文章が書ける、という基準はむちゃくちゃ緩い)

 

勉強して気づいた事

 

・まずは一つの分野に絞った方がいい

プログラミングを勉強する前は

どんな言語であれプログラミングを勉強する→色々とパソコン・ITとかに強くなる

 

だと思っていたのですが、実際は

 

目的に沿った言語を選び、その目的に対して勉強する→その分野が出来るようになる

➝他の分野を勉強する&その分野を深く知る➝だんだん強くなる

 

です。

プログラミングの勉強って言うのは、

分野ごとに全然要求される知識が違う&使いどころが違うのです。

 

プログラミングを勉強する方の中には、

「流行ってきたし、教養として身に着けたい」とか

「とりあえずよく聞くPythonでもやりたい」とかいう動機があると思うのですが、

 

Progateの講座を全言語勉強する、みたいなやり方は

「英語と中国語と韓国語とイタリア語のあいさつの仕方だけ勉強する」

みたいな感じになってしまいあまり役に立ちません。

 

つまり、プログラミングを勉強して何が出来るようになりたいか考え、

出来るようになったことで何に活かすかまで考えられるといいですね!

 

 

僕もフロントエンドと機械学習両方やって、片方忘れていって

もったいなかった部分は結構あります💦

 

 

 

・アウトプットして初めて出来たといえる

他人が自分の事をプログラミングが出来るかどうかを判断するにはどうしたらいいでしょうか?

 

成果物を見るしかありません!

 

結構受験勉強みたいにインプットばっかりになっちゃう人が多いと思うのですが、

あやふやでもいいから形にしてみる!

というのがプログラミングでとにかく大事です。

 

Reactの勉強は結構やったのですが、

結局アウトプットできずどんどん忘れてしまったのでもったいなかったです。

 

アウトプットするまでが学習!と思って取り組みましょう!

 

 

・人に会う/頼るのめっちゃ大事

勉強し始めたころはその分野で自分より詳しい人が絶対いるので

すぐ頼りにしちゃいましょう!

自分で悩むより絶対早いです

 

その時は、次同じレベルの疑問がわいたらどうしたらいいか?も聞けるといいですね。

先輩エンジニアはどうやって課題解決の方針を立てているのか?を知れると、

次は自分で解決できるかと思います。

 

相手に迷惑かも・・・?としり込みせずにどんどん聞いて成長しましょう!

そして成長したら、自分より下のレベルの人に教えてあげましょう!

 

人に会うのもとても大事です!

自分より強い人見ると燃えるし、どうやって勉強すればいいかの指標になるかと思います!

共通の趣味の人ってだけで盛り上がるしね!

 

 

 ・プログラミングが必要な環境に身を置く

これも大事ですね!趣味でやるには相当な熱意と、根気がいると思います。

学生なら成果物を作ったうえで、長期インターンに応募したり、

クラウドソーシングで受託案件をとったりしたほうが絶対伸びます。

僕も研究で必要なPythonが一番書けるようになりましたw

 

 

勉強してきたおススメのサービス・本

 

React

Reactはバージョンによる変化が激しいので、

古い書籍・サービスには注意が必要です!

 

Udemyで体系的に学べるといいですね。

Reactは大型設計を書くために作成されているので記法のほかに、

ディレクトリ構造とかも学べるといいのかなぁと思います。

www.udemy.com

 

 

HTML/CSS

prog-8.com

みんな大好きProgateで間違いないと思います。

 

終わったら、AdobeXDの使い方学んで、

サクッとポートフォリオでも作っちゃいましょう!

helpx.adobe.com

 

人のサイトを模写するところから始めると勉強になりますよ!

 

Python

 

・Aidemy

aidemy.net

 

ステマではないです(笑)

まずは、AidemyでPython基礎を勉強するといいと思います!

最初の方の講座は無料だし、Vtuberが教えてくれるらしいですよ!

 

そのあとは書籍での勉強がいいかなと

Pythonはできることが色々あるし、それによって学ぶことが全然違うので

見合った本を買えばいいと思います!

いかにお勧めのサイト・本を載せておきます

(詳しくはツイッターか、コメントで聞いてください)

 

業務の自動化なら

www.oreilly.co.jp

 

データの自動収集(スクレイピング

gihyo.jp

 

機械学習

book.impress.co.jp

↑※緑のが新しいので注意です!

 

ディープラーニング

www.oreilly.co.jp

 

データ解析&機械学習(実践)

Kaggle: Your Home for Data Science

 

 

 

おわり

以上です!

6ヶ月で、あれこれ触りすぎた感が半端ないです(笑)

 

これからの半年は機械学習・データサイエンスに注力して実力をつけていきたいです

機械学習系をやっている人の平均戦闘力が高すぎて泣きそうですががんばっていきます(白目)

 

 

 

 

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