Pythonをマスターするにはどのくらいかかりますか? さまざまな Python 学習レベル

進歩すればするほど、プログラミング言語の重要性が増します。 現在、いくつかのプログラミング言語がリストのトップにあり、Python は間違いなくその 1 つです。 ソフトウェア開発からウェブサイトの構築まで、コーディングに関連するほとんどの分野で Python が使用されます。

したがって、まだ学習を検討していない場合は、ぜひ検討してください。 しかし、最も人気のあるプログラミング言語の 1 つである Python を学習する旅を始めようとすでに決心しており、Pythonを習得するのにどれくらいの時間がかかるか疑問に思っている場合でも、心配する必要はありません。 読み続けると、あなたの質問に対する答えが得られます!

Python を学ぶのにどれくらいの時間がかかるかという質問への答えを見つける前に、プログラミング言語自体に関する基本的な知識を集めてみましょう。 基礎を築くだけでなく、 Python を学習するのに必要な日数を理解するのにも役立ちます。

パイソンとは？

Python は、解釈された高水準の汎用プログラミング言語です。 言語構造とオブジェクト指向のアプローチは、プログラマーが小規模および大規模プロジェクト用の明確で論理的なコードを作成できるようにすることを目的としています。

Python プロセス

Python はオープンソースであるため、Web 上には Python を学習するためのチュートリアルやリソースがたくさんあります。

Python を学ぶ前に、知りたい Python のバージョンを選択する必要があります。 最新バージョンの 3.4 には、すべての新しい機能といくつかのバグ修正が含まれていますが、古いバージョンには豊富なライブラリがあります。

次のステップは、Python を入手することです。これも、Mac や Linux など、使用しているプラ​​ットフォームによって異なります。 しかし、Python を入手する最善の方法は、ソース自体から入手することです。

次のステップは、テキスト エディタを選択することです。 市場にはたくさんのテキスト エディターがありますが、長期的な目標を念頭に置いて、大規模なプロジェクトに適応できるテキスト エディターに焦点を当てています。 要するに、使いやすさとパワーのバランスを見つける必要があります。 そのため、統合開発環境 (IDE) で Python を使用するための単純なテキスト エディターを選択できます。 IDE は強力なテキスト エディタです。 IDE を使用すると、ユーザーはテキストを効率的に作成、デバッグ、およびコンパイルできます。 IDE は学習がより複雑で、より多くのメモリを消費します。

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Python を学ぶ理由

Python を学ぶことは、あなたの時間を有効に使うことです。 しかし、Python は非常に複雑な言語であるため、習得には時間がかかります。 Python は複雑で、学習してナビゲートするための広範なライブラリがありますが、Python の構文はかなり単純で、概念は比較的簡単に把握できます。 簡単な構文により、迅速な学習に適しており、合理化されたコーディング体験が追加されます。

Python には、コーディング プロセスを効率化する多種多様なライブラリがあります。 Python はオープン ソースであるため、ライブラリとリソースのリストは常に増え続けています。 Python の学習がキャリアに役立つ理由について詳しくは、こちらをご覧ください。

Python を学習する理由は他にもいくつかあります。

• これは、Windows、Linux、Mac、Raspberry Pi などのさまざまなプラットフォームで問題なく動作する高度なプログラミングです。
• インタープリターシステムで動作するので、書いた瞬間にコードを実行できます。 そのため、プロトタイピングは非常に迅速です。
• Pythonの学習時間は、英語のようなわかりやすい構文を備えているため、少なくなります。
• Python は手続き的にも機能的にも使用できます。
• その構文により、開発者はより少ない行ですばやくプログラムを作成できます。
• 複雑なタスクを素早く書ける機能をサポートしているため、 Pythonの習得に要する時間は少なくて済みます。
• Python は、データ サイエンスと AI の分野で非常に役立ちます。
• Python は、モノのインターネット アプリケーションで広く使用されています。
• 初心者の Python 学習者は、その基本をすばやく学習し、スクリプトを徐々に記述してデータを自動化できます。 そのため、 python の学習時間は少なくなります。
• 組み込みの強力なライブラリ パッケージは、データ サイエンスと分析の要件を満たします。 また、ビッグデータ アプリケーションでは Python が優先されます。
• そのモジュール、統合、最適化、信号および画像処理、線形代数、ODE ソルバー、FFT などは、技術および科学計算に役立ちます。
• 学習曲線が短いため、Python は Web 開発に非常に役立ちます。

Python とは何か、Python がどのように機能するか、そしてなぜ Python を学習する必要があるのか​​がわかったので、Python を学習するのにかかる時間の全体像を把握しましょう。 このセクションでは、簡単なアイデアを提供します。 ただし、 Python の学習に何日費やすか、またはPython の学習に何時間費やすかは、完全にあなた次第です。

Python をマスターするにはどのくらいかかりますか?

Python を習得するのに何週間または何日かかるかというと、Python の基礎を習得するには平均で 8 週間ほどかかります。 これには、基本的な構文、リンク if ステートメント、ループ、変数、関数、およびデータ型の学習が含まれます。 新しいプログラミング言語を学ぶのと同じように、Python 言語の基本にどれだけ早く適応できるかは、言語の学習に費やす時間にも依存します。 学習期間は、あなたのスケジュール、何を学びたいか、どれだけ学びたいかによって異なります。

基礎を習得するには、平均して約 6 ～ 8 週間かかります。 これにより、Python のほとんどのコード行を理解するのに十分な時間が得られます。 Python とその分野の専門家になり、データ サイエンスを始める予定がある場合は、数か月から数年の学習が必要です。

オンライン コースとクラスルーム コースでは、1 ～ 2 か月で Python を学習できることが保証されていますが、これも基本であり、完全に学習することは困難であり、印象的な偉業であり、軽視することはできません。

繰り返しになりますが、あなたが社会人である場合、基本的な Python の学習には、学生として学習するよりもはるかに時間がかかる場合があります。 学ぶための最良の方法は、コーディング ブートキャンプに参加することです。

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もう 1 つのオプションは、5 か月間 Python に専念することです。 フルタイムでお仕事をされている方向けです。 計画では、コンピューターで 1 日 2 ～ 3 時間を費やす必要があります。 ある日学び、別の日には同じことを練習する。 これは、一貫して効率的に学習するために毎日行う必要があります。 完全なデータ サイエンス オンライン認定を取得すると、このペースの速い市場で競争するために必要な Python やその他のツールや言語を習得するのに役立ちます。

Python を学ぶには、献身と誠実さが必要です。 学習プロセスは、仕事の見通しを大幅に改善するため、時間を費やす価値があります。

仕事で特定のタスクを自動化するために Python を学習したい場合は、データ アナリストとしての仕事を確保するために Python を学習することを目的とした場合よりも、より迅速にそれを達成できます。 Python を習得するのに必要な時間が短縮されることで、Pythonを習得し、適切な仕事に就くことが容易になります。

オンライン コースやチュートリアルを受講することで、Python の学習にかかる時間についての混乱を取り除くことができます。 意識から能力へと移行するには、Python のすべての重要な概念を紹介するオンライン チュートリアルとコースを受講する必要があります。 Python の能力を伸ばすには、集中力と決意が必要であることを忘れないでください。 したがって、学習時間を短縮するために、オンラインコースセッションとチュートリアルに注意深く効率的に参加してください.

すぐにマスターできますし、Python コード ロジックを書き始めると、「 Python を学ぶのにどれくらいの時間がかかりますか」という質問に対する答えは数週間になります。 英語に堪能で、プログラミングの経験が必要です。 プログラミングに触れることで、Python を学ぶのに何日かかるかという質問に1か月で答えることができます。

少なくとも次の Python プログラミングの概念を知っている必要があります。

• データ型
• Python の構文
• for ループ、while ループ、条件ステートメントなどのフロー制御構造
• クラスとオブジェクト指向プログラミング
• 関数とスコープ
• デコレーター、ジェネレーター、イテレーター
• pathlib やコレクションなど、標準ライブラリの人気のあるパッケージ
• Pythonic コードを記述するためのベスト プラクティス

Python の学習時間を短縮するには、次の方法を知っている必要があります。

• Python の依存関係を管理する
• 例外を記述して処理する
• コードをデバッグしてエラーを検出して解決する
• Python アプリをテストする
• Python 開発環境をセットアップする
• パッケージとモジュールを理解し、Python の広範なサードパーティ エコシステムで一般的なパッケージを使用する方法を理解する

通常、初心者は、必要なコーディング スキルと練習に慣れていないため、 Python を何日で学習できるかを尋ねます。 コーディングを習得して練習できる場合は、次のアプリケーションに Python を使用できます。

• データサイエンス
• 機械学習
• ウェブ開発
• REST API プログラミング
• GUIプログラミング
• DevOps
• パイゲームのゲーム開発
• 組み込みプログラミング

このリストには制限があります。 各分野には、探求すべきことがたくさんあります。 各分野で独自の専門知識を持っていることを忘れないでください。 たとえば、これらのトピックのいずれかの専門家でありながら、他のトピックの初心者になることができます。 短時間で Python を学習するための鍵は、プログラミングの概念と重要な Python ライブラリを練習し続けることです。

Python プログラミングの次の基本的なビルディング ブロックを学習すれば、Python を短時間で習得できます。

• 数と算術演算
• 変数
• 機能
• 文字列と文字列操作
• データ構造 (リスト、タプル、セット、辞書)
• ループ (「for」ループ、および「while」ループ)
• ロジックと条件フロー
• オブジェクト指向プログラミング (クラスとオブジェクト)

Python の習得にかかる時間に影響する要因:

Python の一般的な学習期間について理解できたので、Python の計画に影響を与える可能性のある要因についても知っておく必要があります。 Python の学習速度に影響を与えるいくつかの要因を次に示します。

1.以前のプログラミング経験:

Python の学習に必要な時間の答えは、プログラミングの経験に大きく依存します。 以前にコーディングを行ったことがある場合は、Python を簡単かつ迅速に習得できます。

2. 学習に費やす時間:

Python の学習にかかる時間の答えは、学習に費やした時間によって異なります。 Python の学習と実践にどれだけの時間を割くことができるかを自問してください。 一般的に、毎日 1 時間を Python の学習に充てることをお勧めします。

3. 新しいツールを習得する能力:

無数の人々がこのプログラミング言語に取り組んでいるため、常に新しいツールを習得することをお勧めします。 したがって、 Python を習得するのにかかる時間は、新しいツールを習得する可能性にも依存します。 新しいツールやテクノロジーを十分に習得できれば、Python の学習時間は短縮されます。

4.学習方法：

Python の学習目標に合わせて、学習を加速する、適切に構成された信頼性の高いコースを選ぶことができます。

便利なライブラリと機能を学ぶ:

Python の学習に必要な時間の正確な答えは、どのライブラリと機能を学習する必要があるかを知っていればわかります。 Python には多くのライブラリと機能が付属していますが、最も重要なものだけを学ぶ必要があります。 つまり、Python の習得は、必要に応じて重要な概念を学習する継続的なプロセスです。

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Python の段階的な学習方法:

世界中のすべての情報やリソースがあっても、学習プロセスを効率的にするための段階的な To Do リストを作成することに失敗する可能性があります。 闇に矢を放ち、 Python をどれくらいの期間で学習できるかを考えるのではなく、Python をマスターしたいと考えている学習者の経験から厳選された段階的なプロセスを次に示します。 以下の手順に従って、学習プロセスをより組織的かつ効率的にすることができます。

# ステップ 1: 動機を見つける

新しいテーマ、特に技術面のテーマを学ぼうとするときは、モチベーションが不可欠です。 Python を何日で学習できるかは、モチベーションによって大きく異なります。

したがって、なぜ Python を学びたいのかを自問し、学習プロセスが単調になっていると感じるときは、その理由を思い出し続けてください。 最も興味のあるいくつかの領域を目指し、それらを習得する必要があることを思い出し続けてください。

あなたが興味を持っているかもしれないプロジェクトのいくつかは、

• モバイルアプリ
• ウェブサイト
• ゲーム
• 機械学習
• ハードウェア・センサー・ロボット
• 自動化作業

これらから 1 つまたは 2 つを選択して、学習を開始してください。

# ステップ 2: 構文の基礎を学ぶ必要があります

悲しいことに、Syntax がどんなに嫌いでも、学ぶ必要があり、スキップすることはできません。 このステップでは、すべてのモチベーションと決意が必要です。

ただし、構文の基本を学ぶことに集中し、できるだけ早くステップ 3 に進んでください。 その理由は、Syntax にどれだけの時間を費やすかは重要ではなく、いかに早くそれを学び、実際のプロジェクトに適用できるかということです。

学んだことを実行に移さなければ、何の役にも立ちません。

# ステップ 3: 初心者向けの構造化されたプロジェクトに取り組む

Syntax の基礎を理解したら、次はそれを実装します。 プロジェクトに取り組み始めなければ、自分の興味、強み、改善点を理解することはできません。

ヒントは、すぐに終了できる小さなプロジェクトから始めることです。 プロジェクトについて学び、完了したら自信を高めるのに役立ちます。

初心者から上級レベルの Python プロジェクトのアイデアを見つけることができるブログをいくつか紹介します。

• 初心者向けの Python プロジェクト - 7 のリスト
• トップ 10 のリアルタイム Python プロジェクト
• 初心者向けの Python データベース プロジェクト
• 初心者向けの Python での 8 つの興味深い人工知能プロジェクト
• 初心者向けの Python での上位の機械学習プロジェクト
• 初心者向けのトップ Python 自動化プロジェクトとトピック

# ステップ 4: Python プロジェクトで作業する

構造化されたプロジェクトの練習が終わったら、次のステップはプロジェクトに取り組むことです。 これらのプロジェクトに取り組んでいる間に、自分が何に興味を持ち、何に興味がないかがわかったかもしれません。

そのため、最も興味のある分野を選択して、それらに関する小さなプロジェクトを開始できます。

参考になるアイデアをいくつか紹介します。

機械学習プロジェクト:

• 天気を予測するアルゴリズム
• スタック市場予測ツール
• ニュース記事まとめツール

モバイル アプリ プロジェクト:

• 歩数追跡アプリ
• チャットボット
• チャット・メッセージアプリ

ウェブサイト プロジェクト:

• ウェブサイトのレビュー
• メモを取るウェブサイト
• 企画用カレンダーサイト

ゲーム プロジェクト:

• 謎解きゲーム

ハードウェア/センサー/ロボット プロジェクト:

• 体温検知アプリ
• スマートアラーム

自動化プロジェクト:

• データスクレイピングツール

StackOverflowなどのコミュニティに参加することもできます。このコミュニティでは、さまざまなプログラミング関連の問題について議論したり、 Python ドキュメントから参照資料を入手したりできます。

# ステップ 5: より難しいプロジェクトに取り組み続ける

少なくとも 20 個の小さなプロジェクトに取り組んだら、より複雑なプロジェクトに取り組むことができます。

最高レベルの流暢さを持つ上級レベルのプロジェクトに取り組み続けることも、改善が必要だと思われる分野を強化することもできます。

これらの手順が、Python の学習にかかる時間に関するよくある質問への回答に役立つことを願っています。 Python を学習する期間は、候補者がPython を学習するのに何時間かかるかを尋ねることから、何ヶ月かかるかを尋ねることまでさまざまです。 最終的には、プロセスの学習速度を決定する学習への献身にすべてが帰着します。

Python 学習レベル

Python の学習には独自のレベルがあります。

• 初級パイソン
• 高度な Python
• プロのパイソン

初歩的な Python を学習すると、構文、キーワード、データ型、関数、クラスなどを学習できます。 中級プログラマーが習得するには約 8 週間かかります。

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高度な Python の学習には、マルチスレッド、データ同期方法、ソケット プログラミング、ソケット プログラミング、データベース プログラミングなどがあります。 作品の性質によるでしょう。 これらのテクニックを習得する時間は、学習者のスキル レベルに厳密に依存します。

プロの Python を学ぶことは、データ分析、ライブラリ/パッケージの実行、画像処理などの概念を使用することです。 これらは複雑な技術です。 これらのテクニックを学ぶためのオンライン コースとオフライン コースの両方があります。 繰り返しになりますが、これらの複雑なテクニックを習得する時間は、内容の深さに応じて 2 週間から 1 か月までさまざまです。

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