【必見】Pythonで機械学習を身につけるロードマップを紹介 | 学習方法やキャリアパスまで徹底解説

「機械学習のスキルってPythonでどうやって身につけるの？」

「Pythonで機械学習のスキルを身につけるには、どうしたらいいの？」

IT社会である現代において、機械学習はますます重要なスキルです。学ぼうと考えている人の中には、上記のように悩んでいる人も多いでしょう。

実際、初心者にとって機械学習をどこから始めていいかわからないのは、当然です。Pythonは、機械学習の学習に最適な言語ですが、効率的に学ぶにはしっかりとロードマップを描く必要があります。

そこで今回は、Pythonを使って機械学習のスキルを身につけたいと考えている人に向けて、「Pythonで機械学習を身につけるロードマップ」を紹介します。他にも、「機械学習を習得後のキャリアパス」や「機械学習のスキルを学習する方法」も解説しているので、ぜひ参考にしてください。

Pythonでの機械学習をする魅力

Pythonは、機械学習の領域で広く利用されている言語です。なぜ利用されているのか、まず以下の5つの点から見ていきましょう。

• 構文がシンプルで読みやすい
• 便利なツールが多い
• ライブラリが豊富
• 参考になるドキュメントやコミュニティが豊富
• コストがあまりかからない

構文がシンプルで読みやすい

Pythonの最大の魅力は、シンプルな構文にあります。プログラミング初心者でも直感的に理解しやすく、コードの可読性が高いという特徴を持っています。中でも、「for」ループや「if」文の構文は、非常に簡潔です。

Pythonを使って機械学習のスキルを身につける場合、まずPythonの基礎学習をする必要があります。難しい言語では途中で挫折してしまう可能性があるため、構文がシンプルで読みやすいPythonは、初心者にうってつけです。

便利なツールが多い

Pythonには、多くの便利なツールが用意されています。そのため、効率良く機械学習を身につけられるでしょう。

例えば、「Jupyter Notebook」という対話型のツールを使えば、入力したコードに対する結果や出力を、すぐにフィードバックしてくれます。

初心者にとって学びやすいツールが多くある点は、Pythonを使う魅力の1つです。

ライブラリが豊富

Pythonには、機械学習に必要なライブラリが豊富に揃っています。例えば、以下のようなライブラリです。

• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch

こうした機械学習の主要なライブラリは、全てPythonで利用できます。必要なツールを使って、実践的な学習を進められるのです。初心者でも高度なアルゴリズムやモデルを簡単に実装できるでしょう。

参考になるドキュメントやコミュニティが豊富

Pythonは、非常に人気の高いプログラミング言語です。世界中で広く利用されているため、豊富なドキュメントや活発なコミュニティが存在します。書籍も数多くの出版社から販売されています。

公式ドキュメントはもちろん、多くのチュートリアルや学習サイトも充実しており、初心者でも簡単に情報を得られる環境です。そのため学習方法やエラーに対する解決方法や、情報交換を気軽にできます。

初心者が挫折しにくい環境が整っている点は、Pythonで機械学習を身につける魅力といえるでしょう。

コストがあまりかからない

Pythonはオープンソースであるため、基本的に無料で使用できます。もちろん、ライブラリも無料です。多くの学習リソースやツールも無料で利用できるため、経済的な負担が少ないメリットがあります。

初期投資を最小限に抑えながら学習を進められるでしょう。コストがかからない点は、これから学習を始める初心者にとって、大きな魅力です。

Pythonで機械学習について学ぶためのロードマップ

Pythonで機械学習について学ぶ際、闇雲に勉強しては効率面であまり良くありません。そこで以下の流れで学習を進めてみましょう。

1. Pythonを習得する
2. 機械学習について学習する
3. 機械学習のライブラリを学習する

Step1.Pythonを習得する

まず、Pythonの基礎を習得しましょう。機械学習のほとんどの操作がPythonを使って行われているため、必須です。変数の操作やループ、条件分岐などの様々なプログラミングスキルを求められます。

また、Pythonの基礎を理解しておくと、機械学習で行われている処理を理解しやすくなるメリットもあります。

機械学習の複雑なアルゴリズムを理解し、実装する基礎を固めるためにも、Pythonは必ず習得しておきましょう。

Step2.機械学習について学習する

Pythonの基礎を一通り学べたら、次は機械学習の基礎理論を学習します。基礎理論を理解することで、アルゴリズムの選択やデータの前処理などが適切に行えるようになります。特に以下の基礎知識は重要です。

• 数学の基礎知識
• 機械学習アルゴリズムの基礎知識

機械学習は数学がベースなので、数学の基礎知識は欠かせません。アルゴリズムについても学んでおくと、プロジェクトのゴールに向けて何が必要なのかを選択できるようになります。

実務レベルで大きく役立つので、機械学習についての知識は必ず身につけておきましょう。

Step3.機械学習のライブラリを学習する

次に、機械学習のライブラリを学びます。Pythonで機械学習のプログラミングをする場合、ライブラリが必須になる場面が多いためです。ライブラリを使えば、効率的に機械学習モデルを構築できます。

例えば、以下のライブラリが代表格です。

• Scikit-learn
• pnadas
• Matplotlib
• SciPy
• TensorFlow
• Keras

どれも機械学習のプログラミングを効率化するなら不可欠なライブラリとなっています。学習を進め、実務に活用していくと良いでしょう。

機械学習のスキル習得後のキャリアパス

Pythonで機械学習を身につけると、その後のキャリアパスも視野に入ってきます。ここからは、機械学習のスキルを活かせる以下の仕事を紹介します。

• 機械学習エンジニア
• データサイエンティスト
• プロダクトマネージャー
• 機械学習コンサルタント

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習モデルの設計や開発、実装を行う専門職です。機械学習の技術を活用したシステム開発を行う専門家と認識しておきましょう。機械学習の需要は高まっていることから、今後にも期待できるキャリアです。

より機械学習の技術やスキルを活かしたい人に、オススメです。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネスの意思決定をサポートする存在です。仕事の幅は広く、以下のような業務をこなします。

• データの活用・分析
• データを使った企業の課題解決
• データ収集・活用をするための環境構築
• データ収集できる環境の保守・運用

データから有用な情報を引き出し、戦略的な提案をしなければいけません。例えば、顧客の購買行動を分析し、マーケティング戦略を提案するといった形です。

そのため豊富な知識が必要になり、機械学習以外にも統計学やデータ解析の知識、ビジネス理解やコミュニケーション能力も必要になります。

専門的なスキルが必要になるため、平均年収も高い傾向にある仕事です。

プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャーは、製品の開発からリリースまでの全プロセスを管理する仕事です。企業が開発する製品・サービスを決めるうえで、舵取りのような役割を担います。

一見すると機械学習のスキルを使わないようにも感じますが、新しい機能の企画や、ユーザーからのフィードバックを元にした改良案の立案などで使う場面があります。

さらに、マーケティングやプロジェクト管理のスキルも求められるため、非常に難しい仕事です。

機械学習コンサルタント

機械学習コンサルタントは、企業に対して機械学習技術の導入と最適化を支援する仕事です。企業の課題を解決できる、適切なシステムを提案します。

近年、多くの企業が機械学習を活用したいと考えています。ですが、システムの導入や構築には専門知識が欠かせません。機械学習コンサルタントは、そうした企業に寄り添って適切な提案をするのです。

エンジニアとしての幅広い知識と経験を活かして、クライアントの課題解決に貢献する仕事といえるでしょう。

Pythonで機械学習のスキルを学習する方法

Pythonで機械学習のスキルを習得する方法は、様々なものがあります。中でも以下の3つは代表格です。どのような学習法になるのか、詳しく見ていきましょう。

• 独学で身につける
• 学習サイトを利用する
• プログラミングスクールを活用する

独学で身につける

独学でPythonの機械学習スキルを身につける方法は、最も選択しやすい学習方法です。自由度が高く、コストを抑えられるため、多くの人に選ばれています。自分のペースで学べ、無料の学習教材も豊富にあることから、学ぶ環境には困らないでしょう。

一方で、モチベーションの維持が難しい方法でもあります。1人でコツコツと学習できる人に向いている方法です。

学習サイトを利用する

Pythonを教えている学習サイトは多くあります。機械学習スキルを効率良く学ぶために、学習サイトを利用する方法もオススメです。体系的にカリキュラムが組まれているので、学習の進捗を管理しやすいメリットもあります。

代表的なのは、以下のサービスです。

• Udemy
• Coursera

専門家が作成したコースを受講でき、初心者でも段階的にスキルを身につけられます。隙間時間を利用しての学習も可能なため、取り組みやすい学習方法です。

プログラミングスクールを活用する

プログラミングスクールを活用しての学習もオススメです。短期間で集中して機械学習について学べます。プロの講師から直接指導を受けられるため、効率良く習得できるでしょう。

独学や学習サイトと違い、実践的なプロジェクトを通じて、実務に近いスキルを習得するのも可能です。サポート体制が充実しているため、初心者でも安心して学べます。

Pythonは機械学習を習得するロードマップを描きやすい言語

Pythonは、機械学習に関するライブラリやフレームワークが多いプログラミング言語です。構文もシンプルで読みやすいため、これから機械学習をするのならPythonから始めると良いでしょう。

独学でも時間をかければ習得できるので、自分に合った方法で学習することをオススメします。

もし実用的な機械学習スキルをPythonで習得したいと考えているなら、プログラミングスクールでの学習も検討しましょう。中でも、オンラインスクールの「レアテック」がオススメです。代替の効かない希少型エンジニアとして活躍できる「一生モノ」のスキルと知識を学べます。年齢や経験を問わず、卒業後に活躍している先輩エンジニアが数多くいます。さらに、転職サポートの無期限延長保証も実施中です。無料体験授業や個別カウンセリングも実施しているので、まずは気軽にお問い合わせください。

よくある質問

Pythonを学習するのに必要な時間は？

Pythonの習得には、約100時間～300時間の勉強時間が必要です。

Pythonを習得するにはどれくらいの期間が必要ですか？

独学の場合で360時間～540時間かかるとされています。1日に1時間勉強したとして、1年ほどかかる計算です。

一方、プログラミングスクールにフルコミットした場合、2ヶ月～3ヶ月ほどかかります。

Pythonで機械学習をするには何から始めれば良いですか？

以下の流れで順番に進めていくと良いでしょう。

1. Pythonで機械学習を行う環境を整える
2. Pythonの基礎を身につける
3. 数学の基礎を身につける
4. データベース/SQLの基礎を身につける
5. ライブライを用いて「データの操作方法」を学ぶ
6. 機械学習の基礎を身につける
7. ライブラリとフレームワークで「機械学習モデルの構築方法」を学ぶ
8. 機械学習の開発を実践する

少しずつ段階を踏んで理解を深めていってください。

AIを勉強するのに必要な時間は？

AIや機械学習についての基礎知識がない場合、約300時間～600時間が必要です。既に基本的な機械学習の知識やプログラミング経験がある場合、約200時間～300時間で習得できるでしょう。