「数学もPythonもゼロだけど、半年で実務に通じる力はつく？」
結論、週10時間×24週の積み上げで「面接で語れる実務再現ポートフォリオ」まで到達できます。
カギは「学ぶ順番」と「毎週の小さな到達点」を先に決めることです。
この記事で分かること
- 未経験から半年で到達するための週次ロードマップ
- 毎月仕上げるべき“見える成果物”テンプレ
- 採用側が見る評価基準と、よくあるつまずき対策
- 目的別（転職／副業／在宅）の現実的な時間割サンプル
本記事は、現役データサイエンティスト（執筆者：ふみと）が、100件超の案件で得た“勝ちパターン”をもとに6ヶ月で再現できるルートを解説します。リンクはそのまま残してあるので、あとで一気読み・ブクマ運用もOKです。
関連記事：
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まず最初に：よくある悩みと処方箋
よくいただく悩みは「何から始める？どこまでやれば良い？」「チュートリアル止まり」「時間が取れず挫折」。
これらは到達ラインと毎週のゴールを先に決めることで解決できます。
さらにレビュー/伴走があると合格率が上がるのは、現場でも同じです。
6ヶ月ロードマップ（週10時間×24週）
各フェーズ（0~6）では1か月＝4週を目安に、各月末は“見える成果物”を必ず仕上げます。
最終目標は採用面接で語れるポートフォリオです。
フェーズ0（Week0準備）：迷わない環境と計画（3〜5時間）
入れるもの：Python 3.x、VSCode、Jupyter、Git/GitHub
やること：python -m venv venvで仮想環境→pip installで依存管理／フォルダ命名をテンプレ化
成果物：GitHubリポジトリ雛形（README／ディレクトリ／.gitignore）、6ヶ月の自分用時間割
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Python環境構築の最適解：venv・pip・Condaの使い分け【保存版】
Pythonの環境づくり、結局「venv」「pip」「Anaconda（Conda）」のどれから始めればいいの？ 最短で沼らず、あとから壊れないやり方が知りたい…！ そんなモヤモヤを一気に解決するため ...
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【保存版】Git/GitHub入門：バージョン管理・ブランチ戦略・レビュー・自動化を“実務の型”で最短習得
「分析やノートブックは作れるけど、壊れない運用の“型”がない…」 「final_v3_fix2_LAST.xlsx地獄から抜け出して、レビューと自動化まで一気通貫で回したい！」 この記事では、未経験〜 ...
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【超入門】最短30分で動くPython環境｜公式版＋venv＋VSCodeでHello WorldとJupyterまで
最短30分で「Pythonが動く」環境をつくる。 公式インストーラ＋venv＋VSCodeの軽い正攻法で、Hello WorldとJupyterまでコピペで到達します。 この記事のゴール Window ...
ねらい
迷わない土台を最初に固める。後の詰まりを未然に防ぎます。
フェーズ1（Week1-4）：Python & 前処理の基礎固め
範囲：基本文法／NumPy／pandas／可視化（Matplotlib／Plotly）
週ゴール：
- W1：Jupyter + 文法で家計簿集計
- W2：pandas整形で店舗別売上集計
- W3：可視化で異常値の把握
- W4：月末ミニPJ①（前処理→可視化レポート）
成果物：Notebook＋グラフ入りPDF
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【超入門】Pythonの基本文法：変数・型・演算子・条件分岐・ループを一気に攻略（保存版）
最短で前に進むコツは「使う順番」で覚えること。 本記事は、未経験でも週10時間×1〜2週で「Pythonの基礎文法＋実務で使う書き方」を一気に身につけるための動くサンプル中心の保存版です。 読む→コピ ...
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【保存版】pandas基礎：データフレームの作成・整形・結合・集計を“実務の型”で身につける
対象：未経験〜初学者／pandas 2.x・Python 3.10+ を想定ゴール：読み込み→選択→整形→結合→集計→欠損→日時→ピボット→出力まで、実務でそのまま使える書き方を10ステップで習得 デ ...
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【保存版】可視化入門：Matplotlib/Plotlyの使い分けと“伝わるグラフ設計”10ステップ
結論：可視化は「きれいに描く」ことではなく、意思決定を動かすための設計です。 本稿では、未経験〜初学者が 週10時間×1〜2週 で、Matplotlib/Plotlyを軸に “伝わるグラフ”の設計と実 ...
ねらい
実務の9割＝前処理。ここで“型”を体得します。
フェーズ2（Week5-8）：SQL/統計の要点＆EDAの型
範囲：SQL基礎（SELECT／JOIN／集計）／必要最低限の統計（記述統計・分布・推定・検定）／EDAフレーム
週ゴール：
- W5：SQLite×Pythonで抽出
- W6：検定の直観
- W7：EDAテンプレの適用
- W8：月末ミニPJ②（売上データEDA→改善提案）
成果物：EDAテンプレNotebook＋10枚プレゼン
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はじめてのSQL：SELECT/WHERE/GROUP BYを最短で理解【コピペOK】
データ分析・自動レポート・簡易アプリの土台はSQLです。Pythonだけで押し切るより、前処理の7割をDB側で完結させる方が速く・安定します。本記事は、未経験〜初 学者が週10時間×2〜3週で、SEL ...
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【保存版】SQLite×Pythonで作る“ローカルDWH”｜ETL・集計・レポート自動化の最短手順
ローカルでゼロ構築、ファイル1つで完結、サーバ不要。 本記事はSQLite×Pythonで“毎日回る”ETL・集計・レポート自動化を最短で作るための完全ガイドです。データ設計→DB作成→ETL（取り込 ...
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実務で使える統計の型12 | Pythonで最短習得
統計は“数式”ではなく、意思決定のためのリスク管理。平均や分散だけで判断せず、区間推定・検定・効果量・サンプルサイズ・A/Bテスト・ブートストラップまで、現場で使える順番でまとめました。 この記事で身 ...
ねらい
「何が起きているか→なぜ→次に何をするか」を言語化する癖をつけます。
フェーズ3（Week9-12）：はじめての機械学習
範囲：scikit-learn API／回帰・分類（線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・RF）／評価指標（RMSE／MAE／Accuracy／ROC／AUC、CV）
週ゴール：
- W9：前処理パイプライン
- W10：回帰の型
- W11：分類の型
- W12：月末ミニPJ③（1テーマを選びビジネスKPIで語る）
成果物：MLテンプレリポジトリ（再現手順／requirements.txt）
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【保存版】scikit-learn基礎：回帰・分類・前処理・パイプライン・交差検証を“実務の型”で習得
機械学習で迷子になる最大の理由は、前処理→学習→評価→改善の順番が曖昧なまま個々のアルゴリズムに飛びつくこと。 本記事は、未経験〜初学者が週10時間×2〜3週で到達できるscikit-learnの最短 ...
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【保存版】ハイパーパラメータ入門：Grid/Random/Optunaの実務チューニング完全ガイド
チューニングのゴールは「スコアの数字遊び」ではありません。意思決定に耐える安定した最適化を短時間で作ること。 本記事は未経験〜初学者が週10時間×2週間で、GridSearchCV / Randomi ...
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【保存版】モデル評価：指標の選び方・交差検証・閾値最適化・ビジネス接続を“実務の型”で解説
精度が上がらない原因の多くは「評価設計の誤り」にあります。 評価は「何点取れたか」を競うものではなく、意思決定に耐えうるか を検証する営みです。本記事は、回帰/分類/ランキングの 指標選定 → 交差検 ...
ねらい
アルゴリズム名よりも再現性と評価を重視。
フェーズ4（Week13-16）：実務再現①—特徴量設計と検証設計
範囲：時系列・集約・ターゲットエンコーディング／リーク対策／時系列スキーム／反実仮想の直観／誤り分析→改善ループ
週ゴール：
- W13：ビジネス課題の言語化（顧客像／JTBD／KPIツリー）
- W14：特徴量アイデア50→5本に絞って検証
- W15：エラー分析→改善を2周
- W16：月末ミニPJ④（上司提出想定の改善提案書）
成果物：改善前後の指標比較表と示唆メモ
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マーケティング分析再現：RFM/CLV/キャンペーン効果｜“意思決定に効く数字”を90分で出す実務テンプレ
採用担当・発注側が本当に見たいのは、RFMで顧客を切り分け、CLV（顧客生涯価値）で投資配分を決め、キャンペーンの効果検証までを一本の物語で語れること。必要なのは巨大なDWHではなく、(1) きれいな ...
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コピペで動く需要予測｜ARIMA×LightGBMでベースライン→運用まで
現場でちゃんと当たる需要予測って、どこから始めればいい？ ベースライン→検証→運用まで、一気通貫で進める“型”で解説します。 この記事は、ARIMAとLightGBMを使った需要予測ミニプロジェクトの ...
ねらい
“当たった／外れた”の理由を言葉にし、改善の筋道を示す。
フェーズ5（Week17-20）：実務再現②—取得・自動化とミニアプリ
範囲：API連携／スクレイピング（法的注意含む）／スケジューラ／簡易ダッシュボード（Streamlit／Dash）
週ゴール：
- W17：API取得→前処理
- W18：スクレイピングの安全運用
- W19：自動レポート化
- W20：月末ミニPJ⑤（例：家計×天気のミニアプリ）
成果物：定期実行スクリプト＋簡易UI
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Webスクレイピングの法的リスクと安全運用｜“規約→同意→頻度→記録”でトラブルを回避する実務ガイド
「副業や社内でスクレイピングを使いたい。でも、どこまでOKで、何をするとNG？」 結論、“安全運用の型”を最初に決めると迷いません。鍵は規約 → 同意 → 頻度 → 記録。 関連記事：>> ...
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API入門：OpenAPI/HTTPの基本と“壊れない”Pythonクライアント設計（コピペOK）
API連携を始めたいけど、何から学べば“壊れない仕組み”になる？ OpenAPI？HTTP？タイムアウト？……用語が多すぎて迷子になりがち。 本記事は、HTTPの基礎×OpenAPIの読み方×堅牢なク ...
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自動化：スケジューリングと業務改善の型｜「再実行安全×観測可能×静かに動く」を仕組みにする
夜中に動かしているPython、自動で止まってた…ログもなくて原因が追えない…。 「毎朝のレポート」や「在庫監視」を、壊れず静かに回したい…！ 業務で落ちない自動化を作る鍵は、(1) 再実行安全（Id ...
ねらい
“回し続ける仕組み”まで触れると、業務価値が一段上がります。
フェーズ6（Week21-24）：ポートフォリオ完成＆転職/副業準備
作るもの：背景→目的→データ→手法→結果→施策が揃った実務再現ポートフォリオ
週ゴール：
- W21：テーマ最終決定＆要件定義
- W22：実装・検証・改善（レビュー2回）
- W23：レポート／スライド／README整備（10分LTテンプレで練習）
- W24：職務経歴書・面接練習・求人選定
成果物：GitHub＋スライド＋デモ動画（あれば最良）
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【保存版】データ職のポートフォリオ完全ガイド｜再現性・評価・LTまで
ポートフォリオって「作ったものの置き場」でしょ？ いいえ。採用側が見たいのは「意思決定に効いた証拠」と「再現性」です。 本ガイドは、未経験〜初学者が週10時間×4〜6週で、テーマ選定→要件定義→データ ...
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面接でよく聞かれる質問50選と回答例（Python/DS職）｜業務再現×指標×運用で刺さる答え方テンプレ
「精度は高いのに、面接で落ちるのはなぜ？」 採用側は“動く再現性”と“意思決定に繋げる説明”を見ています。 本記事では、採用側（評価者）としての実務経験をもとに、カテゴリ別50問の想定質問と**回答テ ...
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失敗しない求人選び：業務内容の見極めチェックリスト|“要件→データ→運用”で見抜く実務度と成長環境
求人票の肩書きは立派。でも入ってみたら「集計と資料づくりが9割」… 半年後にきちんと成果と成長が残る会社だけを見極めたい…！ 本記事はデータ職（データサイエンティスト/アナリスト/MLエンジニア）志望 ...
採用側の評価基準（最低ライン／加点ポイント）
最低ライン：pandasで整形・可視化、scikit-learnで基本モデル、再現可能なリポジトリ（README／実行手順／データ取扱い）、そしてビジネスKPIで語れること。
加点：SQL抽出・自動レポート、意思決定に効く分析（A/Bや因果の思考）、チーム開発リテラシー（Git／Issue／PR／簡易テスト）。
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【コピペOK】pytestで“壊れないPython”を作る12ステップ
「昨日は動いてたのに、今日は壊れた…」 データ分析やETL、機械学習のコードで多発するこの悲劇。実は“テスト不在”が9割です。 本記事は、pytestで“壊れないPython”を作るための実務ガイドで ...
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【保存版】データレポート納品の型：要件定義→ETL→検証→可視化→Excel/PDF→引き継ぎまで、失注しないワークフロー完全版
“いい分析”より“伝わる納品”。副業や実務で評価されるのは、意思決定に効く1枚と再現できるパッケージを期限通り出せること。 本記事は、未経験〜初学者が 週10時間×2〜3週 で、要件定義 → データ受 ...
目的別の時間割サンプル（すべて週10h、難しい週は最低5h）
すべて週10時間を基本です。難しい週は最低5時間を死守しましょう。
- キャリアチェンジ：平日40分×5＝3.5h（通勤／昼休み）＋週末3h×2＝6h。移動・家事中は音声学習で復習。
- 副業重視：平日30分×5＝2.5h（理論／復習）＋週末4h×2＝8h（案件型アウトプット）。まず自動化／納品テンプレを固める。
- 在宅（主婦／夫）：平日早朝30＋昼30＝1h×5＝5h＋週末2.5h×2＝5h。短時間でも連続性を重視。
>>【保存版】在宅×Python：子育てと両立する“1日1時間学習術”忙しくても伸びる最短メニューと運用の型
>>【保存版】Python副業の始め方：月3〜10万円を目指す現実的ステップ
つまずきポイントと処方箋
- 環境構築で詰む → 公式手順に沿って再構築。ダメなら仮想環境を作り直す。
- 用語の洪水 → 自分用用語ノートを作り、週1で再整理。
- 数学が不安 → 使う所だけ反復。順番は「実装 → 式 → 直観」でOK。
- 手が動かない → 毎週の小課題と月末ミニPJを“提出物”として扱う。
- 評価が曖昧 → 着手前に指標と成功条件を言語化して合意。
成果物テンプレ（そのまま使える）
1) README雛形
# プロジェクト名（例：小売の需要予測）
## 背景・目的
- ビジネス課題とKPI（例：在庫削減率、欠品率、粗利）
## データ
- 出所、期間、特徴量概要、前処理の要点
## 手法
- 前処理パイプライン、モデル、評価指標、交差検証スキーム
## 結果・示唆
- 指標（例：RMSE、AUC）と、施策への落とし込み
## 再現手順
- python -m venv venv → pip install -r requirements.txt → 実行コマンド
## 免責・注意
- データの機密/匿名化、再配布不可の記載ポイント
再現性（環境／データ／手順）を書き切ると評価が安定します。
2) 10分LT（面接用）スライド構成
- 課題／目的（採用側がまず知りたい背景）
- データ（粒度・期間・量・注意点）
- 手法（なぜその選択？代替案は？）
- 結果（指標とビジネスKPIの関係）
- 学び／失敗（次やるなら）
- 質疑応答（想定問答）
ポイント
課題→手法→結果→示唆の一本線が通っているか。
>>【保存版】面接で刺さる発表の作り方：10分LTテンプレ／スライド構成／図解／Q&A台本／練習法まで完全ガイド
独学か？伴走つきか？（実務目線のおすすめ）
独学でも到達は可能ですが、レビュー/質問対応/学習計画の補助があると挫折率が下がり、ポートフォリオの質も上がります。私が実務目線でおすすめし、読者の受講実績も高いのが次の2校です。
- 株式会社キカガク：データサイエンス〜AIの体系化が良く、実務再現型の課題設計が魅力。転職支援もデータ職特化で相性◎。
- Tech Academy：質問対応の速さと柔軟な学習スケジュールが強み。仕事や育児と両立したい人に相性が良い。
迷ったら無料カウンセリング/体験から。ヒアリングを受けて、6ヶ月計画をあなた専用に落とし込んでもらうのが早いです。
（※最新のキャンペーン/割引は必ず公式をご確認ください）
TechAcademy データサイエンスコース（受講料：174,600円～ ※更に割引あり）
株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）
このプランが合う人・合わない人
- 合う人：週に10時間前後を確保し、毎週小さくアウトプットできる。
転職/副業/在宅など目的が明確で、ポートフォリオをビジネス文脈で語りたい。 - 合わない人：学習時間が週3時間未満。
まずは学習の再開術：ブランク後のリハビリ計画｜“20分リスタート→14日再起動→12週間定着”の実践書]で習慣化から。
今すぐやること（Week1開始条件）
- Python／VSCode／Jupyter／Git の環境構築を完了
- リポジトリ雛形を作成（README／ディレクトリ）
- 週10h×24週をカレンダーにブロック
- 本記事をブックマークし、月末ミニPJのテーマを決めておく
FAQ：よくある質問
Q1. 文系・数学が苦手でも大丈夫？
A. 使う数学は業務で必要な分に限定。最初は直観と実装でOK。
式は後追いで身につきます。
Q2. どのPCスペックが必要？
A. メモリ8GB以上推奨（16GBあると余裕）。
GPU不要。クラウドでも代替可。
Q3. Kaggleは必須？
A. 名刺として有効。
ただし業務再現ポートフォリオの方が選考通過率は高い傾向。両輪でOK。
>>Kaggleは順位より再現性：OOF×Dockerで実務に刺さる勝ち方
Q4. 英語は必要？
A. まずは日本語の資源で十分前進できます。
ドキュメント読解の基礎英語は徐々に。
Q5. 挫折しないコツは？
A. 週末の月次ミニPJ提出を“締切”に。
進捗はGitHubに毎週コミット。
Q6. 転職と副業、どちらに向く？
A. コアは同じ。転職はチーム開発/面接対策厚め、副業は自動化/納品テンプレ厚め。
Q7. 6ヶ月で間に合わなかったら？
A. フェーズ6の成果物仕上げを優先。理論の穴は後で埋めればOK。
まずは見せられる形を作り切る。
Q8. 数学の優先順位は？
A. 記述統計→仮説検定→線形代数の順で“使う分だけ”。
Q9. 面接で何を話せば？
A. 本記事のLTテンプレに沿って「課題→手法→結果→示唆」。
失敗と学びもセットで。
Q10. 仕事と両立できるか不安
A. 週10時間ブロックを先にカレンダー固定。
通勤時間の音声学習で理解補完。
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