Python基礎 ロードマップ

未経験からデータサイエンティストへ：6ヶ月ロードマップ【現役が解説】

「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。要は、学ぶ順番と迷わない設計です。

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
  • 採用側視点の評価基準とつまずき対策
  • 転職・副業・在宅、目的別の時間割サンプル

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。

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最初に抱えがちな悩みと答え

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）

フェーズ0〜6で段階的に積み上げ、各月末は“見える成果物”を必ず仕上げます。最終到達は採用面接で語れる実務再現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）

PC動作確認、Python 3.x、VSCode、Jupyter、Git/GitHub。venvで仮想環境、pipで依存管理、フォルダ設計をテンプレ化。
成果物：リポジトリ雛形（README/ディレクトリ/ .gitignore）、6ヶ月の個別時間割。
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フェーズ1（Week1-4）：Python & 前処理の基礎固め

学ぶ範囲：Python基本文法／NumPy／pandas／可視化（Matplotlib/Plotly）。
毎週の目標：W1 Jupyterと文法→家計簿集計、W2 pandas整形→店舗別売上、W3 可視化→異常値把握、W4 月末ミニプロジェクト①（前処理→可視化レポート）。
成果物：Notebook＋グラフ付きPDF。
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フェーズ2（Week5-8）：SQL/統計の要点＆EDAの型

学ぶ範囲：SQL基礎（SELECT/JOIN/集計）、統計の最短セット（記述統計・分布・推定・検定）、EDAフレーム（目的→仮説→検証→示唆）。
毎週の目標：W5 SQL（SQLite×Python）、W6 検定の直観、W7 EDAテンプレ、W8 月末ミニプロジェクト②（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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フェーズ3（Week9-12）：はじめての機械学習

学ぶ範囲：scikit-learn API、回帰/分類（線形回帰・ロジ回・決定木・RF）、評価指標（RMSE/MAE/Accuracy/ROC/AUC、CV）。
毎週の目標：W9 前処理パイプライン、W10 回帰の型、W11 分類の型、W12 月末ミニプロジェクト③（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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フェーズ4（Week13-16）：実務再現①—特徴量設計と検証設計

学ぶ範囲：時系列/集約/TEの考え方、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。
毎週の目標：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本検証、W15 エラー分析→改善2周、W16 月末ミニプロジェクト④（上司に提出する想定の改善提案書）。
成果物：改善前後の指標比較表と示唆メモ。
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フェーズ5（Week17-20）：実務再現②—取得・自動化とミニアプリ

学ぶ範囲：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）。
毎週の目標：W17 API取得→前処理、W18 スクレイピング安全運用、W19 自動レポート、W20 月末ミニプロジェクト⑤（例：家計×天気ミニアプリ）。
成果物：定期実行スクリプト＋簡易UI。
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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→施策まで揃えた実務再現ポートフォリオ。
毎週の目標：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（あればベスト）。
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到達イメージと評価基準（採用側の視点）

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で語る。
加点ポイント：SQL抽出・自動レポート、意思決定に資する分析（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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目的別の時間割サンプル（3タイプ）

すべて週10時間を基本。難しい週は最低5時間を死守。

  • 社会人（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。
  • 副業目的（稼ぎたい）：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）。自動化/納品テンプレを先に固める。
  • 主婦/夫（在宅）：平日早朝30＋昼30＝1h×5＝5h＋週末2.5h×2＝5h。短時間で連続性を重視。

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つまずきポイントと処方箋

  • 環境構築で詰む → [内部リンク：環境構築完全ガイド] を見て、ダメなら仮想環境を作り直すのが最速。
  • 用語の洪水 → 用語ノートを作り、週1再整理。
  • 行列/統計が不安 → 使う所だけ反復。実装→式→直観の順でOK。
  • 手を動かさない → 毎週の小課題と月末ミニPJは“提出”のつもりで。
  • 評価が分からない → 着手前に指標と成功条件を定義。

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

2) 10分LT（面接用）スライド構成

  1. 課題/目的（採用側が知りたい“背景”）
  2. データ（粒度・期間・量・注意点）
  3. 手法（なぜそれ？代替案は？）
  4. 結果（指標とビジネスKPIの関係）
  5. 学び/失敗（次やるなら）
  6. 質疑応答（想定問答）

>>【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

伴走つきで最短到達（おすすめ2校）

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。

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このプランが合う人・合わない人

今すぐやること（Week1開始条件）

  • Python/VSCode/Jupyter/Gitの環境構築を終える
  • リポジトリ雛形を作る（README/ディレクトリ）
  • 週10時間×24週の予定をカレンダーにブロック
  • 本記事をブックマークし、週末に月末ミニPJの計画を立てる

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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付録：6ヶ月の週次チェックリスト（印刷推奨）

週次ToDo

  • ［ ］今週の学習時間ブロックを確保
  • ［ ］小課題を提出（GitHubにコミット）
  • ［ ］用語ノートを更新（3語以上）
  • ［ ］ミニPJの進捗を記録（1枚スライド）

月末ToDo

  • ［ ］ミニプロジェクトを公開（GitHub/スライド）
  • ［ ］レビュー依頼（友人/コミュニティ/メンター）
  • ［ ］次月の計画調整（不足を補う）

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    ふみと

    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

    【プロフィール】
    ・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト（10年、年収900万円台）／案件100件以上
    ・資格：JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)／JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer／ビジネス統計スペシャリスト／統計検定2級／TOEIC 805
    ・スキル：Python／Tableau／SQL／機械学習／Deep Learning／RPA

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