
忙しくて学習が続かない…でも“週10時間×12週間”ならいける?
朝と夜に少しずつ進めるだけで、未経験から自動化→可視化→小さな機械学習まで行けます。
リード(結論)
学習は“気合”では続きません。最初に固定スロット(時間の箱)×詰まりSLA×レビュー日の3点をテンプレ化すれば、未経験でも12週間で自動化→可視化→小さな機械学習まで到達可能。本記事は、週10時間×12週間の完成スケジュールをそのまま配布します。Googleカレンダーに貼れるCSV、Notion/スプレッドシート用のログ表、KPTテンプレ、質問テンプレ、遅延時のリスケ手順、読者タイプ別(社会人/副業/主婦・夫)の3バリエーション、そしてスクール併用プランまで“実務の型”に落とし込みました。
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続かない理由は“設計不足”——よくあるつまずき
「空いたらやる」は永遠に来ません。15分悩み続けると翌日に回し、学習は止まります。さらにレビューがなければ自己流で遠回りになり、転職や副業に接続しません。答えはシンプル:①固定スロット ②詰まりSLA ③レビュー日を先に決めてしまうことです。
10年の現場で見えた“止まらない運用”
筆者(ふみと)は大手企業のデータ/マーケティングサイエンティスト歴10年。継続できた受講生は例外なく、(1) 朝15分×3で摩擦なく起動、(2) 夜60分×3で課題を前進、(3) 週末90分で形にする——この三点セットを持っていました。本テンプレはその勝ち筋を再現する設計です。
12週間の全体像(フェーズ別)
- Phase1(Week1–4):自動化×整形 — CSV→Excel、ETL(抽出・変換・出力)、スケジューリング。
目標:sales_daily_report.py
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目標:monthly_kpi_dashboard.ipynb
+report.pdf
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scikit-learn
で回帰/分類、CV±std、評価・打ち手。
目標:demand_forecast/
(train.py
/evaluate.py
/Makefile
/tests/
)をGitHubに公開
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週10時間テンプレ(固定スロット例とルール)
以下はそのまま使える固定スロットの例です。まずは自分の生活に合わせて置き換えましょう。
月:06:00-06:15(動画)/06:15-06:30(小テスト)
火:22:00-23:00(演習)
水:06:00-06:30(復習)/22:00-23:00(課題)
金:06:00-06:30(動画)
土:09:00-10:30(制作)
日:21:30-22:30(KPT・週次ふりかえり・PR作成)
運用ルール(重要)
- SLA:15分詰まったら質問(チャット/Issue)。
- PR日:水曜/日曜にPR作成→レビュー依頼。
- Streak:連続学習日をダッシュボードで可視化。
>>継続できるプログラミングスクールの選び方|7モジュールで伴走力を点検
Week別 詳細スケジュール(12週間|成果物基準)
下の表は印刷/コピペOK。空欄は自分の教材/課題名に置き換えてください。
週 | 目的/成果物 | 学ぶこと | 夜60分×3 | 朝15分×3 | 週末90分 | チェック/PR |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | repo作成・環境確認 | venv/Anaconda, Jupyter, Git | venv作成・主要lib導入 | 動作チェック, pandas入門動画 | README/学習ログ, 初コミット | PR#1: 環境/README |
2 | CSV→集計→Excel | pandas基礎/グループ化 | 集計コード実装 | 小テスト/Series/DataFrame | CLI引数化・Excel出力 | PR#2: 自動化最小版 |
3 | 例外/ログ/関数化 | 例外処理・logging | 関数分割・ログ追加 | ログ/例外の復習 | 単体テスト最小 | PR#3: pytest通過 |
4 | スケジューリング | OSタスク/cron | バッチ化・エラー通知 | 動画倍速視聴・復習 | 疑似運用テスト | PR#4: 動画デモ |
5 | 図選択の基準 | 折れ線/棒/構成比 | ダッシュボード骨子 | 図の禁じ手復習 | 下書き→レビュー | PR#5: 図1st版 |
6 | 注釈・基準線 | 伝わる1枚 | 注釈/配色実装 | 色/注釈の練習 | PDF出力・体裁 | PR#6: PDF α版 |
7 | レイアウト | 結論1行+図3点 | ストーリー修正 | 要約練習 | コメント反映 | PR#7: PDF β版 |
8 | 発表練習 | 5〜10分LT | LT台本作成 | 音読・録画 | デモ撮影 | PR#8: スライド |
9 | 特徴量設計 | ラグ/移動平均 | features.py実装 | 評価指標復習 | CV設定 | PR#9: feature版 |
10 | 学習/評価 | 回帰/分類 | train/evaluate実装 | 指標と±std確認 | 図表作成 | PR#10: 実験ログ |
11 | チューニング | Grid/Random | 探索/過学習対策 | 重要度/閾値 | 施策提案 | PR#11: 改善版 |
12 | 仕上げ/公開 | README/CI/発表 | README整備/CI | 発表練習 | 公開・応募準備 | PR#12: 公開版 |
テンプレ(KPT・質問)
KPT(週次)
# 今週のKPT(YYYY-MM-DD)
Keep:
Problem:
Try:
予定→実績:
詰まり(URL/ログ):
来週の約束(時間/提出物):
質問テンプレ
【目的】
【最小実行例(コード/データ)】
【期待動作/実際の結果】
【試したこと】
【環境】Python ver/OS/主要lib ver
Googleカレンダー取り込み用CSV(コピペ可)
タイムゾーンはAsia/Tokyo。開始日は次の月曜に置き換えてください。
Subject,Start Date,Start Time,End Date,End Time,Description
動画+小テスト(月朝),2025/09/08,06:00,2025/09/08,06:30,Week1
演習(火夜),2025/09/09,22:00,2025/09/09,23:00,Week1
復習(水朝),2025/09/10,06:00,2025/09/10,06:30,Week1
課題(水夜),2025/09/10,22:00,2025/09/10,23:00,Week1
動画(金朝),2025/09/12,06:00,2025/09/12,06:30,Week1
制作(土午前),2025/09/13,09:00,2025/09/13,10:30,Week1
KPT+PR(日夜),2025/09/14,21:30,2025/09/14,22:30,Week1
→ 2週目以降は複製して日付を+7日に。イベント名をWeek番号に合わせてください。
ログ&可視化テンプレ(Notion/Sheets)
| 日付 | Week | 時間(h) | タスク | 成果 | 詰まり | 質問URL | PR# | Streak |
|---|---:|---:|---|---|---|---|---:|---:|
KPI:学習時間(週)≥10h、PR=週2本、質問初動≤24h、Streak≥5日。
遅延時のリスケ手順(正攻法)
- 未着手/進行中を分割(25分タスクへ砕く)。
- 次の3枠(朝/夜/週末)に強制配置。
- レビュー/PR日は動かさない(品質バッファ)。
- 質問SLA(15分で投げる)を徹底。
- 家族合意で臨時スロットを1枠もらう(在宅)。
読者タイプ別バリエーション
1) 社会人(転職)
水曜/日曜をPR固定。面接LTの練習はWeek8/12に収める。
重点:Git/pytest/CIの証跡→[内部リンク:面接で刺さる発表の作り方]/[内部リンク:ポートフォリオ完全ガイド]
2) 副業目的(稼ぎたい)
Phase2で納品の型を仕上げ、Week6からモニター案件を1件。
重点:見積・SOW・請求のテンプレ→[内部リンク:データレポート納品の型]/[内部リンク:Python副業の始め方]
3) 主婦/夫(在宅)
朝活15分×3+夜活60分×2を死守。非同期SLAが強い環境で詰まり時間を最小化。
重点:在宅適性→[内部リンク:主婦/夫に優しいスクール比較]/[内部リンク:在宅×Python:子育てと両立する1日1時間学習術]
伴走を付けるなら(無料カウンセリング活用)
質問初動とレビュー運用が速いスクールは詰まりSLAを満たしやすく、PR/差し戻しで品質が上がります。数字で確認しましょう。
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~)

無料相談で聞く“数値質問”(コピペ可)
・質問初動:平均/最大は?(分)
・非同期SLA:一次24h/解決48hなどの目安は?
・レビュー:PR必須?差し戻し率/サイクルタイムは?
・在宅適性:夜間/土日の実稼働、アーカイブ保存期間
・転職接続:面接LT練習の回数、PFの差し戻し基準
付録:スクール併用プラン(ハイブリッド)
- Week1–4は独学で自動化に集中。
- Week5–12をスクールで可視化→PF→面接LT。
- 回収は「>>【保存版】受講費の投資回収シミュレーション:年収・副業収益で考える」の式で前倒し効果を評価。
それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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