【完全版】Python習得のロードマップ｜初心者プログラミング知識0から年収800万円へ

年収上げたいけど、プログラマって稼げるの？

プログラマって知識０からでもなれるの？

という質問をもらいますが、「Python」と「データ分析」を武器にすれば6ヶ月で年収800万円以上を狙うことは十分可能です！

ただ、むやみにスキルをつけようとしても結果は出ません。。

僕も知識0から3年以上の独学でデータ分析スキルを勉強してましたが、3年間はまったく仕事で活用できるほどのスキルは身に付きませんでした。

そんな僕も今では

• E資格（AI/機械学習エンジニア資格）取得
• 大手企業でデータサイエンティスト採用
• 30歳で年収800万円到達

など着実に実績を作ることができ、新しい業務の依頼を個人でも自信をもって対応できるようになりました。

データ分析プログラミングは「最短ルート」を実践していけば経験上、6ヶ月で身に着けることができます！

今回は、データ分析プログラマ歴7年のノウハウをすべてまとめた「知識0から年収800万円までのロードマップ」をつくったので、

という人はぜひ最後まで一緒に勉強しましょう！

7年分のノウハウをすべて公開

この「知識0から年収800万円までのロードマップ」は、関連記事を含むと20,000字を超える大ボリュームになっています。

読むのは大変ですが、着実に1つずつこなすことで

• プログラミング知識0からの基礎固め
• プログラマとして目指すべき道の理解
• 最短で年収800万円相当のスキル習得

ができ、「プログラマとしてのレベル」を一気に上げることができます。

「年収800万円までの最短ルート」を最終的なゴールに記事を書いているので、ぜひ時間をかけて読んでください。

年収800万円への「最短ルート」を知る

年収800万円の最短ルートは、Pythonのデータアナリスト系資格を取得し大手企業にデータサイエンスティストとして転職することです。

そのためには、ビジネスで活用できるデータ分析スキルを身につける必要があります。

具体的には、

• データ分析の役割
• 最適な分析手段の選択
• プログラミングスキル

の3つを理解・習得している必要があります。

と感じてしまいますが、ほかの2つの方が重要です。

3つをしっかりと学ぶことで、

• 説得力ある分析提案をする力
• 提案を実現可能なものにする力
• 分析を実行し効果を示す力

が身に付き、どんな企業においてもデータ分析の成功率を上げることができます。

初学者からPython上位資格の合格まで順を追って進められるよう、なるべくわかりやすく解説していきます！

プログラミングで年収が増えない人の特徴

もし「既にプログラミングはできるけど年収が低い」という人は、以下のいずれかに心当たりはないでしょうか？

• 途中で挫折し活用するレベルに至っていない
• アプリ開発系のプログラミング言語を勉強している
• WEBページ作成系の言語を勉強している

僕も最初は「何かを作って販売したい」と自己流でSwift（iPhoneアプリ開発）を勉強しました。

100時間かけてアプリをリリースしても、収益は0円。

それからは、「個人の限界」と「個人だからこそ活きるプログラミングのアプローチ」を考えて勉強をした結果、途端に周りからの評価や市場価値がぐんぐん伸びるのを実感しました。

「作業量」よりも「目指す方向」が大切で、なんとなくプログラムを書いていても一生成果はでません！

というプログラマこそ、もう一度知識0から学びなおして、再チャレンジしていただけると嬉しいです。

プログラミング学習の前に考えたいこと

プログラミング学習を始める前に、もう少し最終的に到達するゴールイメージを合わましょう。

合わせるポイントは、

• どんな企業で働くことを想定しているか
• データ分析のスキルレベル

です。

ゴールを定めないと必要なスキルを身に着けることは、かなり難しくなります。

この2つを考えてからスタートするだけでも、年収アップへの距離がかなり短縮できるので重要です！

どんな企業で働くことを想定しているか

狙うべきは前述のとおり大手企業への転職一択です。

理由は、

• 年収は能力ではなく、企業のビジネスモデルで決まる
• 大手は膨大なデータが集まり、活用をしたいと考えている

からです。

順を追って1つずつ解説していきます。

年収は能力ではなく、企業のビジネスモデルで決まる

残念ながら、「スキルが高い＝年収が高い」ではありません。

「企業の市場規模が大きい＝年収」が高いです。

お金が集まるところの年収が高いことは至極当たり前ですが、自分の勤めている企業のなかに長くいると、この視点を忘れがちですよね。

なので、年収アップはほとんどの場合、強い企業が求める人材になり転職することが命題になります。

大手企業ほど膨大なデータが集まり、活用をしたいと考えている

ずばり、大手企業が求めるのはデータ分析ができる人材。

すべての部署において不変と言っても過言ではありません。

大手企業ほど売上げが多く、お客さまや売上げのデータが集まりますよね。

特にデータに関していうと、１取り引きに対し1つのデータではなく、

最低でも5W2H以上のデータが生成されるので、複数サービスを展開している大手企業にとってはいくら人材がいても足りないくらいです。

大手にとってビッグデータの活用は常に至上命題として存在し続けます！

求められるスキルレベル

スキル要件で、重要なのは以下の3点です。

• データ分析の役割を理解し提案できる
• プログラミングを使ったデータ分析ができる
• データ分析スキルを示す明確な資格を保有している

この3つが目指すべきスキルレベルになります。

データ分析の役割を理解し提案できる

データ分析の役割とは、ビジネス課題を解決すること。

課題とは「理想の状況と現状の差分」です。

ある状態になっていたいという理想状態を定義して、初めてデータ分析は価値があります。

なので目標状態を言語化し、提案する力が最も重要です！

日々の業務のなかで考える癖をつければ、誰でも身に付きます。

プログラミングを使ったデータ分析ができる

目標状態を言語化し、合意を得た後は分析作業に入ります。

目標状態の言語化は、ある程度意識するだけでできるようになります。

ですが、実行・実現するスキルをもっている人は希少です！

これが、「データ分析プログラマ」を目指すべき最大の理由。

理想は語れる。だけど、実行できる人材が少ないのがビジネスの実態。

大手企業は特にプログラムを外部に発注をすることが多く、内部でプログラムを書ける人材は超希少です。

目指すべきは『自分で理想状態を定義し、実行力を持った人財』です！

データ分析スキルを示す明確な資格を持つこと

転職活動では、自分が作成したプログラムを直接見せる機会はめったにないです。

本質的には資格ではなくスキルが重要ですが、書面でスキルを保証するために資格は必ず取得しましょう！

取得する資格は、以下がオススメです。

• Python 3 エンジニア認定データ分析試験　（難易度：★★☆☆☆）
• JDLA G検定（難易度：★★★☆☆）
• JDLA E資格（難易度：★★★★★）

試験名	Python 3 エンジニア認定データ分析試験
受験資格	制限なし
試験時間	60分
出題数	40問（すべて選択問題）
難易度	日頃からPythonに触れていれば十分合格可能なレベル
合格ライン	正答率70%
開催時期	通年受験可能
受験料金	10,000円（税別）／学割5,000円（税別）
試験センター	全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター （http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html）

試験名	JDLA G検定
受験資格	制限なし
試験時間	120分
出題数	220問程度（多肢選択式）
難易度	G検定の本を1冊購入し、5周ほどすれば十分合格可能なレベル
合格ライン	非公開（目安：70%）
開催時期	3月・7月・11月
受験料金	13.200円（税込）／学割5,500円（税込）
試験センター	一般社団法人　日本ディープラーニング協会 （https://www.jdla.org/certificate/general/）

試験名	JDLA E資格
受験資格	JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
試験時間	120分
出題数	100問程度（多肢選択式）
難易度	平日2時間、土日3時間の勉強を6ヶ月継続すれば合格可能なレベル
合格ライン	非公開（目安：70%）
開催時期	2月・8月
受験料金	33.000円（税込）／学割22,000円（税込）
試験センター	一般社団法人　日本ディープラーニング協会 （https://www.jdla.org/certificate/engineer/）

独学 vsスクールどっちがいい？

結論から申し上げますと、スクールでの勉強をオススメします。

ただし、初めからスクールで勉強するのではなく、基礎が固まってからスクールに通うことがオススメでしょう。

僕は周りに手本となるプログラマがいない状況から、独学でスキルを習得をしました。

最終的にはオンラインスクールに通い知識を固めています。

確信を持って言えることは、最低でも2年以上は結果がでない状況を堪え忍ぶ覚悟がある人以外は独学はオススメできません。

それくらい独学の道は厳しいです。

とはいえ、スクールは高いと思う人もいるかと思いますが、

転職で年収上げればすぐ元を取ることもできますし、Pythonのフリーランス案件の相場は50-70万円/月なので余裕で回収が可能です。

通うべきは、最低でも本記事の「4ヶ月目までのロードマップ」を終えてPython学習の見通しが立ってからです！

初めからスクールに通うのは、コスパが悪いので気をつけてくださいね。

Python習得のロードマップ

いよいよスキル習得に向け、具体的な勉強方法を見ていきましょう！

基礎編（1ヶ月目～4ヶ月目）と応用編（5ヶ月目以降）と分けていますが、到達するレベルこんな感じです。

• 【基礎編】Excel基礎集計+マクロ開発相当＋RPA業務をPythonで実行可能
• 【応用編】機械学習（データ分析コンペ上位モデル）の実装が可能
• 取得する資格：Python 3 エンジニア認定データ分析試験 , JDLA G検定
• 修了後に目指す資格：JDLA　E資格合格

さて、今日から挑戦開始です！

目指せ年収800万円！

【1ヶ月目】通勤とすきま時間で基礎をマスター

プログラミングの独学に最適な本は。。と紹介したいところですが、

最適な教材はProgateというアプリです！

基礎文法は、このアプリ以外やる必要ないです。

何冊もの基礎本を購入して、時間と金を無駄にした僕がオススメするので間違いありません。

私には1円も入らないので、安心して利用ください。笑

最初の数講座は無料受講できるので合っているな！と思ったら、有料講座(1,078円/月)まで受講を完了させてください。

グダグダやっていても意味がないので、1ヶ月で2～3周Python講座を回すことをオススメします。

※Python以外の言語を最初に勉強するのにも超オススメです。

【2ヶ月目】自分のパソコンでプログラムを動かす！

ここでは、自分のパソコンでプログラムを動かす環境を構築します。

Progeteでは、アプリ上のシミュレーターでプログラムを学びました。

Pythonで有名な実行環境は、Google ColabolatoryとAnacondaです。

ビジネスで利用する場合、ネット上にデータのアップロードはできないと思うので、ローカル環境で動くAnacondaを使いましょう。

さっそく、下記URLを参考に環境を構築し「print("Hello World!")」を実行しましょう！

Anaconda Navigatorのインストールに関する究極のガイド

AnacondaでPython実行環境を準備したいからやり方教えてほしい 今回は、Pythonプログラムをビジネス目的で利用したい方向けにAnaconda Navigatorのインストール～プログラム ...

次の2～4ヶ月目ステップは、興味のある方から進めてみてください！

• 【2~4ヶ月目】RPAプログラムを作ってみよう！【シナリオ付き】
• 【2~4ヶ月目】データ分析の基礎をマスター【シナリオ付き】

両方とも終わったら、Python 3 エンジニア認定データ分析試験の受験に向けてテキスト学習を進めてください。

AIの道に興味がある方は、入門としてG検定も合わせて取得することをオススメします！

【2~4ヶ月目】RPAプログラムを作ってみよう！【シナリオ付き】

RPAでは、Google ChromeのWEBブラウザ操作を題材にPythonで自動化をします！

「Web画面操作の自動化」と「WEBスクレイピング」のスキルが身に付きます。

• 社内システムで毎日のデータDL作業を自動化
• 投資に興味があり毎日・毎時の株価情報を収集したい！
• せどりをやっているから商品の価格情報を一括取得したい！

といった要望をPythonで実現することが可能です。

【selenium】30分で身につく業務効率化プログラミング～ブラウザ操作～

だれでもできる定常作業を削減して楽をしたいなぁ。 ネットのデータを効率よく取得して分析したいけど。。 無駄な作業をなくしたい！手作業では諦めていたデータ取得に挑戦したい！と考えている方へ 今回はブラウ ...

【2~4ヶ月目】データ分析の基礎をマスター【シナリオ付き】

分析基礎では、Excelデータの整形や分析操作をPythonで実施します！

「データ整形・統計値把握」と「様々なグラフ描写」をするスキルが身に付きます。

• プログラムでデータ分析をするメリットを理解したい！
• 日々の分析業務を効率化し、1歩踏み込んだ分析をしたい！
• Excelを使った分析から進み、周りと差をつけたい！

といった要望をPythonでこたえることができます。

【初心者向け】挫折しない！Pythonではじめるデータ分析の4ステップ

データ分析をしたくてPythonを勉強を始めてみたけど。。 という挫折をしている人は本当に多いと思います。 ぼくもプログラミングを勉強しては挫折を繰り返し、本当にデータ分析をPythonでやる必要があ ...

基礎編の学習お疲れ様でした。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験とG検定の受験に向けてぜひ勉強を始めてください。（独学で合格可能）

【5ヶ月目】データ分析の大会上位モデルを動かしてみる！

数値予測問題でデータ分析大会(Kaggle)で常連のモデルといえば、XGboostです。

現環境トップで、これをやっとけばOKな唯一の予測モデルと言っても過言ではないでしょう。

XGboostは、

• NULLデータの有無に関係なく適用可能
• 一般のパソコンのメモリ/CPUで十分動く
• 回帰予測·分類問題において高精度を少ないパラメータ調整で実現

といった点で、売上予測などリアルなビジネスデータへの活用性が高く注目されています。

是非、その威力を自身の環境で動かして自分のものにしてみてください！

ここまで理解すれば間違いなく、会社で3本の指には入ります。(内容は、基本を越えています。)

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【6ヶ月目~】AIの技術者を目指しE資格を取得する

ここまでの学習、本当にお疲れ様でした！

• データ分析の役割を理解し提案できる
• プログラミングを使ったデータ分析ができる
• データ分析スキルを示す明確な資格を保有している

といったレベルに到達できたのではないでしょうか？

是非コメントいただけると嬉しいです！

十分なスキルは身についていると思いますので、転職エージェントに登録し、データサイエンティストとして年収を引き上げてください。

もっと専門的なAIの世界を知りたいという人は、E資格の合格を目指すのがオススメです。

自動運転に使われるような画像認識技術やGoogle翻訳のような自然言語処理の世界を堪能することができます。

かなりディープな技術の世界ですが、年収アップの交渉をする上では強い資格です。

E資格合格を目指しスクールに通う

ここまで到達した方は、E資格合格に向けてスクールに通い始めて下さい。

E資格の受験には、JDLA認定のプログラムを受験する必要があります。

Pythonの基礎からE資格合格までサポートしてくれるプログラムですので、基礎知識固めも含めチャレンジしましょう！

E資格合格者に聞いた、認定スクールのオススメを記事にしてますので参考にしてくださいね。

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まとめ

かなりのボリュームで紹介しましたが、一度読んだだけではなかなか吸収するのが難しいと思います。

大事なことは、

に尽きます。

プログラムは一度使えるものを書けば、自分の知識になります。

使えるプログラムを1つずつ積み上げ、組み合わせることができれば、データサイエンティストとしてのキャリアを歩むには十分な状態です。

一人ではなかなか理解ができなかった or 続かなかったという人はスクールに通うことをオススメします！

一番もったいないのは、大事な時間を大量につぎ込んだのに挫折してやめてしまうことです。

価値があると感じて頂けたなら、最後までやり通して人生を変えましょう！

それではまた(((^^

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