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【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

この記事のゴール

在宅・子育てでまとまった時間が取れない。それでも1日1時間正しい順序で積み上げれば、3ヶ月でレポート納品ができるラインへ到達できます。この記事では、通勤ゼロ/すきま時間中心の方向けに、習慣化×学習計画×プロジェクト運用を“現場基準”に落とし直しました。
すぐ使える15分/30分/60分のデイリーメニュー週次/30日/90日プラン家族合意テンプレミニ案件(SQLite×Excel納品)まで、コピペOKのテンプレとコード付きでまとめます。

学習が続かない“本当の理由”と対処法

在宅・子育ての壁は「時間がない」ことではなく、時間が断続的で文脈が切れやすいことにあります。以下の課題に対し、“いつでも中断/再開できる”設計へ切り替えるのが近道です。

  • 時間が断続的:30分未満しか取れない ⇒ 重い課題に手を付けられない
  • 文脈が切れる:再開時に「どこまでやったか」を思い出すのに10分消える
  • 環境が揃わない:PC起動→仮想環境→データ準備…でやる気が落ちる
  • 成果が見えづらい:インプット偏重でアウトプットが溜まらない

対処の原則はシンプルです。
1) “小さな完了”を毎日作る2) 「次やること」をコードの先頭に書き残す3) 図1枚 or Excel追記で必ず可視化。これだけで復帰コストがほぼゼロになります。

著者より(ふみとメモ)

大手でデータ/マーケサイエンティストとして10年、育児と在宅の両立で回した案件は100件超。鍵は道具を軽く(SQLite×pandas)粒度を小さく(関数化/CTE)成果を見える化(Excel/PDF)することでした。この記事はその運用を“1日1時間”の型に再構成したものです。

“1日1時間”で進むデイリーメニュー

目的は翌月に使えるアウトプットを毎週出すこと。教材の“視聴”より、手を動かす時間を最大化します。

デイリーメニュー(保存版)

60分版
・10分:ログ&準備(前回の「次やること」を確認→今日の完了定義を1行で)
・35分:実装/検証(Notebook 1〜2セル or SQL 1本を“仕上げる”)
・10分:可視化/出力(図1枚 or Excel追記)
・5分:次のTODO(次セルの冒頭にコメントで残す)

30分版
・5分 ログ/20分 実装/5分 次TODO

15分版(緊急)
・3分 ログ/10分 注釈やREADMEを追加/2分 次TODO

※どの版でも「次やることをコードの上に書く」が最重要([内部リンク:Jupyter Notebookの基本])。

週次の型と「30→90日」ロードマップ

  • Mon:要件/設計(KPI・粒度・SQL草案)
  • Tue:ETL(取り込み・バリデーション)
  • Wed:集計(WITH monthly完成)
  • Thu:可視化(根拠図+注釈)
  • Fri:配布(Excel/PDF、README更新、家族へ学習成果を3行共有)

30→90日の見取り図

Day 1–30|基礎×1本納品:「月次×店舗の売上トレンド」Excel1冊+図1枚([内部リンク:データレポート納品の型])

Day 31–60|効率化:増分ロード・PRAGMA/INDEX適用([内部リンク:SQLite×Python])→日次5分自動更新

Day 61–90|応用:Top-k優先リストやYoYアラート(単純閾値)→在宅副業の最小案件に。余力があればPR-AUC/Top-k評価([内部リンク:モデル評価])。

実装テンプレ:軽量スタック(SQLite×pandas×Excel)

サーバ不要・ファイル1つ・再現性高め。最小労力で「動く成果物」まで出し切る構成です。

プロジェクト雛形(コピペ)

home_learning/
  ├─ data/
  │   ├─ raw/
  │   └─ warehouse/
  ├─ src/
  │   ├─ etl.py
  │   ├─ sql/create_tables.sql
  │   └─ report.py
  ├─ reports/
  └─ README.md

create_tables.sql

PRAGMA foreign_keys=ON;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (
  order_date TEXT, store TEXT, product TEXT,
  qty INTEGER, price REAL
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sales_store_date ON sales(store, order_date);

etl.py(最小版)

from pathlib import Path
import sqlite3, pandas as pd
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
DB = ROOT/"data/warehouse/home.sqlite"

def init\_db():
DB.parent.mkdir(parents=True, exist\_ok=True)
con = sqlite3.connect(DB)
con.execute("PRAGMA journal\_mode=WAL;")
con.executescript((ROOT/"src/sql/create\_tables.sql").read\_text())
con.close()

def load\_csv(csv\_path: str):
con = sqlite3.connect(DB)
df = pd.read\_csv(csv\_path)
df = df.query("qty>0 and price>0")
df.to\_sql("sales", con, if\_exists="append", index=False)
con.close()

report.py(月次×店舗、図1枚+Excel)

import sqlite3, pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
DB = ROOT/"data/warehouse/home.sqlite"

SQL = """
WITH m AS (
SELECT strftime('%Y-%m', order\_date) AS ym,
store,
SUM(qty\*price) AS sales
FROM sales
GROUP BY ym, store
)
SELECT \* FROM m;
"""

def export\_all():
con = sqlite3.connect(DB)
m = pd.read\_sql\_query(SQL, con)
con.close()
\# 図
g = m.groupby("ym", as\_index=False)\["sales"].sum()
plt.figure(); plt.plot(g\["ym"], g\["sales"], marker="o")
plt.title("月次売上の推移"); plt.xticks(rotation=45); plt.tight\_layout()
(ROOT/"reports").mkdir(exist\_ok=True, parents=True)
plt.savefig(ROOT/"reports/fig\_trend.png", dpi=200, bbox\_inches="tight")
\# Excel
with pd.ExcelWriter(ROOT/"reports/report.xlsx") as xw:
m.to\_excel(xw, sheet\_name="monthly", index=False)

実行順:init_db()load_csv("data/raw/sales.csv")export_all()

家族・同居人と揉めない“合意形成テンプレ”

時間帯を固定し、宣言と可視化で協力を得ましょう。以下はそのまま使えるメモです。

【目標】90日で在宅副業の最小納品(Excel+図1枚)を完成
【時間帯】毎朝6:30-7:30(子ども起床前)/ 予備:21:30-22:00
【禁止事項】朝時間の呼び出し/学習中の通知
【ヘルプ】ゴミ出し/洗濯は前日夜に完了
【可視化】週1で成果を3行共有(Slack/LINE)

サポートを活用して“止まらない学習”へ

独学でも進められますが、すきま時間で詰まった時にすぐ聞ける環境があると中断→離脱を防げます。6ヶ月ロードマップに沿って在宅×副業へ繋げるなら、下記2校の無料カウンセリングは強力な選択肢です。

株式会社キカガク:業務再現型課題で、レポート納品〜ポートフォリオまで一気通貫。
Tech Academy:質問速度×短時間運用が強み。育児の合間でも継続しやすい。

TechAcademy データサイエンスコース(受講料:174,600円~ ※更に割引あり)

TechAcademy 無料相談

株式会社キカガク AI人材長期育成コース(受講料:237,600円~)

キカガク 無料相談

読者タイプ別:運用のコツ

今日からできるミニプロジェクト(提出推奨)

課題:sales.csv → SQLite取り込み → 月次×店舗集計 → 図1枚+Excel出力 → 家族に3行サマリを共有

  • [ ] 時間帯固定(朝/夜)と家族合意メモを作成
  • [ ] init_dbload_csvexport_all が上から通る
  • [ ] 図は2〜3色+強調1色注釈1つ
  • [ ] ExcelにREADMEシートを追加(目的/指標/手順)
  • [ ] サマリ3行をSlack/LINEで共有
1) 4〜7月の月次売上 YoY -12%。
2) 新商品X導入後、カテゴリYの構成比 +2.1pt。
3) 次回:上位店舗の在庫アラートを追加予定。

付録:積み上げリスト&メモの型&FAQ

A. 15分でできる“積み上げ行動”

  • Notebookのヘッダー/設定セルを整える(乱数/パス/バージョン印字)
  • WITH monthlyCTE名とコメントを付ける
  • グラフに注釈1つ足す(キャンペーン開始)
  • ExcelにREADMEシートを追加
  • requirements.txtバージョン固定

B. 中断→再開を速くするメモの型(コピペ)

# TODO(次回)
- report.py にカテゴリ構成比(100%積み上げ)を追加
- 配布Excelに Summary タブを作る(売上/YoY)
- README に実行手順を追記

C. FAQ

Q. PCが開けない日はどうする?
A. 15分版注釈やREADMEなど“軽作業”を進める。ゼロを作らないことが続くコツ。

Q. 子どもが起きて中断した
A. TODOコメントを先頭に置く運用にしておく。復帰は1分で可能。

Q. どの教材を選べば?
A. 基礎→実務型の順で。[内部リンク:pandas基礎] → [内部リンク:pandas実践] → [内部リンク:SQL入門] → [内部リンク:SQLite×Python] → [内部リンク:データレポート納品の型]

この記事から次に読むべきもの(内部リンク)

  • [内部リンク:SQLite×Python]
  • [内部リンク:データレポート納品の型]
  • [内部リンク:可視化入門]
  • [内部リンク:ポートフォリオ完全ガイド]
  • [内部リンク: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]
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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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