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 verGoogle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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