Pythonやデータサイエンスを独学で1年以上続けているのに、手応えのある成果が何ひとつ残っていない。そんな状態で止まっている方は、決して少なくないのではないでしょうか。
はやたす本記事では、1.5年の独学で統計検定2級まで取得したのに分析の始め方が分からず行き詰まっていた状態から、Kaggleコンペで銅メダル・Discussionで金メダルを獲得したIさんにインタビューしました！
基礎は終わっているのになぜ成果が出なかったのか、何を変えた瞬間に進み始めたのかを伺いました。
「基礎学習は終わったのに、実際のデータ分析をどう始めればいいか分からない」
「資格は取ったけれど、実務で使える気がしない」
「忙しさを言い訳にして、学習が止まる日がある」
などの悩みを抱えている方にピッタリな内容です。
「独学を続けているけれど、このまま進めていいのか分からない」という方は、ぜひ最後まで記事をご覧ください！
独学1.5年でも成果が残らなかった3つの理由
はやたすこんにちは、はやたすです！
今回はPython・データサイエンスコーチングスクールの受講生であるIさんに来ていただきました。
本日はよろしくお願いします！
Iと申します。
年齢は30代で、普段の仕事はIT系ではありません。
もともとプログラミングの経験があったわけでもないです。
よろしくお願いします！
はやたすIさんはスクールに参加する前、1.5年ほど独学でPythonとデータサイエンスを学習されていて、統計検定2級もご自身で取得されていました。
そこから3ヶ月目でKaggleの本編コンペに参加して、最終的に銅メダルを獲得されています。まずは、どんな状態からスタートしたのかを伺っていきます。
基礎は終わったのに、分析の始め方が分からない
はやたすそもそも、Pythonやデータサイエンスを学び始めたきっかけは何だったんですか？
プログラミングは、今後どの職種でも必須のスキルになるだろうと思ったんです。
それで独学を始めて、気づいたら1.5年ほど経っていました。
はやたす実際、Iさんは自走力がある方だと思っていて。
コロナ禍で毎朝の体調報告が必要になったときに、Seleniumを使って入力を自動化するプログラムを作られていましたよね。
そうですね。毎日同じ内容を入力するのが面白くないなと思って、自分で作ってみました。
はやたすそこまで作れる方でも、参加前には悩みがあったと伺いました。
どんな状態だったんですか？
基礎学習自体はできていたんです。
でも、実際のデータ分析をどう進めればいいのか、コンペにどう参加すればいいのかが分からなかったんですよね。
教材はいろいろあるんですが、その先が見えませんでした。
はやたす基礎はできているのに、アウトプットの入口が分からない。
独学でいちばん多い詰まり方です。
統計検定2級を取っても、実務の手応えがなかった
はやたす独学の期間に、統計検定2級も取得されていますよね。
はい、自分で勉強して取りました。
ただ、資格を取ったからといって、データ分析ができるようになった実感はなかったです。
はやたすそこなんですよね。
統計検定2級は、転職のときに「勉強してきた証明」にはなります。でも資格と、実際にデータを触って結果を出せることは別物なんです。
まさにそうでした。
知識としては入っているのに、目の前のデータをどう扱えばいいのか分からない状態でしたね。
忙しさを理由に、学習が止まる日があった
はやたす独学でよくあるのが、学習時間を安定して確保できないことです。
Iさんはいかがでしたか？
仕事が忙しい時期は、それを理由にサボってしまう日もありました。
誰かに見られているわけでもないので、止まっても気づかないんですよね。
はやたす実はIさん、2021年の4月に「メンターをお願いできないか」とLINEをくださっていたんです。
当時の僕がLINEをあまり見ていなくて、流してしまっていて。参加いただいたのは2022年の12月でした。
そうなんです。ずっと見ていたので、機会を逃したくないと思って。
忙しいを言い訳にしたらダメだなと思いましたし、尊敬できる人から教われるっていうのは逃したくないなと思いました。
3ヶ月でKaggle銅メダルまで進めた3つの転換
はやたす参加してから、どれくらいで成果が出ましたか？
3ヶ月目くらいでKaggleの本編コンペに参加して、最終的に銅メダルを獲得できました。
あとはDiscussionにも書き込んでいたら、金メダルと銀メダルをいただきました。
はやたす気づいたらDiscussionで暴れていましたよね（笑）。
1.5年の独学では届かなかったところに、3ヶ月で到達しています。何を変えたのかを伺っていきます。
基礎に戻らず、アウトプットから始めた
はやたす具体的に、どんな進め方をされていましたか？
まずアウトプットして、分からないところを確認して、また実践する。
このサイクルができたので進められました。
はやたす一人でやっていると、アウトプットでつまずいた瞬間に「基礎が足りないんじゃないか」と思って、基礎学習に戻ってしまう人が多いんです。
Iさんも一度、戻ったほうがいいか相談されましたよね。
しました。手が止まったので、基礎をやり直すべきか迷って。
はやたすあそこで戻らなかったのが大きかったです。
人間って、大変なことには挑戦したくないんですよ。基礎学習は本に書いてあるコードを打つだけ、動画を見るだけで手軽に取り組めるから、そっちに逃げたくなる。でも逃げずにアウトプットに挑戦すると、そこで1段階スキルアップできます。
基礎学習に戻りたくなるんですけど、逃げずにアウトプットに挑戦していくことでスキルアップできたと思います。
学習記録を出して、その日のうちに答えが返ってきた
はやたす参加してよかった点は、どのあたりでしたか？
データ分析の取り組み方が分かるようになったところです。
あとは学習の記録を提出してフィードバックをもらえる制度があって、学習に対する意欲が変わりました。
進めているとどうしても悩んでしまうところが出てくるんですが、質問するとすぐに回答をいただけたのも大きかったです。
はやたすプログラミングは、エラーを早く解決したいですからね。
できるだけ早く返信するよう心がけているので、そこを挙げていただけて嬉しいです。
チームを組んでコンペに参加した
はやたす今回は受講生同士でチームを組んで、コンペに参加されましたよね。
いかがでしたか？
非常に良かったです。
このデータが何を示しているんだろうとまとめて、チームで共有できる土台を作れました。
いろんな方の意見を聞ける環境が良かったですね。
はやたす参加前と比べて、「こういう特徴量を作ったらいいんじゃないか」という仮説を自分で立てられるようになったと思います。
分析の進め方のアイデアも、自分から出てくるようになりましたよね。
独学で止まっている人が知っておきたい3つの現実
勉強している時間より、悩んでいる時間のほうが長い
はやたす最後に、一人で学習していて挫折しそうな方へメッセージをいただけますか。
もし悩み事があるなら、この動画にコメントを残すか、はやたすさんのLINEに連絡してみてください。
一人で悩む時間って、もったいないなと思います。
はやたす悩む時間がもったいないと気づけている方は、実はあまり多くないんです。
よくあるのが、勉強時間を確保しているつもりなのに、内訳を見ると悩んでいる時間のほうが長いというパターンですね。
基礎学習に戻るのは、たいてい逃げている
はやたすもうひとつお伝えしたいのが、基礎学習の扱いです。
アウトプットでつまずいたとき、「基礎が足りないからだ」と考えて戻る方が多いのですが、足りないのは基礎ではなく、使った回数であることがほとんどです。
実際、戻らずに進めたことでスキルが上がった実感があります。
学習時間が少なくても、進め方を変えれば成果は出る
はやたすIさんは受講中、平日も休日も勉強しない日があったと伺いました。
それでも3ヶ月でKaggleのコンペに参加できています。
そうですね。時間をたくさん取れたわけではありません。
ただ、実践中心に切り替えたので、少ない時間でも進みました。
はやたす僕も時間はいちばん大事にしているところです。
2年独学して時間がかかるなら、6ヶ月で学習したほうがいい。浮いた時間で、他にやりたいことができますからね。
【最後に】独学1.5年の蓄積は、進め方を変えた瞬間に効いてくる
はやたす今後は、どうなっていきたいですか？
KaggleでExpert、さらにMasterを目指したいです。
今回はテーブルデータが中心だったので、画像認識や自然言語処理といった非構造化データの分野にも挑戦したいと思っています。
はやたすExpertまで行けると大きいですよね。
Kaggleの称号はピラミッド状になっているので、中腹まで登れます。
はやたすIさんの1.5年の独学は、決して無駄ではありませんでした。
基礎も統計検定2級も、そこで積み上げたものです。足りなかったのは知識ではなく、それを使う場所と、詰まったときに聞ける相手だけでした。
はやたすIさん、銅メダルとDiscussionの金メダル、おめでとうございます。
ExpertやMasterに進まれるのも楽しみにしています！
Iさんのように「独学の行き詰まり」を抜けたい方へ
はやたすIさんは1.5年の独学で行き詰まった状態から、3ヶ月でKaggleコンペ銅メダル、さらにDiscussionで金メダルを獲得しました。
成果を分けたのは基礎の量ではなく、基礎に戻らず、アウトプットから始める進め方です。
はやたす「基礎は終わったのに次に何をすればいいか分からない」「独学が1年を超えたのに成果がない」という方は、まず公式LINEで配布しているデータサイエンス完全ロードマップの限定動画（1時間・無料）で、アウトプットまでの道筋を確認してみてください！
