【独学】Pythonを学習できる無料＆有料教材7選

プログラミング言語のなかでも人気の高いPythonを学習する教材を紹介します。

最近ではプログラミングスククールがたくさんあるので迷うと思います。

ですが、まずは無料教材から始めてみましょう。苦労した分だけ力がつきます。

このような内容をまとめています。

Pythonの無料教材5選

掲載の順序は教材の優劣と関係ありません。
目次やレイアウトを見て合うものを探してみましょう。

Pythonプログラミング入門（東京大学）

教材はコチラ「Pythonプログラミング入門（PDF）」

オンラインサイト「Pythonプログラミング入門」

とても有名なサイトで初心者向けにやさしく書かれています。

Google Colaboratoryで進めるのでややこしい設定なしで進められます。

また、データ分析用のpandas、Numpyや機械学習処理のscikit-learnも学ぶことができます。

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プログラミング演習 Python 2021（京都大学）

教材はコチラ「プログラミング演習 Python 2021（PDF）」

京都大学の講義で使われている資料で文系でも理解しやすいように書かれいます。

簡単なプログラムを実行することを目標としているので初学者向けです。

特に、コードのスペースやインデントまで丁寧に書いてくれいているのが特徴です。

Python3入門+ライブラリブック（中村勝則さん）

Python3入門はプログラミングの経験者向け

教材の冒頭にも「すでの他の言語を理解している人向け」とあります。

でも、普段からパソコンを触っているなら十分理解できると思います。

シンプルなデザインのテキストが好きな人はサクサク進むかも。

Python3ライブラリブックで解説されているライブラリ一覧

OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy /SymPy / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller /JupyterLab / json / urllib / zenhan / jaconv

Python3ライブラリブック

これでもかってくらい書かれていますね。（笑）

あくまでライブラリの教材なので基本はできている前提になります。

Python3入門の内容ができてからの教材ですね。

Udemyでの動画講義も充実

それぞれの教材に対応した講義があります。中村勝則さんは以下のように書いています。

書籍，インターネットサイトの情報のみで学んで行ける方には，このビデオ教材も全く必要ありません。（中略）自力で学習するのが苦手である方にお勧めしています．

Qiita

動画はあくまでサポート的な役割みたいですね。

自力で進めるのが不安な人も一度はやってみましょう。

エラーが出たらググって解決する流れを実践していた方が役にたちます。

一度失敗してからの方が学習効果が高まるので、何度も挑戦あるのみです。

動画講義の内容に関しては以下のようにあります。

「操作上のきめ細かいポイント」を文字媒体から得ることは難しいと考えておりまして，これに関しては当面はビデオ教材で対応してゆくことを考えております．

Qiita

自力で理解はできても実際にコーディングしているのを見るのでは得られるものが違います。

意識していなかったポイントの発見につながるかもしれません。

let’sプログラミング「Python入門」

let’sプログラミング「Python入門」を見に行く

Pythonは初心者にも学びやすい言語ですが、基本の考え方は他の言語にも共通しています。

他の言語も見てみたいと思ってもこのサイトならすぐに確認できますね。

比較するとPythonの書きやすさをより実感できると思います。（笑）

演習問題はないですが、サンプルコードがあるので自分で試してみることはできます。

Python Japan「ゼロからのPython入門講座」

「ゼロからのPython入門講座」はコチラ

Python Japanが運営する初心者向けのサイトです。

DiscordのPythonコミュニティを運営しているので質問したり、解答したりすることができます。

他人の疑問点について考えるのも勉強になりますね。

2022年2月現在も稼働しているので覗いてみてはいかがでしょうか？
Discord（チャットアプリ）の登録が必要です。

【アイデミー】AIを学んで一発逆転のキャリアチェンジ！

無料教材の注意点

古い教材に注意！

今回紹介している教材は新しいものですが、自分で教材を探すときには注意しましょう。

古い情報をもとに学習するとコードが動かなかったり、予期せぬエラーが出ます。

特にPython2系とPython3系では要注意です。

もし、自分で教材を探す際は何年に書かれているのかチェックしましょう。

ネット上の教材の場合はURLに年月日が書かれていることがあるので確認できます。

「これがすべて」と思わないこと！

これは有料教材でも同じことが言えます。学習姿勢のことですね。

無料教材の範囲が終わったからといって完璧になっているわけではありません。

むしろ、そこからがより深い知識をつけていくスタートです。

数学的な背景や、美しいコーディングを貪欲に学んでいきたいですね。

リーダブルコード より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック

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「無料」だからプレッシャーがかかりにくい

高額な教材であれば元を取るために必死で勉強するかもしれませんが、無料なら「また今度でいいか」という考えてしまうことありませんか？

無料ならそういったプレッシャーはないかもしれませんが、自律することは大切です。

それに、今日見ている教材が明日も無料で公開されているとは限りません。

できる時間からコツコツと学習を進めていきましょう。

どうしても自分を追い込みたい性格の人は以下に有料の教材と講座を紹介してます。

有料教材＋動画講義

有料の場合は動画の教材が多いです。またサポートもあるので積極的に活用したいですね。

テックジムPython基礎コース・AIエンジニア育成コース

Python基礎コース

Google Colaboratoryを使うので初心者でも始めやすいですね。

関数やクラスなどの難しい内容も最初の方からどんどん出てきますが、繰り返し学習することを想定して作られています。

「Python基礎コース」について詳しくみる

AIエンジニア養成コース

各章の内容は非常にボリュームが多いものになっています。

動画でもありますが、この内容をすべて理解できれば実務でも学びながら対応できます。

この教材では統計の基礎を扱っていますが、機械学習ではさらに数学の知識を必要とされます。

コードを理解することも大切ですが、数学も同時に勉強していきたいですね。

「AIエンジニア養成コース」について詳しくみる

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Aidemy Premium

リンク先では各講座の詳しいカリキュラムを確認できます。

Pythonの基本も扱っていますが、応用の時間数の方が多いです。

受講期間を3か月、6か月、9か月から選べるので、初心者の方は長めに考えておく方が安心ですね。

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まとめ

いかがでしたか。

今回は無料と有料の教材を紹介してみました。

何度も書いていますが、まずは無料教材でやってみるところから始めましょう。

意外とサクサクできるかもしれませんし、もし行き詰って有料に切り替えたとしても自分で調べて解決する習慣は役に立ちます。

それに、どれだけ高額な講座でも独学する時間は必要です。

たとえ講座を受けていても一人で机に向かって調べながら勉強している時間は独学です。

自ら進んで学習する時間を確保していきたいですね。