【初心者→実務】Pythonを30日で形にするロードマップ｜自動化・データ分析・APIで作品3本を公開

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この30日Python学習ロードマップで目指す姿（30日後のゴール）

• Python基礎（文法・標準ライブラリ）を手を動かしながら理解できている
• 自動化スクリプト1本／データ分析ノート1本／APIミニアプリ1本の合計3つの成果物を作成
• GitHubに成果物を公開し、転職・副業応募に使えるPythonポートフォリオになっている
• 学習ログ・タスク管理など、継続しやすいPython独学ルーティンが固まっている

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Python学習ロードマップ全体像（週別プラン：1ヶ月の学習計画）

1. Week1：環境構築とPython基礎（入力→出力、変数、条件分岐、繰り返し、関数）
2. Week2：標準ライブラリ／ファイル操作／例外処理／モジュール化／仮想環境
3. Week3：実務に近い3本柱 ① データ処理（pandas） ② 自動化（Excel/メール/ファイル） ③ API・スクレイピング
4. Week4：ミニプロジェクト3本を完成 → GitHub公開 → ポートフォリオ化 → 応募準備

Python独学30日プラン：毎日の進め方（Day1〜Day30）

1日60〜90分を想定した「Python 学習計画（1ヶ月）」です。 「学ぶ → 写経 → 自分の手で改造」の流れを毎日回していきます。

Week1：環境構築＆文法の最短理解（Python基礎ロードマップ）

• Day1：Pythonとは／できることを把握。Anaconda or pyenv/venvで環境構築、VSCode設定、Jupyter実行。
• Day2：基本文法（型・演算・print・input）。練習：電卓スクリプト。
• Day3：条件分岐・繰り返し。練習：数あてゲーム・FizzBuzzを自作。
• Day4：関数・スコープ・docstring。練習：よく使う処理を関数化したユーティリティ集。
• Day5：データ構造（list/dict/set/tuple）。練習：TODOリストのCRUD。
• Day6：文字列操作と日付（datetime）。練習：学習ログの自動タイムスタンプ。
• Day7：小テスト＆振り返り。理解が浅い部分をSchoo録画や公式ドキュメントで補完。

Week2：実務で必要な土台を固める

• Day8：ファイルI/O（CSV/JSON）／パス（pathlib）。
• Day9：例外処理／logging。練習：失敗しにくいファイルバッチ。
• Day10：標準ライブラリ（os, sys, re, collections）の代表例を触る。
• Day11：仮想環境（venv）／pip／要件ファイル。
• Day12：モジュール化・パッケージ構成・importの基礎。
• Day13：Git/GitHub入門：リポジトリ作成、コミット、ブランチ、README。
• Day14：小テスト＆振り返り。Week3の3本柱に向けて弱点を整理。

Week3：3本柱（データ分析／業務自動化／API・スクレイピング）

• Day15：pandas入門：Series／DataFrame、読み込み・整形・集計。
• Day16：可視化（matplotlib）でグラフ作成＆ショート分析レポート。
• Day17：Excel自動化（openpyxl）または業務用CSV整形スクリプト。
• Day18：メールやフォルダ操作の自動化（smtplibやOS操作）。
• Day19：API基礎（requests）／JSONレスポンスの扱い。
• Day20：スクレイピング基礎（BeautifulSoup）※利用規約・負荷に配慮。
• Day21：3分野のうち「自分の強み＋需要が高い」1つを選び、コードを増やして深掘り。

Week4：ミニプロジェクト3本 → 公開 → 応募準備（Pythonポートフォリオ作成）

1. Mini Project A（自動化）： 会社や日常の反復作業を自動化するスクリプト。
   例：フォルダ内CSVを結合→所定列を集計→日付付きExcelを書き出し→メール送付。
2. Mini Project B（データ分析）： 公開データのEDA（探索的データ分析）をNotebookで実施。
   例：売上 or アクセスログの前処理→集計→グラフ→洞察を3つまとめる。
3. Mini Project C（API）： 任意のAPIからデータ取得→保存→可視化 or 通知。
   例：為替／天気／ニュースAPI→毎朝Slack/メールで自動通知。

Day22〜27：各プロジェクトの設計→実装→README作成→スクリーンショット撮影。

Day28：GitHub公開（READMEに「目的／使い方／入出力例／環境構築手順」を明記）。

Day29：ポートフォリオ1ページ化（3本をカード表示／成果を数値で書く）。

Day30：職務経歴の補足（学習背景・使用技術・継続計画）を整え、応募準備完了。

時短テンプレ（コピペで使えるPython学習テンプレート）

• README雛形：目的／前提／セットアップ／使い方／入出力例／ライセンス／連絡先。
• 学習ログ雛形：日付・学習時間・今日の達成・明日のタスク・詰まりポイント。
• プロジェクト構成：src/（処理）data/（入出力）notebooks/（分析）tests/（任意）。

よくある「詰まりポイント」と回避策

• 環境トラブル地獄：プロジェクトごとに仮想環境を分離し、requirements.txtを必ず管理。
• 写経だけで終わる：必ず「自分のデータに当てる」「仕様を1つ追加する」ところまでやる。
• 継続できない：毎日終わりに「明日の最初の小タスク」を1行だけ書いてから閉じる。

次の一手（30日後のPythonロードマップ）

• 需要の高い領域を1つ選んで深掘り：データ分析／業務自動化／Web・API／RPA連携など
• Python資格（例：PCEP → PCAP）で基礎力を形式化し、応募時の説得力を補強
• 学習内容と成果物を記事化して発信（ブログ・X・Qiita）＝検索流入＋実績の可視化

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