【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）を手を動かして習得
- 自動化スクリプト1本／データ分析ミニノート1本／APIミニアプリ1本の合計3成果物を作成
- GitHubに成果物を公開し、ポートフォリオにまとめて応募可能な状態へ
- 学習継続の仕組み（タスク管理・学習ログ・テンプレ）を整備
全体像（週別プラン）
- 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）
- 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
- 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）③API/スクレイピング
- Week4：ミニプロジェクト3本を完成→GitHub公開→ポートフォリオ作成→応募準備
毎日の進め方（Day1〜Day30）
1日60〜90分を想定。「学ぶ→写経→自分の手で改造」の順で習得します。
Week1：環境＆文法の最短理解
- Day1：Pythonとは／用途把握。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・FizzBuzzを自作。
- Day4：関数・スコープ・docstring。練習：ユーティリティ関数集。
- 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。理解不足を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：失敗しないファイルバッチ。
- Day10：標準ライブラリ（
os, sys, re, collections）。 - 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：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。翌週の3本柱の準備。
Week3：3本柱（データ／自動化／API）
- Day15：pandas入門：Series/DataFrame、読み込み・整形・集計。
- Day16：可視化（
matplotlib）とショート分析レポート。 - Day17：Excel自動化（
openpyxl）または業務向けCSV整形スクリプト。 - Day18：メール/フォルダ自動化（
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）※規約遵守・負荷配慮。 - Day21：3分野のうち“得意/需要が高い”1つを深掘り。
Week4：ミニプロジェクト3本→公開→応募準備
- Mini Project A（自動化）：請求・日報・棚卸など反復作業の自動スクリプト。
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。 - Mini Project B（データ）：公開データのEDA（探索的分析）をNotebookで。
例：売上orアクセスログの前処理→集計→グラフ→洞察3つ。 - Mini Project C（API）：任意APIから取得→保存→可視化or通知。
例：為替/天気/ニュースAPI→毎朝Slack/メール通知。
Day22–27：各プロジェクトを設計→実装→README作成→スクショ撮影。
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／成果の定量指標を追記）。
Day30：職務経歴の補足（学習背景、使用技術、再現性、継続計画）を加えて応募準備。
時短テンプレ（コピペで加速）
- 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）。
よくある詰まりと回避策
- 環境地獄：仮想環境ごとにプロジェクトを分離。
requirements.txtを必ず管理。 - 写経止まり：必ず「自分のデータに当てる」「仕様を1つ追加する」までやる。
- 継続難：毎日終わりに次の小タスクを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
- 資格（例：PCEP → PCAP）で基礎を形式化し、応募時の説得力を補強
- 記事化して発信（学習記録×成果物）＝検索流入＋実績可視化
SEOタイトル：
【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
メタディスクリプション：
未経験から30日で「応募できる状態」を作るPython学習ロードマップ。環境構築から文法、pandas、Excel自動化、API/スクレイピング、ミニプロジェクト3本、GitHub公開、ポートフォリオ整備までを日次スケジュールで解説。
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Python, ロードマップ, 初心者, 自動化, データ分析, API, ポートフォリオ
