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Pythonの学習サービスPyQって実際どうなの?
今回はPythonに特化したオンライン学習サービスPyQについて、実際に私が5ヶ月かけて学んだ感想を紹介します。
昨今のプログラミングブームで、そこそこお値段の張るプログラミングスクールや学習サービスが乱立しています。
「これからPythonを学びたい！」と思っている方にはオススメのサービスなのでくわしく解説していきますね。
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- 学習プラットフォーム Udemy講師
- 東証一部上場メーカーでバイタル推定の技術開発に従事
- Pythonを使った業務効率化ツール開発の請負
- Webアプリケーションの個人開発
PyQ(パイキュー)の特徴
PyQはPython特化型のオンライン学習サービスです。Pythonはプログラミング言語のなかでも人気度がトップクラス。大企業から個人レベルまでさまざまな分野で利用されるプログラミング言語です。
じゅんぺーPythonは他の言語に比べてコーディングがシンプルで
初学者にもやさしいプログラミング言語ですよ！
とはいえ、Pythonを技術書で学ぶとなるとだいたい1冊2,500円〜4500円ほどするので、すこしハードルが高いですよね。
PyQの料金体系
| 7days Challenge 無料 | 個人ライトプラン 3,040円/月(税込) | 個人スタンダードプラン 8,130円/月(税込) | |
|---|---|---|---|
| すべての学習コンテンツ | 制限あり | ||
| 学習カレンダー機能 | |||
| 学習コードの保存 | |||
| 現役エンジニアによる 学習サポート | |||
| PyQでプランを見る | PyQでプランを見る | PyQでプランを見る |
じゅんぺー私は3,040円/月(税込)の個人ライトプランを5ヶ月間利用しましたよ
PyQは2017年ごろにリリースされたばかりでまだまだ新しいサービスにもかかわらず、すでに13万人以上が利用しており、
Pythonオンライン学習市場では一番人気のある学習サービスといえるでしょう。
PyQのおもな特徴
- Pythonの環境構築なしで始められる
- 完全オンラインで自由な時間に好きなだけ学べる
- 学習コンテンツが定期的にアップデートされている
それでは一つずつくわしく見ていきましょう。
環境構築が必要ない
PyQではJupyter Notebookという対話形式の実行環境を使って学習を進めていきます。
Python初学者の方がつまずきやすい「環境構築」が不要なので、すぐに学習に取りかかれて安心です。
じゅんぺーPythonの環境構築はお使いのPCによってやり方がさまざま。
重要ではありますがプログラミング学習の本筋とは異なります。
すぐにでも学習に取り組みたい初学者にとってはありがたいですね。
完全オンライン学習でいつでも好きなだけ学べる
PyQでの学習はすべてインターネット上で完結します。
すべての学習コンテンツがオンラインだからPC一台あれば好きな場所で取り組めて、いつでも何度でも復習できます。
じゅんぺー新しい知識をたった一回で理解するのはなかなか大変
好きなタイミングでやり直せたり、繰り返し学習できたりしてとても使いやすかったです。
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学習コンテンツが定期的にアップデートされている
PyQの学習コンテンツは定期的にアップデートされています。
私が学習していた2020年ごろからも、コンテンツが何度も更新されて「New」マークがたくさん！
2022年に入ってからは更新頻度も多くなっていてサービス運営がどんどん改良されているみたいです。
PyQでは学習コンテンツも一緒にアップデートされているので、いつも最新の技術情報で学習できて安心です。
PyQの良かったところ・残念だったところ
実際に私がPyQを使って感じた「良かったところ・残念だったところ」をまとめてみました。
サービスへの感じ方は人それぞれですが、実体験にもとづいた情報ですのでぜひ参考にしてみてください。
先に結論を書いておくと「良いところ・悪いところ」は以下のとおりです。
良かったところ① | 学習範囲がとても広い
PyQで扱っているPython学習コンテンツはとても多かったです。これはPythonを仕事で使っている今でもスゴかったなぁと感じるほど。
- Python基礎文法
- データ型
- 型条件分岐
- 繰り返し処理
- 関数
- データ収集
- HTMLとCSS
- BeautifulSoupライブラリを使ったスクレイピング
- Scrapyライブラリを使ったスクレイピング
- Web APIの呼び出し
- データサイエンス
- pandasライブラリによるデータ処理
- numpyライブラリによるデータ処理
- matplotlibライブラリによるデータの可視化
- 統計分析(サンプリング、区間推定、統計的仮説検定など)
- 機械学習(次元削減、回帰分析、決定木、SVMクラスタリングなど)
- Webアプリケーション開発
- HTML/CSSについて
- Flaskフレームワークによるアプリ制作
- サイコロアプリ
- メモ帳アプリ
- ToDoリスト管理アプリ
- DjangoフレームワークによるWeb開発
- データベース設計
- ページネーション機能
- 動的なECサイト制作
- セッションテスト
- Web API開発
学習カテゴリごとにクエスト形式の設問が用意されていて、その総数なんと6881※2022/12/25時点もありました！
上に挙げたもの以外にも、
- Pythonを扱ううえでのtips(豆知識)
- Pythonでよく使う標準ライブラリの扱い方
など、学習コンテンツはとても豊富だったなと思います。
初学者が取り組む内容としては充分(むしろ多すぎる…?)といえるでしょう。
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良かったところ② | カテゴリ別で計画が立てやすい
Python学習内容の全体を大きなカテゴリで分けて、一つずつ集中的に学べるのが良かったです。
ある程度、学習の全体像を把握してから始められたので、
- どんな順番で学習するか
- どのカテゴリに一番興味を持てるか
- どのカテゴリに時間をかけて学びたいか
- 今はやる必要がないカテゴリはどれか
といったように、学習計画が立てやすくて助かりました。
学習スタイルは人によってさまざま
- 朝出社前7:00〜7:30の30分間で勉強
- 夕方帰宅してから18:00〜19:00の1時間で勉強
- 大学の講義の空き時間(1コマ90分)で勉強
学習の進め方に正解はありません。自分のやりやすい方法を選べるのがオンライン学習のメリットです！
じゅんぺー私は学生の時、午前1時間は大学図書館でPyQを勉強する
という日課を作っていましたよ。
PyQは学習コンテンツが豊富なので、ご自身で目標設定して取り組めば数ヶ月でPythonスキルが身につけられると思います。
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良かったところ③ | 学習カレンダーで継続しやすい
長く学習を継続するうえで「学習カレンダー機能」はとてもありがたかったです。
自分の学習過程を数字と色で可視化してくれて、日々「少しずつでも前進していっている感覚」を与えてくれました。
プログラミング学習には『挫折』がつきものと言われています。
じゅんぺー私もPyQをはじめて2ヶ月で学習を
一度やめてしまった経験があります…。
難しい問題に取り組んでいるときの人間心理として
「ほんのわずかでも毎日前に進んでいる」という感覚が大きなモチベーションにつながる
ことがわかっています。（参考 : マネジャーの最も大切な仕事――95％の人が見過ごす「小さな進捗」の力)
『日々の学習記録を認識できる工夫』が凝らされているところは、学習者に寄り添ったやさしいサービスだなと感じます。
一度は心が折れてしまったのは事実ですが、自分の力で最後までやり切れたのは大きな自信になりました。
PyQを終えたあとも、自主学習に取り組む意欲も湧いてきて今ではPythonを仕事で使えるレベルになっています。
以上のように、PyQはPython学習にはとてもオススメのサービスですが、
実際にわたしがPyQで学習し終えて感じる『残念だったところ』もご紹介していきます。
残念だったところ① | 写経がメイン
PyQの学習コンテンツ(クエスト)は半分以上が『写経』で構成されていました。
クエストの後半に用意されている演習問題も『復習』に近い形式となっていてドリル教材をひたすら進めている感覚に陥りました。
じゅんぺーもう少しまっさらな課題を
ゼロから解く演習があったらよかったなと感じます
とはいえ、誤解しないでほしいのが『写経』は決してムダな勉強法ではありません。
『写経』しながら新しい知識が身につけていく過程はプログラミング学習に欠かせません。
ここでお伝えしたいのは、学習を継続するにあたって注意しておいた方がよいことです。
プログラミングは「何かをつくるための手段」でしかないので知っているだけでは役に立ちません。
- プログラムの実装フローを組み立てる力
- わからない部分を自分で調べて解決する力
- 知識を使って課題や問題をクリアしていく力
のような、さらに先のスキルも必要になってきます。
与えられた課題・問題をひたすら解き続けるだけの学習は「やらされてる感」につながりかねません。
私は学習当初、これを見落としていて徐々にモチベーションが下がっていることに気づきませんでした。
じゅんぺー何のためにやっているかわからなくなったときに
一気にやる気が喪失してしまいました…。
挫折してから、もう一度取り組む時に工夫したことがあります。
私がとった対策
- PyQで学んだ知識を使ってカンタンにでもツールが作れないか考えた
- PyQの演習問題で詰まったとき、あえて学習コンテンツではなくググって解決するようにした
- PyQで得た知識に関連する内容を本屋で立ち読み or 書籍購入して幅を広げる工夫をした
このように学習への取り組み方をコンテンツに依存せず、学習方法を自分でコントロールしている感覚を取り戻す工夫をしました。
きっとこれからPython学習を始めるあなたにも役立つアイデアとなるはずです。
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残念だったところ② | Web開発編は実践力まで届かない
PyQにはWeb開発を学べるカテゴリコースが用意されていますが、これらを一通り学ぶだけではWeb開発スキルには届かないと感じます。
十分に学ぶ価値・意義のある分野であることは間違いありません。
であるがゆえに、Web開発には他にもさまざまな知識が必要になってきます。
- Web開発用の環境構築
- フロントエンド開発との関係性
- 本番環境へのデプロイ、セキュリティ
など、Web開発フレームワーク自体がとても奥が深く、仕事で使っているエンジニアでも日々勉強しながら身につけていく内容です。
じゅんぺーはじめはフレームワークに慣れず、なかなか理解が進みませんでした。
Web開発の分野は粘り強く学んでいく姿勢が大切になりそう。
Webフレームワーク単体での学習範囲の広さからしても
とはいえ、楽しみながら学習する工夫はいくらだってできるはず。
私がとった対策
- Djangoを使って自分用にカンタンなWebアプリを作ってみた
- 別途、Djangoの書籍使って学習した
- 世の中のWebアプリ開発の仕組みを調べてみた
学習に直結するものでないかもしれませんが、自分で学習する意味を見つける工夫を凝らしました。
自分でWeb開発をやってみたいという方はぜひ挑戦してみてくださいね。
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残念だったところ③ | 機械学習の理論解説が物足りない
PyQで機械学習分野を学べたのはとても良いきっかけになりました。
一方、学習し終えてからふりかえると
というのが印象です。
PyQではおもに
- 機械学習でよく使われるデータの前処理
- 機械学習ライブラリの使い方
- サンプルデータを使った機械学習によるデータ予測の演習
を学べます。これらは初めて機械学習に取り組むうえで、とても勉強になる内容でした。
しかしながら、
じゅんぺー「機械学習を使える」という感覚は得られませんでした…。
そもそも機械学習は
- 「統計学」
- 「線形代数」
- 「微積分」
- 「グラフ理論」
などのさまざま学問の集大成で成り立つ高度な数学理論です。
Pythonの素晴らしさはこれらをカンタンなライブラリだけで実装できてしまうところですが、
私がとった対策
- 機械学習の入門書「ゼロつくシリーズ」で学習した(← 超おすすめ！)
- 確率統計学や推測統計学の書籍で学んだ
- データサイエンティスト向けのコンペ(Kaggle)を使って学習した
ここで使った学習書籍はとても役に立ちました！
まだまだ私も機械学習エンジニアにはほど遠いですが、初学者にとっては大変勉強になる書籍なのでぜひ参考にしてみてください。
ポチップ
専門的なレベルに進むほど、自身の成長を強く実感できるようになるはずです！
データサイエンス分野はビジネスの世界でもニーズが高まっているので、キャリアアップを目指す方にはぜひ挑戦してみてはいかがでしょうか。
データサイエンスや機械学習分野に特化した学習サービスもありますので、本格的に学びたい方はぜひ参考にしてみてください！
データサイエンス・機械学習を専門的に学べるサービス
PyQを使ってみた感想まとめ
本記事ではPythonのオンライン学習サービスPyQを5ヶ月使ってみた感想を紹介しました。
PyQはこれからPythonを学ぼうと思っている方にはオススメの学習サービスです。
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Python独学に挑戦したいけどどう進めればいいかわからない、という方は「Python独学ロードマップ」を解説しているのでぜひ参考にしてみてください。
独学の進め方に不安のある方はこちら
プログラミング学習を始めたはいいが、思うように進まなくて挫折しそう…という方に向けて「挫折への対処法」も紹介しています。気持ちを切り替えるきっかけになるはずです！
プログラミング学習に挫折しそうな方はこちら
