フェーズ1: 基礎知識の習得（1-2ヶ月）
ステップ1: Pythonの基本
- Pythonのインストール方法と開発環境の設定
- 変数、データ型（数値、文字列、リスト、辞書など）
- 条件分岐（if文）と繰り返し（for文、while文）
- 関数の定義と使用方法
- モジュールとパッケージの概念
ステップ2: 実践的な基礎スキル
- ファイル入出力の基本操作
- エラー処理（try-except）
- リスト内包表記
- 基本的なデバッグ手法
推奨教材・リソース
- 「みんなのPython」シリーズ
- Progate、Udemyなどのオンライン学習プラットフォーム
- PyQ（Python学習サービス）
小さな実践プロジェクト
- 簡単な計算ツールの作成
- テキストファイルの読み書きプログラム
- 基本的なクイズゲーム
フェーズ2: データ処理の基本（2-3ヶ月）
ステップ1: 実務で役立つライブラリ
- Pandas: データフレーム操作の基礎
- CSVやExcelファイルの読み込み・書き込み
- データの抽出、フィルタリング、集計
- NumPy: 数値計算の基礎
- Matplotlib/Seaborn: 基本的なデータ可視化
ステップ2: データ整形と分析の基礎
- データのクリーニング（欠損値、重複の処理）
- グループ化と集計関数の活用
- ピボットテーブルの作成
- 基本的な統計処理
推奨教材・リソース
- 「Pythonによるデータ分析入門」
- DataCamp、Kaggleのチュートリアル
実践プロジェクト
- 業務データの分析と可視化
- 日常業務の定型レポート自動化
- データダッシュボードの作成
フェーズ3: 業務自動化と応用スキル（2-3ヶ月）
ステップ1: 業務自動化ツール
- openpyxl: Excel操作の詳細
- PyAutoGUI: GUI操作の自動化
- requests: Webスクレイピングの基礎
- schedule: タスクスケジューリング
ステップ2: 業務効率化のための技術
- 定型業務の自動化スクリプト作成
- バッチ処理の実装
- シンプルなGUIアプリケーション（Tkinter入門）
推奨教材・リソース
- 「退屈なことはPythonにやらせよう」
- 「Pythonクローリング＆スクレイピング」
応用プロジェクト
- 日々の業務レポート自動生成ツール
- Webからのデータ収集と分析
- 社内業務効率化ツールの開発
フェーズ4: 特定領域のスキル習得（3-4ヶ月）
以下から自分の業務や興味に合わせて選択：
データサイエンス/分析パス
- scikit-learn: 機械学習の基礎
- より高度なデータ可視化手法
- 実データを用いた予測モデル構築
Webアプリケーションパス
- Flask/Streamlit: シンプルなWebアプリ開発
- データダッシュボードの公開
- 社内ツールのWeb化
自動化エキスパートパス
- より複雑な業務フローの自動化
- APIを活用した他システム連携
- 堅牢なエラー処理とロギング
推奨教材・リソース
- 各専門分野の書籍やオンラインコース
- 実際の業務課題に基づいたプロジェクト学習
学習のポイント
非エンジニアが成功するためのコツ
- 小さく始める: 身近な小さな業務問題から解決していく
- 継続的な学習: 毎日15-30分でも継続的に学習する習慣をつける
- 実践重視: 実際の業務データや課題に適用することで定着を図る
- コミュニティ活用: Pythonコミュニティや勉強会への参加
- エラーを恐れない: エラーは学習の一部と捉え、デバッグスキルを磨く
学習進捗の確認方法
- 各フェーズ終了時に自己評価チェックリストで確認
- 実際の業務で活用できているか定期的に振り返る
- ポートフォリオとして自分の作ったスクリプトやプロジェクトを蓄積
実践的な学習のためのヒント
- 業務の中で「これ自動化できないか？」と常に考える習慣をつける
- 同僚の抱える課題をPythonで解決するチャンスを探す
- 既存のExcel作業をPythonで置き換える練習をする
- 学んだことを他者に説明することで理解を深める