ラーニングパス概要
このラーニングパスでは、Python/AI特化型ポートフォリオを作成するための基礎となる環境構築から実際のウェブアプリケーション公開までの一連の流れを学びます。「学ぶ」から「実践」へのギャップを埋めるために、詳細な手順とそれぞれのステップが持つ意味を解説しています。
対象者
- プログラミングスクール卒業生でオリジナル作品の制作方法を学びたい方
- Python/AIを学んでいるが実務経験がなく、評価されるポートフォリオの作り方を知りたい方
- 効率的に最新のPython/AI技術を実践活用したい現役エンジニア
このラーニングパスで学べること
- 開発環境の構築
実際の開発現場で使われているVSCodeの設定方法とPythonの開発環境構築を詳細に学べます。これにより、プロフェッショナルな開発環境でコードを書く基盤を作ることができます。 - バージョン管理と協働の基礎
GitとGitHubを使ったコード管理の方法を学びます。これは個人開発だけでなく、チーム開発での必須スキルであり、採用担当者が重視するポイントでもあります。 - Webアプリケーション開発とデプロイ
Streamlitを使ったWebアプリケーション開発の基礎から、実際にインターネット上に公開するまでの全工程を体験します。ポートフォリオとして効果的に自分のスキルを示すための方法を学べます。
プロジェクト構成
このラーニングパスでは、実践的なポートフォリオとなるStreamlitアプリケーションを段階的に構築していきます。
開発環境:
- VSCode：コードエディタ
- Python：プログラミング言語
- Git：バージョン管理システム
- GitHub：コード共有・管理プラットフォーム
アプリケーション開発:
- Streamlit：Pythonベースのウェブアプリケーションフレームワーク
- Pandas：データ分析ライブラリ
- Plotly：インタラクティブなデータ可視化ライブラリ
デプロイ:
- Streamlit Cloud：無料でStreamlitアプリをホスティングするサービス
各ステップは独立していますが、Step1→Step2→Step3の順に進めることで、環境構築からデプロイまでの一連の流れを体系的に学べる構成になっています。実際の開発現場では、これらのツールやプロセスがシームレスに連携して使われるため、このラーニングパスは実務に直結する知識を提供します。
採用担当者視点でのアピールポイント
このラーニングパスを完了すると、以下のスキルをポートフォリオとして示すことができます
- 実務的な開発環境の理解と活用能力：VSCodeやGitなど、実際の開発現場で使われるツールを使いこなせることをアピール
- バージョン管理の実践経験：GitとGitHubを使ったコード管理の経験
- Webアプリケーション開発スキル：データ分析と可視化に焦点を当てたアプリケーションの設計と実装能力
- デプロイメントの知識：開発したアプリケーションを実際にユーザーが使える形で公開するスキル
これらのスキルは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIエンジニア、Webアプリケーション開発者などの職種で高く評価されます。
ラーニングパス
概要: このステップでは、Python開発のための強力なエディターであるVSCodeのインストールから基本設定、Pythonの開発環境構築までを学びます。効率的なコーディングをサポートする各種拡張機能のインストール方法や、適切なプロジェクト構造の作り方、最初のPythonスクリプト作成と実行方法まで、初心者にもわかりやすく解説しています。このステップを完了することで、プロフェッショナルな開発環境でのPythonプログラミングができるようになります。
概要: このステップでは、バージョン管理システムであるGitとコード共有プラットフォームのGitHubの連携方法を学びます。GitHubアカウントの作成から、VSCodeとの連携設定、基本的なGit操作（コミット、プッシュ、プル）、ブランチの作成と管理、プルリクエストの作成とマージまで、実践的なバージョン管理の全プロセスを体験します。このステップを完了することで、チーム開発で不可欠なバージョン管理スキルを身につけるとともに、自分のコードをGitHub上で公開・管理できるようになります。
概要: このステップでは、PythonベースのWebアプリケーションフレームワークであるStreamlitを使って、データ分析・可視化アプリケーションを開発し、公開する方法を学びます。Streamlitの基本的な使い方から、テキスト要素の追加、データ入力と表示、各種グラフ（折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ）の作成、パフォーマンス最適化、セッション状態の管理、UIコンポーネント（ボタン、チェックボックス、スライダー）の使い方、ファイルアップローダー、レイアウト制御まで、実践的なアプリケーション開発の全プロセスを網羅します。さらに、Streamlit Cloudを使ったデプロイ方法も学び、開発したアプリケーションを世界に公開する方法を習得します。このステップを完了することで、データサイエンスプロジェクトをインタラクティブなWebアプリケーションとして公開できるスキルを身につけることができます。