実際の進捗はこちら → 2021-08-til.md・2021-09-til.md
- 期間
- 2021/08/01~2021/09/17
（48日，うちバッファ4時間 × 週1日 × 6週間 ＝ 24時間）
- 2021/08/01~2021/09/17
- 使用可能時間
- 1日の時間配分
- 睡眠時間：9.6h (40%)
- 休息時間：5h (20.8%)
- 作業時間：6h (25%)
- その他：3.3h (13.8%)
- 端数は誤差としてのバッファ
- 夏休み中の使用可能時間 ＝ 48日 × 6h - バッファ24h = 264h
- 1日の時間配分
- 目標
- Pythonを用いた実践的なデータ分析の問題を解く準備を整える
e.g. 『Python実践データ分析100本ノック』やKaggleのTitanicチュートリアルなど
- Pythonを用いた実践的なデータ分析の問題を解く準備を整える
- Python文法基礎を学ぼうコース（想定学習時間38時間〜）
- Python文法を実務レベルに深めようコース（想定学習時間22時間〜）
- 実務で役立つPythonーコース（想定学習時間27時間〜）
- 標準ライブラリーコース（想定学習時間14時間〜）
- 全10章47節を
一通り終える数学A第3章12節まで終える- 私は数学が中学以前のレベルなので，今からでも少しずつ慣れておく必要があると考えたため
少し超過するが，9月最終週までには全て終えられそう。- 全くもって無謀であった。かなり早い段階から再三たる計画の修正を余儀なくされた。
『チャート式基礎と演習数学I+A』
編著者：チャート研究所
出版社：数研出版
ISBN 9784410102066
- 全368ページを読了する
- PyQで機械学習の単元に入る前に，基本的な内容を知っておきたいと考えたため。そうすればPyQで問題を解く時にスムーズに取り組めるだろう。
『機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム-』
著者：加藤 公一
出版社：SBクリエイティブ
ISBN：9784797393965
- 08/09：白チャートKPI 1日の新規学習を2ページに変更したのに伴って修正。
- 08/14：白チャートKPI 発展学習の内容は扱わなくしたのに伴って修正。
- 08/21：PyQ KPI 2週間前倒しでKPIを達成しているため第4週から先を修正
- 08/28：PyQ KPI 学習方針を変更に伴い，第5週から先を変更
| PyQ | 白チャート | 『機械学習のエッセンス』 | |
|---|---|---|---|
| 第1週 (08/01~08/07) | Pythonはじめの一歩クエストを終える | 夏休み前のやり残した作業を行うので未実施 | ~p.72 第3章01 基本事項の確認まで |
| 第2週 (08/08~08/14) | Python初級クエストを終える一歩手前まで | ~p.50 数学1 第2章 4節 基礎27まで | ~p.170 第3章全体を終わらせる |
| 第3週 (08/15~08/21) | Python初級・プロの所作クエストを終える | ~p.68 数学1 第2章 6節 基礎39まで | ~p.274 第4章全体 |
| 第4週 (08/22~08/28) | 実務でのPythonクエストを終える | ~p.98 数学1 第3章 9節 基礎56まで | ~p.368 第5章 読了. |
| 第5週 (08/29~09/04) | これまでの演習問題の復習を終える | ~p.125 数学1 第4章 12節 基礎70まで | |
| 第6週 (09/05~09/11) | はじめてのWebアプリケーションクエストを終える | ~p.157 数学1 第5章 15節 基礎90まで | |
| 第7週 (09/12~09/17) | Django中級クエストを終える | ~p.190 数学1 第6章 17節 基礎113まで |
- 合計作業時間
- 作業時間達成率 = 合計作業時間 / 作業可能時間
- 作業効率 = 作業予定時間 / 合計作業時間
本質的にはタスクがどこまで終わったかを評価するべきだが，仮に目標の箇所まで終わらなかったとしても，十分な作業時間を実施しているのなら，それはパフォーマンスの問題ではなく計画の問題であると思うので，パフォーマンス自体は評価したいと考え，タスクの到達度だけでなく実施時間も評価に含めている。
- PyQ
- 1日3時間 × 週5日 × 7週間 ＝ 105時間（週15時間）
- 白チャート
- 1日1時間 × 週6日 × 7週間 ＝ 42時間（週6時間）
- 『独学大全』の35ミニッツ・モジュールを活用して実施
- 発展学習の節は今回は学習しない
- 1日（1時間）の学習内容：
- 新規項目の学習：30分
- 2ページ
- 例題の理解と書き写し
- 練習問題
- 2ページ
- 前日の復習：15分
- 前日の範囲の練習問題
- 今日の復習：15分
- 今日の範囲の練習問題
- 新規項目の学習：30分
- 『機械学習のエッセンス』
- 3時間 × 週1日 × 4週間 = 12時間（本当は14時間ほしい）
- ニュース・ネット記事消化
- 2時間 × 週7日 × 7週間 ＝ 96時間
- 日記
- 1時間 × 週7日 × 7週間 ＝ 48時間
- バッファ
- 4時間 × 週1日 × 6週間 ＝ 24時間
計画の遅れを修正する為に使う。もし計画が順調ならストレッチゴールとして待機させているタスクを行う。でも多分これじゃ計画の遅れを取り戻すには足りない。
- PyQ（所用時間：12時間50分）
- 「Pythonはじめの一歩クエストを終える」達成
週末のバッファを使いなんとか目標まで到達できた。思えば，週5日と言いながら，今週は日曜日を夏休みの計画を立てるのに使ってしまったので，週4日で目標を達成した形になった。所用時間も予定より短いにもかかわらずこうした結果になったのは喜ばしい。しかし，まだ初歩的な内容なので，この先もこのペースで進められる確証はなく，楽観的にはなれない。
- 白チャート（所用時間：1時間25分）
- 「夏休み前のやり残した作業を行うので未実施」
気持ちが先走ってしまい，間違えて1日手を付けてしまった。やり残した作業の方も無事終わったので，来週からやっと取り組むことができるだろう。
- 『機械学習のエッセンス』（所用時間：3時間15分）
- 「~p.78 数学Ⅰ第2章6節まで」未達成
『機械学習のエッセンス』.mdを作るのに思いの外時間がかかってしまい，その分が丁度足りなかった感じである。週末のバッファもPyQに使ってしまい，こちらの遅れを取り戻すことはできなかった。
- PyQ（所用時間：11時間50分）
- 「Python初級クエストを終える一歩手前まで」達成
今週のKPIは週の中間で達成できた。よって，その分先の内容を前倒しして進めることができ，第3週分のKPIも達成できている。来週末に第4週分のKPIも無事達成できたら，PyQの計画を上方修正してもよいだろう。1つ気がかりなのは，1週間の学習時間が予定の15時間に届いていないことである。学習の進度は問題ないので良いのかもしれないが，足りなていない分の時間もきちんと使えていたなら，より先に進めることができたかもしれないので，是非なんとかしたい。
- 白チャート（所用時間：9時間25分）
- 「~p.50 数学1 第2章 4節 基礎27まで 」条件付き達成
達成と書きつつも，それは前向きなものではない。先週からこの週末までの間に2度の計画修正を余儀なくされ，その結果として設定し直した身の程に合ったKPIを達成したに過ぎない。初めに設定したKPIには全く刃が立たず，その時よりも進行速度は4分の1程になった。その上，今週のKPIを達成したと言っても，予定よりも3時間オーバーしてやっとであるので，ほとんど計画は破綻している。この破綻の影響は数学の学習計画だけにとどまらず，度を超えた疲労として生活リズムを脅かし，他の学習にまで及んでいる。正に今回の計画の弱点である。この点にどう対処するかで今後の進捗は変わると思うが，現状妙案は持ち合わせていない。
- 『機械学習のエッセンス』（所用時間:4時間50分）
- 「~p.170 第3章全体を終わらせる」未達成
時間は十分に取れたが，扱った内容が数学であったので，進行速度が著しく遅くなってしまった。KPIの半分程度しか進んでいないと思い，残りの範囲も同じくらいの速度でしか進まないと考えられるので，現時点から計画の終わりまでに挽回することはできないだろう。幸い，読書の計画では後ろの方に余裕があるので，1週間程度の延長であれば可能である。あまり焦りすぎず，白チャートと同様に取り敢えずやりきることを目標にして進めようと思う。
- PyQ（所用時間：14時間35分 ——うち70分は『みんなのPython』）
- 「Python初級・プロの所作クエストを終える」達成
今週のKPIは先週すでに達成しており，今週は第5週のKPIまで達成できているので，KPIの目標値を上方修正しようと思う。学習の内容としては，PyQの内容だけでは理解しきれない部分があったが，そこは『みんなのPython』の該当部分を読み合わせることで解決できた。これは良い参考書の使い方ができたと思う。ただし，PyQでの基礎的な内容はほとんど終わっていて，これからの内容は『みんなのPython』では足りない部分が出てくるだろう。その時はネットで調べるしかないが，そこに少し難がある。組み込み関数やモジュールの使い方なら調べやすいのだが，具体的な課題を解く方法を調べるとなると特定のキーワードがわからず調べづらい。加えて，私は課題として求められている機能を一歩ずつコードに変換して実装していく思考力が弱いようなので，まだ直接的な問題にはなっていないが，少しずつ訓練していかなければならない。
- 白チャート（所用時間：6時間10分）
- 「~p.68 数学1 第2章 6節 基礎39まで」達成
学習を進めるペースは丁度良いようで，さらに取り組む時間帯を夜から朝に写してから学習時間が適正範囲に収まるようになった。数学の学習はこのやり方で安定して来たと思うので，後は計画通り進めるだけである。それでも心配なのは，そもそも計画としてこのペースで大丈夫なのかということである。今回の計画の中で明らかにこの数学の部分がネックなのであるが，それはプログラミングや機械学習の中にも出てきて進行を遅らせることにも言える。PyQの進みは順調であるが，この数学の理解が浅い状態であとどれほど進めるのだろうか，と不安は常につきまとっている。
- 『機械学習のエッセンス』（所用時間：2時間55分）
- 「~p.274 第4章全体」未達成
やっと第4章の初めに入った所まで来たので，大体1週間程度遅れている。この遅れは取り戻せないと諦めているので，いっそのことKPIを修正するきかもしれない。ただし，誤算だったのは，やっと数学の範囲が終わって読むペースが戻ると思っていたのが，Pythonで数値計算を行うときにも数学の話題がほとんどであるということである。いや，考えれば当然なのだが，プログラミングの技術よりも数学の知識の方が必要とされているようなのでこの先読むペースが変わることはないだろうと思う。となれば，1週間の遅れで済むと思っていたものが，それ以上に遅れる可能性も出てくる。あまりに順調とは言えない状況なので，ここは計画を放棄して最低でも読み終えることを目標に地道に続けようと思う。
- PyQ（所用時間：14時間25分）
- 「実務でのPythonクエストを終える」達成
今週の目標は早々に達成して，来週分の目標まで達成できた。しかし，進捗が順調だからと言って，良く学べているとは言えない。特に，演習形式の問題で，自分で仕様から機能を実装するという問題に全く歯が立たなかった。機能自体はこれまでに学習した内容（なんなら直前に学習した内容）を使えばできるはずなのだが，実装したい機能を実現するためにどのような工程が必要なのかが思いつかない。この傾向は数学でも文章問題や証明問題が解けないことと関係しているのだろう。この問題でこの先ますます苦労するだろうが，どのようにすれば改善するのかが見当つかない。
また，やっと基本的な内容が終わり，いよいよデータ分析の学習に入ろうかと初めは考えていたが，機械学習の理解が芳しくなく，理解するまでに多くのハードルが待ち構えているようなので，先を急がずPyQで用意されているコース通りに進めることにした。そうすれば，仮に学習が思ったように進まなかったり，データ分析で躓いたりしても，Pythonのスキルを他の仕事に活かせる可能性が残るので，着実な策を取ることにした。そちらの道のりも長く不安ではあるが..... - 白チャート（所用時間：6時間10分）
- 「~p.98 数学1 第3章 9節 基礎56まで」達成
今週は集合や証明の範囲で，計算問題はあまり出てこず少し負荷が低かった。やはり自分は計算問題が苦手なのだと思った矢先，証明問題で苦戦した。どうすれば証明もしくは反証ができるのかが全く見当つかない。これは数学的なルールの理解が乏しいからかもしれない。早くどうにかしたい気持ちが前へ出るが，時間をかけて辛抱強く付き合っていくのがまずは大切だろう。そのような基礎的な部分が今の私には足りていない。地道に進めようと思う。
- 『機械学習のエッセンス』 （所用時間：3時間30分）
- 「~p.368 第5章 読了.」未達成
先週からの遅れを取り戻せなかった。それでも先週分の目標までは来たので，来週には読み終えることができるだろう。問題はあいも変わらず，内容がほとんど理解できていないことである。それでも，読んだ成果として機械学習への理解は得られずとも，機械学習を学ぶまでの道のりと，その中における現時点での自分のレベルが把握でき，結果的に機械学習を理解するレベルまでは程遠く年末までに機械学習コンペに参加することは難しい，ということがわかったのは良かっただろう。
- PyQ（所用時間：12時間50分）
- 「これまでの演習問題の復習を終える」未達成
未達成といっても，残りはあと4クエストほどなので，ほとんど問題はないだろう。残りも1時間程度で終わると思うが，結局復習であるので，固執せず計画通り先に進めたい。割ける時間からの費用対効果を考えても，PyQを受講するのは9月までの夏休み中だけにしようと考えている。ここまでの1ヶ月で基礎は終わったと思うが，残りの1ヶ月程度でどれだけできるようになるだろうか。
- 白チャート（所用時間：6時間40分）
- 「~p.125 数学1 第4章 12節 基礎70まで」達成
今週は2次関数の範囲へ入った。関数は統計学や機械学習を学ぶ中でもよく出てくるので，欲に重要であるように思える。今の所は特に難しいと思う部分はないが，気は抜けない。
- 『機械学習のエッセンス』（所用時間：2時間30分）
- 未設定
1週間遅れで目標が達成できるかと思ったが，月初めでやることが重なりあと少しの所で読み終えられなかった。読み終えたら何かしらの感想を書こうと考えているので，焦って読まずに，読み終えた直後から感想が書けるように余裕を持って読む方が良いだろう。
- PyQ（所用時間：10時間5分）
- 「はじめてのWebアプリケーションクエストを終える」達成
今週は学習時間は少なくなってしまったが，目標は無事達成できた。段々と実際に作れるものが増えてきて楽しさも増してきた。しかし，まだ自分1人で何か作るのは難しいと感じるので，今後ポートフォリオとして何を作ろうかと想像を膨らませつつ，それに役立つような知識を身に着けていきたい。
- 白チャート（所用時間：8時間20分）
- 「~p.157 数学1 第5章 15節 基礎90まで」達成
時間がオーバーしてしまったのは，問題が難しかったというよりも集中できていなかったからかもしれない。今週は起床時間が遅くなりがちで，朝に行っている白チャートへの影響が大きかったのだと思う。睡眠は他の学習にも影響すると思われるので，どうにか対処をしたい。
- 『機械学習のエッセンス』（所用時間：4時間15分）
- 未設定，読了
残りは少しだったのですぐに読み終えることができた。ただし，読み終えてから読書感想を書くのに時間がかかった。丁度，コロナワクチンを打った後で，副反応で体調が良くなかったのもある。それでも一応は全て終えられた。思えば，計画から2週間遅れでの完遂である。もっと早ければ他にできたことがあるのではないかと思うが，仕方あるまい。
- PyQ（所用時間：14時間40分）
- 「Django中級クエストを終える」未達成
あと1日あれば目標を達成できそうであった。学習内容については，全体像が理解できないことが多くなり，前に解いた問題を見返さなければとても問題は解けず，そこに何か新しいことが1つでも加わると，どうすれば良いのかわからなくなる。まずやり方を覚えていないのはあるが，それを考慮しても使えるようになる未来が見えない。
- 白チャート（所用時間：6時間）
- 「~p.190 数学1 第6章 17節 基礎113まで」未達成
今週は日曜日から金曜日までしか含んでいないので，いつもよりも日数が少ない。いつも通り土曜日も含めれば，今週の目標は達成できたと言える。図形の範囲は，基礎的な内容も忘れていることが多いようで，中学の範囲からやり直さなかったことを少し後悔している。公式などであれば，少しネットで検索すれば済むのだが，突然さも当たり前のように問題の中で出てくると，認知的負荷がかかるので負担になる。そうした影響が学習時間にも現れているかもしれない。
- PyQ
KGI 結果 Python文法基礎を学ぼうコース 修了 達成 Python文法を実務レベルに深めようコース 修了 達成 実務で役立つPythonーコース 修了 達成 標準ライブラリーコース 修了 達成 データベース初級 修了 はじめてのWebアプリケーション 修了 Django入門 修了 Django初級 修了 学習時間：105 (h) 87.6 (h) - 白チャート
KGI 結果 数学1 第1章 式の計算 達成 数学1 第2章 実数，1次不等式 達成 数学1 第3章 集合と命題 達成 数学1 第4章 2次関数 達成 数学1 第5章 2次方程式と2次不等式 達成 数学1 第6章 三角比 未達成 数学1 第7章 三角形への応用 未達成 数学1 第8章 データ分析 未達成 数学A 第1章 場合の数 未達成 数学A 第2章 確率 未達成 数学A 第3章 図形の性質 未達成 数学A 第4章 約数と倍数 未達成 数学A 第5章 互除法，整数の性質の活用 未達成 学習時間：42 (h) 42.3 (h) - 『機械学習のエッセンス』
KGI 結果 全368ページを読了する 達成 学習時間：12 (h) 20.9 (h) - 学習時間
目標 結果 合計作業時間 252.0 (h) 325.6 (h) 作業時間達成率 100% 129.2% 作業効率 100% 124.5% (注) このTILには記録していない時間を含む
- 目標：
「Pythonを用いた実践的なデータ分析の問題を解く準備を整える」
e.g. 『Python実践データ分析100本ノック』やKaggleのTitanicチュートリアルなど - 結果：
自分の力不足を思い知り，機械学習を使えるようになるには時期尚早であるとわかった。
結果として，時間や労力は自分の期待通りの力を出せたが，それに反して学習の進度は期待に沿うものにはならなかった。
唯一，期待以上の結果を出せたのはPyQである。感覚的な進度では予定の倍は進んだだろうと思う。計画するのに参考にした数字は，PyQで提示されている想定学習時間なので，もしかしたら私は一般的な人よりも進行速度が速かったのかもしれない。では，自分はプログラミングができる方だと意気揚々としていられるかというと，実際は自分の不出来さに押し潰されそうになりながら進めていた。
PyQの基本的な練習問題はサンプルコードを模写するだけなので，タイピングと解説を読むのが速ければすぐに終わる。難点は，たまに出てくる演習問題で，これはそれまでに習った内容をサンプルコードを見ずに行う問題であり，実際に問題を解いて習った内容が使えるかを確認する問題である。これが全くできなかった。つい先程習った内容を忘れているし，覚えていても，少し形が変わると応用できなくなる。習ったことを使えるようになったとは到底言えないだろう。
Pythonを学んでいけば，機械学習は使えずともPythonエンジニアとして働ける道もあるかと思うが，そんな滑り止めのような発想さえ楽観的にしてはいられない。数学が苦手なように，プログラミングも苦手なのだということがわかった。自分が向かっている方向に自信が持てない。こうなることは初めから予想できていたことだが，こうして自分の能力不足を目の当たりにすると一縷の希望も持てなくなってくる。それなら他の道を選べば良いのではないかと自分に問いかけてみても，だからといって他に得意なことがあるわけではなく，むしろこの道が最も適性が合っていると感じた上で選んだのだ，と返事が返ってくる。自分に数学を扱う能力がないこと以外は，様々な面で適した職業だと思うのだから，それならばこのままできるようになるまで続けるしかないではないか。
問題は，いつになれば職業として認めてもらえるまでの能力を身につくのか，ということである。自分の最善を尽くしても十分に学習しているとは言えず，これから大学の授業が再開すれば今までよりもさらに学習時間は少なくなる。そんな中で，採用活動が本格化する2022年3月までに何ができるのか，何をするべきなのか。難しい判断である。
「機械学習を用いたデータ分析ができるようになる」という目標が崩れた今，新たに目標を立てるとすれば，何かしら自分でできる範囲でのポートフォリオを作ることがあるだろう。その題材として，このTILのような自分の学習状況には良い具合にデータが揃っているのではないか。折角こうして学習計画やその振り返りを書いているが，量が多く正直とても読みにくい。これを可視化して学習方法の改善につなげることができれば，ポートフォリオとしても自分の学習の一環としても役立てることはできるのではないだろうか。ポートフォリオとしてそれで十分かどうかはわからないが，ひとまず学習の目標として，切りの良い所で来年には自分の学習状況のデータの可視化ができるようにしたいと思う。