【エンジニア列伝vol.6 TenBinさん (1/3)】「これなら業務の幅が広がるなと実感することができたんです」Pythonを使いこなす同僚との出会いと、Python独学の方針について聞きました。

この記事はPythonエンジニア列伝第６回の１記事目です

Pythonエンジニア列伝は、「Pythonエンジニアたちのインタビューを通して、Pythonを使う人達がどんな人なのか、どんな場面で活用しているのか、なぜPythonに出会ったかなどを紐解く」連載です。

連載はトピックごとになっているので記事単体でも読むことができます。

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ご挨拶

この度はインタビューを受けていただきありがとうございます。今回は、PyQで特定分野の第一人者レベルまで学習された方にお話を伺おうということで、Pythonとの出会いがきっかけでプログラミングに目覚め、マーケターとしての業務にPythonを活用されているTenBinさんにお越しいただきました。

TenBinはい、よろしくお願いします。

本インタビューの趣旨としまして、エンジニアやプログラミングを扱っている方々のキャリアや経歴、活動にスポットを当てることで、Pythonistaにはどのような分野で活躍する人がいるのか知っていただくのが目的です。

同時に、今後の進路について考えている人に、Pythonを活用したアクションを起こす「きっかけ」を提供できればと思っています。本日はよろしくお願いします。

TenBin私はプログラミングはおろか、理系科目にさえのめりこんだ経験はなかったので、今後プログラミングを学びたいと考えるノンプログラマーの方々にプラスになる話ができればいいと思います。

スタンダードプランへの質問内容を見ていても、TenBinさんは、サブスキルとしての活用法では、最前線と言えるレベルでPythonを使いこなしていると感じます。

プログラミングと聞くと、「難しい」、「文系には手が出せない」というイメージを持っている人は多いと思うので、そうした固定概念を崩せる話を期待しています。

Python学習のきっかけは同僚との出会い

超文系とおっしゃっていましたが、そんなTenBinさんがPythonを学んだきっかけは何だったんでしょうか？

TenBin私が前職のデジタルマーケティング部門で仕事をしていたとき、同じチームにPythonを使える同僚がいたんです。

その彼がPythonのスクレイピングや自然言語処理によってどんどん仕事をこなしていくので、その件がきっかけでPythonを調べていく内に「これなら自分でも学べそうだし、仕事の問題点も改善できるかも」と、どんどんイメージが膨らんでいきました。

なるほど、ロールモデルとなる人が身近に現れたわけですね。Pythonの学習を始める上で、目標にしたことはありますか？

TenBin端的に言うとスクレイピング・各種APIへの接続による分析データの取得・自然言語処理による文章分類、タグ付けができることです。

かなり明確かつ具体的な目標があったんですね。

TenBinデジタルマーケティングの業務をしていると様々なデータ取得や分析が必要なことが多く、その中でちょっと複雑な要件になると外注やエンジニアリング部門への依頼が必要になっていたんです。

その時間やコストにストレスを感じていたこともあったので、学習を始めた時から「Pythonで何がしたいのか・何が仕事の効率化において必要なのか」と目標は明確だったと思います。

Pythonは、大きな業務改善につながる

データ分析やスクレイピングを学ぶ為、どういった学習をしてきましたか？

TenBin最初はPyQのクエストで基礎知識（リストや辞書などの使い方や制御構文など）を学び、その後はメンタープラン※を利用しながら、自分が作りたかったアプリケーション（スクレイピング）をつくっていきました。

このメンターサポートの至れり尽くせり感が使いやすくて、非常に助かりました。

PyQメンタープラン

PyQのサービス開始当初、人数限定で募集していたスタンダードの上位プランです。チャットでサポートメンバーへの質問や学習方針の相談などができる内容でした。

受講希望者の増加により、サービスの品質を維持しつつご希望の皆さんにプラン提供をすることが困難と判断し、現在は提供を終了しています。

現在は、より手軽な価格で多くの方に受講いただけるスタンダードプランの品質の向上に務めています。質問/回答機能の開始などにより、スタンダードプランでも手軽に質問できるようになっています。

実際に成果物となるアプリを作っていく中で、プログラミング学習のコツが掴めた感じでしょうか。

TenBinそうですね。メンターと共にスクレイピングアプリを作りながら、基礎的な一連の処理の書き方の流れがつかめた感じはありました。

今は業務内でPythonを使う際、ネットで調べてもわからないことをスタンダードプランで質問するという活用法をしており、どんどん知識の幅を広げられます。

なるほど。作りたいもの・やりたいことが明確にあることで、質問も明確になってくるのですね。現在までの学習期間や学習ペースはどれぐらいでしょうか。

TenBin期間としては1年2か月ほどで、時間にすれば毎日1～2時間程度でしょうか。

業務内でも「この疑問もPythonを使えばもっと効率化できるかも」ということがあれば、最初はしんどくてもPythonで調べながら行うことを心がけています。その時間も含めて1～2時間という感じです。

PyQで学んだことを他に生かせた場面はありますか？

TenBin通常業務内でもエクセルで行うには処理が重過ぎる、Tableauで行うには複雑になる上に無駄なデータ処理はpandasを使うようになりました。他にもAPIやスクレイピングが必要なデータ処理もPythonを使います。

特にSEOの大規模な市場調査などは外注が必要な場面が多かったのですが、スクレイピングやAPI、統計処理をPythonで社内で行うことができるようになってからは、外注コストが無くなったのはかなり大きいですね。

Tableau

BI(Business intelligence)ツールの一つ。ビジネスインテリジェンスとは、企業など組織のデータを収集・蓄積・分析・報告することで意思決定に活用する手法です。

Tableauは主にマーケティング分析の部署に多く導入されているBIツールで、データのグラフ化などの可視化をシンプルなUIで行うことができます。

ビジネスインテリジェンスとデータ分析 | Tableau Software

pandas

Pythonでデータ解析を支援する、オープンソースライブラリです。表やテーブル、時系列データなどを操作するためのデータ構造と、それらを扱うメソッド・関数などが提供されています。

URL:https://pandas.pydata.org/

次回の内容

マーケティングとプログラミングについてお伺いしました。その２は、PyQで実務レベルのPythonを習得したTenBinさんの、PyQの活用方法を伺います。その２は以下から読むことができます。

blog.pyq.jp

Python学習チャンネル by PyQ

Pythonのオンライン学習プラットフォームPyQのオフィシャルブログです