AIと進めるPython基礎講座の準備
アクトハウスでTAを務めるメンバーによる、Python基礎講座の準備風景を紹介します。現在は受講生に向けた本番の講義に向けて、カリキュラムの構築を進めている段階です。
今回の講座準備は、AIと協力しながら進行しています。「初心者にとって難解な専門用語をどう噛み砕くか」「どのような順序であれば挫折せずに学べるか」といった構成から、実戦的なサンプルコードのブラッシュアップにいたるまで、AIとディスカッションを重ねて作成しています。
こちらがその準備の様子。
バックエンドやインフラ学習の経験を活かす
これまでに培ってきたバックエンド開発やインフラ構築の知識が、今回のPython講座の設計に活きています。
プログラミングは画面に文字を表示させるだけでなく、裏側でデータがどう動いているのか、サーバーにどのような負荷がかかるのかという視点を持つことで、コードの書き方が変わります。講座では単にPythonの文法を教えるだけでなく、なぜその書き方が実務で重要になるのかというバックエンド目線の知恵もあわせて伝えます。
JavaScriptとの連携も見据えた学習
受講生の多くは、Web制作やフロントエンドの開発でJavaScript（JS）に触れる機会があります。今回のPython講座は、独立した一つの言語として学ぶだけでなく、将来的にJavaScriptとPythonを連携させることを見据えた設計にしています。
☑️ JavaScriptで構築したWeb画面（フロントエンド）
☑️ Pythonで作ったデータ処理システム（バックエンド）
この2つを連携させることで、世の中にある実用的なWebアプリケーションの形が出来上がります。今学んでいるJavaScriptがPythonとどう繋がっていくのかを意識できるカリキュラムです。
データを扱うためのAPIとスクレイピング
講座の実践的な内容として、実務でも即戦力になる2つの技術を取り上げます。
1. API
APIは、他のシステムやサービスと自分のプログラムをつなぐ窓口です。Pythonを使って外部のサービスからデータを自動で取得するなど、世界中の便利な機能を自分のプログラムに組み込めるようになります。
2. スクレイピング（Scraping）
スクレイピングは、Webサイトから自動で必要な情報を抽出してくる技術です。毎日特定のサイトをチェックしてデータを手作業でまとめるような業務を、Pythonで自動化できるようになります。
ライブラリの活用（Pandas / scikit-learn）
Pythonが広く使われている理由は、優秀なライブラリ（便利な道具箱）が豊富に揃っているためです。本講座では、特に重要な2つのライブラリを扱います。
Pandas
大量のデータを整理、分析するための定番ライブラリです。Excelをプログラムで高速操作するような感覚で、データの集計や加工が容易になります。
scikit-learn
データ予測や機械学習のためのライブラリです。初心者でも数行のコードを書くだけで、データに基づいた予測や分類のモデルを作ることができます。
設計力を身につけ、FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）へ
API、スクレイピング、そして各種ライブラリをバラバラに覚えるのではなく、これらをどう組み合わせて仕組みを作るかという「設計力」を重視します。
この設計力を身につけることは、アクトハウスが目指すFDE（現場の最前線でAIエンジニアリングし、サービスも創出できる次世代エンジニア）になるための強固な土台となります。
【参考】初心者向け解説。FDEはどんな仕事？最前線AIエンジニアの働き方とは
単にコードが書けるプログラマーではなく、ビジネス全体の仕組みを作れるエンジニアになるための基礎を、このPython基礎講座で提供します。初心者の方も安心して参加してください。
