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選手別データベースから作ったスコアを並べ替えることで、順位として比較できるようになりました。データから予想の形が見えてきた過程を実体験ベースでまとめています。

選手別データベースを作ったあと、そのデータをそのままでは使いづらいと感じ、スコアとしてまとめるようになりました。分析からロジックへ変わっていく過程を実体験ベースでまとめています。

コースや条件で分析を進める中で、最初から感じていた「選手データの必要性」を実感し、選手別データベースの構築に進みました。分析の軸が変わった過程を実体験ベースでまとめています。

Pythonでデータ分析を進めていたら、少しずつツールの形になってきました。スマホのPythonistaとAIを使いながら、条件抽出・集計・比較を繰り返す中で学習が変化してきた過程を実体験ベースで整理します。

数値化して調整したスコアを、ツールとしてまとめてみました。同じ処理を何度も使えるようにすることで、コードが道具として使える感覚が見えてきた過程を記録しています。

自分の判断を数値化したスコアを調整してみたところ、ロジック設計の面白さが見えてきました。ボートレースの予想を例に、感覚を数値化し改善していく過程を記録しています。

感覚で判断していたことを数値化し、スコアとして扱ってみました。実力やスタートなどの要素を組み合わせ、簡単な分析の形にしていく過程をまとめています。

文法を学ぶPythonから、作るPythonへ。自分の判断を数値化してみたことをきっかけに、分析やツール作成へと学習の方向が変わってきました。その変化の過程を整理しています。

昔は独学が続きませんでした。毎日1時間の理想的な学習計画を立てても続かない。その原因を振り返りながら、35歳会社員がPython学習を続けられている理由と学習方法の変化をまとめました。

AIがなかった頃、独学は続かなかった。過去にHTML独学で挫折した経験と、今のPython独学の違いを体験ベースでまとめました。