【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。

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【誰でもすぐに始められます】データ分析をするならPythonが最適です! では、プログラミング言語であるPythonについてご紹介します。

本サイトにおいても競馬予測やジャニーズの歌の歌詞分析などデータ分析に関する記事を紹介しています。

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さらに、最近では株式投資に必要な情報を管理するために必要な情報を管理するサイト「投資でニート生活」も開設しました。

投資でニート生活」は、WordPressを利用せずに、全て自作しています。

そしてこれらの分析やウェブサイト構築に利用しているのがPythonです。

Pythonはプログラミング言語の一種で、特にデータ分析やAI関連に強いという特徴があります。

さらに「投資でニート生活」のようにウェブサイトを構築することもでき、かなり万能なプログラミング言語です。

日本でも最近じわじわと人気が高まりつつありますが、アメリカではかなり前からPythonの人気が爆発しています。

有名どころでいうとYouTubeやInstagramのバックエンドには、Pythonが利用されています。

 

そしてPythonの特徴の1つは、「誰でも学びやすい」ということです。

C言語やVBAに比べるとかなりシンプルでスッキリとしたコードになります。

C言語では数十行も書かなければいけないコードでも、Pythonだと数行に収まってしまいます。

 

ここでは、データ分析にPythonが最適な理由と、Pythonの学習の始め方についてご紹介していきます。

ちなみにですが、私自身もPythonは独学で学んでいます

その気になればスクールに通うこともなく、自分の力で学ぶことが可能です。

「ちょっと自分だけでするのはしんどいっす」という方にはプログラミングスクールに通うのもありです!

それでは順番に見ていきましょう。

【誰でもすぐに始められます】データ分析をするならPythonが最適です!

【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。

 1. データ分析にPythonをおすすめする理由

1. データ分析のためのライブラリが豊富

まず1つ目の理由が、Pythonにはデータ分析のためのライブラリがたくさんあるということです。

ライブラリとは、あらかじめ書かれた関数を呼び出して自由に使えるコードのことを言います。

先人が作ってくださったプログラムを自由に呼び出して使いまわせる」といったイメージです。

特にデータ分析によく使われるライブラリにPandasやNumpyなどがあります。

これらのライブラリを使うと、例えばエクセルでいうところの行ごとの足し算や引き算などといった計算も1行のコードでできるようになります。

ライブラリを使用しないと、かなり面倒になるのはいうまでもありませんよねw(一行ずつ計算していくためのプログラムを書くことになりますw)

2. 機械学習やAI関連に強い(専用ライブラリがある)

2つ目の理由がPythonは機械学習やAI関連に強いという点です。

先ほど、Pythonにはデータ分析のためのライブラリが豊富にあると申しましたが、同様に機械学習やAI専用のライブラリも豊富に備わっています。

そのライブラリは世界中で利用されており、かなり人気のものばかりです。

例えば機械学習についてはScikit-learnというライブラリがあります。

このライブラリを使うと煩雑な計算を数行にまとめることができます。

機械学習についてはこちらの記事で説明していますのでもしご興味があればご覧ください。

ここでは回帰分析について説明しています。

機械学習の基本!回帰分析(単回帰分析・重回帰分析)について

2019年2月24日

ちなみにですが、本サイトで更新している競馬予測については、このScikit-learnを利用してプログラムを書いています。

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また最近AIで注目されているディープラーニングのためによく利用されるライブラリにTensorflowがあります。

これを使うと複雑な計算をすっきりと書く事ができます。

ちなみにTensorflowはGoogleによって開発されたライブラリです。

世界最先端を走っているGoogleがPythonでライブラリを作っているくらいですから人気ができるのも当然ですよね。

3. 他言語に比べて習得が容易

3つ目の理由が、「Pythonは他言語に比べて学習が容易である」ということです。

Python以外にもプログラミング言語はたくさんあります。

C++やJava、PHP、Ruby、Go、Swift・・・と挙げ始めるとかなりの数になります。

数あるプログラミング言語の中でもPythonは比較的習得が容易であると言われています。

その理由が、「コードがシンプル」であるためです。

特にC++などの比べると雲泥の差です。

Pythonはかなり直感的なコードで人間が見てもわかりやすい文法構造になっています。

これはPython開発者が数学者であることにも起因していると思います。

数学者は複雑な物事を単純化したり構造化したりするのが得意です。

数学者が開発したためにデータ分析にも強くなっていったのかもしれません。

その気になれば、1ヶ月もあれば基礎は学習できると思います。

 

ちなみに私は大学でC言語(大っ嫌いでした)、アメリカでインターンシップをした際にC++とVBAをかじりました。

その後社会人になってからPythonを独学しましたが、コードがあまりにシンプルだったのでぶったまげたことを覚えています。

これを知っていれば私の大学生活やインターンシップ生活(これがきつかったw)はかなり楽になっていたと思います。

それくらい学びやすくて、美しい構造を持つプログラミング言語です。

4. 将来的にウェブサイトの構築などもできるようになる!

そして最後の理由が「ウェブサイトの構築などもできるようになる」ということです。

Pythonはデータ分析やAI関連でよく利用されますが、用途としてはかなり万能です。

ウェブサイトの構築などにも利用できます。

私が新しく開設した「投資でニート生活」でもPythonを利用して全て自作していますが、ここではDjangoというウェブフレームワークを利用しています。

フレームワークとは、ライブラリの進化版のようなイメージで、Djangoを使うと複雑なウェブサイトの構築がかなりスッキリできます。(ぶっちゃけ1日あればそれなりのサイトを作れるくらい簡単ですw)

そしてPythonは、世界で有名なサービスでも利用されており、今後も人気が高まっていくことも予想されます。

転職にもかなり強いです。

 

ちなみにGoogleもPythonを公式言語として採用しており、YouTubeGoogleの検索エンジンでPythonが使われています。

そのほかにもDropBoxや、SpotifyInstagramなどでもPythonが利用されています。

さらにDjangoではワシントンポストNASAの公式サイトなどで利用されています。

これだけ有名企業が採用しているのですから、Pythonの将来はかなり明るいと言えます。

 

今後のキャリアアップのためにもPythonは大きな武器になります。

2. Pythonを学習する方法

ここまでPythonがデータ分析に適している理由や万能性、さらには転職時の大きな武器になることをお話しました。

ここからは実際にPythonを学習する方法についてご紹介していきます。

無料で利用できるものもあるので、お金を払うことなく、いますぐに学習を始めることが可能です。

1. プログラミング学習のためのウェブサイトを利用する(無料あり)

1つ目の学習方法は「プログラミング学習のためのウェブサイトを利用する」です。

ありがたいことに、プログラミングの学習を助けてくれるウェブサイトがたくさんあります。

そして一部は無料で利用できます。

素晴らしい時代になったもんです。

数多あるサイトの中から、ここでは私がおすすめするプログラミング学習サイトをご紹介します。

Progate

1つ目がProgateです。

こちらは様々なプログラミングが学べるサイトのもちろんPythonもあります。

一部無料で利用できるので、直ちに学習を始めることができます。

Python-izm

2つ目がPython-izmです。

こちらは完全無料のサイトです。

順番に読み進めていくと、Pythonの基礎を無料で学習することができます。

codecademy

3つ目がcodecademyです。

こちらもオンラインでPython学習を提供しています。

基本的に無料ですが、サイトが英語になります。

 

以上のサイトを利用すれば直ちにPythonを学ぶことができます。

一部有料のものはありますが、多くの情報を無料で入手できるのでかなりおすすめです。

2. 学習動画サイトを利用する(有料ですが安い&質がかなり高い)※僕はこれで独学しました

ただし、プログラミング学習サイトを利用すると、モチベーションを維持するのが難しくなります。

さらに最初のうちは文章を読むだけではなかなか分かりづらいということも結構あります。

その場合は、学習動画サイトを見て学習するとかなり理解しやすくなります。

私も初めてPythonを学習した時はこちらを利用しました。

 

ここでは私がおすすめする学習動画サイトをご紹介します。

Udemy(1番おすすめ!)

1つ目がUdemyです。

アメリカ発祥の学習サイトで、プログラミングをはじめ、様々な学習動画教材を提供しています。

一部は日本語講師による動画もあります。

さらに日本語の字幕付きで見られるものもあるので、英語音声でも勉強できます。

私自身もこのUdemyを利用してPythonを独学しました。

私が最初に学んだのがこちらの「【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス」です。

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

こちらの動画で学習するとPythonの基礎からデータ分析まである程度の知識をまとめて学ぶことができます。

最初の環境設定などの説明もあるので、全くプログラミングの経験がない方でも問題ありません。

実際、私はPythonについて無知の状態でこちらのコースを受講しました。

そして全て終わった時にはPythonの基礎やデータ分析、ウェブスクレイピングなどの基本的な知識が身につきました。

さらに付録としてSQLや統計に関する動画もあるのでおすすめです。

 

ちなみにUdemyは時期によってかなり大きな値引きサービスを実施します。

したがいまして、そこまで急ぐ必要がないのであれば割引が実施されるまで待ったほうがいいです。

私は【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンスを1,800円で購入した記憶(うる覚え)があります。

通常価格は1万円を超えますのでご注意くださいw

ただ内容を考慮すれば、1万円以上払ってもかなり価値ある投資だと思います!

これだけの知識を1万円ちょっとで学べるのは本当にすごいことです。

Pythonに限らず、Udemyには様々な学習サイトがあるのでぜひ見てみてください。

ちなみに日本ではBenesseが運営しています!

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンスを見る

 

そして「投資でニート生活」でも利用したDjangoについてもUdemyで独学してこのサイトを構築しました。

【徹底的に解説!】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう!

これで基礎を学べるので、そこから自分で作りたいサイトに必要な情報を集め、調べながら学習しながら作り上げました!

長い道のりでしたが、その気になれば独学でゼロからウェブサイトを構築することは可能です!

ドットインストール

もう一つご紹介したいのがドットインストールです。

こちらもPythonなどのプログラミング学習用の動画を提供しているサイトです。

最大の特徴が、各動画の長さが3分程度であるということです。

ゆえに隙間時間を使って効率的に学習することが可能です。

私は独学でHTMLとCSSを学習した際にドットインストールを利用しましたが、かなり分かりやすかったですよ!

(のちにUdemyでも勉強し直しましたw)

ちなみにPython用の動画ではこちらが人気です。

→ Python 3入門 (基礎部分は無料ですが、応用編は有料となります。)

 

個人的にはUdemyの方が内容的にはかなり充実しているように感じました。

3. プログラミングスクールに通う(継続しやすい&就職支援サービスとかもある)

最後の学習方法が「プログラミングスクールに通う」です!

最近では、プログラミング未経験者にプログラミングを教えてくれるスクールが増えています。

お値段は少ししますが、講師の方にいつでも質問できたり万全の体制が整っているのおすすめです。

さらにスクールに通うとプログラミングを一緒に学習できる仲間もできるのでモチベーションが保ちやすいです。

実施のところ、プログラミング学習サイトや学習動画サイトを利用しても十分勉強は可能ですが、自らの意思がそれなりにないと長続きさせるのは難しいです。

「プログラミング(Python)を始めたいけど継続する自信があまりない」という方にはプログラミングスクールに通うことをおすすめします。

実際にまとまった金額を支払うことで自らに学習しなければならないというプレッシャーを与えることもできますw

 

ここでも私がおすすめするプログラミングスクールをご紹介しておきますね。

.Pro

1つ目が.Proです。

こちらはAIに特化したプログラミングスクールです。

「AIやデータ分析のためにPythonを学びたいぜ」という方には.Proが1番おすすめです。

ピンポイントで「Pythonコース」があります。

ここではデータ分析やAIはもちろん、先ほどご紹介したウェブサイト用のフレームワークであるDjangoなどについても取り扱っています。

Pythonについて幅広く学ぶ事ができます。

そして新規参加者の90%がプログラミング未経験からスタートして、卒業するときには立派なエンジニアとなっており、教室で授業を受けられるので仲間もできます。

さらにオンライン上で講師にいつでも質問ができるので、自分で学習している際にわからない箇所が出てもすぐに聞く事ができます。

入会する前に個別相談も受けられますのでまずはこちらからかなと思います。

安くないのでいきなり入会するのは正直リスク高いです。

まずは個別相談に行って雰囲気を確かめてから判断するようにしたほうが無難です。

「これなんか違う」と思ったらいかないほうがいいですw

→ Pythonコース【.pro】

TECH::CAMP

2つ目がTECH::CAMPです。

こちらのAI(人工知能)入門がおすすめです。

AIと言っていますが、Pythonの基礎からデータ分析についても学ぶことができます。

というよりも、これらの知識がないとAI関連のプログラムは書けないので必須です。

ついでにAIについても学習できるというまさに一石二鳥です。

そしてTECH::CAMPでは教室受講とオンライン受講の2種類が選べます。

教室に通えないという方はオンラインで受講できます。

講師の方にも直接質問できるので、やはりプログラミングスクールに通うと強いです。

最初はオンラインの説明会で話を聞くことができます。

これに参加して「ちょっと違うな」と思えば申し込む必要はありません。

自分に合っているか見極めるためにも、まずはオンライン説明会への参加をおすすめします。

→ TECH::CAMPの公式サイトへ

TECH::EXPERT

3つ目がTECH::EXPERTです。

こちらはTECH::CAMPと同じ会社が提供しているサービスでかなりのガチ版です。

TECH::EXPERTは、本気でプログラミングを副業や仕事で使いたいという方へのサービスです。

「ガチでフリーランスエンジニア目指してみようかな」という方は間違いなくこっちです。

もちろんTECH::CAMPより料金は高くなりますが、充実のサポートがあります。

いつでも講師に質問できるのはもちろん、専属のキャリアアドバイザーがついてキャリア相談ができたり、TECH::EXPERT限定の就活イベントに参加できるなどといった特典があります。

さらに公式サイトでは「キャリアサポートを受けてエンジニアとしての就職ができなかった方には受講料を全額返金いたします。」と言っています。

相当な本気具合ですよね。

これくらい「本気で勉強してみたい。キャリアチェンジ・キャリアアップしたい」という方には、TECH::CAMPよりもTECH::EXPERTがおすすめです。

→ TECH::EXPERTの公式サイトへ

CodeCamp

最後がCodeCampです。

こちらは期間限定となっていますがPythonデータサイエンスコースがおすすめです。

CodeCampの特徴はオンライン学習専用ということです。

講師とのマンツーマンのレッスンが受けられますが、教室で授業を受けるのではなく、オンラインで受けることになります。

「教室に行って直接授業を受けたい」という方にはCodeCampは向きませんが、「オンラインでいつでも効率よく学習したい」という方にはおすすめです。

無料講座を提供しているので、それを受けた上で判断するのが良いかと思います。

いきなり入会するのはリスクがあるので、体験講座を受けてみてどんな感じかを見ておく事が大事です。

学習サイトや動画サイトに比べると、プログラミングスクールは、いかんせん安くないので慎重になるべきです。

→ CodeCamp公式サイトへ

4. (慣れてきたら)人のコードをパクる(Kaggleがおすすめ!)

さて、ここまでは初心者のための学習方法をご紹介してきました。

ここからは「少し学習が進んでPythonに慣れてきた」という方を対象とした学習方法をご紹介します。

方法は簡単です。パクるですw

Pythonの基礎がわかるとあとは実践あるのみです。

ただ実践といっても一から全てのロジックを毎回考えるのはかなりしんどいです。

ゆえに誰かのコードを参考にする、つまりパクるのが最速の勉強方法です。

コードをパクるのに最適なサイトがあるので最後にご紹介しておきます。

それがKaggleです。

あまり聞いた事がない方もいるかと思います。

Kaggleはデータ分析の手法やモデルを競い合うコンテストを運営しているサイトです。

Kaggle

ここでは、あるデータが与えられて、それいかに分析していくかを参加者同士で競い合います。

優勝者には賞金が配られたり、開催した会社への就職面接を受ける権利などが与えられます。

FacebookやGoogleなどもビッグ企業も参加しています。

 

そしてこのKaggleの素晴らしい点は、優勝者などの他の参加者のコードを自由に見られる事です。

これを見る事で、コードの書き方や分析手法を学ぶ事ができます。

つまり「良いのがあればパクれる」という事です。

Kaggleは正直宝の宝庫ですw

残念ながら英語のみとなっていますが、良質なコードがゴロゴロと転がっていますので、ぜひ一度は目を通してみると面白いかなと思います。

私自身もKaggleから大きくの知識をパクりました。

また今でもパクり続けていますw

まとめ

いかがでしたでしょうか。

ここでは、データ分析をするためにはPythonが最適である理由や、Pythonの学習方法についてご紹介しました。

Pythonは、比較的容易に習得でき、さらに世界中で人気が高まっている言語です。

本サイトにおいても競馬予測やジャニーズの歌の歌詞分析などデータ分析に関する記事を紹介していますが、これらの分析には全てPythonを使っています。

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さらに、最近では株式投資に必要な情報を管理するために必要な情報を管理するサイト「投資でニート生活」も開設しました。

投資でニート生活」は、WordPressを利用せずに、PythonのウェブフレームワークであるDjangoを利用して全て自作しています。

Pythonに限らず、プログラミングの知識があると、キャリアアップや転職、さらには副業につながったりと、可能性が広がるのでおすすめです。

学習方法としては、学習サイト学習動画サイトプログラミングスクールがあります。

学習サイト、学習動画サイトは無料で利用できるものもあり、有料でもかなり安いのでこれがおすすめです。

ただしこれらを利用して学習を継続するにはそれなりの強い意志が必要です。

「ちょっと一人で続けるのは厳しいかな」という方にはプログラミングスクールがおすすめです。

講師から学べていつでも質問する事ができます。

さらにプログラミング仲間もできるのでモチベーションが保ちやすく、継続しやすいです。

ぜひともプログラミングを学んで新たな可能性を切り開きましょう!

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