Python

【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。【学習方法もご紹介します!】

2019年11月10日

こんにちは。TATです。

今回のテーマは「【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。【学習方法もご紹介します!】」です。

 

Pythonプログラミング言語の一つで、特にデータ分析やAI関連に強いという特徴があります。

このほかにもスクレイピングやウェブ開発などにも使えたりと、幅広い用途に利用できます。

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YouTubeInstagramのバックエンドには、Pythonが利用されています。

 

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などと比べると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、さらにPython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、私自身も社会人になってからPythonを独学で習得しています。

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。

 

【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。【学習方法もご紹介します!】

【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。【学習方法もご紹介します!】

 データ分析にPythonをおすすめする理由

早速結論にいきます。

データ分析にPythonをおすすめする理由を挙げます。

 

ポイント

  • データ分析・可視化のためのライブラリが豊富

  • 機械学習やAI関連に強い(専用ライブラリがある)

  • 他言語に比べて習得が容易

  • 将来的にウェブサイトの構築などもできるようになる!

 

順番に解説していきます。

 

データ分析・可視化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・可視化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。

簡単に言えば「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。

 

特にデータ分析では、PandasNumpyなどといったライブラリがよく使われます。

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)

 

もちろん、分析したデータグラフなどで表現する可視化ライブラリーも豊富です。

有名どころではmatplotlibseabornPlotlyなどがあります。

 

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。

これらのライブラリは世界中で利用されています。

今やAI関連ではPythonがデフォルトスタンダードになりつつあります。

 

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えば煩雑な計算を数行にまとめることができます。

 

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TensorflowGoogle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、Pythonの人気ができるのも当然ですよね。

 

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ヶ月もあれば基礎文法は学習できると思います。

 

ちなみに僕は大学ではC言語(大っ嫌いでした)、大学院ではアメリカでインターンシップをした際にC++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。

C言語とかVBAでは独学しようとして絶望しましたが、Pythonの学びやすさには驚かされました。

それくらいの大きな差があります。

 

Pythonを知っていれば私の大学生活インターンシップ生活(特にこれがきつかった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。

 

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。

 

僕が運営している「投資でニート生活」は、Pythonで全て開発しましたが、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)

 

さらに言えば、Pythonは転職にもかなり強いです。

ちなみにGooglePython公式言語として採用しており、YouTubeGoogleの検索エンジンの一部では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大きな武器になります。

【人気上昇中】今人気のプログラミング言語「Python」は何ができるのか?できることまとめます【転職でも有利です】

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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。

 

ここでは3つの方法をご紹介します。

 

ポイント

  • 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)
  • 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
  • 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)

 

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でおすすめです。

 

Recurtion

4つ目がRecursionです。

 

Recursionは本格的なコンピュータサイエンスが学べるプラットフォームです。

Pythonはもちろん、コンピュータサイエンスに関連するさまざまな分野も学ぶことができます。

 

料金もサブスク型で良心的です。

無料会員でも一部コンテンツにアクセスできるので、まずは無料会員から始めてみて、気に入ったら有料会員に切り替えるのが良いかと思います。

 

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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)

プログラミング学習サイト無料で簡単に利用できることがメリットですが、一方で継続が難しいというデメリットもあります。

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。

基本的に有料にはなってしまいますが、良心的な料金なのでおすすめです。

 

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。

 

動画なので、動きを見ながら理解できるのがポイントです。

書籍やプログラミング学習サイトなどに比べると、わかりやすさが段違いです。

 

僕自身もいろいろな学習方法を試しましたが、試行錯誤の結果Udemyにたどり着きました。

プログラミングの独学にUdemyをおすすめする理由!【僕はPythonを独学しました】

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【目的別】Pythonが学べるUdemyのおすすめコースを紹介します【随時更新】

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そしてセール中に購入すれば90%オフとかの価格で買えるので、コスパも抜群です。

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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HTMLCSS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が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。)

 

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。

 

実際のところ、プログラミング学習サイト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」、「いろいろな方法を試したけどどれも続かない」という方にはプログラミングスクールも選択肢になります。

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

 

Pythonが学べるプログラミングスクールはたくさんあります。

ここでは2つピックアップします。

 

データミックス(datamix)

ポイント

  • データサイエンティストが開発・監修した体系的かつ実践的に学べるカリキュラム
  • 「スキル」のみでなく、データサイエンスの本質である「理論」や「思考」が学べる
  • エンジニアに限らず、多様なキャリアを形成・構築できる
  • オンラインチャットツールによる質問対応やコミュニティなどの充実したフォロー体制
  • 専門実践教育訓練給付金の対象講座で授業料の最大70%還付

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.Pro

ポイント

  • .Proの受講生の約90%は未経験からのスタートなので初心者でも安心
  • 完全対面式・少人数クラスの講義スタイル
  • 現役エンジニアやAIの研究者が教える実践形式のカリキュラムで、より実践的なスキルを獲得できる
  • キャリアアップ目的の為の提携企業への転職支援が受けられる
  • フリーランス・起業 の要となるマーケティングや案件受注の仕方等も身に付けることができる
  • WebフレームワークであるDjangoが学べる

 

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プログラミングスクールの場合は、料金が結構高いのでいきなり決めるのではなくて無料体験レッスンを受けつつ本当に自分に合っているかを判断した上で行った方が良いです。

スクールによって特徴も全く異なります。

ここでは3つのプログラミングスクールをご紹介しましたが、このほかにも色々とあります。

【まとめ】Pythonが学べるおすすめプログラミングスクール5選

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(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Python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、開催社への就職面接を受ける権利などが与えられます。

Meta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。

個人的には、Kaggleは宝箱です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。

僕自身もKaggleからたくさんの知識を学びました。

今でも定期的にチェックして、いいのがあればしれっとパクってますw

Kaggleは意味ないのか?→ データ分析を勉強するには最適な環境です
【経験談】Kaggleは意味ないと言われるけど?→ データ分析を勉強するには最適な環境です

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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プログラミング言語の一つで、特にデータ分析やAI関連に強い言語です。

データの分析や可視化、AI関連で役立つライブラリーが豊富に用意されており、短いコードで複雑な処理を簡単に実装することができます。

さらにこのほかにもスクレイピングやウェブ開発などにも使えたりと幅広い用途に利用できます。

 

世界中で需要が急拡大している言語ですので、習得しておけば転職などのキャリアップにも有利になります。

僕自身も社会人になってからUdemyPython独学して転職にも成功しました。

 

データ分析やAIに興味のある方は、是非ともPythonを勉強してみてはいかがでしょうか。

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。

 


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