Pythonは、データ分析に適したプログラミング言語として広く知られています
しかし、初めてPythonを使ってデータ分析を行おうとする場合、何から始めればいいのか分からない人も多いかもしれません
この記事では、Pythonを使ったデータ分析の勉強法について、筆者が実際に行ってきた方法を踏まえてより効率の良い方法を解説していきます
- Pythonの勉強法
- 勉強法別のメリット・デメリット
- Pythonでデータ分析を行うロードマップ
筆者について
2021年から本格的にPython学習を始め、今ではPythonによる収益化に成功
大学院時代には、R言語とPythonを使って統計処理を行っていたため、Pythonを使ったデータサイエンスの知識が豊富
医療データを機械学習を用いて解析したり、学会発表も行なっている
Contents
Pythonの基礎を理解する
Pythonでデータ分析を行うためには、Pythonの基礎を理解する必要があります
Pythonの基礎を理解する勉強法として、
- 動画
- 参考書
- Webサイト
- オンライン学習サイト
- プログラミングスクール
上記5つの方法があります
| 学習方法 | メリット | デメリット |
| ①動画 （Udemy、YouTube） |
実際に見て理解できる | 情報量が少ない 検索しにくい 視聴に時間がかかる |
| ②参考書 | 情報量が多い | 検索しにくい 読みながらコード書きにくい |
| ③Webサイト | 無料 検索できる 最新情報やニッチな内容もある |
信憑性にかける 初心者にはわかりにくい |
| ④オンライン学習サイト （progate、Paiza、ドットインストール） |
気軽にコードが書ける 書いて覚えられる カリキュラムが練られている |
実際の環境構築でつまずきやすい 月額費用がかかる |
| ⑤プログラミングスクール | メンターに質問できる 就職支援がある 補助金がもらえる カリキュラムが練られている |
費用が安くても10万円以上と高額 時間制限がある |
Pythonの特徴を理解する
Pythonは、プログラミング初心者にも扱いやすく、シンプルなコードで開発できることが特徴です
Pythonはデータ分析によく使われていますが、それ以外にも、
- Web開発
- 人工知能開発
- 機械学習
- 自然言語処理
など、さまざまな分野で活用することができます
Pythonのライブラリとは、他の人が作成した再利用可能なコードの集合体であり、Pythonの標準ライブラリやサードパーティのライブラリがあります
ライブラリを使用することで、自分で同じコードを書く必要がなくなり、効率的にコードを書くことができます
ライブラリには、数学処理や科学技術計算、機械学習、Webアプリケーション開発など、多岐にわたる分野のものがあります
Pythonの基本文法を学ぶ
Pythonを使ってデータ分析を行うためには、Pythonの基本文法を理解する必要があります
基本的な文法として、
- 変数の定義
- 条件分岐
- if文
- for文
- while文
- 関数定義
- データ型
などがあります
いずれも知っておかないとデータ分析を行うことができないので、まずはこの辺をしっかり理解しておく必要があります
Pythonの基礎文法は書籍やWeb教材で学べばOKです
書籍で学ぶことを否定的に捉えている方もいますが、書籍で学ぶことは、Pythonの基礎知識を身につけていく上でも重要です
また、Web教材としては、次の2つを活用すれば問題ありません。
- Progate
- Youtube
Progate
Progateは有料になりますが、プログラミング学習を始める際の「環境構築」が不要です。
そのため、Progateを使えば、誰でもすぐにPythonの学習を始めることができます。
Progateは月額980円で利用することができます。
プログラミング学習は、ダラダラと勉強するよりも短期間に集中して学習した方が、効率よく身につけることができます。
期間が空いてしまうと、それまでに何をしていたかを思い出す時間が必要になってしまうため、あまりおすすめしません。
YouTube
また、YouTubeを使って、Pythonの学習を行うこともできます
YouTubeであれば無料で利用できるので、気軽に学習を始めることができます
Progateとは違い、Pythonの環境構築から始める必要がありますが、Pythonの環境構築を解説している動画もありますので、そういったものを参考にしながら、進めるといいですね
また、Anacondaを使った環境構築は、こちらの記事でも解説しているので、参考にしてみてください。
>>>Pythonの環境構築〜Anacondaとは？〜サンプルコードと図解付き
Pythonでデータ分析の基礎を学ぶ
Pythonの基本文法を理解できたら、データ分析について学んでいきます
データ分析を行う上で、知っておいた方がいいライブラリがいくつかあります
ここら辺はデータ分析の基礎とも言えるので、しっかりと覚えておきましょう
NumPyを使ったデータ処理
NumPyは、Pythonの数値計算用のライブラリで、NumPyを使うことで、高速なデータ処理が可能になります
NumPyを使ったデータ処理の例としては、行列の演算や統計処理が挙げられます
NumPyの使い方を学ぶことで、データ分析に必要な基礎知識を身に付けることができます
Pandasを使ったデータ解析
Pandasは、Pythonのデータ解析用のライブラリです
Pandasを使うことで、データの読み込みやデータの加工、集計、可視化などが容易に行えます
Pandasを使ったデータ解析の例としては、CSVファイルやExcelファイルの読み込み、データのクリーニング、グループ化、結合などが挙げられます
Pandasの使い方を学ぶことで、データ解析の基礎スキルを身に付けることができます
Pythonを使ったデータ分析の効率化について学ぶ
ここからは、Pythonを使ったデータ分析の効率化について解説をしていきます
データ分析を行う上で、データの可視化は重要になります
また、Pythonでは機械学習を実装することができるので、機械学習を活用することで、より効率的にデータ分析を行うことができます
データの可視化
データの可視化には、MatplotlibやSeabornなどのライブラリを使うことができます
これらのライブラリを使うことで、データをグラフやチャートなどで視覚化することができます
データを可視化することで、データの特徴や傾向を把握しやすくなり、より効率的な分析が可能になります
機械学習を使ったデータ分析
機械学習は、大量のデータを自動的に解析し、傾向やパターンを発見することができる技術です
Pythonには、機械学習用のライブラリとしてScikit-learnやTensorFlowなどがあります
これらのライブラリを使うことで、機械学習を使ったデータ分析が可能になります
Pythonでデータ分析を学ぶための動画教材や参考書
Pythonでデータ分析を学ぶための動画教材や参考書はいくつもあります
ここからは、Pythoでデータ分析を学ぶのにおすすめの動画教材や参考書を紹介していきます
動画教材
UdemyやYouTubeなどの動画教材を使うことで、Pythonでデータ分析を行う方法を学ぶことができます
動画教材は、自分のペースで学習できるため、忙しい人にもおすすめです
Pythonの基礎的な部分はYouTubeで無料で学び、より発展したデータ分析について学ぶ場合には、Udemyを利用するのがおすすめです
Udemyの動画は、プロが解説をしており、コーディングスタイルや、実務に必要なPythonの文法、初心者から上級者向けまで取り揃えられているので、無駄なく学習することができます。
Udemyでは、講師に質問を送ることもできるので、分からない部分があってもすぐに解決することができます
オンライン学習サイト
そのほかに、ProgateやPaiza、ドットインストールもあるので、そちらも合わせて利用すると、学習効果が高まります
| Progate | Paiza | ドットインストール | |
| 動画教材 | なし | あり | あり |
| 環境構築 | なし | あり | あり (ブラウザで利用可能) |
| 対応言語 | 16言語 | 31言語 | 15言語 |
| 月額料金 | 1,078円/月 | 1,078円/月 | 1,080円/月 |
| 教材数 | 無料会員：18 有料会員：84 |
無料会員：81 有料会員：1,417 |
無料会員：370 有料会員：7,000 |
| 質問機能 | 無料会員：なし 有料会員：なし |
無料会員：なし 有料会員：あり |
無料会員：なし 有料会員：あり |
| 講師 | 無料会員：なし 有料会員：なし |
無料会員：なし 有料会員：あり |
無料会員：なし 有料会員：あり |
参考書
参考書を使ってPythonでデータ分析を学ぶこともできます
Pythonのデータ分析に特化した参考書も多数あります
分野別で独学におすすめの本を知りたい方はこちらの記事を参考にしてください
- Python2年生 データ分析のしくみ
- Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版
- Python実践データ分析100本ノック 第2版
Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！
python1年生で学んだ方もいるかもしれませんが、python2年生ではデータ分析を学ぶことができます
このシリーズはイラストも多く、データ分析をイメージしながら学習しやすいのが特徴です
統計学に入る前、データ分析に必要な前処理やデータ自体の見方、可視化の方法などを学ぶことができます
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版
Pythonでデータ分析を行うには、統計学もしっかりと学ぶ必要があります
この本では、統計学のみならず、機械学習について学ぶことができるため、これからデータサイエンティストを目指している方におすすめの本です
pythonで統計学をどのように処理していくのかはもちろんわかりますが、そもそもの統計学の知識も学ぶことができる一石二鳥な本となっています
もしこれから先、pythonを使ったデータサイエンティストになりたいと考えているのであれば、必ず目を通しておきたい本です
Python実践データ分析100本ノック 第2版
pythonで統計学を学びつつ、実際にデータ分析を行なっていくことで、実践力・応用力が身についていきます
「Python実践データ分析100本ノック 第2版」では、現場で遭遇する汚いデータをどのように扱っていくかを学ぶことができます
データ分析をしたことがある方ならわかるかもしれませんが、分析に使用するデータは単位が揃っていなかったり、空欄があったりします
そういった時にどのように対応するのかがこの本で学ぶことができます
100本ノックシリーズは、他にも、
があります。いずれも学びになる内容ばかりなので、手元に置いておくのがおすすめです
プログラミングスクール
Pythonでデータ分析に特化したプログラミングスクールならば、データミックスがおすすめです
データ分析を身に付けつつ、Pythonで実装していく場合、datamix以上にハイクオリティな教育を受けられるスクールはないため、「入学試験対策講座」を受講して、入学試験に臨むのがおすすめです
また、教育訓練給付金を活用することで、どのプログラミングスクールよりも安く受講することができます
そのため、データサイエンスを学びたいと思っている方は、datamixの利用がベストです
※無料オンライン相談や個別相談などさまざまなイベントが開催中
それ以外のプログラミングスクールも検討してみたい方は、以下の記事を参考にしてください
まとめ
Pythonは、データ分析に適した言語であり、多くの人に利用されています
Pythonでデータ分析を始めるには、Pythonの基礎を理解し、NumPyやPandasを使ったデータ処理や可視化、機械学習などの技術を身に付ける必要があります
Pythonでデータ分析を行うには、コードを書くだけでなく、ビジネス的な観点やデータの意味を理解することが重要です
Pythonはマーケティング分野でも、力を発揮します
そのため、Pythonでデータ分析を学ぶことは、現代のビジネスにおいて非常に有用で、データ分析を使いこなすことで、ビジネスの意思決定や改善に役立てることができます
ぜひPythonを学んで、データ分析を業務に活かしてみてください
