統計分析のためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順

企業が顧客に関する複雑なデータを収集するにつれて、それを有用な情報に変換するスペシャリストに対する需要がますます高まっています。データサイエンス、ビジネスインテリジェンス、またはマーケティングで高給のキャリアを夢見ている場合は、ビッグデータからパターンを解読し、その結果を同僚やクライアントに視覚的に表現する方法を学ぶ必要があります。

統計分析のためのPythonなどのプログラミング言語の習熟度は、そのような役割を獲得し、キャリアを向上させるための重要なステップです。リソース、ライブラリ、基本的な手順など、統計分析のためにPythonを学習するために知っておく必要のあるすべてのことを理解するために読んでください。

Pythonとは何ですか？

Pythonは世界で最も急速に成長しているプログラミング言語であり、データサイエンティスト、数学者、ソフトウェアエンジニアなどに人気があります。シンプルな英語のような構文であるため、習得が容易なユーザーフレンドリーなコーディング言語です。

Pythonは、反復タスクの自動化、データの分析、データの視覚化の作成、アカウンティング、アプリ開発など、多くのアプリケーションを備えた多目的言語でもあります。 Pythonを使用すると、ビジネスのさまざまな側面で効率が向上するため、Pythonのシンプルさと汎用性により、雇用者の間で需要の高いスキルになっています。

Pythonは統計分析で何に使用されますか？

Pythonは、統計データ分析のための重要なツールです。中心傾向の測定値などの記述統計を使用して、データセットを記述および要約するために使用できます。これには、中央値、平均、最頻値、および正規分布が含まれます。記述統計は、標準偏差、標本分散、標本歪度などの変動性の尺度も識別します。

Pythonを使用して推論統計を実行することもできます。この統計から、データサイエンティストは、データから結論を導き出し、予測を行うことができます。通常、母集団全体から情報を収集することはできないため、研究者はランダムなサンプルに対して統計的検定を実行して、対象の母集団について推測します。

統計、NumPy、PandasなどのいくつかのPythonライブラリがあり、統計テストの配列を計算するためにインストールできるPythonコードの再利用可能なビットが含まれています。これらのコードモジュールを使用すると、すべてのコードを最初から作成しなくても、さまざまなタイプの統計分析をデータセットに適用できます。

統計分析のためにPythonを学習するのにどのくらい時間がかかりますか？

Pythonの基礎を学ぶには、少なくとも3か月かかる場合があります。しかし、それはあなたがどれだけの努力を惜しまないかに大きく依存します。最初に、あなたは毎週およそ10時間を費やす必要があるかもしれません。より高度なトピックをさらに深く掘り下げるには、さらに多くの時間を費やす必要があります。

参加者の81％は、ブートキャンプに参加した後、自分たちの技術的な仕事の見通しについてより自信を持っていると述べました。今日のブートキャンプにマッチしましょう。

平均的なブートキャンプの卒業生は、ブートキャンプの開始から最初の仕事を見つけるまで、キャリアの移行に6か月も費やしませんでした。

各ライブラリの習得には数週間かかることがあるため、Pythonライブラリの使用方法を学ぶのは難しいかもしれません。適切なガイダンスがあれば、より早く学ぶことができます。コーディングブートキャンプのような構造化された学習環境では、約13週間以内に高度なPythonトピックを学習できます。オンラインコースなどの教師なしアプローチを選択した場合は、さらに時間がかかる場合があります。

統計分析のためにPythonを学ぶ必要があるのはなぜですか？

あなたがデータアナリストまたはデータサイエンティストである場合、統計分析のためにPythonを学ぶ必要があります。 Pythonは最も用途の広いプログラミング言語の1つであり、統計モデルを作成するときに便利です。統計分析のためにPythonを学ぶ主な理由のいくつかを次に示します。

Pythonは簡単に習得できます

Pythonの最も一般的な利点は、習得が容易であるという事実です。プログラミング言語は単純明快で直感的であり、これらの要素により、コード行に溺れるのではなく、すばやく作業したい人にとって魅力的です。

さらに、Pythonは非常に読みやすく、C ++、Java、Rなどのプログラミング言語に比べて学習曲線が浅いです。これらの他のプログラミング言語を実行するには、より高度なセットアップが必要です。

すばらしいコミュニティ

大規模なコミュニティを持つことは、プログラミング言語が誇ることができる最高の機能の1つです。大規模なコミュニティでは、いつでも他の人から簡単にサポートを受けることができます。 Pythonには、地元の交流会、フォーラム、さらにはオープンソースコミュニティを開催する素晴らしいコミュニティがあります。

この機能は、プロジェクトでの作業中に直面する問題や障害について明確にする必要がある場合に便利です。開発者やデータサイエンティスト向けの一般的なフォーラムでも、Pythonには多くの言及や質問があります。そのようなフォーラムの1つがStackOverflowで、プログラミングに関する質問を投稿して、他の人が参加してガイドできるようにすることができます。

広範なサポートライブラリ

統計分析にPythonを使用するもう1つの理由は、さまざまなタスク用の豊富なライブラリです。この機能だけで、Pythonは他のプログラミング言語とは一線を画しています。ライブラリは基本的に組み込みのツールと関数であり、毎回新たにコーディングしなくてもタスクを簡単に完了できます。一般的なライブラリには、Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlibなどがあります。

キャリアの機会と仕事の成長

ますます多くの企業がビジネスの成長を達成するためにデータを使用することの重要性を理解するにつれて、統計分析とデータ分析のためのPythonのスキルを持つ企業が求められ、年間10万ドル以上の高給を獲得しています。 Pythonは、大企業やデータサイエンティストに最適なプログラミング言語です。

統計分析のためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？

統計分析のためにPythonを学ぶことになると、非常に多くのオプションがあります。コーディングブートキャンプに登録するか、オンラインコースを受講するか、本を読むのと同じくらい簡単なことをするかを選択できます。あなたにとって最良の選択は、あなたの目標が何であるか、そしてあなたが学んでいることをどれだけうまく吸収するかに依存します。

コーディングブートキャンプ

Pythonを学ぶための最良の方法の1つは、コーディングブートキャンプに参加することです。このトレーニングの最大の利点は、統計分析やその他の分野でPythonを専門的に使用できるようになることです。多くの場合、プログラムは短く柔軟ですが、集中的です。これにより、数か月以内に必要なすべてを学び、Pythonを専門的に使用する準備が整います。

最高のPythonブートキャンプは、実践的な学習やペアプログラミングなどの独自の機能を使用して学習するための費用対効果の高い方法を提供します。これにより、学生は学んだことを実践しながらポートフォリオを構築する機会が得られます。

オンラインコース

オンラインコースは、統計分析のためにPythonを学ぶのに役立ちます。これは、自主的に自分のペースで学びたい人にとっては選択肢かもしれません。人気のあるオンラインコースプロバイダーには、Udemy、Coursera、edX、Udacityなどがあります。一般的に、オンラインコースは手頃な価格で、多くは自分のペースで進められます。

本

電子書籍やハードコピーを読むのが大好きな熱心な読者であれば、統計分析のためにPythonを学ぶこともできます。このプロセスのための本はたくさんあり、ほとんどは構造化されています。より高度な領域に分岐する前に、基本から始めます。書籍は、線形回帰分析、生存分析、ベイズ統計などのトピックを探索するための優れた代替手段です。

本は楽しいかもしれませんが、いくつかの欠点があります。特にコンピュータサイエンスやプログラミングなどの急速に進化する分野では、本はすぐに古くなる可能性があります。上記の他の学習オプションを使用して、統計分析中の作業を容易にする最新のトレーニングを確実に受けられるようにする方が安全な場合があります。

統計分析ライブラリのトップPython

Pythonライブラリには、さまざまなプロジェクトで作業するときに役立つ再利用可能なコードのチャンクが含まれています。統計分析用の標準ライブラリには、Pandas、SciPy、NumPy、TensorFlow、scikit-learnなどがあります。

• NumPy 。このパッケージには、統計分析操作とデータの視覚化を容易にするNumPyアレイが含まれています。
• SciPy 。 SciPyは、科学計算用のオープンソースのPythonライブラリです。 NumPyに基づいて構築されており、幅広いアプリケーションのあらゆるバックグラウンドのプログラマーが使用できるアルゴリズムとデータ構造が含まれています。
• パンダ 。 Pandasは、データの操作、分析、視覚化を簡単かつ迅速に行うのに最適な、もう1つのオープンソースのPythonライブラリです。
• scikit-learn 。 scikit-learnは、ロジスティック回帰、線形回帰、線形モデルなど、機械学習用の予測統計分析ツールを提供します。
• TensorFlow 。このツールは、ユーザーがさまざまなレイヤーとデータフローグラフを使用して大規模なニューラルネットワークを開発するのに役立つため、AIライブラリと見なされます。データの分類、予測、認識、発見、作成に効率的です。

これらのライブラリを使用すると、Pythonを統計分析に使用する際の作業が簡単になります。特定の統計分析タスクを完了するために必要なPythonモジュールのインストール方法を学ぶのにほんの少しの時間がかかります。

統計分析のためのPythonの学習方法：ステップバイステップガイド

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Pythonは簡単に習得できますが、正しい方法を習得しないと難しい場合があります。選択した学習方法に関係なく、プログラミング言語のすべての側面と、それが統計分析にどのように適用されるかを確実に学習するために従う必要のあるパターンがいくつかあります。学習中に従うべきいくつかのステップがあります。

Pythonの基本を学ぶ

プロセスの最初の最も重要なステップは、Pythonのコアコンポーネントを学習することです。これを行うには、入門的なオンラインコースや、コーディングブートキャンプに参加するなど、さまざまな方法があります。新しいプログラミング言語を学びたいときは一貫性が鍵となるので、学ぶために1日数時間を確保してください。

統計分析の基礎を学ぶ

次のステップは、統計とデータ分析について学ぶことです。これを行うには、統計コースのオンライン紹介を受講します。データセットに適切な分析方法を適用できるように、標準偏差、ロジスティック回帰、線形関係、相関係数などのさまざまな分析方法と用語を把握することが重要です。

実践的な実践

新しいスキルを習得するには、実践的な練習が不可欠です。 Kaggleなどのオンラインリソースは、練習用の何万もの公開データセットを提供しています。途中で行き詰まった場合は、作業を共有してフィードバックを得るPythonフォーラムがたくさんあります。また、専門家が特定のデータセットに対して統計分析を行って、プロセスから学ぶ方法を調べることもできます。

学習している人々と自分を取り巻く

自分で練習することは役立ちますが、学習している他の人と協力することで、より早く吸収することができます。他の学習者を見つけて毎週参加し、一緒にプロジェクトに取り組むことができます。これを行うことで、途中で学んだトリックを共有することができます。お住まいの地域の交流会や地元のイベントを検索できます。これは、自分のような他の学習者とつながるのに役立つはずです。

さまざまなオープンソースプロジェクトに貢献する

インターネット上のPythonには多くのオープンソースプロジェクトがあります。オープンソースプロジェクトに貢献することで、このプログラミング言語を習得できます。このモデルでは、ソフトウェアのソースコードは一般に公開されていることが多く、誰もが貢献して共同作業を行うことができます。

企業は、あなたが貢献できるオープンソースプロジェクトも公開しています。あなたがする必要があるのは、これらの会社のエンジニアによって書かれたコードを操作することだけです。これは、貴重な学習体験を生み出すための優れた方法です。最良の部分は、これらのプロジェクトをポートフォリオに追加して、スキルを強調できることです。

今日から統計分析のためのPythonの学習を開始

Pythonは、その汎用性のために広く使用されているプログラミング言語です。データ分析からソフトウェア開発、さらにはロボット工学まで、さまざまな業界で役立ちます。数か月以内に統計分析のためにPythonを学び、データアナリストまたはデータサイエンティストになることができます。上記の手順に従うと、情報の学習と保持が容易になります。

Python for Statistics Analysis FAQ

Pythonの変数とは何ですか？

変数を使用すると、オブジェクトを参照できます。オブジェクトに変数を割り当てたら、その変数を使用してそのオブジェクトを参照できます。変数に関しては、変数と連続変数の関係など、調査する必要のあるトピックがいくつかあります。従属変数とカテゴリ変数が何であるかを知っておく必要があります。

Pythonの統計に使用されるライブラリはどれですか？

Pythonを統計分析に適用するときに使用できる標準ライブラリとサードパーティライブラリは多数あります。最も重要なものは、Pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、およびTensorFlowです。

Python for Data Scienceの主なトピックは何ですか？

データサイエンスのためにPythonを学びたい場合に検討すべき重要なトピックは、推論統計、ベイジアンメソッド、確率分布、機械学習の統計です。

Pythonは統計に適していますか？

はい、Pythonには統計分析に多くのアプリケーションがあります。中央値、平均、最頻値、正規分布などの中心傾向の測定値を使用して、データセットを記述および要約するために使用できます。標準偏差、標本分散、標本歪度を特定することも役立ちます。