データサイエンスのためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順

Pythonの知識は、さまざまなデータサイエンスの仕事の貴重な候補になる可能性があります。データサイエンスのためにPythonを学ぶことを計画している場合は、この記事が役に立ちます。データサイエンスのためのPythonの一般的な使用法、このプログラミング言語を習得するために必要な手順、および旅行中に必要となるリソースを紹介します。始めましょう。

Pythonとは何ですか？

Pythonは汎用プログラミング言語です。それは解釈され、オブジェクト指向であり、動的です。開発者が迅速なアプリケーション開発を行うのに魅力的な機能の1つは、高レベルの組み込みデータ構造です。

その汎用性により、Pythonはあらゆる種類のデータ、コーディング、さらには数学的な計算にも使用できます。これは、Web開発にのみ使用されるJavaとは対照的です。 Pythonの構文は単純で読みやすいため、新しいデータサイエンティストとエキスパートデータサイエンティストの両方が、習得と使用が簡単であると感じています。

Pythonはデータサイエンスで何に使用されますか？

Pythonは、データサイエンティストがデータのクリーニング、操作、視覚化、および統計モデルと予測モデルの構築に使用します。組み込みのライブラリにより、コーディングせずに統計データ分析を簡単に実行できます。 Matplotlib、Pandas、NumPyなどのライブラリを使用すると、データのクリーニング、分析、視覚化がより簡単かつ効率的になります。

Pythonをデータサイエンスに使用する主な利点の1つは、オープンソースの性質であり、誰もが無料でPythonにアクセスできるようになっています。 Pythonはデータサイエンティストの間で非常に人気があり、開発者とデータサイエンティストの強力なオンラインコミュニティに支えられています。

データサイエンスのためのPythonの学習にはどのくらい時間がかかりますか？

初心者がデータサイエンスのためのPythonの基礎を学ぶには、平均して1週間から3か月かかります。 Pythonはオブジェクト指向プログラミング言語であり、その構文は英語で書かれているため、他のプログラミング言語に比べて学習曲線が短くなります。

Pythonを学ぶための無料のオンラインリソースがたくさんあります。また、ニーズと可用性に応じて、数週間から数か月続く構造化された学習プロセスのオンラインコーディングブートキャンプに申し込むこともできます。

データサイエンスのためにPythonを学ぶ必要があるのはなぜですか？

データサイエンティストになりたい場合は、スムーズなワークフローを持ち、他のデータサイエンティストとも協力したいと思うでしょう。したがって、学習するのに十分シンプルで、複雑なデータ分析を処理し、機械学習アルゴリズムを構築するのに十分洗練されたプログラミング言語が必要です。以下は、データサイエンスのためにPythonを学ぶ必要があるいくつかの理由です。

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。

簡単に習得できます

Pythonの学習曲線は、主にその単純さのために浅いです。コンピュータサイエンスのバックグラウンドがなく、プログラミングの経験がないデータサイエンティストがいます。 Python構文は理解しやすく、すぐに習得できるため、ほとんどの新しいデータサイエンティストだけでなく、多くの経験豊富なデータサイエンティストにも最適なプログラミング言語です。

無料のオンラインリソースが利用可能です

Pythonを学ぶためにオンラインで利用できる多くのリソースがあります。無料のオンライン学習リソースを提供するデータサイエンスコミュニティが成長しています。すべての質問に答えてもらうことができる活発なフォーラムもたくさんあります。

多くの雇用者に必要です

現在、ほとんどのデータサイエンスの仕事では、Pythonのスキルが最重要要件として挙げられています。実際、GeneralAssemblyのデータサイエンスインストラクターであるJeffHaleは、上位の求人情報サイトに掲載されているデータサイエンスの仕事に必要な最も需要の高い技術スキルを分析し、その結果は データサイエンスの仕事の75％には、Pythonプログラミングスキルが必要です。

データサイエンスのためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？

データサイエンスのためのPythonの学習を開始する方法はいくつかあります。あなたにとって正しい選択はあなたのニーズと可用性に依存します。以下は、データサイエンスのためにPythonを学ぶための最も一般的な方法のいくつかです。

コーディングブートキャンプ

コーディングブートキャンプは、数週間から数ヶ月続くことができる構造化された没入型プログラムを提供します。ブートキャンププログラムでは、多くの実践的なプロジェクトに取り組み、実践的な経験を積むことができます。多くのブートキャンププロバイダーは、プログラミングスキルをスピードアップするために1対1のコーチングを提供しています。データサイエンスのコーディングブートキャンプは、データサイエンスの求職者に非常に人気があります。

オンラインコース

Pythonプログラミングトレーニングコースを受講できるオンラインプラットフォームがいくつかあります。 Pythonの基本と、より高度な概念と実践を紹介します。ただし、ブートキャンプとは異なり、これらのコースのほとんどは構造化されておらず、自分のペースで進められるため、インストラクターや仲間のコミュニティにアクセスしてサポートできない場合があります。

本

Pythonは、最も人気のあるプログラミング言語の中で上位にランクされています。 Pythonの学習方法に関する本は、従来の書店とオンライン書店の両方で見つけることができます。このオプションは、自分のペースで学習に取り組み、自分の学習プロセスを快適に構築することを好む学生に最適です。

データサイエンスライブラリのトップPython

Pythonライブラリは、コードを最初から作成する必要をなくす一連の関数です。データの視覚化、クリーニング、操作、さらには統計モデルの構築についてサポートが必要な場合でも、これらのタスクを簡単に実行するためのリソースを備えたさまざまなライブラリがあります。以下は、データサイエンスで使用される最も人気のあるライブラリの一部です。

• パンダ。 Pandasライブラリは、データのクリーニングと操作、および統計分析に使用されます。これは、Pythonエコシステムで最も人気のあるライブラリの1つです。
• Matplotlib。 Matplotlibは、チャートやグラフを生成するために使用されるデータ視覚化ライブラリです。散布図、箱ひげ図、棒グラフ、線グラフを作成するために使用できます。
• NumPy。 NumPy、またはNumerical Pythonは、高密度のデータバッファーを処理するために使用されます。これらは、多次元配列および行列の科学計算および数学演算に使用されます。
• Statsmodels。 このPythonモジュールは、さまざまな統計モデルの推定、およびロジスティック回帰、線形回帰、一般化線形モデル、時系列、データ探索などの統計テストを実行するためのクラスと関数を提供します。
• Scipy。 これは、科学的コンピューティングと技術的コンピューティングの両方に使用されるPythonのオープンソースライブラリです。最適化モジュール、積分、線形代数、信号と画像の処理、補間、および特殊関数が含まれています。

一般的なデータ分析タスクに使用できるPythonライブラリは他にもたくさんあります。実際、それらは数千あり、その多くはオープンソースです。

データサイエンスのための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、アプリケーションの開発ではなく、データサイエンティストによるモデルの取得、クリーンアップ、視覚化、構築に使用されます。したがって、タスクに関連するライブラリとモジュールの使用方法に焦点を当てる必要があります。この記事の残りの部分では、データサイエンスのためにPythonを学習する方法についてのステップバイステップガイドを提供します。

ステップ1-Pythonをインストールする

学習の最初のステップは、Pythonソフトウェアをコンピューターに直接インストールすることです。これにより、実践することで学習し、習得するときに新しいスキルをテストするための環境を提供できます。 Pythonはオープンソースであるため、PythonのWebサイトに直接アクセスして、オペレーティングシステムに適したバージョンをダウンロードできます。

ステップ2–プログラミング環境を構成する

プログラミング環境は、テキストエディタとPythonランタイム実装の両方を組み合わせたものです。コードの行はテキストエディタで記述され、ランタイム実装はコード実行メソッドを提供します。メモ帳をテキストエディタとして使用することも、テストランナー、構文チェッカー、コードハイライターが統合されたより高度な統合開発環境（IDE）として使用することもできます。

インストールできるIDEはさまざまですが、最も一般的なものはPyCharmです。 PyCharmはオープンソースの無料IDEです。 PyCharmをダウンロードしたら、インストール手順に従ってインストールします。すべての主要なオペレーティングシステムと互換性があります。

ステップ3–Pythonの基本を学ぶ

次のステップは、Pythonの基本的な概念とコマンドに精通することです。タプル、セット、文字列、リスト、辞書などのさまざまな基本関数とデータ構造、およびさまざまなライブラリについて学ぶ必要があります。

ステップ4–データ操作のための基本ライブラリの使用方法を学ぶ

PandasとNumPyは、探索的データ分析に最も一般的に使用されるライブラリです。 PandasはNumPyの拡張であるため、NumPyから始める方がよいでしょう。 Numpyを使用すると、ほとんどの機械学習アルゴリズムの基本的なデータ構造である、高度に最適化された多次元配列で作業できます。

次に、パンダを学びます。ほとんどのデータサイエンティストは、データ分析の最初で最も重要なステップであるデータの改ざんやラングリングの実行に多くの時間を費やしているため、これは便利です。

ステップ5–高度な概念に進む

基本をカバーし、Python環境が機能するようになったら、データサイエンスの専門家としての旅に役立つ、より高度な概念に進むことができます。

条件文、データの視覚化、統計操作、機械学習、データベースの操作などの重要な概念について必ず学習してください。理論を学ぶだけでなく、実践的な演習を行って知識を固めるようにしてください。これにより、自信がつき、後でポートフォリオに追加できる作品を作成するのに役立ちます。

今日からデータサイエンスのためのPythonの学習を開始

Pythonは習得が容易で、数時間で基本を理解できます。シンプルで人気のある言語であるため、短時間で実行に移すのに役立つ多くの利用可能なオンラインリソースがあります。

ブートキャンプのコーディングは、データサイエンスの職務でPythonを学ぶための優れた方法であることを忘れないでください。 Bootcampプログラムは、需要の高いスキルと、雇用市場で成功するために設計された支援環境を提供します。

データサイエンスに関するPythonのFAQを学ぶ データアナリストに必要なPythonスキルは何ですか？

ディクショナリ、リスト、セット、タプルなどの組み込みデータ型を深く理解しておくとよいでしょう。また、データアナリストとしての夢の仕事に着手するには、PandasデータフレームとNumPy配列のプログラミング経験が必要です。

データサイエンスにはPythonが必要ですか？

これは必ずしも必須の要件ではありませんが、データサイエンスのキャリアには、通常、Pythonの基本的な知識が少なくともある程度必要です。特に機械学習、教師なし学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのサブフィールドで、データサイエンスの仕事に応募する場合、Pythonを学ぶことで確かにメリットがあります。

データサイエンス用のPythonを学ぶのにどれくらい時間がかかりますか？

選択した学習パスによっては、Pythonの基礎を学ぶのに数週間から1年かかる場合があります。ブートキャンプは、Pythonの基本的なスキルをすばやく効果的に習得するための優れた代替手段です。ブートキャンプのカリキュラムは実践的な学習に基づいており、学生が労働力に加わるために必要な実践的な経験を積むのを助けることに焦点を当てています。

Pythonを学ぶことでデータサイエンスの仕事ができますか？

Pythonのスキルを持っていると、データサイエンスの仕事に応募するときに間違いなく利点が得られます。潜在的な雇用主はプログラミングスキルのある候補者を好む傾向があり、この傾向は今後も続く可能性があります。