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

今日のプログラマーとデータアナリストの大多数はPythonを使用しています。この人気のある言語は、ビッグデータと分析ツールに関してユーザーを驚かせることをやめません。多くのデータアナリストは、Pythonの高度な機能を使用して統計分析を行い、ディープラーニングモデルを作成しています。

この人気のある言語は、学びたい人なら誰でも簡単にアクセスできます。このPythonfordata分析チュートリアルでは、このプログラミング言語を習得するプロセスについて説明します。 Pythonを学ぶ主な理由を説明し、利用可能な学習オプションを示します

Pythonとは何ですか？

Pythonは汎用プログラミング言語です。この解釈されたオブジェクト指向の動的言語は、世界中の何百万ものデータサイエンティスト、データアナリスト、教育者、およびファイナンシャルアドバイザーによって使用されています。その高レベルの組み込みデータ構造により、迅速なアプリケーション開発に関して魅力的です。

この言語は、大規模で活発なコミュニティだけでなく、幅広いリソースやライブラリを誇っています。 Pythonを使用すると、プログラミングプラットフォームでの機械学習やデータサイエンスなどの新しいテクノロジーの使用がはるかに簡単になります。データサイエンスアプリケーションに関しては、Pythonを使用するとタスクがより管理しやすくなります。

その汎用性により、専門家はあらゆる種類のデータおよびあらゆる種類の数学的計算にPythonを使用できます。 Pythonの構文は単純で、初心者でもエキスパートアナリストでも、簡単に習得して使用できます。

データ分析でPythonは何に使用されますか？

数え切れないほどの数学的、統計的、科学的なアプリケーションを備えたPythonは、データサイエンティストの間で最も人気のある言語の1つです。データ分析では、Pythonを使用してモデルを構築し、データを取得、クリーンアップ、視覚化できます。

さらに、この言語は、データサイエンスおよびデータ分析プロジェクトに最適な多種多様なライブラリを誇っています。たとえば、NumPyとPandasは、データサイエンティストとデータアナリストの間で広く使用されています。

データ分析のためにPythonを学習するのにどのくらい時間がかかりますか？

データ分析のためにPythonを学ぶのにどれくらいの時間がかかるかについて明確なコンセンサスはありません。ほとんどの人は、この言語の基礎を学ぶのに2〜6か月かかることに同意するでしょう。ただし、最も複雑なライブラリのいくつかを習得するには、数年かかる場合があります。特にデータ分析のためにPythonを学ぶことになると、一般的な使用のためにPythonを学ぶよりもかなり時間がかかると考えることができます。

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。

データ分析のためにPythonを学ぶ必要があるのはなぜですか？

Pythonは、データサイエンスの分野で学ぶべき重要な言語のひとつと見なされており、Pythonの専門家に対する需要が高まっています。 Pythonは、迅速な改善を可能にするだけでなく、FortranまたはCで記述された高性能アルゴリズムとインターフェイスできるため、データマイニングや科学計算などのアプリケーションに役立ちます。

以下は、Pythonがデータサイエンティストや機械学習スペシャリストの間で非常に人気がある理由の上位5つと、データサイエンティストになりたい場合にPythonを学ぶ必要がある理由です。

簡単に学ぶ

初心者にとって、コーディングは恐ろしいように思えるかもしれません。ただし、Pythonは例外です。 C、C ++、Javaなどのより複雑な言語と比較すると、Pythonは構文と語彙が単純であるため、比較的簡単に習得できます。

非コーダーは無料または低コストでPythonを学ぶことができます。理解しやすく、プログラミングの武器にかなりすばやく追加できます。つまり、Pythonはデータサイエンスへの簡単なエントリポイントを提供します。

無数のツール、ライブラリ、およびアプリケーション

データサイエンティストの主な責任は、データを分析することです。データは、現実の世界ではさまざまな形で提供されます。分析およびモデル化する前に、データをクリーンアップして変換する必要があります。Pythonはそのための優れたツールです。さらに、Pythonの専門家は、データラングリング技術を使用して生データを操作し、分析に適したものにします。

Pythonのオープンソースライブラリを使用すると、データサイエンティストはこれらのタスクを実行できます。 Pythonには、定期的に更新される多くのライブラリがあります。 NumPy、Pandas、およびMatplotlibは、データ分析と視覚化に最適なものの1つです。

数式の適用、統計方程式の実行、データのクリーンアップに精通している限り、NumPyとPandasを簡単に学ぶことができます。たとえば、Pythonモジュールをインポートする方法を学ぶのに数分しかかかりません。特定のジョブにどのPythonモジュールを使用するか迷っている場合は、Googleで検索してください。必要な情報が見つかります。

巨大なコミュニティ

Pythonはデータアナリストの間で非常に人気があります。つまり、プロジェクト中に行き詰まった場合に頼る人々の活発なコミュニティがあります。このコミュニティのサポートにより、この言語とその最も複雑なライブラリを習得できます。

人気の高まり

データ分析を始めたいのであれば、Pythonを知らなければ遠くまで行くことはできません。多くの企業は、フレームワークを構築するためにこの言語に依存しています。たとえば、FacebookとNetflixは、データ分析プロジェクトでますますそれを使用しています。さらに、Googleは、機械学習や人工知能で使用される人気のPythonライブラリであるTensorFlowの作成者です。

雇用保障

Pythonでのキャリアは、他の多くの技術職よりも安定しています。この言語は30年前から存在しており、新しい市場のニーズに合わせて常に適応しています。キャリアの目標が変わり、雇用市場が衰退する可能性がありますが、Pythonを知ることは、常にあなたをより雇用しやすくするための有用なスキルになります。

Pythonの専門知識を開発し、それをデータ分析の分野に適用できれば、データアナリストになることができます。米国労働統計局によると、データアナリストの仕事の見通しは、2020年から2030年までの25％であり、平均よりもはるかに速いです。

データ分析のためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？

最近、専門家はさまざまな方法でPythonを学ぶことができます。オンラインまたは対面での学習に興味があるかどうかにかかわらず、意欲的なデータアナリストには、このプログラミング言語の基礎を学ぶための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

コーディングブートキャンプは短いですが集中的なプログラムであり、テクノロジー業界で高給の仕事に就くために必要なスキルを植え付けます。ブートキャンプのカリキュラムは、実際のプロジェクトを通じて労働力に加わるために必要なスキルの習得に焦点を当てています。

ブートキャンプの卒業生は、豊富な実務経験を持って仕事に就くため、ますます多くの雇用主がブートキャンプの卒業生を支持し始めています。さらに、ブートキャンププログラムには、すべての学生のニーズに合わせてさまざまな形式があります。フルタイム、パートタイム、オンライン、対面、自習型、インストラクター主導のオプションを見つけることができます。

さらに、コーディングブートキャンプは、学生が卒業後できるだけ早く就職できるように、メンターシップや採用ネットワークへのアクセスなど、幅広いキャリアサポートサービスを誇っています。つまり、最高のPythonブートキャンプは、ソフトウェア開発、データサイエンス、およびデータ分析のキャリアに必要なトレーニングを受けるための理想的なオプションです。

オンラインコース

Pythonの人気により、基礎を学び、プログラミングスキルを次のレベルに引き上げようとしている世界中の何百万人もの人々に質の高い教育を提供するために、オンラインコースが登場しています。オンラインコースは、Pythonの予測モデル、箱ひげ図、数値変数、デジタルコンテンツの基本を理解するのに役立ちます。

オンラインのPythonコースでは、プログラミングスキルを簡単に習得、開発、および向上させることができます。これらのコースの多くでは、学習した内容を実際のデータ分析の問題に適用できる、やりがいのある個人およびグループのプロジェクトに取り組むことができます。

さらに、多くの場合、特定のタスクを実行するためのビデオチュートリアルやステップバイステップガイドなどの便利なリソースにアクセスできます。 Python関連のコースで人気のあるプラットフォームには、edX、Coursera、Udemy、Udacityなどがあります。

本

本は、このプログラミング言語を学ぶのに最適な方法です。本を使用すると、自分のペースで学習し、特定のPython関連のトピックに深く入り込むことができます。 Pythonとそのデータ分析におけるアプリケーションのさまざまな側面を教えることができる優れた本がたくさんあります。

データ分析ライブラリのトップPython

Pythonに組み込まれているデータサイエンス用のPythonライブラリは多数あり、アナリストはこれらを毎日使用して問題を解決しています。これらのライブラリは、データサイエンスの役立つ情報やピアへの無制限のアクセスを提供します。

以下に、データサイエンス用の上位4つのPythonライブラリをまとめました。

• TensorFlow 。 TensorFlowは、テンソルを含む計算を定義して実行できるようにするフレームワークです。テンソルは、最終的に値を生成する部分的に定義された計算オブジェクトです。
• NumPy 。 NumPyライブラリは、配列と呼ばれる多次元オブジェクトとそれらを操作するためのツールを提供する汎用パッケージです。
• SciPy 。 NumPyを拡張し、科学計算のためのユーザーフレンドリーで効率的なルーチンをいくつか提供するため、SciPyはデータサイエンスとデータ分析で広く使用されています。
• パンダ 。このPythonライブラリは、データ分析とクリーニングで人気があります。 Pandasライブラリが提供するデータフレームCDは、構造化データを操作するための高速で柔軟性があり、直感的な方法です。

データ分析のためのPythonの学習方法：ステップバイステップガイド

>

データ分析のためにPythonを学ぶまでの道のりは長くなります。すべては、最新バージョンの言語をインストールし、自分に合ったコースまたはプログラムを選択することから始まります。以下の手順に従うと、データ分析にPythonを使用する方法の詳細を学ぶことができます。

Pythonをインストール

Pythonをダウンロードする最も簡単な方法は、公式サイトにアクセスすることです。 CでのPython実装であるCPythonは、ダウンロードページから入手できます。 Python3をダウンロードすることをお勧めします。30MBのファイルサイズを想定してください。

OOPの概念を学ぶ

Pythonのオブジェクト指向プログラミング（OOP）は、オブジェクトとクラスを使用してソフトウェア設計を構造化することを指します。できるだけ早く学習したいOOPの概念には、継承、ポリモーフィズム、カプセル化、およびスタイルがあります。

データ構造とアルゴリズムの調査

Pythonの基本を理解したら、データ構造とアルゴリズムを学ぶ必要があります。並べ替えアルゴリズムに慣れてください。これにより、ループ、ネストされたループ、条件、再帰などの概念の理解が深まります。

データ構造を研究するときは、事前定義されたクラスとオブジェクトを探索します。これにより、実際のプロジェクトに取り組む前に、言語に慣れることができます。この段階では、ツリー、キュー、スタック、およびリンクリストを適切に処理することも目指す必要があります。

プロジェクトを行う

古い格言が行くように、練習は完璧になります。データサイエンスの旅の次のステップは、これまでに学んだことを適用することです。そのためには、独自のプロジェクトから始めることをお勧めします。優れたプロジェクトのアイデアには、簡単なやることリストや習慣トラッカーの作成が含まれます。

最初のプロジェクトが完了したら、より挑戦的なプロジェクトに移ります。次のプロジェクトは、他の人が追加できるデータセットを構築することですが、別のサーバーからモデレートするオプションがあることを確認してください。

あなたが情熱を注いでいるデータ分析とデータサイエンスプロジェクトを選択してください。構築できると思われる興味深いプロジェクトに出くわした場合は、できるだけ早く試してみてください。必要に応じて、Pythonコミュニティに質問するか、チュートリアルを確認して、ヘルプを入手してください。

学習をやめないでください

Pythonに関しては、生涯を埋めることを学ぶのに十分です。ゲームのトップになりたいのであれば、継続的な学習は必須です。これを行う良い方法は、コーディングの課題に参加するか、他のユーザーの問題を支援することです。重要なのは、常に専門知識の拡大に努めることです。

今日からデータ分析のためのPythonの学習を開始

Pythonは、データサイエンスとデータ分析の世界で重要なスキルです。データアナリストの間で人気が高まっていることは、これを証明しています。この業界でのキャリアが魅力的だと思われる場合は、Pythonを学ぶことを忘れないでください。

データ分析にPythonを使用する最初のステップを実行するために、自由に使える多くの方法があります。必要な知識と実践的なスキルを身に付けるためのコーディングブートキャンプはたくさんあります。同様に、本だけでなく、魅力的でわかりやすいコースを見つけるのに問題はありません。

この言語の基本を学び、より高度な概念に慣れたら、このガイドで提案したいくつかのプロジェクトを試してみてください。すぐにプロジェクトのポートフォリオを開発し、データアナリストになる準備が整います。