統計のための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、Pythonは群を抜いて最も人気のあるプログラミング言語です。 Pythonプログラミングには、使いやすさなど、他の言語に比べていくつかの利点があります。統計学者は、データを分析するときに言語が非常に用途が広いため、Pythonを定期的に使用しています。このガイドでは、統計のためにPythonを習得するための最良かつ最も一般的な方法を紹介します。

Pythonとは何ですか？

Pythonは汎用プログラミング言語です。これは、インタプリタされたオブジェクト指向の動的プログラミング言語です。その高レベルの組み込みデータ構造は、開発者が迅速なアプリケーション開発、統計関数、人工知能、および分析タスクを行うのに魅力的な機能の1つです。

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。 Pythonの構文は読みやすく、初心者から上級者まで簡単に習得して使用できます。

Pythonは統計で何に使用されますか？

Pythonは、少なくとも構文の観点からは、学ぶための単純なプログラミング言語と長い間考えられてきました。活発なコミュニティに加えて、Pythonには幅広いリソースとライブラリがあります。統計を操作するのに複雑なプログラミングは必要ありません。PythonやRubyなどの言語を使用すると、タスクが簡単になります。

記述統計は、組み込みの統計モジュールによってPython言語に含まれています。これは、データセットが大きすぎない場合、またはインポートされている他のライブラリに依存できない場合に役立ちます。数値計算用のサードパーティライブラリであるNumPyを使用すると、ユーザーは1次元および多次元データの配列を操作できます。

Pythonは、データの操作と視覚化、および統計モデルの構築に使用できるため、統計学者の間で最も人気のある言語の1つです。 Pythonは、オープンソースであり、解釈され、オブジェクトをプログラミングするための優れたアプローチを提供する高級言語です。 Pythonは、数学、統計、および科学の幅広い機能を提供します。

統計のためのPythonの学習にはどのくらい時間がかかりますか？

さまざまな見積もりによると、Pythonの学習には3か月から12か月かかる可能性があります。統計家によるPythonの使用法はプログラマーの使用法とは異なるため、スキルを習得するのにかかる時間は目的によって異なります。

Pythonは、データを取得、クリーニング、および視覚化するためのツールとして統計でよく使用されます。 Pythonベースの統計分析では、NumpyやPandasなどの特定のモジュールやライブラリの学習により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。

統計のためにPythonを学ぶ必要があるのはなぜですか？

Pythonは、統計家が使用する最も人気のあるプログラミング言語です。以下のリストをチェックして、統計分析のキャリアを開始したい場合にPythonを学ぶ必要がある上位5つの理由について詳しく学んでください。

Pythonは簡単に習得できます

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、構文と語彙は非常に単純です。組み込みのPython統計ライブラリを利用して、統計データ分析タスクをすばやく習得できます。

Pythonには巨大なコミュニティがあります

Python開発者の大規模なコミュニティがあります。つまり、初心者が基本的な統計関数を学ぶのに役立つ多くのリソースが利用可能です。 Python開発者の全人口がコラボレーションするための大規模なプラットフォームとして機能する多くのWebサイトがあります。これらのPythonコミュニティWebサイトの1つはGitHubです。

コードの大規模なリポジトリとして、GitHubはPythonの知識を提供するだけでなく、ソースコード管理プラットフォームでの作業の経験も提供します。この汎用性により、Pythonは今日のさまざまなプロジェクトに自然に選択されています。

仕事の成長とキャリアオプション

統計家はPythonで複数のキャリアの機会を見つけることができます。米国労働統計局（BLS）によると、統計家の全体的な雇用は2020年から2030年にかけて33％増加すると予測されており、すべての職業の平均よりもはるかに速い。

世界最大の企業のいくつかは、データ分析と統計のための主要なプログラミング言語としてPythonを使用しています。非常に多くの企業がビジネスの成果を推進するためにデータ分析に依存しているため、Pythonスキルの需要が高く、これらの専門家は高い賃金を得ることができます。 BLSはまた、統計家の平均給与は110,860ドルであると報告しています。

統計のためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？

Pythonで統計データを分析することには多くの利点があります。ただし、Pythonには、数値的に重いアルゴリズムや大量のデータを処理する場合の制限があります。これらのタスクには、NumpyまたはPandasを使用します。意欲的な統計家がPythonを習得するために使用できる最良の方法を3つ紹介します。

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、圧縮された時間枠で集中的な知識とスキルのトレーニングを提供します。学習者は、長期の大学プログラムに登録しなくても、コーディングの習熟度を得ることができます。最高のPythonブートキャンプは、わずか数か月で技術者としてのキャリアを開始するために必要な統計とコーディングのスキルを習得するのに役立ちます。

オンラインコース

他のプログラミング言語と同様に、追加のガイダンスなしで学ぶのは難しい場合があります。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。多くのオンライン学習プラットフォームは、コースを手頃な価格に保つための特別オファーを頻繁に提供しており、一部は無料ですらあります。

UdemyのPythonforStatistics Analysisなどのオンラインクラスは、特定のキャリアの野心のためにPythonスキルを開発するための優れた方法です。一連のコースでは、統計分散、線形回帰、線形関数、累積分布関数のほか、確率変数、最大値、カテゴリ変数などの操作方法について学ぶことができます。

本

書籍は、オンラインコースよりも詳細であることが多く、自分の時間で勉強できるため、Pythonプログラミングを学ぶのに役立つ優れたリソースになります。たとえば、Pythonを使用した統計の概要 Thomas Haslwanter著は、生存分析から線形回帰分析、ベイズ統計までのトピックを研究するための優れたリソースです。

統計ライブラリのトップPython

Pythonは、プログラマーと統計家が同様に使用する統計用の並外れたライブラリを使用して構築されています。 NumPy、Pandas、TensorFlowは、統計とデータの視覚化に最適なツールです。

統計用の上位4つのPythonライブラリは次のとおりです。

• TensorFlow 。このライブラリは、さまざまな分野で使用できます。テンソルは部分的に定義された計算オブジェクトであり、最終的に値を生成します。TensorFlowは、テンソルを含む計算を定義して実行できるフレームワークです。
• NumPy 。このパッケージは、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に必要なツールを提供します。
• SciPy 。約600人の寄稿者がSciPyのGitHubページに積極的に寄稿しています。 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多数提供するため、科学および技術計算に広く使用されています。
• パンダ 。このライブラリは、データ分析とクリーニングに多用されています。 Pandas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。

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が優れたサービスになる可能性があります。必要な情報が見つかります。

統計のためにPythonを学ぶ方法：ステップバイステップガイド

あなたが統計分野に興味のある初心者なら、始めるのは大変なことかもしれません。次のガイドは、統計のためにPythonを学ぶための旅で最初に焦点を当てるべきツールとスキルをナビゲートするのに役立ちます。

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）とは、オブジェクトとクラスを使用してプログラムを構造化することです。オブジェクト指向プログラミングの概念は、継承、ポリモーフィズム、カプセル化、スタイルなどの重要な機能を提供します。

データ構造とアルゴリズム

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。これにより、並べ替えアルゴリズム、ツリー、キュー、スタック、およびリンクリストを紹介します。データ構造をコーディングするときは、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。

ツールとライブラリを理解する

Numpy、Pandas、およびMatPlotLibに精通するにつれて、重要なPythonライブラリに精通するようになります。これらはすべて、仕事でより効率的かつ効果的になるのに役立つツールであり、フィールドでのキャリアを開始したいかどうかを知るために不可欠です。

プロジェクトの作成

いくつかの基本的なスキルを知ったら、自分でプロジェクトを作成することが、能力を構築するための最良の方法です。簡単なやることリストや習慣トラッカーを作成することは、良い最初のプロジェクトかもしれません。出発点が決まったら、スキルを習得するにつれて、新しい機能や高度な技術を追加できます。これは、潜在的な雇用主に自分のスキルを証明できるポートフォリオを構築するのにも役立ちます。

たとえば、大規模なデータセットを作成し、それを信頼区間または連続区間に編成することから始めることができます。次に、他のユーザーがデータセットに追加して、別のサーバーからモデレートするオプションを持つことができるデータセットを構築できます。知識のギャップをPythonの基礎のレビューで埋めるか、Pythonコミュニティに相談してください。

学習を続ける

統計家の主な責任は、データを整理して分析することです。データは、現実の世界ではさまざまな形で提供されます。データラングリングは、分析に使用できるように生データを操作するために使用されます。データを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。

コーディングを学ぶときは、変数の型、ループ、条件文、クラス、メソッドなどの基本から始めて、残りの部分をマスターする方法を構築してください。オンラインでコーディングの課題と問題に参加して、まったく新しいレベルの自信と実践的な経験を積んでください。

今日から統計のためのPythonの学習を開始

技術的なバックグラウンドがない場合、Pythonを学ぶのは難しいかもしれませんが、それは確かに不可能ではありません。コーディングブートキャンプやオンラインコースなど、利用可能な多数の教育リソースからの忍耐力と支援により、利用可能な統計家のポジションに気付く前に申請を開始する準備が整います。