「Pythonでデータ分析を行いたいけれど、どのような手順で行えばよいか分からない」という方も多いかと思います。
Pythonの文法に関して解説されたWebサイトは多いですが、データ分析に関しては情報が少ないですよね。
本記事ではPythonのデータ分析について解説します。
Pythonでどんなデータ分析ができるか、データ分析をするために学ぶべきもの、データ分析の学び方について総合的にまとめました。また、初心者向けのPythonのおすすめ勉強方法についても解説しています。
本記事を読むことで、Pythonでデータ分析をスタートさせることができます。
Python未経験者や、データ分析に興味がある方は本記事をぜひ参考にしてくださいね。
Pythonでどんなデータ分析ができるか
まずはPythonでどんなデータ分析ができるか解説します。
具体的なデータ分析の例や、Pythonを使うメリットなどについてまとめました。
データ分析に関してよく分からないという方は、ぜひ読んでみてくださいね。
データ分析とは？
データ分析とは、収集したデータを分析し何らかの有益な情報を導き出すことです。
データ分析は昨今注目されている分野でもあります。
データ分析で多く使われる言語はPython、Rです。
特にPythonは汎用性が高いことから多く活用されています。
また、データ分析を行う際には、事前にデータをプログラムが読み込みやすくするために加工する必要があります。
データを加工する処理にも、Pythonなどのプログラミング言語が使われますね。
このデータ分析を専門に行う仕事をデータサイエンティストと呼びます。
データサイエンティストは、データの収集・分析を行い、企業の売上アップに繋がる情報を導き出す必要があります。企業の方向性を左右する責任あるポジションでもあるため、高年収を獲得しやすい職種です。
データサイエンスについてはこちらの記事で詳しく解説しています！
Pythonを使ってできる具体的なデータ分析の例
Pythonを使ってできる具体的なデータ分析には、次のようなものがあります。
- 過去の売上から今期売上を予測する
- SNSの書き込みから商品の評判をまとめる
- 過去の天気の情報を収集し天気予報に活かす
- ECサイトのユーザー動向を分析しUI/UXの改善に繋げる
このようにデータ分析は様々な状況で活用されています。私達の身の回りにも、Pythonでのデータ分析によって効率化できることがあるかもしれませんね。
Pythonでデータ分析をするメリット
Pythonがデータ分析で多く使われる理由は、データ分析で活用できるライブラリが多いからです。
ライブラリとは、プログラムをひとまとめにし再利用可能な状況にしたものであり、インストールして誰でも使うことができます。ライブラリを使えば自力でプログラムを作る必要がないため、効率的な開発が可能になります。
また、ライブラリを使うことでデータ分析の速度を上げることもできます。
Pythonは、本来はそこまで処理速度に優れた言語ではありません。しかし、ライブラリはC言語など処理速度が速い言語で作られているため、Pythonの処理速度の遅さをカバーしてくれるのです。
加えて、Pythonは学習コストが他言語に比べて低いのもメリットです。
Pythonは文法がCやJavaよりも平易であり、習得に時間がかかりません。また、ソースの可読性が高いため他人の書いたソースが読みやすいのも学習しやすいポイントです。
Pythonでデータ分析をするために何を学ぶべきか
続いて、Pythonでデータ分析をするために必要なスキルや知識について解説します。データ分析をより厳密に行うのであれば、様々な予備知識が必要となります。
具体的にどんなスキル・知識が必要なのか、みていきましょう。
データ分析を行うのに必要なPythonのスキル
データ分析を行うためには、先ほども解説したPythonのライブラリを学ぶ必要がありますね。ライブラリなしで開発を行うのは非常に難しいので、ライブラリを使うのがおすすめです。
データ分析で特に多く使うライブラリは次の3つです。
- Numpy
- Pandas
- matplotlib
Numpy
Numpyは数値計算を行うライブラリです。
データ分析で行われる複雑な計算を効率的に行うことができます。
Pandas
Pandasは収集したデータを加工できるライブラリです。
データ同士の結合や不要なデータの削除が行えます。
matplotlib
matplotlibはグラフを描くためのライブラリです。
折れ線グラフや3Dグラフを簡単なコードで書くことが可能です。
ライブラリの使い方は公式マニュアルに書かれているため、公式マニュアルを見て勉強するのが王道でしょう。ただし、公式マニュアルは英語で書かれていることもあるので、その場合はその他の分かりやすく解説されたサイトも参考にしながら勉強するのがおすすめです。
ライブラリをインストールする際はAnacondaを使うのがおすすめです。
Anacondaを使えば必要なライブラリを一括でインストールできます。
初心者向けのPythonのおすすめ勉強方法
初心者におすすめのPython勉強方法は学習サイトを使うことです。
Progateやドットインストールなどの学習サイトには、Pythonの教材が掲載されており、月額料金を支払うことで教材が全て閲覧できます。
学習サイトのメリットは、通勤時や昼休みなどのスキマ時間にも勉強ができるため、本業が忙しい方でもPythonが習得できることです。
ただし、学習サイトで学べるのはあくまでPython基礎であり、データ分析や機械学習などの応用はあまり学ぶことができません。
データ分析や機械学習を学びたいなら、書籍を購入して学んでいくのがおすすめです。Pythonは人気言語ですので、書店に行くと数多くの種類の書籍が置かれていますよ。
Pythonのデータ分析にかかわる資格
Pythonのデータ分析にかかわる資格は次の3つです。
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- 統計検定
- データスペシャリスト試験
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonでのデータ分析に特化した資格です。「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」より2020年に開始されました。
データ分析手法の基礎について問われるほか、データ分析ライブラリのPandasの使い方に関する問題も多く出題されます。
Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度はそこまで高くはないため、データ分析の基礎をおさえれば、実務経験なしでも合格は十分に可能です。
なお、試験時間は60分で問題数は40問となっています。
統計検定
統計検定では、データ分析を行う場合必須の知識である「統計学」に関する問題が出題されます。
統計検定は4級、3級、2級、準1級、1級の5段階に分かれています。
1級は難易度もそれなりに高い上に、統計数理と統計応用の2つの試験に合格する必要があります。
大学で統計学を学んだ方ならともかく、統計学初心者の方は、合格までそれなりの学習時間を有するでしょう。しかし、取得すればデータサイエンティストに転職する際に、大きな武器となります。
統計検定対策の書籍も多く出版されているので、自分にとって読みやすいものを選択し勉強していきましょう。
データスペシャリスト試験
データスペシャリスト試験は、データベース関連の実務をこなせるスキルがあるかを試す国家資格です。上記2つの試験と比べても難易度がかなり高く、データベースに関する深い知識が要求されます。
応用情報技術者試験からステップアップした資格であり、合格率はかなり低いと推測されます。
試験内容は情報分析やプロジェクト管理に関する問題が中心です。
午前は四択問題ですが、午後は記述問題が出題されるため、付け焼き刃ではない知識が求められるでしょう。
データ分析の専門家として活躍するためには、データベースの知識はほぼ必須と言えるものです。データスペシャリスト試験の勉強を通じて、データサイエンティストやデータアナリストとして一歩前を目指すのも、良いかもしれませんね。
資格取得に向けたおすすめの勉強方法
資格取得に向けたおすすめの勉強方法を紹介します。
もっともおすすめの勉強方法は書籍を購入することです。
Amazonなどのレビューを参考に、評判の良い書籍を選んで購入しましょう。
書籍は何冊も購入するのではなく、まず1冊をやり切ることが大切です。
1冊をやり切るだけでも基礎は十分身につきますし、何冊も平行して行うと学習が散漫になる恐れがあるからです。
ある程度書籍で基礎をおさえたら、過去問を解いていくことがおすすめです。
過去問を解くことで試験問題の雰囲気が分かり、本番でも本調子を出すことができるでしょう。また、時間を図って解いてみることで問題を解くペースに問題がないか確認することが可能です。
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引用元：Tech Teacher
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まとめ
本記事ではPythonでのデータ分析について解説しました。
データ分析を行うために学ぶべきことや、データ分析の学習方法などがお分かりいただけたかと思います。
簡単なデータ分析はそこまで難しくありません。ただし、データ分析によって有益な結果を導き出すためには、数学やデータ分析手法などをしっかり学ぶ必要がありますね。
データ分析に必要なスキル・知識を把握し、少しずつ勉強していくことが大切です。
勉強の仕方としては、Progateやドットインストールなどの学習サイトを活用したり、資格獲得を目指したりするのがおすすめですね。
本記事がデータ分析に興味のある方にとって有意義なものとなれば幸いです。
