Pythonでデータサイエンスに挑戦したいと思っても、何から始めるべきか分からないという方は多いでしょう。
データサイエンスは現在注目されている分野の1つです。もしデータサイエンスに興味を持ったなら、ぜひ勉強することをおすすめします。
本記事ではPythonでのデータサイエンスについて解説します。
Pythonがデータサイエンスに使われる理由、データサイエンスを行う上で必要なスキル、準備についてまとめました。
これからデータサイエンスを学ぶ方の参考になるかと思います。ぜひ本記事を読んでデータサイエンスの勉強をスタートさせてみてください！
Pythonでどんなデータサイエンスができるか
はじめに、Pythonでどんなデータサイエンスができるかという点を解説します。
次の項目に分けて説明しましょう。
- データサイエンスとは？
- データサイエンスにPythonが使われる理由
- Pythonを使ってできるデータサイエンスの例
データサイエンスとは？
データサイエンスとは、データを分析し有益なデータを導き出すことです。
データサイエンスを専門に行う人はデータサイエンティストと呼ばれています。
データを分析するには、大規模なデータから必要なものだけを抜き取る技術や、データを活用しやすいようにまとめる技術が必要ですね。
昨今、ネット上に多くの情報が書き込まれるようになりました。スマホやSNSの普及が主な要因でしょう。そのため、それらのデータをいかに活用するかが重要な企業課題となったのです。
データサイエンス分野は、今後さらに需要が増していくと推測されます。
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！
データサイエンスにPythonが使われる理由
Pythonはデータサイエンスにもよく使われています。なぜなら、Pythonにはデータサイエンスで使えるPandasというライブラリがあるからです。
Pandasにはデータを加工したり集計したりする機能が揃っています。さらにPandasはC言語で作られているため処理も高速であり、Pythonの処理が遅いという弱点を補ってくれます。
また、Pythonは学習コストが低いのも機械学習分野で使われる理由でしょう。Pythonは未経験者でも比較的少ない勉強時間で習得することが可能であり、すぐに機械学習分野に参入することができます。
こういった理由でPythonはデータサイエンスに多く使われています。
Pythonを使ってできるデータサイエンスの例
ここで、Pythonを使ってできるデータサイエンスの例を紹介します。
たとえば、Twitterには商品に関する口コミが多く書かれています。これらの口コミを抽出すれば商品改善の役に立てることが可能ですね。
具体的には、Twitterの書き込みを「ポジティブなもの」「ネガティブなもの」に分け、それぞれどんな意見が多いか集計していきます。
Pythonでデータサイエンスをするために学ぶべきこと
Pythonでデータサイエンスをするために学ぶべきことを解説します。
学ぶべきことは次の4つです。
- Pythonの基礎文法
- Pandasなどのライブラリ
- 統計などの数学
- ビジネス知識
これら4つを学ぶことで、スムーズにデータ分析が行えるでしょう。
データサイエンスに興味がある方は、少しずつこれらを習得していくことが大切です。
データサイエンスをするために必要な知識について、ひとつひとつ解説していきます。
Pythonの基礎文法
まず必要なのはPythonの基礎文法の知識です。Pythonでの入出力から始まり、ループ処理や条件分岐、関数の使い方などを一通り学びましょう。
プログラミング未経験者の方でもPythonなら3ヶ月程度で習得できるでしょう。
C言語やJavaに比べて難しい概念はないため、独学でも習得することが可能です。
ある程度Pythonを理解できたら、実際にWebアプリを作ってみましょう。
掲示板やお問い合わせフォームなど、簡単なもので構いません。簡単なWebアプリを作れるようになればPythonの基礎は固まったと言えます。
Pythonの学習方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
Pandasなどのライブラリ
データサイエンスで多く使われるのがPandasというライブラリです。
こちらをインストールし、使い方を学んでいきましょう。
Pandasは主にデータ分析の前段階処理を行う際に使われます。前段階処理とは、人工知能がデータを読み込みやすいように加工するなどといった作業のことです。
データ分析は前段階の方が面倒なことが多いですが、Pandasを使えば面倒な作業を効率的に行うことが可能です。
ただし、Pandasの公式マニュアルは全て英語で書かれています。英語が苦手な方は苦労するかもしれません。Pandasの使い方を解説する書籍もありますので、そういったもので習得しましょう。
統計などの数学
データ分析で主に使う数学は統計です。平均点や分散など統計の基礎を学びましょう。
データサイエンスの本などは、統計の基礎知識を前提として書かれていることが多いです。ある程度の数学の知識は求められますね。
ビジネス知識
必須という訳ではありませんが、将来データサイエンティストを目指すならビジネス知識も持っておきたいです。データを分析し、それを使いこなすための知識です。
データサイエンティストは分析した結果を提示し、それが企業にどう活用できるのかプレゼンすることもあります。そういった場合にビジネスの知識が肝心となります。
データサイエンスを学ぶ上でおすすめの本
ここで、データサイエンスを学ぶ上でおすすめの本を紹介します。
図解入門 最新 データサイエンスがよ～くわかる本
こちらの書籍では「データサイエンスとは？」といったところから丁寧に解説されています。図が多く使われていて理解しやすく、これからデータサイエンスを学ぶ方には最適でしょう。
データ分析の手法だけでなく、分析結果をどう活かすべきなのかという点も解説されています。具体的な企業のデータ活用事例も書かれており、幅広く勉強できる一冊です。
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
本書はPythonでのデータ分析方法について重点的に書かれています。Pythonの基礎文法やライブラリの使い方、データの前処理技術、可視化技術、などについてよくまとまっています。
Pythonを使ってのデータサイエンスを学ぶなら、手元においておきたい一冊です。
Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング！ Pandasライブラリ活用入門
引用：Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング！ Pandasライブラリ活用入門
本書はデータ分析ライブラリのPandasの使い方を解説しています。データの加工や可視化など、一連の手法を紹介しています。
先ほど解説した通り、Pandasの公式マニュアルは英語で書かれているので、こういった書籍で学習するのがおすすめですね。
Pythonでデータサイエンスをする方法
最後にPythonでデータサイエンスをする方法をまとめました。
データサイエンスをする手順は次の通りです。
- パソコンの購入
- Anacondaをインストール
- ライブラリをインストール
- データの収集
- データの分析
データサイエンスをする手順について、ひとつひとつ詳しく解説していきますね。
パソコンの購入
まずはパソコンの購入が必要です。といっても、データ分析を行う場合でしたらそこまでハイスペックでなくても問題ありません。ある程度のCPUとメモリを確保した一般PCを選択しましょう。
ただし大規模なデータを分析したい場合は、パソコンの性能にもこだわる必要があります。ある程度データサイエンスを勉強したら、パソコンを買い替えたり、自作PCを導入したりといったことも必要ですね。
Anacondaをインストール
自分のパソコンにAnacondaをインストールしましょう。Anacondaとは、Python本体およびPythonの主要ライブラリが一括でインストールできるソフトウェアです。
ライブラリを1つ1つインストールするのは初心者には大変ですので、Anacondaの使用をおすすめします。Anacondaは公式サイトから無料でダウンロードすることが可能です。
ライブラリをインストール
Anacondaをインストールしたら、ライブラリを一通りインストールしましょう。
Pandasだけでなくmatplotlib、Numpyといった他の機械学習ライブラリも後で使うことになるので、今のうちにインストールしておくのがおすすめです。
データの収集
データ分析を行う前に、どのようにデータを集めるか考えないといけません。大規模なデータを集める場合、企業が公開するAPIを活用する手があります。たとえば、TwitterのAPIを使うことでツイートデータの習得が可能です。
データの分析
データを収集したらPandasを使ってデータを整形し、データの分析を行います。たとえば、収集したツイートデータからよく使われているワードランキングを作成するなどやってみると面白いかと思います。
こういった流れで、Pythonでデータ分析を行っていきます。
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まとめ
本記事ではPythonでのデータサイエンスについてまとめました。データサイエンスの勉強を行う上で、何をすればよいのか、お分かりいただけたかと思います。
Pandasライブラリを使えば、Pythonで簡単にデータ分析が可能です。データサイエンスに興味を持った方は、まずはPythonとライブラリのインストールから始めましょう。
本記事が、データサイエンス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。
