データ分析はPythonで始めよう！特徴や学習のコツを解説

社会の情報化が進行している現在、ビジネスの分野においてもデータ分析は重要な鍵となっています。そのため、データ分析の学習を考えている方も多いのではないでしょうか。この記事では、データ分析に強いプログラミング言語「Python」で学習を進めるコツを解説していきます。

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Pythonがデータ分析に強い理由

Pythonとは、Webアプリ開発から機械学習まで幅広く利用されているプログラミング言語です。近年はTIOBE SoftwareやIEEEといった様々な機関の調査に基づいた人気ランキングで1位を獲得しており、まさに今一番注目されている言語であるといえるでしょう。ここでは、そのPythonがデータ分析に強い理由をご紹介します。

文法が分かりやすい

Pythonの特徴の一つとして、プログラミングをする際の文法が分かりやすいことが挙げられます。この文法は英語を基調に作られているため、英語を読める人なら直感的に理解でき、学習しやすいでしょう。また、コードの記述量が少なく、エラーを見つけるのが比較的容易であることから、エンジニアからも広く支持されています。

ライブラリが充実している

Pythonはライブラリが非常に充実していることが特徴です。ライブラリとは便利な機能や関数といったプログラムを集めたもので、インストールするだけで誰でもそのプログラムを簡単に実装することができます。中には、データ分析に便利なライブラリも公開されており、データ分析をする体制が整えやすい強みがあります。

PCがあれば始められる

PythonはPCとインターネット環境さえあればすぐに始めることができます。プログラミングをするための環境構築も、公式サイトから言語をインストールするだけで完了します。また、Pythonの基礎的な勉強であれば、ブラウザ上でプログラミングができるサービスを使用して行えます。

Pythonでデータ分析の学習を始める3ステップ

Pythonでデータ分析の学習をする際の手順は、大きく3ステップに分かれます。ここからは、それらステップを一つひとつ解説していきます。

環境を構築する

まずは環境を構築します。基本的には言語のインストールだけで環境構築が完了しますが、間違えてしまった時にやり直しが効くように仮想環境を構築した方が良いでしょう。データ分析をする場合、専用のライブラリやエディタがまとめられたAnacondaの使用をおすすめします。データ分析の勉強はGoogle Colaboratoryというサービスを用いて、ブラウザ上で行うことができます。

分析内容を理解する

勉強をする際には、まずデータ分析の一連の流れを理解してから、Webや書籍を参考にコードを書いてみると良いでしょう。その際のポイントは、広く浅く理解しながら実際に試してみることです。理論を完全に理解することは難しいので、最初はお手本を真似しながら書いていくことをおすすめします。

実際に動かしてみる

最後に、実際にコードを動かして動作を確認します。意図しない動作が起きた場合はエラーを解決する必要がありますが、それも勉強の一つになるでしょう。これを重ねることで文法や用語を理解していく効率も高くなるはずです。

Pythonデータ分析を学習するコツ

Pythonによるデータ分析の学習は簡単に始められますが、実は挫折する方も多くいます。そこでここからは、学習を進めるためのコツをお伝えします。

動画の教材を活用する

Webページや書籍で学習することもできますが、より深く理解するには動画教材の活用がおすすめです。Udemyやドットインストールというサービスでは、格安でPythonの学習動画を利用することができます。情報量の多い動画で学ぶことにより、学習効率も高まるでしょう。

質問できる環境を見つける

プログラミング学習で挫折してしまう理由の多くは、分からないことをうまく解決できないことにあります。一方通行の教材では、どうしても疑問点が出た時に教えてもらうことができません。そこで、対面でもオンラインでも、質問できる環境を見つけることが重要になります。

実際に仕事で使ってみる

実務経験を積むことも重要です。仕事でデータ分析を扱うからこそ緊張感も生まれ、期限が決まっていればその分スキルも早く身につくでしょう。実務経験は学習をする上で大きな武器となります。

データ分析なら「UMWELT」にお任せ

実際にデータ分析を業務に取り入れようとしても、学習コストの大きさゆえに悩んでいる方もいるでしょう。そんな場合は、データ分析のできるノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。

データの前処理を簡単に行える

データ分析で挫折する原因の多くは、データの前処理の大変さだといわれます。しかしUMWELTであれば、この複雑なステップを簡単にクリアすることができます。それにより、挫折することなくデータ分析を実行できるでしょう。

効果が見込める

UMWELTには、すでに多くの企業で導入された実績のあるAIアルゴリズムが多数搭載されています。そのため、データ分析においても高い効果が見込めます。

データ分析の勉強ができる

UMWELTのオプションメニューには、弊社コンサルタントによるコンサルティングサービスがあります。貴社の担当者様とチームになって導入に取り組むことで、AIデータ分析システムを構築するだけではなく、データ分析人材の教育もセットで可能です。

まとめ

データ分析を学ぶのであれば、文法が分かりやすく、ライブラリも充実しているPythonがおすすめです。近年はオンライン動画教材も充実しているので、自宅での学習も始めやすいでしょう。しかし、データ分析は前処理が大変で、挫折してしまう方が多い現状もあります。そこで、データ分析のできるノーコードAIツール「UMWELT」を検討してみてはいかがでしょうか。UMWELTはデータの前処理を簡単に行うことができ、高い分析効果が期待できます。この記事を機会に、ぜひUMWELTの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

参照文献

TIOBE Programming Community Index (PCI)｜TIOBE
https://www.tiobe.com/tiobe-index/