こんにちは、おかてんです。
Udemyの「実践 Python データサイエンス」の講座を受けてみました。
この講座ではPythonの導入の仕方、Pythonの基礎、データの可視化、機械学習など、Pythonに関する知識を幅広く学ぶことができます。
初心者から上級者まで多くの方に需要があると思います。
今回はこの講座を受けてみて初心者向けに解説してみました！
目次
なぜPythonなのか？
プログラミング言語って色々ありすぎて、初心者の人は何を選べばいいかわかりませんよね。
よく言われる初心者向け言語としてはRuby・Python・Javascriptなどと言われていますが、その中でもどれがいいのか？迷いますよね。
そんなあなたに「なぜPythonが使われているか？」をご説明します。
環境構築が簡単
言語も決めて、いざ始めようと思っても何から手をつけたらいいかわからないですよね。
特に初心者がつまづくのが環境構築。
ググればいくらでも出てくる時代とはいえ、必ずしもその通りにやってできるとは限りません。
そんな初心者の方でもPythonなら簡単にできちゃいます。
後に紹介するAnacondaと言われるディストリビューション（色んなものが入っているソフトウェア）を使えば簡単に環境構築ができます。
可読性に長けている
プログラミングを読む時も書く時も、読みやすいものであることに越したことはありません。
では読みやすいプログラムってどういうものなのか？
その一つとして処理ごとにインデントを設けることです。
Pythonは各処理ごとにインデントを設けないとエラーが出てしまいます。
例えば、以下のようにプログラムを書いてしますとエラーとなります。
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1 2 3 4 5 6 |
a = range(0, 10) b = [] for i in a: if i%2 == 0: b.append(i) print(b) |
これをこのようにforとifという処理の後にインデントを設けないといけません。
このようにインデントを設けることで初めて実行できます。
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1 2 3 4 5 6 |
a = range(0, 10) b = [] for i in a: if i%2 == 0: b.append(i) print(b) |
こちらの方がすっきりしていて見やすいですよね。
最初は結構これが面倒で、「何でプログラムが通らないんだ？」とよく躓いていましたが、書いているうちにだんだん慣れてきます。
インデントがないと気持ち悪いくらいの感覚になり、別の言語でもその癖がつきました。
処理ごとで何が行われているかがすぐに理解しやすいので、Pythonでこの癖をつけとくのは後々便利になってきます。
開発環境によっては改行すると勝手にインデントを設けてくれたりするのもあるので、エラーを気にせずに身につけることもできます。
機械学習や人工知能に強い
Pythonはインタプリタ言語と呼ばれ、Rubyなどもこの部類にあたり簡単にコードが書けたり処理できたりできる一方で、実行速度が遅いという欠点があります。
しかし、Pythonには数値計算に強い「numpy」というライブラリがあり、それを使えば数値計算を高速処理できます。
機械学習では大量の計算処理を行うことが多いので処理速度が速いnumpyを有しているPythonはよく使われるのでしょう。
最近はディープラーニングといったAIに関する技術も発展しており、これらは修正して実行を繰り返すことで、簡単に書けるインタプリタ言語と相性がいいのですね。
また後に紹介するデータを可視化する方法も多数有るので、機械学習にはぴったりですね。
あとPythonを使っている人は平均年収が高いとも言われています。
機械学習や人工知能のニーズが高まりつつあるので、求人が増えているのではないかと思います。
Pythonを学習すれば就職や転職に有利かもしれません。
実践 Python データサイエンスの概要
さて、ここからは「実践 Python データサイエンス」について紹介していきます。
この講座ではPythonを使って、データの可視化や機械学習について学ぶことができます。
最初の半分くらいや付録でPythonを一から解説してくれるので、初心者の方でも簡単に学ぶことができます。
講座の合計時間は17.5時間と結構長め。
ただし、すべてのレクチャー受講する必要はありません。
僕は全てのレッスンを受講したので、２ヶ月くらいかかりましたが、受講したいレクチャーを選ぶともっと早く終わると思います。
毎日コツコツ継続することをオススメします。
時間を置いてしまうと前やったことを忘れて、もう一度思い出すことが大変ですし、毎日やった方が定着しやすいですね。
時間があまりない方は自分の必要だと思うレクチャーに絞って受けてみるべきです。
僕が買った時はセール中だったので1800円と安い！
書籍を買うくらいなら断然こちらですね！
「実践 Python データサイエンス」オンライン講座はこちら！
こんな人にオススメ
- Python初心者で、もっと使いこなしたい人
- データを可視化して分析したい人
- 機械学習に興味があり、実際にコードを書いてみたい人
Pythonを触ったことない人向けに付録動画も用意されているので、そういう方でも大丈夫です。
簡単にPythonの環境を導入できる
冒頭でも書きましたが、新しいプログラミング言語を始めようとすると環境構築が大変ですよね。
しかし、この講座では「Anaconda」と呼ばれるディストリビューションを使ってPythonを導入する方法を、動画で解説しながら進めてくれるので簡単に環境構築できます。
この「Anaconda」というディストリビューションはとても優秀で、これらのような特徴があります。
- Pythonの主要ライブラリが一気にインストールできる
- jupyter notebookが簡単に使える
- 統合開発環境Spyderも同時にインストールされる
Anacondaさえ導入できればしばらくは何もしなくてもいいのではないかと思います。
jupyter notebookがおすすめ
特にjupyter notebookと言うのがとても使いやすく、初心者にオススメです。
プログラミングをしていると、すぐに実行した結果を見たくなります。
jupyter notebookでは書いたコードをその場で実行でき、プログラムと同じ画面で実行結果が見れます。
Anacondaをインストールした後、Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナルを開いて、こちらを実行すればjupyter notebookを起動できます。
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$ jupyter notebook |
開いてみるとこのような画面になります。
NewからPython[default]を選び、新しいファイルを作成することができます。
新しいファイルはこんな感じです。
ここにコードを書きまくり（Pythonはライブラリが豊富なので書くのは数行）実行するとすぐ結果を見ることができます。
自分が書いたプログラムをすぐに見れると楽しいし、とても便利ですね。
あとtabでコードを補完してくれるので、めちゃくちゃ使いやすいです。
最後に
初心者の方には環境構築や開発環境など何からすればいいのかわからない人が多いと思うので、この講座はそれらを動画解説で丁寧に教えてくれるのでおすすめです。
この講座のもう少し踏み込んだ内容はまた今度書きたいと思います。
