こんにちは、おかてんです。
Udemyの「技術者のためのPythonデータ」を受けてみました。
この講義では、パソコンをあまり触ったことのない人にもわかりやすい内容やPythonの基礎から実際のデータを使って分析をするところまで幅広く学ぶことができます。
このコースにオススメの人は
- 研究開発に従事しているがプログラミングがわからない技術者
→実験データをわかりやすく可視化することができる。 - 就活に向けてPythonデータ分析を身につけたい学生
- Pythonは未経験だが最近流行りだから身につけたい
ですかね。
特にプログラミング未経験の人はオススメです。
ほとんどパソコンを使ったことのない人でも大丈夫です。
例えば
- エディタって何？
- コマンドプロンプトって何？
というレベルの人でも大丈夫で、丁寧に解説してくれます。
目次
なぜPythonでデータ分析が必要なのか？
そもそも、なぜデータ分析は必要とされているのでしょうか？
必要とされる大きな要因の一つとして、IoTによりあらゆる場所・分野・地域で、あらゆるセンサデータを取得できるようになったことが挙げられます。
IoTにより色んなセンサからデータを取得が簡単にできるようになりました。
2020年にはIoTのデバイスが約300億個に到達するとも言われています。
例えば、農業の分野では気温や湿度、雨量などのデータを取得することができます。
データだけ持っていても何の役にも立たないので、そのデータを使っていかに収穫量を上げるのか？効率よく生育させるのか？などをデータを分析することが必要とされています。
農業だけでなく多くの分野でIoTで取得したデータの分析は広がっていくでしょう。
ただ、そんなに多くのデータは取得したはいいものの誰が分析するのでしょうか？
おそらくこのままだとデータ分析の人材不足が予想され、データ分析のニーズが強まっていくと思います。
そのため、将来を見据えてデータ分析を学んでおくことで自分の市場価値を上げることをオススメします。
続いてなぜPythonなのでしょうか？
データ分析にPythonが使われている理由は数値計算に強いことです。
あらゆるデータを取得できるようになった今、そのデータ量は膨大です。
その大量のデータをさばくためにPythonには高速に数値計算できるnumpyというライブラリが備えられています。
またPythonにはデータを可視化する方法も多く含まれているのでデータ分析にはもってこいです。
これらの理由からデータ分析に強い「Python」を学んでおくことはこれからの社会では必然といえるでしょう。
講義内容
この講義の大きな目的と内容はこちらです。
- 環境構築
- プログラミング前提知識（コマンドプロンプト、エディタ）
- Pythonの主要なプログラミング文法
- Pythonを用いたデータ分析
初心者の方は１から受けるべきですが、Pythonを少し触ったことのある人なら３か４から受けてもいいかもしれません。
この講座で学べることです。
- Pythonを用いたデータ分析実践力強化
- 実際に仕事で使いそうなサンプルファイルを用いた演習が多数
- 研究開発でありそうなシーン
この講座の講師の方が実験や数値シミュレーションでデータを扱った経験があるそうなので、実際に扱うであろうデータを想定して作られています。
受けてみるべき３つの理由
では、僕が実際に受けてみて良かったなと思う点をご紹介します。
環境構築と用語の説明が丁寧
この講義で僕が超初心者にも丁寧だなと思ったのは２点あります。
それは
- 環境構築の教え方
- 用語の概念をわかりやすく説明してくれる
まず、環境構築はAnacondaというディストリビューション（色んなソフトウェアが入ったもの）をインストールする方法を動画で丁寧に解説してくれます。
初心者がつまづきやすい環境構築を丁寧に教えてもらえるのでオススメです。
次に、初心者にはわかりづらい用語の概念を例を交えてわかりやすく解説してくれます。
例えば、パソコンをあまり触ったことのない初心者だと以下の用語を目にすると「？？」となる可能性が高いと思います。
- パス
- コマンドプロンプト
- エディタ
- 条件分岐
- 関数
例を挙げると「パスは住所である」というたとえをもとに、相対パスや絶対パスなどの意味を実際の画面で操作をしながら解説してくれます。
僕はパソコンを使ったことがなかった当初はこのような用語の意味を知るのに時間がかかりました。
ファイルの入出力の解説が豊富
技術者や研究者にとってセンサデータや実験データというのは日々大量に取得しているのではないでしょうか？
そこで、あまりプログラミングに触れていなかったらそのデータをプログラム内でどのように入力すればいいのか？処理した後にどのように出力すればいいのか？わかりませんよね。
そのため、データ分析するときにはデータの入出力の取り扱いが必須です。
この講座ではその方法を何回も丁寧に教えてくれます。
よく使うような入出力の仕方から、場合に分けて使いやすいような入出力の方法まで、いろんな方法があります。
実践的なデータ分析ができる
やはり、プログラミングを学ぶとはいえ将来的にデータ分析をしていくので今の内にデータに触れる機会はなかなかありません。
演習を行う前に、開発現場であり得るシーンを図を用いて、どのようなデータが取得できるのか、データ分析の目的は何か？などを解説してくれ、そのあとの演習ではそれをイメージしながら身につけることができます。
例えば、「殺菌装置としての紫外線ランプの開発」を行っている想定で演習が組まれています。
「菌の数」をデータとして取得、「紫外線ランプの電力量によって殺菌効率がどう変わるか？」というのがデータ分析の目的として、データ分析を学ぶことができます。
他にも実践的なデータ分析があるので、現場に近い感覚を体験することができます。
最後に
Pythonは海外発祥なので、現在日本ではそこまで多用されていないのかと思います。
ただ、データ分析や人工知能のようなニーズは確実に増えてくるので、これからますますPythonの需要は増えるのかなと思います。
Pythonやデータ分析に興味ある方は受けてみるべきです！
