和から株式会社主催「Pythonデータ分析超入門」の講義抜粋です。

他言語との違いを学び、Pythonでデータ分析を行う為に必要な事を理解可能です。

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PYTHON言語の特徴

Python言語は、非常に汎用的なプログラミング言語であり、さまざまな分野で活用されています。例えば、同じく汎用的な言語には、JavaやCなどがありますが、特にPythonはデータ分析においてよく使われています。データ分析を始める際に、RとPythonのどちらを選ぶべきかという質問を受けることがよくありますが、私はPythonをおすすめします。その理由は、Pythonのシンプルで直感的な文法が、データ分析をする上で非常に扱いやすいためです。

データ分析におけるPythonの利点

データ分析では、データの用意や前処理が最初に必要です。しかし、データを集めただけでは分析はできません。データを適切に整理し、分析可能な状態にするためには、Pythonのように使いやすいツールが役立ちます。Pythonは、コードが簡潔であるため、効率よく作業を進めることができます。特に、大規模なシステムを作るわけではなく、データ分析をサクサクと進めたい場合に非常に適しています。

Pythonの人気と開発環境

Pythonは、ソフトウェア開発において40%以上のシェアを誇ります。これほど広く使われている理由は、Pythonが効率的で迅速に開発を進められるためです。また、Pythonの開発環境には「Jupyter Notebook」というものがあります。これを使うことで、インターネットブラウザー上で直接Pythonのコードを実行することができ、非常に便利です。Jupyter Notebookは、インストールすることで、どんな環境でも簡単に使えるツールです。

パッケージとライブラリの活用

Pythonでデータ分析を行う際には、パッケージを活用することが重要です。例えば、数値計算を行うための「NumPy」や、グラフ作成に使用する「Matplotlib」など、多くの便利なパッケージがあります。これらのパッケージは、あらかじめ多くの機能が用意されているため、再度一から作る必要がなく、効率的に分析を進めることができます。実際に、Pythonでデータを扱う際には、このようなパッケージを組み合わせて使うことが多いです。

次回は、さらに具体的なPythonの使い方について見ていきましょう。