【Pythonデータ分析超入門(現：Pythonプログラミング体験セミナー】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。

※動画でもご覧いただけます。

Python言語の特徴

Pythonは非常に汎用的なプログラミング言語として、幅広い分野で活用されています。他の汎用的な言語にはJavaやCなどがあります。しかし、特にデータ分析の場面では、Pythonの存在感が際立ちます。

よくある質問に「データ分析を始める際、RとPythonのどちらを選ぶべきか？」というものがあります。私のおすすめはPythonです。

その理由は、Pythonが持つシンプルで直感的な文法です。この特徴が、データ分析において非常に扱いやすいものとなっています。これにより、プログラミング初心者から上級者までがスムーズに作業を進められるため、多くの方が愛用しているのです。

データ分析におけるPythonの利点

データ分析では、まずデータの準備と前処理が最初のステップになります。しかし、データの準備だけでは十分ではないのです。

Pythonは、その次のステップである整理や分析に移る際にとても役立ちます。その理由として、Pythonのコードが非常に簡潔であることが挙げられます。大規模なシステムを構築するわけではなく、軽快にデータ分析を進めたいときには、Pythonが最適です。

また、データのサンプル数が多い場合でも、Pythonはその直感的な操作性と効率性で、ストレスなくプロジェクトを進めることが可能です。

Pythonの人気と開発環境

Pythonは現在、ソフトウェア開発で40%以上のシェアを誇っています。これは、Pythonが提供する効率的かつ迅速な開発能力の賜物です。加えて、Pythonには「Jupyter Notebook」という便利な開発環境があります。これを活用することにより、インターネットブラウザ上で直接、Pythonコードを実行することができます。

Jupyter Notebookをインストールすれば、どんな環境でも簡単に利用でき、多くのデータサイエンティストが愛用しています。試行錯誤を容易にし、コードの実行と結果の検証が一体化されているため、特にデータ分析の初学者には非常におすすめです。

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、パッケージの活用が重要です。「NumPy」や「Matplotlib」など、数値計算やグラフ作成に特化したパッケージが多く存在します。

これらのパッケージには、すでに多くの機能が揃っており、一から作る手間を省くことができます。たとえば、NumPyは多次元配列の処理を効率化し、高速な数値計算を可能にします。Matplotlibを使えば、データの視覚化もシンプルに行えるため、分析結果の共有が容易になります。

実際の業務でデータを扱う際にも、これらのパッケージを組み合わせ、多様な分析を短時間で行うことができるのです。