データサイエンティスト、データ分析官やAIエンジニアを目指す方には、まずはデータサイエンスのための標準的プログラミング言語であるPythonを習得することをおすすめします。

この記事では、これからPythonプログラミングを学習する皆さんに、

・Pythonの特徴
・Pythonを使って出来ること
・ゼロからでも挫折せずにPythonを学習する方法
・データ分析技術を段階的に習得する方法

をお伝えいたします！

Python（パイソン）とは？

データサイエンス人材の需要が様々な業種で高まっています。

それに伴い、キャリアアップの一環として、人工知能や機械学習、ディープラーニングの知識や技術を身に付けたい方も年々増えてきています。

そのような方々にとって、重要なファーストステップは、Pythonを習得することです。

データの処理・分析、機械学習の活用、自動化システムの実装、などの業務には、プログラミング言語を使用することが必要です。

プログラミング言語とは、人間からコンピュータに指示を出すために使用する、特定のルールに従って記述する表現体です。

Pythonはデータサイエンスのためのプログラミング言語の中でも、最も人気が高い言語といわれています。

Pythonは汎用性が高く、データ分析からウェブアプリケーションの開発まで、用途がとにかく広いです。

Pythonの特徴・メリット

Pythonに興味を持つ方、Pythonを学びたい方の多くは以下のような疑問を持っています。

・そもそも何故Pythonはデータサイエンスに選ばれるのか？
・Pythonでどんな開発・分析ができるのか？
・どこまで勉強すれば、最低限のデータ活用業務をこなせるのか。

まず、Pythonというプログラミング言語の特徴やメリットを説明します。

Pythonは近年、プログラミング言語界において人気のトップを占め続けています。

それに寄与するファクターとして、以下の特徴が挙げられます。

①コードが読み書きしやすい！学びやすい！

Pythonは書式と文法がシンプルで分かりやすいため、プログラミングの初心者でも学びやすいです。

これは、Pythonがプログラミングを学ぶ際のファーストチョイスとして選ばれる大きな理由になります。

実は、Pythonはあるオランダ人が周囲の人たちにプログラミングの概念を教えるために開発された言語です。

その後ユーザーコミュニティは世界中に拡張しました。

②便利なライブラリが充実している！

プログラミングにおけるライブラリ（パッケージ、モジュールと呼ばれる）とは、便利なデータ処理の機能を用途ごとにまとめた「ツール箱」のような存在です。

ライブラリを必要に応じて、通常のコードの中に「呼び出して」その機能を利用してデータ処理します。

Python には数多くの種類のライブラリがあります。

特に数値計算、データ解析、人工知能や機械学習の開発に特化した専門性の高いライブラリが豊富です。

Pythonのライブラリを活用すると、非専門家でもたった数行のシンプルなコードで高度な機能を実装できます。

Pythonは他のデータサイエンス言語（例えばR言語）に比べて、ディープラーニングに有利なライブラリが多いことも特徴です。

有名なものではTensorflowおよびそのラッパーであるKeras, Caffe, Chainer, Pytorchが挙げられます。

③ アプリケーション開発のためのフレームワークが充実！

Pythonを用いて実装した機械学習の成果を、同じくPythonを用いてアプリケーションやサービスとして展開しやすいです。

それは、Pythonは開発をサポートするフレームワークが充実しているからです。

ここでいうフレームワークとは、ウェブアプリケーション開発に活用する便利なテンプレート・コードの集合体を指しており、フレームワークを利用することで、開発、運用、品質管理を効率よく行うことがでできます。

分析におけるライブラリと同様に、既存のフレームワークを使うことで、少ないコードで機能を実装でき、開発のスピードと質の向上につながります。

④ ユーザーコミュニティが広いので安心！

Pythonは世界中で利用者が多いプログラミング言語のひとつです。

Pythonが無償で使用できること、さらに、上記で述べた①〜③の特徴がPythonの普及に貢献しています。

Pythonの人気の度合いはPYPL（PopularitY of Programming Language Index）ランキングから窺うこともできます。

PYPLはGoogleでチュートリアルが検索された数に基づいてつけた指標です。

ここ数年、Pythonはつねに上位にいます。

これはやはりPythonで多くのことが簡単にできることが大きな原因です。

では、ユーザーコミュニティが大きいとどんなメリットがあるでしょうか？

ユーザーが多いと、Pythonのライブラリに関する意見や問題点が多く提起され、開発者による機能の更新・改善も早く進みます。

よってプログラミング言語としての進化のスピードが高くなり、とても良い循環が出来上がっています。

またPythonの利用者が投稿している技術系のブログ記事などが、コーディング問題への対処のヒントとなります。

Pythonの強み

以下では、Pythonで出来ることについて、もう少し詳しく説明します。

データ分析をサポートする機能・パッケージが充実

データ分析、と一言でいっても、様々な複雑なタスクがあります。

分析対象であるデータは実世界から収集してきたものなので、そのままの状態では分析に適していないことが殆どです。

従って、分析のコア業務を行う前には、データの前処理（データクレンジング）を行う必要があります。

データの前処理の具体的なタスクとして、欠損値（データの歯抜け）を補填すること、外れ値を省くこと、文字列データをコンピュータが処理できる数値体系に変換すること、データの結合や分割、など様々あります。

先述のPythonの分析ライブラリには、これらのタスクをサポートする機能が数多く提供されています。

また、分析対象のデータは長年企業のシステムの中で蓄積されてきたものもあれば、ウェブから自動的に収集されてきたものもあります。

後者のやり方は「クローリング」や「スクレイピング」と呼びます。

Pythonにはウェブからのデータ収集作業に必要なパッケージ、例えば、BeautifulSoup、Requests、Seleniumが提供されています。

さらに、収集してきた膨大な量のデータを一旦データベースに格納し、データベースとのやりとりをす通じて、必要に応じてデータを抽出する作業も生じます。

これを担うPythonのパッケージももちろんあります。

ウェブアプリケーション開発に適したフレームワークが豊富

Pythonは人工知能（AI）開発、IoT（Internet of Things）、ウェブアプリケーションの開発にも強いプログラミング言語です。

まず、PythonはAI分野の開発の主要言語です。

AI開発に必須となる数値計算や機械学習・ディープラーニングに特化した専門性の高いライブラリが多種整備されているからです。

Pythonのそういったライブラリを使いこなせるようになると、エンジニアとして活躍できる領域が広がります。

AI開発の中の発展的な分野の1つはIoTです。

IoTは、身の回りのもの（家電、温度計などのセンサーなど）がインターネットに接続される仕組みを介して、そこから生じるデータを利用することです。

PythonのフレームワークMicroPythonを使うと、IoTを搭載できるようになります。

また、カスタマイズ可能プロセッサであるRaspberry PiとPythonを組み合わることによって、遠隔操作可能なスマート家電を簡単に作ることができます。

ウェブアプリケーションに関しては、私たちが毎日使っているシステム物の多くは実は、Pythonで実装されています。

有名なものですと、Youtube、Dropbox、Instagram などが挙げられます。

上記で述べたように、Pythonには、ウェブアプリケーション開発に適したフレームワークが豊富に揃えており、効率化とメンテナンスのしやすさのためにエンジニアに重宝されています。

フレームワークの中で特に有名なものの1つはDjangoです。

Djangoはウェブ開発に必要な機能が一通り揃えている万能フレームワークです。

Pythonのフレームワークであるだけに、Djangoはユーザーが多く、疑問点が出ても、検索して調べれば解決方法が見つけやすいので、安心して使えます。

他に、機能がある程度絞られていますが、軽量で手軽に導入できるFlaskやBottleなどもよく使われます。

上記で挙げた例はほんの一部です。

Pythonを使って社会やビジネスでどんな価値を作り出せるかについては、こちらもご参照ください。

関連記事：Python 3 エンジニア認定基礎試験・エンジニア認定データ分析試験とは

Pythonを効率よく学ぶ方法

皆さんがPythonを学ぶモチベーションは、データサイエンスへ応用できるようになること、例えば、データを分析すること、機械学習を実装することでしょう。

初心者の方が、そのゴールに挫けずに到達できるためには以下のような流れがスムーズです。

Step1：環境構築をし、とにかくコードを書けるようになる

ここでは jupyter notebookの使い方に慣れるとともに、変数、値の代入、データ型、数値、文字列の扱い方などを理解します。

アガルートアカデミーのPythonプログラミング講座Lv1が対応しており、ゼロからPythonを学び始める方にぴったりな講座として位置付けられています。

Step2：Pythonでデータを処理するための基本制御構文の実装

条件分岐、繰り返し処理、関数をマスターする

Step3: データ分析や機械学習に特化したライブラリを活用

先述のように、用途ごとに便利な機能や関数をまとめたライブラリを活用できるようになると、一から自分で実装しなくても統計分析から機械学習まで幅広い機能を手軽に使えます。

アガルートアカデミーのPythonプログラミング講座のLv1〜Lv3は上記の各ステップに対応しております。その講座も、親切かつ徹底的な講義で受講者を導きます。

講義で説明した内容1つひとつをAnacondaで動くコードを使ってデモも行い、コード実行の時のエラーが出た場合の対処法もお伝えしておりますので安心して受講いただけます。

無駄を一切省き、短時間で自信を持ってPythonでデータを処理できるようになる理念で、講義内容が設計されています。

初心者から実務者レベルへ！
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もう1つ皆さんにアドバイスがございます。

Pythonでコーディングをしている際に、困ったこと（例えば、特定関数の使い方を忘れた、対処法がわからないエラーが発生した、など …）があれば、ウェブで検索するだけで99%以上の確率でその問題への答えが見つかります。

あなたが抱えている問題は殆どの場合、既に他の人が先に困った前例があります。

そしてこれからも多くのユーザーが同じ問題で躓くでしょう。

ウェブ上にはPythonの公式ドキュメント以外にも、QiitaやStackflowなどの有名な技術系サイト、さらに数え切れないくらいの先人エンジニアが書いたブログ・記事があります。

ウェブリソースをうまく活用して検索上手になれば、それだけPythonの技術も上達します。

関連記事：機械学習とは？教師あり・教師なし・ 強化学習・半教師あり学習のアプローチ法も説明