データサイエンス｜Pythonプログラミング講座 Lv3 分析ライブラリの実践的な活用

講座ガイダンス

Pythonの豊富な分析ライブラリを活用

Pythonは、コードがシンプルなため初心者にとって学びやすい言語として人気が高いです。また、Pythonを学ぶメリットの1つに分析ライブラリが豊富であることが挙げられます。分析ライブラリとは、便利な機能（を提供する関数）を用途ごとにまとめた「ツール箱」のようなものです。分析ライブラリを通常のPythonコードの中に、必要に応じて呼び出すことで、箱の中の機能を利用しデータ処理を行います。

ライブラリを活用するメリットは？

メリット１専門家レベルの能力がなくても、最小コストで高度な機能を実装できる

ライブラリをうまく活用できると、専門家レベルの能力がなくても、幅広いデータサイエンス機能をシンプルなコードで実装することができます。

数行のコードを書くだけで難易度の高い記述ができる

本講座を受講してすぐに実感していただけることは、たった数行のコードを書くだけで、驚くほど専門性と難易度の高い記述ができることです。これは、複雑な処理がライブラリの「箱」の中に隠れた状態で実装されているからです。ライブラリを活用する方法さえマスターすれば、一から自分で複雑な実装をせずとも、データ加工、機械学習、統計分析、数値計算、画像処理などの幅広い機能を手軽に実装できるようになります。

コードを書く時間を最小にすることで、他業務に時間を割くことができる

初心者の方はもちろん、現場のデータサイエンティストも、分析ライブラリから恩恵を受けています。長い時間をかけて複雑なコードを書く代わりに、ライブラリをうまく活用することで、企画立案やデータ探索、分析結果のフィードバックなど、人の手や能力が必要な業務に時間を割くことができます。
ライブラリの活用でコーディングが圧倒的に簡易化されるため、文系から分析官に転身した方、コンサル寄りのデータサイエンティストの方が最小限のコストで分析業務に就くことができるようになります。

メリット２データ処理の高速化

Pythonはスクリプト言語であるため、コンパイル言語に比べて処理速度が劣ります。しかし、Pythonのライブラリの多くは、C言語やFortranなどの高速なコンパイル言語で記述されていますので、データ処理速度の心配は無用です。例えば、数値演算は「生」のPythonだけでもできますが、高速な言語で記述されたライブラリ（例えばNumPy）を活用すると計算が格段に早くなります。
一方で、ライブラリ利用者はPythonのコードの中でライブラリを呼び出すだけなので、C言語を意識しません。言い換えると、Pythonのシンプルさを享受しながら、裏ではデータを高速に処理できるのです。

ライブラリを３本柱でマスターする

ライブラリには大きく分けて「標準ライブラリ」「外部ライブラリ」の2種類があります。

本講座では、データ分析の業務に携わる方が最初に学ぶ、下記の最重要なライブラリを実践していただきます。
下記で紹介するライブラリ以外にも、日時形式のデータを扱うPythonの標準ライブラリ「datetime」も演習の中で利用していきます。

本講座の特徴

本講座では、データ分析の現場で頻繁に使われているライブラリを中心に、Pythonの分析ライブラリの特徴や使い方を皆さんにお伝えしていきます。データ分析官やAIエンジニアになるために活用すべきツールのご紹介や、キャリアアップの重要なヒントとなる情報を学ぶ機会としても役立ちます。
皆さんと講座でお会いできることを心からお待ちしております！

ライブラリが使い放題の「Anaconda」を使用した講義

アガルートアカデミーのPython講座では、Anacondaをデータ分析のプラットフォームとして使用します。
一般的にライブラリは、必要なものを1つずつ個別にインストールして利用します。しかし、Anacondaの中にはPythonのライブラリが既に数多く用意されているため、分析業務や機械学習に特化したライブラリを好きなだけ利用することができます。
前準備としてAnaconda Navigator（無償）を受講で使うPCにインストールしていただきます。簡単な作業ですが、事前準備マニュアルも配布しますので、スムーズに受講開始することができます。

親切かつ徹底的な講義で効率的なライブラリの使い方をマスター

本講座では、Lv1、Lv2の講座と同じように、各ライブラリの特徴や使い分け、データ分析における効率的な使い方を、親切かつ徹底的な講義を通じて解説します。
皆さまには、講義の解説に合わせて、動作コードをAnaconda環境の中で実行していただきます。そうすると、分析対象のデータに対するライブラリの挙動をリアルタイムで体感できます。さらに講義の中では、分析を行う現場の事例もご紹介します。

現場に立ってからも続けられる勉強法の伝授

データサイエンス技術の勉強は、現場についてからもずっと続いていきます。
独り立ちしてからもデータ分析の技術を磨き続けていく方法として、ウェブリソースの活用法・オンラインドキュメントの参照の仕方・知りたいコマンドを調査する方法など、デモを交えてご紹介いたしますので、ぜひご活用ください。

講師オリジナルの練習問題で学習内容を定着させる

さらに、学習内容の定着を重視すべく、講師オリジナルの演習問題を提供しております。こちらを活用し、講義で学んだことと同じスキルを「新しいタスク」に適用する訓練を積んでいただきます。
同封の「Anaconda上で動かす模範解答のコード」も併用して、苦手分野を徹底的に学び直し、身に着けたスキルを強化していきましょう。

コーチング制度による充実したサポート体制

また、本講座ではコーチング制度も設けていますので、安心して学習に取り組んでいただけます。
環境セットアップから演習、コーディングのサポートや添削まで、お困りのことがあった際はいつでも講師に相談できますので、講義と合わせて利用することで、効果が定着すること間違いなしです。

おすすめの学習法

学習の流れは以下の通りです。事前準備から実践までサポートしますので、安心して学習を始めることができます。

多様なリソースを活用

データサイエンスを初めて学ぶ方、余裕をもって基礎を固めたい方は、データサイエンス分野の基礎講座を事前に受講することもおすすめです。アガルートアカデミーのデータサイエンス講座では、順を追ってステップアップできます。

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