Pythonはデータ分析を行うプログラムを開発し、実用化できる優れた言語です。企業でその魅力を活用するには、まずPythonとデータ分析について、基本から把握する必要があります。以下では、Pythonとデータ分析の基本を解説します。

基本1Pythonとはどんなプログラミング言語？

Pythonとは、シンプルなコードと多機能な汎用性が合わさった、実用的なプログラミング言語として知られています。人が書いたプログラムを機械の言葉に変換するインタプリタ言語であるため、JavaやC言語とは異なり、変換のためのコンパイルが不要です。

直感的な操作が可能であることから、初心者でも学びやすいプログラミング言語として、昨今は学習する人も増えています。

基本2Pythonなら効率的なデータ分析が可能

Pythonはデータ分析のシステム開発においても、活用しやすい言語となっています。効率的なデータ分析を可能とするため、企業のシステムとしても導入が検討可能です。Pythonについて学べる環境を整備すれば、一からでもデータ分析のシステム構築を目指せます。

データ分析を自社に導入することを検討しているのなら、今後の改修や拡張のことも考慮して、社内の従業員に基本を学んでもらうのも1つの方法です。

参考：初心者におすすめのPython研修

Pythonを活用している企業は増加傾向にあり、さまざまな取り組みが実施されています。Pythonはあらゆる業界・業種で利用できる汎用性も特徴の1つであるため、多くの事例を参考に導入を検討できます。

例えばPythonを使った具体的な取り組みとして、以下の事例を挙げられます。

小売業の事例：消費者の行動パターンを分析し、在庫管理などに活用する
製造業の事例：データ分析を通して生産ラインの動きを効率化する
金融業の事例：データ分析を参考にした資産のリスク管理や投資戦略の立ちあげ
医療業の事例：治療結果や病気のパターンをまとめ、治療法の開発を進めている
教育業の事例：間違えやすい問題の把握や、最適な勉強時間の分析などに使用されている

Pythonでデータ分析を実施するのなら、従業員のPythonスキルそのものの向上を目指すのが重要です。Pythonの基礎を学んで応用力を身につけられれば、社内でシステムに問題が起きたときにも、スムーズに解決できます。

従業員のPythonスキルが未熟だと、データ分析などのシステムを導入しても活用しきれず、外部に委託せざるを得なくなる可能性があります。その場合コストや時間の問題が発生するため、最初から従業員のスキル向上を目指して、自由にPythonおよびデータ分析を活用できるように備えるのがおすすめです。

メリット1自由な分析が可能

Pythonを使ったデータ分析は、自由度が高いことで知られています。データ分析はExcelなどを使用することでも実現できますが、データの抽出やグラフによる可視化など、自由な使い方は難しいのが現状です。そのためデータ分析を目的にシステムを導入するのなら、自由度の高いPythonを使う方法にメリットがあります。

Pythonの研修では、データ分析やAI（人工知能）との関連性なども学べるため、基礎知識を獲得しつつ実践的なスキルの習得を目指せます。

メリット2データ分析に活用できるライブラリが豊富

Pythonは、便利な情報をまとめた「ライブラリ」が充実しているプログラミング言語です。データ分析に役立つライブラリも多いため、スムーズに必要な環境やシステムの基礎を構築できます。そのためPythonに関する知識が浅い段階でも、ライブラリを使うことで本格的なシステム構築を実現できます。

メリット3大規模なデータでもスムーズに処理できる

Pythonは大規模なデータでも、スムーズな処理が可能です。コードがシンプルで分かりやすいという特徴を持つPythonは、大規模データへの対応もしやすいメリットがあります。ビッグデータを分析するケースでも、Pythonを使った手法が検討されるでしょう。

Python研修ではビッグデータの活用方法や、分析の基本について学ぶ機会もあります。

メリット4機械学習などと組み合わせたモデル強化ができる

Pythonは機械学習などのAI領域と組み合わせて、モデル強化を実現できる点もメリットです。データ分析におけるモデルとは、データが入力された際にその内容を確認・評価し、出力の値を分析するものです。

大量のデータを入力してAIに学習させたり、データ分析の結果を活かして次回以降の処理速度を早めたりといった形で、効率化を進めるのがモデル強化の基本です。Pythonによってこのモデル強化がスムーズに行えるため、より実用性の高いデータ分析システムの開発を目指せます。

Pythonを基本から学ぶのなら、研修による学習がおすすめです。まとまった時間を使って学べる研修制度は、Pythonの学習にも有効活用されています。以下では、Pythonを研修で学習するメリットや、実際に学べることを解説します。

メリット1Python研修は初心者でも学びやすい

Pythonの研修は、プログラミング初心者でも学びやすいカリキュラムとなっています。まだコードを書き始めてまもない人や、ITリテラシーが高くない人でも、スムーズにPythonについての基本を習得できます。

自社の従業員にIT関連のスキルがなくても、Pythonの研修をきっかけにして、さまざまな分野まで学習範囲を広げられる可能性があります。まずはとっつきやすいPythonの研修を通して、プログラミング業務の基礎を従業員に教えるのもポイントです。

メリット2研修を利用し効率のよい学習が実現

Pythonは学習サイトが充実しているため、学習サイトを活用し、予習や復習も行いやすいです。研修で学んだことをサイト情報を参考に反復学習し、具体的な質問、トラブルの解決や、必要なシステムの開発を進めるには、研修制度を利用すると効率よく学習できるでしょう。

Pythonを研修で学ぶ際には、具体的な進め方や学習内容を把握しておくのがポイントです。事前に研修の基本を理解できていれば、スムーズに学習を始められます。以下では、Python研修の具体的な進め方や必要な準備について解説します。

POINT1学ぶために必要な前提知識

Python研修では、学ぶための「前提知識」を保有する時間があります。「Pythonとは何か」「どんな特徴や学ぶメリットがあるのか」といった基礎を充実させることで、その後の学習を進めやすくなります。

実際にPythonを使うには、プログラミング言語としての特徴を理解し、環境のセットアップ方法を知る必要があります。そのためPython研修では、まず学ぶための前提知識の学習を行い、それから実用的なスキル習得を目指します。

POINT2ITリテラシーのレベルに合わせた研修を

ITリテラシーのレベルに合わない高度な研修をはじめから実施しても、実用化は難しいです。Python研修は、初学者でも理解し易い言語といわれていますが、他のプログラミング言語を知らなくてよいという事ではありません。

最終的な目的に合わせ、「Python言語」をどう使用するか？ という点が大切です。

例として、KENスクールでは以下の講座を受講できます。

• Python（パイソン）入門
• scikit-learnで学ぶ機械学習とAI／データサイエンス

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。

Pythonを使ってデータ分析をする際には、いくつかのデメリットや注意点があります。事前にデメリットと注意点を確認し、問題解決ができる備えをしておくのも重要です。以下では、Pythonでデータ分析をする際のデメリット・注意点を解説します。

デメリット1簡単とはいえ基礎学習は必要

Pythonは先に解説したように、初心者でも学べる簡単なプログラミング言語です。しかし、簡単とはいえ基礎学習は必要となるため、いきなり高度なシステム開発ができるわけではありません。きちんとした学習環境を準備できなければ、Pythonを使った開発を実行するまでに、長い時間がかかってしまう可能性もあるでしょう。

Pythonの基礎を学ぶには、研修による学習が効率面でおすすめです。先に紹介したPython研修の講座を参考に、学習計画を立ててみるとよいでしょう。

デメリット2実行速度がほかの言語より遅い

Pythonはほかのプログラミング言語と比較して、実行速度が遅いという欠点があります。コンパイルが不要なインタプリタ言語であるため、その処理のためにどうしても実行速度は遅くなってしまいます。そのため基幹システムでの採用が難しく、導入には別のプログラミング言語を使用するケースがほとんどです。

デメリット3日本語でサポートしている情報が少ない

Pythonは世界的に人気のプログラミング言語ですが、日本でその知名度を高めたのはここ数年となっています。そのため日本語でフォローしてくれる情報源が少なく、問題解決の際には英語のサイトなどを参考にする必要が出てくる可能性があります。

翻訳機能などを活用して、海外の情報から学ぶ必要がある点は、Pythonのデメリットになるでしょう。

デメリット4インデントが欠かせない

Python は字下げでブロックの処理を行っているため、誰が開発してもソースコードが統一した書式となるというメリットがある一方で、 インデントがズレると処理が正しく実行されず、エラーが出てしまいます。インデントが必須であることは早めに理解し、プログラミング時には注意しましょう。

デメリット5メソッドの引数に「self」が必須となる

Pythonではメソッドの引数に、「self」が必須となるプログラミング言語です。Python以外のプログラミング言語ではselfは必要ないため、手間がかかる分デメリットになると考えられます。

Pythonでデータ分析を実施する際には、データ分析の流れ・手順を理解しておくことも重要です。以下では、データ分析における基本的な流れを解説します。

POINT1データ分析の目標を決定する

データ分析を実施する際には、まず目標を決定します。どんなデータを対象に分析するのか、何を目的にデータ分析をするのかが明確になっていないと、分析結果を有効活用できません。まずは目標を考えて、データ分析のゴールを設定しましょう。

POINT2データ分析に用いるデータ収集を行う

データ分析を実行するには、分析対象となるデータが欠かせません。そのためデータ収集を行い、必要なデータを蓄積・整理するプロセスが必要です。社内で保有しているデータをまとめたり、新たにデータを取得したりして、分析できる情報源の密度を高めます。

POINT3収集したデータを分析できる形に加工する

データ分析のために収集したデータは、分析できる形に加工する必要があります。この加工作業は「前処理」と呼ばれ、データ分析において重要な工程です。データの数値を合わせたり、収集した内容を分類したりすることで、より正確な分析が可能となります。

POINT4分析した結果を可視化する

データ分析で抽出した結果は、可視化する工程も必要です。数値やグラフに変換して見やすく加工し、社内で共有するまでがデータ分析の流れに含まれます。分析して終わりではなく、その結果を分かりやすい形に可視化することも、データ分析のポイントです。

POINT5データ分析の方法を見直して改善点を探る

データ分析の工程や実践した方法を見直すことで、改善点を探ることができます。改善を重ねてよりシステムを洗練していくことで、快適な環境でデータ分析が行えるようになります。既存のシステムに満足せず、定期的にデータ分析の方法を見直して、効率化を図るのも重要です。

NO3Python（パイソン）入門

現在人気急上昇中のプログラミング言語「Python」の基礎を学習します。人気の理由などPythonの概要、anacondaを用いた環境開発構築から、変数・データ型・制御構文・モジュールとパッケージ、などの基本的な文法を習得いただきます。

SS8scikit-learnで学ぶ機械学習とAI／データサイエンス

Python言語と、機械学習ライブラリであるscikit-learnを用いて機械学習の基礎について学習します。

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。
まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。