データサイエンスにPythonを選択する5つの理由–それはどれほど簡単か

データサイエンスは21世紀のホットな新しいキャリアオプションとして浮上しており、若い志願者と蛾のような専門家の両方を炎上させています。 データサイエンスでのキャリアは非常に有望ですが、新入生が最初は迷う傾向がある部分です。

データサイエンスを始めたばかりの場合、最初に頭に浮かぶ質問は次のとおりです。

どこから始めればいいですか？

私たちはあなたの混乱を休ませます。 Pythonから始めます。

さて、あなたは尋ねるかもしれません–なぜPythonを学ぶのですか？ 何がそんなに特別なのですか？

データサイエンスにPythonを選ぶ理由

決まり文句に聞こえるかもしれませんが、Pythonは、データサイエンスを始めようとしている初心者には最適です。 これには多くの理由があります。 しかし、これらの理由を深く掘り下げる前に、私たちの主張を裏付けるいくつかの統計を見てみましょう。

最近の調査によると、Pythonはデータサイエンティストの間で最も人気のあるプログラミング言語の選択肢です。

Pythonはかなり前からトップに立っていますが、驚くことではありません。

なんで？

Cloud Academyのレポートは、次のように述べています。

「Pythonは、コンピューターサイエンスの複数のドメインで使用される直感的な言語として知られています。操作は簡単で、データサイエンスのコミュニティは、複雑な計算問題を解決するために必要な配管を作成するために作業を行っています。 また、より多くの企業がデータプロジェクトと製品を本番環境に移行している可能性もあります。 RはPythonのような汎用プログラミング言語ではありません。」

これは、フル機能のライブラリ（フレームワークとも呼ばれます）が積み重ねられた単純な語彙を備えた直感的な言語であり、他のどの言語よりも速く目的の結果を生成するのに役立ちます。 Pythonは、それ自体が独立した高級言語です。Pythonを学ぶために、事前のプログラミング経験は必要ありません。 そして最良の部分–それはすべてを行うことができます。

Pythonが初心者に最適な理由を示す5つの理由を次に示します。

1. 簡単に学べる

Pythonを初心者にとって完璧な選択にする最大の理由は、そのシンプルさとスムーズな学習曲線です。 その構文は非常にシンプルで初心者に優しいです。

2. スケーラビリティ

Pythonは非常にスケーラブルな言語であり、R、Stata、Matlabなどの他の言語よりもはるかに高速です。 そのスケーラビリティは、柔軟性指数をさらに強化します。これは、問題解決やアプリ開発に非常に役立ちます。

3. ライブラリの幅広い選択肢

ライブラリに関しては、Pythonに勝るものはありません。 この言語は、ゲーム開発にも適しています。 Pythonには、Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-Learn、StatsModelsなどを含む多数のデータサイエンスおよびデータ分析ライブラリが付属しています。 このような膨大なライブラリのおかげで、Pythonは特定の問題に対処するための優れたソリューションを常に思いつくことができます。

4. ActivePythonコミュニティ

活発で堅牢なコミュニティがPythonを支えています。 あなたの問題が何であれ（私たちはここでコーディングの問題について話しているのであって、人生の問題ではありません！）、あなたはいつでもあなたを助けそしてサポートするためにPythonエコシステムを頼りにすることができます。 Pythonコミュニティは定期的に貢献し、ライブラリを開発し、新しいPythonツールを作成しています。 これがPythonの人気の主な理由の1つです。

5. 視覚化のための無数のオプション

Pythonにはいくつかの視覚化オプションがロードされています。 適切な例– Matplotlibは、いくつか例を挙げると、Pandas Plotting、Seaborn、ggplotなどの他のライブラリの開発の基盤をさらに提供しています。 これらの豊富な視覚化フレームワークを使用すると、手元のデータを理解し、円グラフ、グラフィカルプロット、グラフ、さらにはWeb対応のインタラクティブプロットを通じて結果を視覚化することができます。

データサイエンスのためのPythonを学ぶ方法は？

次に、いくつかの簡単な手順でPythonを学習する方法を示します。

1. マシンをセットアップします。

マシンを準備せずにPythonを学ぶことはできないでしょう。

これを行う最も便利な方法は、Continuum.ioからAnacondaをダウンロードすることです。これには、今後必要となるほとんどすべてのものが装備されているため、これで問題ありません。

2. Pythonの基本から始めましょう。

Pythonの学習を開始する最良の方法は、データサイエンス用に特別に設計された適切なPythonコースを見つけることです。 Pythonコースでは、変数、データ型、関数、ループ、演算子、条件文など、Pythonの基礎を紹介します。 これらの概念が何であるかを理解するだけでなく、それらの特定の目的についても学ぶ必要があります。

3. Pythonライブラリに慣れてください。

前に述べたように、Pythonライブラリはプログラミングに非常に役立ちます。 したがって、言語の基礎をマスターしたら、次善の策であるPythonライブラリに進む必要があります。 広く使用されているライブラリには、Pandas、NumPy、SciPy、PyTorch、Theano、Scikit-Learn、Keras、Eli5などがあります。

4. パンダを使用したマスターデータの分析、操作、および視覚化。

Pythonを使用する場合は、Pandasの要点を知っている必要があります。 さまざまなタイプの表形式データに最適な「DataFrame」と呼ばれる高性能データ構造が付属しています。 それに加えて、データの読み取り/書き込み、欠落データの処理、データのフィルタリング、生データのクリーニング、データセットのマージ、およびデータの視覚化に役立つ多くのツールもあります。 パンダを裏返しに知ったら、効率は飛躍的に向上します。

ただし、落とし穴があります。Pandasには、同じタスクを実行するための多くの機能が組み込まれています。 あなたの目標は、ベストプラクティスを見つけることです。

5. ミニPythonプロジェクトに取り組みます。

このステップに到達するまでに、Pythonのすべての基本、そのライブラリ、およびそれらの使用法を理解しているはずです。 今こそ、理論的な知識を実用化するときです–Pythonプロジェクトに取り組んでいます。 複雑すぎるものを作成する必要はありません。 APIを使用して作業を開始し、Pythonを使用して小さなアプリケーションを開発することができます。 Pythonを使用して小さなルーチンタスクを自動化することもできます。

結論–知識を有効に活用して、何かを構築してみてください。

6. 練習とスキルアップを続けてください。

「練習は人を完璧にします。」

Pythonの場合も他のすべての場合も同じです。 定期的に練習することで、プログラミングスキルを磨くことができます。 練習すればするほど、上手くなります。 個人的なデータサイエンスプロジェクトの開発とは別に、Kaggleのコンテストに参加したり、高度なオンラインコースに登録したり、データサイエンスや技術会議/セミナーに参加したり、ジャーナルや本を読んだりすることができます。学習方法はたくさんあります。学習のアイデアにオープン！

結論として…

これらの手順に従って、宗教的に練習し続けると、約3か月でPythonをマスターできるようになります。 ただし、Pythonは、私たちが話しているように、毎日進化していることを覚えておく必要があります。どこかで誰かがPythonコミュニティに積極的に貢献しています。 Pythonの簡単な学習曲線、高いスケーラビリティの要素、そしてもちろん、その単純さにより、Pythonは初心者の言語になります。 そして、プログラミングの場合、1つのプログラミング言語を習得すれば、他の言語を習得することはもはや困難な作業ではなくなります。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

幸せな学習！