データサイエンスのためのPython入門

Python入門

 

夏休みが終わり、勉強や自己啓発計画に取り組む時がやってきました。多くの人々が夏の間に次のステップを考えているかもしれませんが、それがデータサイエンスに関連するものである場合、このブログを読む必要があります。

Generative AI、ChatGPT、Google Bard – これらはおそらく最近の数ヶ月間に多くの言葉を聞いたでしょう。この騒ぎの中で、多くの人々がデータサイエンスなどのテックフィールドに参入しようと考えています。

さまざまな役割の人々は自分の仕事を続けたいと考えており、現在の市場に適合するためにスキルを開発しようとします。競争の激しい市場で、データサイエンスに興味を持つ人々が増えています。オンラインのコース、ブートキャンプ、修士（MSc）などが業界で利用可能です。

データサイエンスのために無料のコースを知りたい場合は、「2023年のトップ無料データサイエンスオンラインコース」を読んでください。

言うまでもなく、データサイエンスの世界に参入したい場合、Pythonについて知る必要があります。

 

データサイエンスにおけるPythonの役割

 

Pythonは1991年2月にオランダのプログラマーGuido van Rossumによって開発されました。この言語の設計は、コードの読みやすさを重視しています。言語の構造とオブジェクト指向のアプローチにより、新しいプログラマーや現在のプログラマーが小規模なプロジェクトから大規模なプロジェクト、小規模なデータからビッグデータまで、明確で理解しやすいコードを書くことができます。

31年後、Pythonは今日学ぶべき最高のプログラミング言語の一つとされています。

Pythonにはさまざまなライブラリやフレームワークが含まれており、すべてをゼロから始める必要はありません。これらの事前に構築されたコンポーネントには、プログラムに実装できる有用で読みやすいコードが含まれています。たとえば、NumPy、Matplotlib、SciPy、BeautifulSoupなどがあります。

Pythonのライブラリについて詳しく知りたい場合は、次の記事を読んでみてください: Python Libraries Data Scientists Should Know in 2022。

Pythonは効率的で高速、信頼性があり、開発者は最小限の努力でアプリケーションを作成し、分析を実行し、視覚化された出力を生成することができます。それがデータサイエンティストになるために必要なすべてです！

 

Pythonのセットアップ

 

データサイエンティストになるつもりなら、Pythonの始め方を段階的に説明します。

 

Pythonのインストール

 

まず、最新バージョンのPythonをダウンロードする必要があります。最新バージョンは、公式ウェブサイトで確認できます。

オペレーティングシステムに応じて、インストール手順に従ってください。

 

IDEまたはコードエディタの選択

 

IDEは統合開発環境の略で、プログラマーがソフトウェアコードをより効率的に開発するために使用するソフトウェアアプリケーションです。コードエディタも同じ目的を持っていますが、テキストエディタプログラムです。

どれを選ぶか迷っている場合は、人気のあるオプションのリストを提供します:

  • Visual Studio Code (VSCode)
  • PyCharm
  • Jupyter Notebook

私がデータサイエンスのキャリアを始めたとき、私はVSCとJupyter Notebookで作業しました。これらはデータサイエンスの学習やインタラクティブなコーディングに非常に役立つと思いました。ニーズに合ったものを選んでインストールし、使用方法のガイドを進めてください。

 

基礎を学ぶ

 

包括的なプロジェクトに取り組む前に、まず基礎を学ぶ必要があります。さあ、それについて学んでみましょう。

 

変数とデータ型

 

変数はデータ値を格納するための用語です。データ値には整数、浮動小数点数、文字列、リスト、タプル、辞書など、さまざまなデータ型があります。これらを学ぶことは非常に重要で、基礎的な知識を構築します。

次の例では、変数は名前であり、値は「John」という文字列です: name = "John" 。

 

演算子と式

 

演算子は、加算、減算、乗算、除算、べき乗などの計算タスクを可能にする記号です。Pythonの式は、演算子とオペランドの組み合わせです。

例えば、x = x + 1 0x = x + 10 x = x+ 10

 

制御構造

 

制御構造は、コードの実行フローを指定することで、プログラミングをより簡単にします。Pythonでは、条件文、ループ、例外処理など、学習する必要があるさまざまな制御構造があります。

例:

if x > 0: 
    print("Positive") 
else: 
    print("Non-positive")

 

関数

 

関数は、実行するために呼び出されるコードのブロックです。関数は、defキーワードを使用して作成できます。

例えば 

def greet(name): 
    return f"Hello, {name}!"

 

モジュールとライブラリ

 

Pythonのモジュールは、Pythonの定義と文を含むファイルです。関数、クラス、変数を定義することができます。ライブラリは、関連するモジュールやパッケージの集まりです。モジュールとライブラリは、importステートメントを使用してインポートすることができます。

例えば、PythonにはNumPyなどのさまざまなライブラリやフレームワークが含まれていると述べました。これらの異なるライブラリは、次のようにインポートすることができます:

import numpy as np
import pandas as pd
import math
import random

 

Pythonを使用してインポートできるさまざまなライブラリやモジュールがあります。

 

データの操作

 

基礎知識とその動作の理解が深まったら、次のステップはこれらのスキルを使用してデータを操作することです。データを操作するには、次のことを学ぶ必要があります:

 

Pandasを使用したデータのインポートとエクスポート

 

Pandasは、データサイエンスの世界で広く使用されているPythonのライブラリであり、柔軟かつ直感的な方法でさまざまなサイズのデータセットを処理することができます。たとえば、CSVファイルのデータがある場合、Pandasを使用して次のようにデータセットをインポートできます:

import pandas as pd

example_data = pd.read_csv("data/example_dataset1.csv")

 

データのクリーニングと操作

 

データのクリーニングと操作は、データサイエンスプロジェクトのデータ前処理フェーズで重要なステップであり、生データを取り、一貫性のない要素、エラー、欠損値をすべて調べて、分析に使用できる構造化された形式に変換する作業です。

データクリーニングの要素には、次のものがあります:

  • 欠損値の処理
  • 重複データ
  • 外れ値
  • データの変換
  • データ型のクリーニング

データ操作の要素には、次のものがあります:

  • データの選択とフィルタリング
  • データのソート
  • データのグループ化
  • データの結合とマージ
  • 新しい変数の作成
  • ピボットテーブルとクロス集計

これらの要素とそのPythonでの使用方法をすべて学ぶ必要があります。今すぐ始めたい場合は、この無料のeBookでデータクリーニングと前処理を学ぶことができます。

 

統計分析

 

データサイエンティストとしての時間の一部として、データを調べてトレンド、パターン、洞察を特定する方法を見つける必要があります。これは統計分析によって実現できます。これはデータを収集し、分析することでパターンやトレンドを特定するプロセスです。

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このフェーズでは数値解析を通じてバイアスを除去し、さらなる研究や統計モデルの開発などを進めることができます。結論は、過去のトレンドに基づいて将来の予測を行うための意思決定プロセスにおいて使用されます。

統計分析には以下の6つのタイプがあります：

  1. 記述統計分析
  2. 推測統計分析
  3. 予測統計分析
  4. 指示統計分析
  5. 探索的データ分析
  6. 因果分析

このブログでは、探索的データ分析について詳しく説明します。

 

探索的データ分析（EDA）

 

データのクリーニングと操作が完了したら、次のステップである探索的データ分析に進む準備が整います。データサイエンティストは、データセットを分析し調査し、主要な特性/変数の概要を作成して洞察を深めるためのデータ可視化を行います。

EDAツールには以下が含まれます：

  • 線形回帰などの予測モデリング
  • K平均法などのクラスタリング手法
  • 主成分分析（PCA）などの次元削減手法
  • 一変量、二変量、多変量の可視化

データサイエンスのこのフェーズは最も難しい部分であり、多くの練習を必要とします。ライブラリやモジュールはサポートしてくれますが、手にあたる課題や望む結果を理解し、必要なEDAツールを見つけるためには理解が必要です。

 

データ可視化

 

EDAは洞察を深め、データ可視化を作成するために使用されます。データサイエンティストとして、自分の発見の視覚化を作成することが求められます。これには、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図などの基本的な可視化が含まれますが、ヒートマップ、コロプレスマップ、バブルチャートなどの創造的なものもあります。

利用できるさまざまなデータ可視化ライブラリがありますが、最も人気のあるものは次のとおりです：

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

データ可視化は、技術的にはあまり詳しくないステークホルダーとのコミュニケーションを向上させるために役立ちます。

 

まとめ

 

このブログは、データサイエンスのキャリアでPythonを学ぶために必要なステップを初心者にガイドすることを目的としています。各フェーズには時間と注意が必要であり、詳細には触れられていないため、さらに進むための短いリストを作成しました：

  • データサイエンスにおけるデータクリーニングの重要性
  • データサイエンスの概要：初心者向けガイド
  • 異なるバックグラウンドからデータサイエンスへの移行方法

    Nisha Aryaはデータサイエンティスト、フリーランスの技術ライターであり、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論ベースのデータサイエンス知識を提供することに興味があります。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は学びたいという情熱を持ち、他の人をガイドすることで自身の技術知識と執筆スキルを広げたいと考えています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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