データサイエンスに利用されるPythonとは？特徴や学習方法を解説

データサイエンスやPythonに興味がある方はぜひ参考にしてください。

データサイエンスとは

そもそもデータサイエンスとは、人工知能（AI）や統計学、科学的方法、データ分析などの複数の手法を駆使し、組み合わせデータの解析を行うことを言い、データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。

データサイエンスを行う目的は、データの解析によって処理された情報をもとに新たな技術の開発や今ある技術を進化させ発展させることです。そのため、データサイエンスの精度が向上することで、結果的に新たな技術や技術の進化、発展が期待できる可能性が高くなります。

データサイエンスを多く利用する現場の例を挙げると、大企業のデータ分析やソフトウェアの開発です。企業では、データサイエンスをビジネスに利用しつなげていることが多いです。

ソフトウェア開発では、従来までの技術で開発したものを進化、発展させるために膨大なデータが必要不可欠です。新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要であり、良質なデータの収集は良いソフトウェアの開発につながります。そのため、ソフトウェア開発でデータサイエンスが利用されます。

その他にもデータサイエンスは多くの現場で利用されており、重要性がとても高い分野であることがわかります。

特に多くのツールが普及している現代、放置されているデータが多く、そのデータの収集にデータサイエンスが活用されており、放置されたデータには良質なものが多く含まれています。

そのため、データを回収し利用するためにデータサイエンスが重要といわれています。

データサイエンスをやるうえで必要なスキル

データサイエンスを行うためには、高度な知識やスキルが必要不可欠になります。そこでここでは、データサイエンスをやるうえで必要なスキルについて解説していきます。データサイエンスに必要なスキルは以下の通りです。

それぞれ解説していきます。

情報工学

データサイエンスで必要になる情報工学では、主にプログラミングスキル、データベース、ビッグデータ処理の3つを習得する必要があります。

まず、プログラミングスキルでは、データサイエンスを行うために必要になる基盤の構築やデータ収集、処理、分析を「Python」と「R言語」を活用して行います。

データベースは、データサイエンスを行う際、利用する膨大なデータを格納します。利用するデータに合っているデータベースを選択することが必須であり、そのためにはデータベースに関しての知識が必要不可欠です。

ビッグデータ処理では、データサイエンスで利用する膨大なデータの収集や格納などを行います。少ないデータの処理なら簡単に管理できますが、ビッグデータとなると管理体制の構築から必要なデータの選定などさまざまな面で負荷がかかることになります。

そのため、ビッグデータ処理の専門的知識が必要不可欠であり、知識があるとビッグデータを効率的に扱うことが可能になります。

このようなことから、データサイエンスで情報工学がとても重要です。

統計学

データサイエンスで必要になる統計学では、主に数学的な観点とデータ分析の手法の2つを習得する必要があります。まず、数学的な観点では、データサイエンスを行う際、データの統計が必須になるため、確立や統計、微分積分などが必要不可欠になります。

また、データの分析の際、アルゴリズムについて理解する必要があるため、解析学や線形代数学といった知識が必要ですので、統計学に関する資格の取得を目指すことがおすすめです。

データ分析の手法では、データサイエンスに利用されるデータの統計処理や方程式などといった数理モデルの作成が必要になります。

また、データ分析の手法はデータサイエンスで利用されるデータによって適切な手法を選択することで効率的に行えるため、さまざまな手法を理解しておくことも重要です。

ビジネススキル

データサイエンスにおいてビジネススキルはとても重要です。データサイエンスにおいてのビジネススキルとは、分析した結果をわかりやすく可視化することや運用方法を決めることです。

例えば、ビジネススキル以外は、とても優れているデータサイエンティストがいたら、データサイエンスの結果はとても良いものが出る可能性が高いです。しかし、その後分析したデータをどのように運用するのかといったスキルがないため、ただのデータの研究になってしまいます。

また、ビジネススキルはデータサイエンスのデータ分析を行うために立てる仮説の質に直結してくる部分であり、仮説が間違っていると質の高いデータサイエンスが行えません。

プログラミング言語について

データサイエンスを行うためには、プログラミング言語を利用することが必要不可欠です。なぜなら、データサイエンスではデータの収集や分析、成形、処理、ツールへのデータ挿入などさまざまなことを行う必要があるからです。

データサイエンスで利用されるプログラミング言語は「Python」と「R言語」です。Pythonは、汎用性が高いプログラミング言語で機械学習やAI開発といった分野で利用され、近年注目を集めています。

R言語は、データサイエンスの統計解析の際に利用されるプログラミング言語であり、処理したデータのグラフ化を行えます。また、R言語はOSに依存しないという特徴があり、WindowsやMac、LinuxといったさまざまなOSで問題なく動作します。

しかし、R言語はPythonほどの汎用性がなく、利用できるシーンは限られます。

Pythonの特徴

「Python」は汎用性の高さから現在、多くの方が学習、利用しているプログラミング言語です。ここではデータサイエンスに利用されるプログラミング言語「Python」の特徴について解説していきます。「Python」の特徴は以下の通りです。

それぞれ解説していきます。

構造がシンプル

Pythonの1つ目の特徴は、構造がシンプルなことです。プログラミングと聞くとアルファベットの羅列で難しいイメージがあると思います。確かにプログラミングではアルファベットを記載しコーディングという作業を行います。それは、Pythonでも行われることです。

しかし、Pythonは構造がシンプルなため、文法がわかりやすく、プログラミング初心者の方でも学びやすいプログラミング言語になっています。そのくらいシンプルな構造で作成されているにもかかわらず、汎用性も高いためおすすめのプログラミング言語です。

ライブラリが充実している

Pythonの2つ目の特徴は、ライブラリが充実していることです。プログラミングのライブラリとは、パッケージと呼ばれるもののことであり、便利な機能を搭載しているツールのようなものです。

そのため、ライブラリが充実するほどプログラミングが行いやすく、Pythonは充実したライブラリがあるため、プログラミングを行いやすいプログラミング言語です。また、データ解析や機械学習、AIといった専門性の高いライブラリも用意されているため、データサイエンスの現場でも利用されています

フレームワークが多い

Pythonの3つ目の特徴は、フレームワークが多いことです。フレームワークとは、プログラミングを効率的に行えるようにサポートしてくれるテンプレートであり、プログラミングの骨組みのようなものです。

フレームワークを利用することでコーディング作業を最小に抑えられるようになるため、とても便利な機能です。また、Pythonは数多くあるプログラミング言語の中でもフレームワークが多いです。そのため、データサイエンスや開発を効率よく行いやすいため多くの方に利用されています。

情報が多い

Pythonの4つ目の特徴は、情報が多いことです。情報が多いことにより、エラーが発生した際、解決しやすく開発を行う際のどのように行うべきなのか正解がインターネット上に多くあります。

そのため、Pythonは学習しやすいプログラミング言語であり、プログラミング初心者にもおすすめです。

コミュニティが広い

Pythonの5つ目の特徴は、コミュニティが広いことです。コミュニティが広いというのは、Pythonを世界で利用している方が多く、バグや意見などの問題提起がコミュニティ内で行われています。そのため、開発者による修正や進化が速く、さらに扱いやすいプログラミング言語に成長しています。

Pythonのおすすめの学習方法

Pythonは、プログラミング言語の中でも比較的学習しやすいです。しかし、プログラミング言語自体の学習のレベルが高いため、どのように学習したらよいか悩んでいる方もいると思います。

そこでここでは、Pythonのおすすめの学習方法を解説していきます。

https://www.tech-teacher.jp/blog/python_beginner/

まずは、Pythonを利用できる環境を構築し、とにかくコードを書くようにします。Pythonを利用できる環境の構築は簡単でパソコンがあれば誰でも利用できます。コードを書く際、インターネットの情報や無料の学習サイトを利用することでPythonの基礎を学べます。

入門者におすすめのPython学習アプリ5選！隙間時間を有効活用Python入門者だが、学習アプリはどれを選ぶべきか分からない、という方はいますか。本記事ではPythonのおすすめ学習アプリについて解説していきます。Pythonを学ぼうと思っている方はぜひお読みください。...

Pythonの基礎が学べたら、データ処理を行うために必要になる基本制御構文の「条件分岐」、「繰り返し処理」、「関数」を学びましょう。その後、データサイエンスを行うため、データ分析に特化したライブラリを活用し、繰り返し学習し続けます。

ここで重要なことは、何でもよいので成果物を作成することです。プログラミング学習では、暗記といった学習方法は必要ないため、インターネットで調べ、使えるコードをコピペすることもありです。また、継続することが一番の近道ですので学習し続けましょう

まとめ

本記事では、データサイエンスで利用されるプログラミング言語「Python」に焦点を当てて解説しました。Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、比較的学習しやすいです。データサイエンスやプログラミングに興味がある方はぜひ一度学習してみてください。