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現場で活躍するために必要なポイントを解説します:r000021003617 | PARAFT [パラフト]

2021.04.01

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データ分析の記事2021.04.01

Pythonによるデータ分析

現場で活躍するために必要なポイントを解説します

「Pythonを使ってデータ分析の業務に携わりたい」このような方も、おられるのではないでしょうか。現場で活躍するためには、データ分析の手法や仕事内容、エンジニアの種類などを知っておくことが必要です。身につけておきたいスキルや資格なども、押さえておきたいポイントといえるでしょう。 本記事ではPythonによるデータ分析について、知っておきたいポイントを解説します。

【本記事の内容】

①データ分析とは？Pythonとの深い関係を解説

現代社会にデータ分析は欠かせない。機械学習やAIの開発にも使われる
Pythonなら、データ分析に役立つ多くの機能を活用できる
Pythonを使ったデータ分析の主な仕事内容

②Pythonを活用したデータ分析の手法を紹介

Pythonはさまざまなデータ分析の手法に対応している
深層強化学習は、機械学習における重要なデータ分析の手法
目的に応じて、適した手法を選ぶことが重要

③Pythonを使ってデータ分析に携わるために知っておきたいポイント

データ分析の職種は、大きく分けて3種類
数学や統計学のスキルと、データ分析業務への理解も必要
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」資格で、能力を証明できる

2021.04.01 文章／ PARAFT編集部

データ分析とは？Pythonとの深い関係を解説

出典：写真素材、イラスト、ビデオ - iStock

そもそもデータ分析が必要な理由や、Pythonがよく使われる理由はなぜなのでしょうか。

Pythonによるデータ分析を理解するためには、この両者を理解する必要があります。

本記事ではこの2つの点について、解説するところから始めていきましょう。

また、Pythonを用いたデータ分析の仕事内容にも触れていきます。

【本項の内容】

現代社会にデータ分析は欠かせない。機械学習やAIの開発にも使われる
Pythonなら、データ分析に役立つ多くの機能を活用できる
Pythonを使ったデータ分析の主な仕事内容

▼現代社会にデータ分析は欠かせない。機械学習やAIの開発にも使われる

興味や関心の多様化が進み、変化の激しい現代では、現状分析においてもさまざまな要素を検討しなければなりません。

以前のように経験や勘に頼っていると、正解と逆の選択をしてしまうおそれもあります。

また社会の主な動きだけをウォッチしてしまうとニッチなニーズを見落とし、ビジネスチャンスを逃してしまうかもしれません。

市場や社会の要望にすばやく、かつ適切に対応するためには、正しく現状を把握し判断につなげることが重要。

今後の企業戦略を正しく立て、マーケットのニーズに合った製品やサービスを展開するためにも、データ分析は欠かせないものとなっています。

加えてデータから企業が取るべきアクションを導き出す取り組みも、重要なポイントといえるでしょう。

データ分析は、今はやりの機械学習やAIの開発にも活用されています。

内容を理解し適切に活用するためにも、データ分析について知ることは重要です。

▼Pythonなら、データ分析に役立つ多くの機能を活用できる

Pythonはデータ分析に向く言語であり、実際にさまざまな場面で活用されています。

数ある言語のなかから、なぜPythonが選ばれるのでしょうか。

それは言語そのもののメリットと、ライブラリが豊富という2つのポイントにあります。

それぞれについて、詳しく解説していきましょう。

読み書きしやすく、数値処理に強い言語

Pythonは読み書きしやすい工夫が凝らされた、代表的なプログラミング言語です。

その特徴は、以下の通りです。

プログラムを短いコードで記述可能。コンパイルも不要
誰が書いても同じコードとなるため、可読性が高くバグも見つけやすい
数値処理に強いため、データ分析に適している
汎用言語であるため、利用範囲が広い

目安として1000件以上といった大量のデータを分析する場合、Pythonが適しています。

多種多様なライブラリを活用できる

Pythonは標準でもさまざまなライブラリが搭載されていますが、これに加えて外部のライブラリも活用でき、データ分析に活用できます。

代表的なライブラリには、以下のものが挙げられます。

pandas	平均や標準偏差、時系列関数など、データ分析に必要な機能を揃えている
NumPy	多次元配列を定義できる。回帰分析にも活用可能
TensorFlow	機械学習のライブラリ。モデルの開発やトレーニングに活用できる

上記のライブラリはいずれもオープンソースでの提供ですから、必要なときにすぐ使えます。

自らプログラムを組まなくても優れたライブラリを利用し、データ分析に活用できることは大きなメリットです。

▼Pythonを使ったデータ分析の主な仕事内容

データ分析における一連の流れは、以下の通りです。

課題や手法の設定	データ分析により解決したい課題を設定し、必要な手法を決める
データの収集	課題解決に向け、データを集める。オープンデータや社内に蓄積されたデータ、Webを介した取得などが代表的な手法
データの前処理	集めたデータを正しく分析できるよう、加工などの処理を行なう。欠損値に対する処理は重要なポイント
データの可視化やモデル化	データを分析し、グラフなどを使って見やすい形にする。機械学習の場合はモデル化も行なう

Pythonを使ったデータ分析を行なう方は、上記の全部または一部の工程に携わることとなります。

どのようにデータを活かすかという点を意識して動くことが、重要なポイントといえるでしょう。

Pythonを活用したデータ分析の手法を紹介

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Pythonの活用により、さまざまなデータ分析が実現可能です。

ここでは3つのポイントを取り上げ、実現できる内容を詳しく解説します。

【本項の内容】

Pythonはさまざまなデータ分析の手法に対応している
深層強化学習は、機械学習における重要なデータ分析の手法
目的に応じて、適した手法を選ぶことが重要

▼Pythonはさまざまなデータ分析の手法に対応している

データ分析には数多くの手法がありますが、大きく「教師あり学習」と「教師なし学習」に分けられます。

それぞれについて代表的なデータ分析手法を紹介しながら、詳しく解説していきましょう。

教師あり学習

教師あり学習は、あらかじめ入力データと正しい回答が提示されることが特徴です。

どのような方法を取れば回答に到達できるのかといったモデルを作る手法は、代表的なものに挙げられます。

Pythonが使われる教師あり学習の主な手法は、以下の通りです。

線形回帰分析	入力値と出力値の関係性を分析する。また、入力から出力値を予測するモデルを作成する
決定木	木構造を用いてデータを分類する。変数が与える影響の大きさを説明しやすい

教師なし学習

教師なし学習は、出力に対する正しい回答やフィードバックが得られないことが特徴。

なにが正しいかわからないまま、入力データをもとにシステム自身でどう分析するか判断する点は、教師あり学習と異なるポイントです。

主な教師なし学習の手法には、以下のものが挙げられます。

クラスター分析	データのなかからパターンや特徴を見つけ出し、いくつかのグループに分ける
主成分分析	変数をグループ化して次元を削減する。グラフなどを使って表現しやすくするメリットがある

▼深層強化学習は、機械学習における重要なデータ分析の手法

Pythonは、深層強化学習に使われるケースも多いです。

深層強化学習とは人間の脳を模したモデルを用いてシステム自身が学習し、適切な対応を取れるようにトレーニングする手法です。

人間と同じように試行錯誤しながら、より良い反応ができるように進めることも特徴の1つ。

これにより、データを与える際に「入力データについて、どの部分が結果に対してどの程度影響を与えているか」という「特徴量」をその都度与えなくても済む点がメリットとなります。

深層強化学習は機械学習やAIを活用する上で、要となる重要な手法です。

Pythonは、この開発にもよく使われる言語という点は見逃せません。

▼目的に応じて、適した手法を選ぶことが重要

データ分析は、ビジネスに役立てることが目的。

代表的なデータ分析の手法や目的、用いるデータの特徴を把握した上で、適した手法を選ぶことが重要です。

この点でご自身が得意な、または使いたい手法にこだわることは、よい結果を招きません。

例えばいくらAIがはやりだからといって、とにかく深層強化学習を使うことは不適切です。

分析後に「なぜその手法を選択したのか？」という問いに対してしっかり回答できるかどうかは、1つの目安となるでしょう。

Pythonを使ってデータ分析に携わるために知っておきたいポイント

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Pythonを使ったデータ分析に携わり、意図した通りの仕事に就き活躍するためには、押さえておきたい3つのポイントがあります。

各ポイントを順に解説していきましょう。

【本項の内容】

データ分析の職種は、大きく分けて3種類
数学や統計学のスキルと、データ分析業務への理解も必要
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」資格で、能力を証明できる

▼データ分析の職種は、大きく分けて3種類

データ分析の職種は、大きく以下の3種類に分けられます。

データサイエンティスト
データアナリスト
データエンジニア

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析に関するさまざまな業務を担う職種です。

主な業務として、以下の項目が挙げられます。

課題の把握と仮説の立案
データの収集と加工
データの分析と仮説の検証
結果に基づいた提案

上記の業務を遂行するため、プログラムの作成やデータベースの構築といった、システム開発に関する業務も担当します。

データアナリスト

データアナリストは収集したデータを分析し、経営改善や業務効率化、サービスの向上などの提案を行なう職種です。

データサイエンティストと異なり、より「ソリューション提案」の色彩が強い職種といえるでしょう。

データアナリストは、さらに2つのタイプに分かれます。

コンサル型：経営改善や業務効率化、マーケティングなど、企業の課題解決を提案する
エンジニア型：データを分析し、製品やサービスの改善方法を提案する

どちらのタイプに属するか、応募前に調べておくとよいでしょう。

データエンジニア

データエンジニアはデータ分析を行なう際に必須となる、システム全般を構築し運用する業務を担います。

直接データ分析を行なう側ではないものの、分析に必要なデータを提供する立場として重要です。

仕事内容はインフラエンジニアに近い部分もありますが、Pythonはもちろん機械学習やデータベースなど、幅広い分野の理解も求められます。

▼数学や統計学のスキルと、データ分析業務への理解も必要

データ分析の業務に携わる場合、Pythonのスキルは重要ですが、身につけるべきスキルはこれにとどまりません。

以下に挙げる、データ分析業務を遂行できる知識も求められます。

理系の高校数学（行列や微分積分など）
統計学（信頼区間や標準偏差など）
大量データを分析する手法（データマイニングなど）
データ分析ツールを活用できるスキル

理論的なスキルを身につけていなければ適切なデータ分析手法を選べず、正しい解釈も行なえません。

必要に応じて参考書などを活用して学び、スキルを上げましょう。

▼「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」資格で、能力を証明できる

Pythonを用いたデータ分析は、資格の取得により能力を示すこともできます。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会は、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を実施中。

試験の合格により、Pythonを用いた基礎的なデータ分析のスキルを証明可能です。

試験は「オデッセイコミュニケーションズ」が設置している試験会場にて、CBT形式で受験する形となります。

試験時間は1時間で、7割の正答で合格。

会場は全国にあるため、都合の良い日時と会場を選んで受験可能なことも魅力の1つです。

WRITER

編集部チーム

PARAFT編集部

Pythonでデータ分析に携わり実績をあげるためには転職先だけでなく、仕事内容や必要なスキルを事前に知っておくことが大変重要です。もし不足しているスキルがあれば、早めに習得しておきましょう。その上であなたに合った職種と会社を選ぶことが、成功への道筋です。フリーランス専門のエージェントPROsheetの活用 IT系の職種としてフリーランスになる人は、PROsheetなどの専門のエージェントを活用することで、フリーランスとしてのスタートアップをサポートしてもらうことができます。案件の獲得方法やご稼働後のサポートを受けることができます。特にIT系の職種の案件が多くなっており、活用することで得られるメリットはたくさんあるので、まずは下記URLから登録面談にてお気軽にご相談ください。 PROsheetの会員登録ページへ飛びます