プログラミング必修化の流れに乗ってPython始めてみた

2020年2月8日

こんにちは、ごんごんです。
いよいよ4月から小学校でプログラミングが必修化されますね。

「子どもたちがプログラミングを習うけど、自分は全くやったことない」
「そもそもプログラミングって何からすればいいの?」

こうした疑問を持つ方も多いと思います。
私もかなりの初学者で細かいことはわかりません笑
しかし、初歩的な疑問には少しは答えられるかなと思いますので、執筆してみます。

とりあえずPython

プログラミングを始めてみようと思って、いざ調べると言語がやたらあります。
Python、SWIFT、C+、JAVAなどよりどりみどり、選びたい放題です。
しかし、初学者には選択肢が多すぎるというのはかえって難しいものです。
結論から言うと、全くのプログラミング初心者で、明確にやることが決まってない限りはPythonから入っていいと思います。

簡単に言うと、Pythonは汎用的なプログラミング言語で、人気が高く、使用者も多いためです。
もっと具体的に言うと、なんらかの外国語を学びたいという人に対しては普通は英語を進めるのと同じ感覚だと思ってください。
また、当然ながら無料です。

Pythonを使えば、いわゆる「データサイエンス」や、「ディープラーニング」などもできます。(私ができるとはいってない)
ということで、迷ったらPythonをやってみましょう。

ちなみに私は社内でPythonを学習して、実際のビッグデータを分析をし、新しいビジネスを考えるという意識の高そうな研修に参加したために勉強を始めることになりました。

Pythonで具体的になにができる?

細かいことや難しいことは他の方がいろいろ執筆されているのでそちらに譲りたいと思います。
私が少しながら使ってみて、すごいと思った点を書いてみます。(主にエクセル比)

処理速度が爆速

エクセルだとデータの桁(オーダー)が万を超えたあたりから動きがもっさりしてきますが、Pythonは爆速です。
正確に言うとPandasというモジュールを使っているのですが、数万行程度の各列の平均や分散、四分位点を出すといったことは本当に1秒もかかりません。
データを扱うにあたって、試行錯誤しながら計算を繰り返すことが多いので、処理速度が速いのはストレスがたまりません

様々な機械学習が可能

エクセルでは回帰分析や相関係数をみるというようなことはできますが、Python(のモジュール)では簡単なコマンドで、回帰分析はもちろん、ロジスティック回帰や決定木、k-meansをはじめとした分析が可能です。
実社会のデータは回帰分析だけでは説明できないことが多く、本格的にデータを扱うにはこうした分析は必須でしょう。

統計分析については過去に受けたアクチュアリー試験(数学)と統計検定が非常に役に立ちました。

スクレイピングにびっくり

スクレイピングはご存じですか?
WEBなどの情報を自動で取得してくれる機能です。
具体的には、Yahooニュースの見出しを自動で取得や、Twitterのお気に入りユーザーのつぶやきを自動抽出する(ユーザー登録などが必要)といったことができます。

これが自分の中では革命的で、手動でやっていたデータの取得が一気に効率化しました。

独学でできるの?

「すごいのはわかったけど独学でやるのは難しいでしょう?」と思っていませんか。
結論から行くと独学で可能です。

①本で学ぶ

書店に行けばいろいろ入門書もあるので、まずは写経しながらイメージがつかめます。
私が一番愛用しているのは「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」という本です。
AIなどの分野で世界的に有名な東大の松尾豊教授の講座を基にして書かれた書籍で、データ分析の基礎が身に付きます。

塚本 邦尊 (著), 山田 典一 (著), 大澤 文孝 (著), 中山 浩太郎 (監修), 松尾 豊 (監修)

②動画で学ぶ

「本じゃなく、動画で学びたい!」という人は動画もあります。
一番有名なのは「Udemy」という世界最大級の動画学習プラットフォームです。
タイムセールもあり、本を買うのと同じくらいの金額でPythonの講座もやっているのでチェックしてみてください。

おわりに

Pythonのことを初心者なりに書きました。
これからの時代はPythonなどのプログラミングスキルが必要だなと思いつつ、やはり習熟までには少し時間がかかります。
逆に言うと、取り掛かっている人がまだ少ない今だからこそチャンスも多いという印象です。
また次回は使っていて気付いたことなどを書いていきます。

雑記Python

Posted by gongon