データ分析を得意とするPythonの特徴を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにデータ分析を得意とするPythonの特徴について現役エンジニアが解説しています。Pythonの特徴として文法がシンプルなこと、数学などのライブラリが豊富なことがあげられます。機械学習やディープラーニングへの応用や画像・テキスト・数値などへの対応について解説します。

TechAcademyマガジンはオンラインのプログラミングスクールTechAcademy [テックアカデミー]が運営。初心者向けに解説した記事が4,000以上あります。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。

データ分析を得意とするPythonの特徴を取得する方法について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

データ分析を得意とするPythonの特徴について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

目次

 

Pythonには数学的ライブラリが豊富

近年Pythonは非常に人気の高い言語になっています。

その理由としては機械学習、ディープラーニングを実装するときにPythonを使っている事例が多いことが挙げられます。PythonにはNumpyをはじめ、豊富な数学ライブラリが揃っています。また、文法がシンプルであることからエンジニアだけではなく、データサイエンティストも少ない学習コストでいろんな分析を行なうことができることも人気のひとつになっています。
 

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機械学習・ディープラーニングへの活用

まずは機械学習・ディープラーニングの活用です。人工知能の技術として有名な機械学習とディープラーニングの実装でもPythonのライブラリが大活躍しています。

例えば以下のようなものです。

  • tensorflow
  • keras
  • Pytorch
  • Caffe
  • Dlib
  • scikit-learn

TensorflowやPytorchはGPUを使って高速に計算を行なうためのモジュールも入っており、とても便利です。複雑は学習アルゴリズムをPythonのシンプルな文法で実装できてしまうのは魅力的です。

TensorflowやPytorchについては以下の記事で紹介しています。

使い方を解説!Googleが開発したTensorflow(テンサーフロー)とは【初心者向け】

機械学習のライブラリPyTorchを現役エンジニアが解説【初心者向け】


 

画像・テキスト・数値への対応

ディープラーニングや機械学習もそうですが、データ分析をする上ではデータを適切な形で処理して解析を行なうことが必要です。

そこで、次に紹介するのはそのデータを分析するために前処理を行うライブラリをいくつか紹介します。

画像系

Pythonでの画像処理で有名なライブラリがOpen CVです。Open CVはC++で書かれたライブラリをPythonでラップ(ある機能を内包させて他の言語で使えるようにすること)したものですが、これにより画像データがNumpy配列として変換されてPythonでの画像処理ができます。

また、他の画像処理ライブラリにはPillowというものがあります。PillowはOpenCVほど高度なことができるわけではありませんが、画像の色相変換や合成などの基本的な加工ができます。

OpenCV、Pillowについては以下の記事をご覧ください。

PythonでOpenCVによりカメラの画像を表示する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのPillowで画像を保存する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】


 

テキスト系

データ分析の中には画像の他にも、テキストの内容を分析するための前処理も存在し、自然言語処理と言われる手法です。日本語の自然言語処理で有名なライブラリとしてはMeCabがあります。

MeCabは日本語を意味のある単語に分割すること(分かち書き)が出来るライブラリです。ここから分割した単語に対してベクトルを付与して分析を行います。

このときに使われる代表的なライブラリがword2vecといわれるものです。これで単語に対して、ベクトルを出すことで例えば文章の内容から「お金」に関連する単語は何か? などを検索したり、長い文章の要約ができます。

MeCab、word2vecについては下記の記事をご覧ください。

PythonでMeCabを利用する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonによるword2vecの利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】


 

数値系

数値処理では、CSVなどの表形式のデータを成形するためのライブラリを紹介します。代表的なライブラリにはpandasがあります。ここでは各データの型(int、strなど)を定義できて、分析しやすくできます。

pandasについては、下記の記事をご覧ください。pandasで出来ることをまとめてあります。

データ分析のライブラリ!Pandasとは【初心者向け】|現役エンジニアが解説


 

一般的に利用される数学的ライブラリ

それでは、最後に数学的なライブラリを紹介します。一番代表的なライブラリが冒頭でも取り上げたNumPyです。NumPyは配列計算を行うライブラリで、OpenCVをはじめNumpyに依存するライブラリがあるぐらい、Pythonでのデータ分析、機械学習では欠かせない存在です。

次に紹介するのがSymPyです。SymPyは高校の数学で勉強するような微分、積分の他にも方程式を解くことができます。

SymPyについては下記の記事で紹介しております。

PythonのSymPyライブラリの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】


 

監修してくれたメンター

メンター三浦

モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。

TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

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