Pythonでデータ分析を始める！50代でもDX人材として活躍するために
更新日：2023.01.29
企業におけるDX推進が急務となる中、データ分析に興味を持たれている方も多いのではないでしょうか。データ分析において良く用いられるのが、プログラミング言語である「Python」です。50代の方でもPythonによるデータ分析スキルを身に付けることで、DX人材として活躍できる道が広がります。
この記事では、Pythonがデータ分析に用いられる理由や、Pythonを用いたデータ分析の流れについて紹介します。
50代会社員です。Pythonはデータ分析に向く言語と聞きましたが、未経験からでもデータ分析スキルを習得することはできるのでしょうか。
Pythonにはデータ分析のための様々なライブラリが存在するため、比較的データ分析を始めやすいプログラミング言語です。一方で、プログラミング経験が少ない方にとっては、ライブラリの導入自体も簡単ではありません。基礎から習得したい場合は、スクールの活用も有効です。Pythonによるデータ分析スキルを習得することで、DX人材としての活躍にもつながるでしょう。
目次
データ分析に向くPythonの特徴
プログラミング言語のひとつであるPythonは、データ分析に向く言語として知られています。具体的にはどのような特徴があるのでしょうか。
Pythonとは
Pythonとは1991年に登場したプログラミング言語であり、データ分析やAI開発のほか、各種自動化やWebアプリ開発など様々な用途に用いられます。近年、企業においてデータ活用が進むようになったこともあり、注目度が高い言語といえるでしょう。
なぜPythonはデータ分析に向いているのか
Pythonがデータ分析に向いている理由は様々ありますが、最も大きいのはデータ分析用に様々なパッケージが用意されている点です。パッケージを導入することで、簡単にデータ分析を始めることができ、また一般的な処理であればパッケージの機能で簡単に実施することができます。
また、Pythonはデータ分析用プログラミング言語として広く利用されているため、書籍やインターネット上で情報収集がしやすい点もメリットといえます。
Pythonで利用できる主なデータ分析パッケージ・ライブラリ
以下のとおり、Pythonには様々なデータ分析用パッケージやライブラリが存在します。これらをうまく使いこなすことで、データ分析にかかる手間を大幅に削減できます。
・Anaconda：データ分析に良く利用される機能がオールインワンされているパッケージ
・Pandas：csvやExcelなどを容易に扱うことができるライブラリ
・Numpy：データ分析において利用される様々なデータ形式を扱えるライブラリ
・scikit-learn：機械学習モデルを構築するために利用されるライブラリ
データ分析スキルを身に付けるメリット
特に50代の方がデータ分析スキルを身に付けるメリットはどのような点にあるのでしょうか。
DX人材として活躍できる
未経験からデータ分析スキルを身に付けたとしても、高度な分析を行うデータサイエンティストになるのは簡単ではありません。特に、50代の方が今からデータサイエンティストを目指すことは難しいといえます。
一方で、これまで身に付けてきた専門知識に加え、データ分析を理解することで、企業におけるDX人材として活躍することにつながります。DX人材にはビジネススキルとデジタル関連知識の両者が求められるため、希少性が高く、各社人材確保に奔走している状況です。50代の方のアドバンテージであるビジネススキルとデータ分析スキルの掛け合わせを目指すことがポイントとなります。
また、今の職場で業務効率化をしたり、データ分析の実績を積んでおくと、定年前後で転職する際にも有利に働きます。
副業につながる
近年、データ分析の需要が高まる中で、データ分析人材が不足しており、各社社外に外注するケースが増えています。上述のとおり高度な分析を行うことは簡単ではありませんが、データの収集や加工など、簡単な処理であれば未経験でも実施しやすいといえます。退職後の収入源確保も見据えつつ、副業としてこのような仕事を始めることも検討できるでしょう。
Pythonでデータ分析を始めるための流れ
以下では、Pythonでデータ分析を始めるための流れを紹介します。
環境を構築する
データ分析を始めるためには、まず環境構築が必要です。データ分析のためにPythonを利用する場合、上述したAnacondaを利用することで、Python自身も含めて関連するすべての機能を一度にインストールできるため、おすすめの方法といえます。
一方で、特にプログラミングに不慣れな方においては環境構築自体も簡単ではありません。難しい点があれば、後述するスクールの活用もおすすめできます。
データ収集
データ分析を行うためには、まず分析対象とするデータを収集しなければなりません。学習目的でデータ分析を行う場合、無料公開されているデータセットの利用がおすすめです。具体的には、以下のようなデータセットが利用できます。
・タイタニック号のデータセット：https://www.kaggle.com/c/titanic
・日本政府が公開するデータセット：https://www.data.go.jp/
・国立情報学研究所（NII）が公開するデータセット：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/datalist.html
データ解析と可視化
データを収集したら、実際にデータの解析や可視化を実施します。大まかな流れとしては「データの読み込み」「データの加工」「データの統計処理」「データの可視化」となります。これらの処理は簡単ではありません。実際にやってみて難しく感じる場合は、体系的にスキルを習得できるスクールの活用もおすすめです。
Pythonには、データ分析に使用できる多くのライブラリが存在します。数あるプログラミング言語のなかでも、比較的データ分析を始めやすいでしょう。しかし、プログラミング経験が乏しい場合、スムーズにデータ分析を進めることは難しいです。
プログラミングを基礎から習得するなら、スクールの活用が有効です。Pythonによるデータ分析スキルを習得するために、ぜひスクールでの学習を検討してみてください。
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データ分析に興味がありつつも、実際にやってみたら難しさを感じた方も多いのではないでしょうか。特にこれまでプログラミングに触れてこなかった方にとっては、環境構築の時点でも戸惑うことが多いと思われます。
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