『データ分析』を Python ではじめから
- 7日間
- 無料で
- ブラウザだけで
Pythonデータ分析を1から学べるメールガイドプログラム
統計学を知らなくても。
Pythonからデータ分析に入門できます。
「データ分析？うちはPython使ってる。」そんな言葉を、一度は耳にした事があるはず。
Pythonは 汎用プログラミング言語のひとつです。データ分析だけでなく、身につけてしまえば、様々な事ができるため、「データ分析に詳しい人がツールとして使うもの」と思っている人もいるかも知れません。
ですが、Pythonがデータ分析に人気の秘密は、そのライブラリの豊富さ。
もちろん深い理解にはアルゴリズムや統計学の知識も大切ですが、
統計学などに基づいた難しい計算はPythonが行ってくれます。
そのため、データ分析がどんなものかという入門から、Pythonで学び始めることができるんです。
Pythonを学ぶのにPyQという選択
そもそもPyQって何？
PyQは『 技術書一冊分の価格ではじめるPython独学プラットフォーム 』です。独学で、マイペースに、PyQに用意されている数個の問題からなる『クエスト』をこなしていくだけで、簡単にPythonを実践レベルまで身に付けられます。
まずははじめよう
プログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築。PyQでは、環境構築なしで、ブラウザをひらけばプログラミングを始められます。データ分析を行う時にメジャーな環境である Jupyter notebookも、PyQ上で動作します。面倒な準備なく、あなたの学び始めたい気持ちを後押しします。
何を学ぶかえらぼう
Pythonで出来ることは無限大。PyQでは2000問以上のカリキュラムから、関連の深い問題を『クエスト』『パート』『コース』という形で用途ごとにまとめています。自分の興味のある分野を選んで学ぶことができます。もちろん、データ分析のコンテンツも豊富に準備しています。
データ分析に入門しよう
Pythonのデータ分析でメジャーなライブラリ『pandas』。PyQのデータ分析コースは、pandasを用いたデータの前処理や演算を基本的な使い方から順番に学びます。pandasは無料で高度なデータ分析を行える、あなたのデータ分析の学びを支えるライブラリです。まずはその一歩を踏み出してみましょう。
まずは無料で触ってみよう
しかし、身に付けるには それなりに時間がかかるのも確かなこと。勉強をはじめてから「あんまり合わないかも」という展開は避けたいところですよね。PyQでは『データ分析に特化した無料体験コース』もご用意しています。「まずはpandasを動かしてみよう」という試みです。
PyQ 7days Challenge データ分析って何？
- check_circle「PyQ 7days Challenge データ分析」では、Pythonのデータ分析に必須の「Jupyter Notebook」「pandas」の基本的な使い方を学び、データの読み込み、書き出しを学びます。
check_circle7日間でPythonでのデータ分析の入門に立てるよう、いくつかのクエストをピックアップして「チャレンジクエスト」としてメールでお知らせしています。
check_circle毎日のチャレンジクエストをこなして、Pythonデータ分析の基礎を習得しましょう。
チャレンジクエストって何？
オンラインPython学習サービスPyQでは、「クエスト」という問題の単位で学習を進めます。データ分析の1つのクエストは10分〜40分程度でこなせる量にまとめられています。理解しやすいまとまりで学習することで、着実に身につきます。
チャレンジメールにはいくつかのクエストがその日のチャレンジクエストとして入っていて、 1日分は1時間前後の内容です。 隙間時間に１クエストずつ挑戦するのも、集中して挑戦するのもOK！ ライフスタイルに合わせて挑戦してみましょう。
PyQ 7days Challenge データ分析 で学べる内容
「PyQ 7days Challenge データ分析」のチャレンジメールでは、Jupyter Notebookの使い方から毎日無理なく学べる分量のチャレンジクエストをお知らせします。
- チュートリアル
- PyQでの学習方法を身に着けます。
- Jupyter Notebookの使い方
- Jupyter Notebookについて学びます。
- pandas体験
- 表形式データの入出力や前処理、統合、分析、可視化などができるpandasの機能の全体像を把握します。
- pandasのデータ構造（DataFrame）
- DataFrameの構成要素（インデックス、列名一覧、データ）について学びます。
- Seriseとインデックスと欠損値
- 1次元のデータ構造であるSeriesやIndexについて学びます。
- データ入出力
- CSVファイルの入出力を中心に、pandasの基本的な入出力機能の使い方を学びます。
PyQは『現場』と一緒に成長している学習サービスです
PyQは、Pythonを主言語とした開発会社 が運営しているPython学習サービスです。
私達は、オープンソースなどの技術から受けた恩恵を社会に還元し、技術やコミュニティの発展にわずかながらでも寄与したいと考えています。
そんな想いから、実務で蓄積したPythonや関連技術の知見を技術書籍の執筆やコミュニティ貢献などにより共有しており、PyQにはそれらのナレッジも活用されています。
PyQの運営会社ビープラウドについて
株式会社ビープラウドは、2008年からPython言語を主言語として、
Webサービスや機械学習システムなどの開発を行っています。
カンファレンスなどでも活躍するPythonistaを多数擁し、技術書籍の執筆・Python研修事業・IT勉強会のコミュニティプラットフォーム connpassの運営など、Pythonコミュニティの発展と教育に力を注いでいます。
Web、機械学習システム開発
2008年より社内開発の主言語としているPython言語を中核として、インターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行っています。インターネット業界の発展を長い間支えてきた経験豊富なエンジニア達がその技術を駆使して、システム・製品を開発する他、技術コンサルティングも提供しています。
Python研修事業
Pythonプログラミングへの知見の蓄積だけでなく、伝えることを重視しPython研修事業を行っています。日本最大のPythonカンファレンス「PyCon JP」へのチュートリアル提供など、Pythonエンジニア育成に力を入れています。
ITコミュニティ
エンジニアをつなぐIT勉強会支援プラットフォームconnpassの開発・運営などを通じ、Pythonコミュニティの発展に貢献したいと活動しています。PyQ（パイキュー）学習者の皆さんにも、コミュニティに参加する一歩を踏み出せるような情報や、他のPythonエンジニアの姿をブログなどを通じてお伝えしています。
現場のノウハウを凝縮させた
技術書執筆/監修実績
開発で得た知見をまとめることで定着させ、また広く社会に共有することで
技術発展に寄与するため技術書籍の執筆・監修を行っています。
その他の技術書執筆については、株式会社ビープラウド「技術記事執筆」をご覧ください。
内容は良さそう。でもオンラインは合わないかも…
実際にPythonを動かしながら学ぶよりも、本で知識を身に着けてからやってみたいという方もいます。PyQの内容は良さそうだけど、あんまり方法が合ってない気がする、というあなたへ。
PyQ公式書籍×オンライン
書籍とコンテンツを組み合わせた学習が可能
書籍による学習は移動時間などの隙間時間を使って学習することができ、
自分で情報を整理できるため、紙の書籍の方が学びやすいという方もいます。
そんな要望を受けて、PyQから、データ分析に関連する公式書籍が発売されました。
Pandasデータ処理ドリル Pythonによるデータサイエンスの腕試し
（翔泳社）
Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門
（翔泳社）
各書籍はPyQのコンテンツ「pandasデータ処理ドリルランク」と「Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門ランク」に完全対応しています。
Pythonデータ分析の基本であるpandasを用いたデータ処理と、他ではなかなか学ぶことができない数理最適化を、書籍とオンラインで学習してみませんか。
異なる媒体を組み合わせることで、学習のハードルを下げ、かつ体系的で深い理解を助けます。
著者紹介
「pandasデータ処理ドリル Pythonによるデータサイエンスの腕試し」の著者は、今回試せる「PyQ 7days Challenge データ分析」コースのコンテンツの作成者でもあります。実務でデータ分析を行うエンジニアによる一貫したカリキュラムで、初歩から実践的なPythonデータ分析を身につけます。
斎藤 努（tsutomu）
PyQのコンテンツの開発や、最適化関連の案件に携わる。最適化の案件は、前職を含めて30年以上続けている。
【 その他の主な著書 】
古木 友子（komo_fr）
ソフトウエア開発会社にてシステム開発およびPython によるデータ活用の経験を経た後、現在、株式会社ビープラウドにてデータ解析・機械学習などの業務に従事。PyCon JPなどPythonに関するカンファレンスにおける発表多数。
【 その他の主な著書・訳書 】
『データ分析』をPythonではじめから
※はじめてのプログラミングを手助けするメールサポートがついています。
※7日間でデータ分析の入門からPythonで学習できます。
よくあるご質問
-
登録するのに何が必要ですか？
PCでブラウザを開ける環境と、メールを受信できるアドレスが必要です。また、PyQのユーザー登録には決済方法の登録が必要となりますので、クレジットカードまたはAmazon Payの情報登録が必要です。サポートブラウザ・OSはヘルプをご覧ください。
-
スマートフォンやタブレットで学習できますか？
PyQのクエスト画面は、タブレット端末やスマートフォン端末は公式に動作保証をしておりません。サポートブラウザ・OSはヘルプをご覧ください。
PCでチャレンジした問題を、モバイル端末で読み返して復習できます。 詳しくは復習機能のリリース記事をご覧ください -
チャレンジでの無料期間の終了後は有料プランが始まるのですか？
無料期間終了後、有料プランへの自動移行はありません。アカウントの情報、学習履歴は保存されます。
-
チャレンジのあと、もっとPyQで学習したいです。
「PyQ 7days Challenge データ分析」にお申し込みいただいたアカウントで、PyQの有料プラン（個人ライトプラン/個人スタンダードプラン）をお申し込みください。学習履歴などをそのまま引き継いだ状態で学習できます。 PyQプランの詳細はこちらからご覧ください
-
どのくらいの期間でデータ分析のスキルが習得できますか？
PyQではデータ分析を学びたい人向けにロードマップを公開しています。学習コースや学習時間はロードマップで確認してください。ロードマップ「データ分析を学びたい」を確認する
「PyQ 7days Challenge データ分析」コースをはじめてみよう
- check_circlePythonのデータ分析に必須の「Jupyter Notebook」「pandas」の基本的な使い方を学びます。
check_circle7日間でPythonでのデータ分析の入門に立てるよう「チャレンジクエスト」としてメールでお知らせしています。
check_circle毎日のチャレンジクエストをこなして、Pythonデータ分析の基礎を習得しましょう。