データサイエンスをPythonから学び始めるのがおすすめの理由

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プログラミングを学ぶ必要性や重要性を叫ぶ声が年々強くなりつつあるここ数年、一般のビジネスパーソンの方がプログラミングを学び始めるケースが増えてきています。
興味はあるけど何を勉強すれば良いか分からない。プログラミングが出来た方が良い気はするけど、積極的に勉強するほどのメリットがいまいち分からない。
そんな方も多いようです。正解は一つではありませんが、まずはPythonの勉強から始めてみるのはいかがでしょうか？

Pythonは文法がシンプルで誰が書いても同じようなコードになりやすいため、コードが読みやすく勉強するハードルも比較的低いといわれています。
今年から学校教育でプログラミングが必修となりますが、文科省から公開されている資料の中でも高校教材の例としてPythonが掲載されています。

また、PythonはWeb開発、システム開発、ゲーム開発、AI開発など幅広い分野でのプログラミングに使用されていて、ここ数年は人気のプログラミング言語としても常に上位にランクインしています。利用者が多いという事はそれだけ情報が多い事にも繋がります。勉強を始めるにあたっては自分の目的や予算にマッチした学習プログラムや書籍などを見つけやすく、分からない事が出てきたりトラブルが発生した際にはインターネットで検索して解決方法が見つかりやすい、というのも初心者にとっては大きなメリットです。

これだけでも、初めてプログラミングを勉強しようとする人が最初にPythonを勉強する事をオススメする理由にはなりますが、ビジネスパーソンだからこそのPythonを学ぶメリットが他にもあります。

Pythonを使って業務の自動化を行う事が出来ます。
退屈なことはPythonにやらせよう という、ノンプログラマーを対象にまるごと一冊Pythonを利用した業務自動化について書かれた書籍が出るほど、Pythonを利用して様々な定型作業を手軽に自動化することが出来ます。
業務の自動化というとExcelのマクロやVBAが思い浮かぶかもしれませんが、ExcelのマクロやVBAで自動化出来るのは主にExcel内での作業だけになってしまいます。

PythonであればExcelを操作する事も可能なので、Excel内での作業とExcel以外での作業をひとまとめにして自動化することが出来ます。例えば、特定のWebページ上で毎日更新される値を取得してExcelに記載して保存、計算・集計した内容を決められたフォーマットに転記してメールで送信、というような一連の作業をまとめて自動化出来ます。

(ExcelのVBAでもWeb上のデータを取得したりメールを送信したりする事も出来なくはないですが、コードは非常に複雑かつ煩雑になる上に制約や出来ない事も多くあるため、オススメは出来ません。)Web上のデータを取得したりメールを送信するプログラムが手軽に書けるプログラミング言語はいくつもありますが、Excelを外部から手軽に操作出来る言語はあまり多くはありません。

職種や業種に関わらず多くのビジネスの現場でExcelが使われている事を考えると、Excelの作業も含めた業務の自動化が出来るという事は、ビジネスパーソンにとって一つのメリットといえるでしょう。

データ分析もPythonの得意とするところで、実際に多くのデータサイエンティストが業務でPythonを利用しています。
データ分析はそれを専門とするデータサイエンティスト・データアナリストといった職業もありますが、データに基づいた意思決定、過去のデータを元にした今後の予測、データを活用したマーケティングといったようなことは、データ分析のプロでなくても知っている事がプラスとなり仕事の幅が広がる内容です。

実際にデータ分析はプログラミング同様、一般のビジネスパーソンが身につける新たな知識・スキルとして、年々注目度が上がってきています。
簡単なデータ分析はExcelでも出来ますが、少し手の込んだ分析をやろうとするとPythonでは数行で出来る処理がExcelでは複雑な数式を記述する必要があったり複数のステップが必要になったりと、Excelでやる方が手間のかかる事が増えていきます。

「Pythonでデータ分析をすること」のハードルはExcelでデータを扱うよりも難しく感じるかもしれませんが、一度やり方などを覚えてしまえば、Excelよりも多種多様な方法でデータを分析し活用出来るようになります。
また、データの可視化もPythonで出来るので、Excelの機能にはない表やグラフを作成することも出来ます。

言語にかかわらずプログラミングが出来るようになると、キャリアの掛け合わせとして「プログラミングの出来る営業」「データ分析の出来るマーケター」など、希少性の高い人材として市場価値を高めてより良い条件での転職や新たな可能性が期待出来ます。

Pythonは汎用性が非常に高い言語なので、職場の環境や業界などが変わったからといって活用出来る場面がなくなってしまうことはないでしょう。
もし少し勉強してみてさらに興味が湧いたら、本格的に勉強してエンジニアやデータサイエンティストへの転職を目指してみるのも十分現実的な選択肢です。
開発の現場でもデータ分析の現場でも、Pythonは非常に多くの現場で使われている分需要も高く、求人の件数も他のプログラミング言語よりも多い傾向にあります。
教養として、+αのスキルとして、新しいキャリアを歩む一歩として、Pythonを学んでみてはいかがでしょうか。

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