【Udemy】このコースならデータ分析に必要なPandasの知識を半日で学べます！

※この記事は、以下の記事を読んでいる人向けとなります。

FRB

Pythonを使ったデータの分析で必要な知識って何ですか？

Cさん

Pythonで株価を分析するためにやるべきことって何ですか？

Pythonは、ほんとうに色々な事ができるプログラミング言語です。

それゆえ、上のお二人と同じ悩みを抱えている人、もしくは抱えながら学習をしている人をたくさん見かけます。

実はジェイもPythonの学習で迷いに迷った一人です。

なので、みなさんが抱えている悩みやこれから抱えるであろう悩みを解決する方法を教えることができます。

この記事を読んでわかること

この記事の対象となる人

結論からいいます

まずはPandasのキホンを勉強しよう！

Pythonで株価などのデータ分析をしたいならー

上の言葉に尽きます！

Pandasって何？

『Pandas』を一言でわかりやすく言うならばー

です。

まぁ、言葉で言ってもわかりにくいので、実際にPandasを使った画像を見てみましょう。

テスラの株価データ

テスラの株価データ

上のデータは、Yahoo!financeから取得してきたテスラ（TSLA）の株価データです。エクセルのように『行』と『列』でわかりやすくまとめられいることがわかります。

複数の『行』と『列』でまとまった上のようなデータの集合を『データフレーム』と言います。Pythonのデータ分析では、まず最初に『データフレーム』を作成することが求められます。

なので、Pandasの知識とスキルがないと、Pythonをいくら学んでもデータ分析をするための力が身につかない、ということになってしまいます。

Pandasって何ができるの？

では、Pandasでは何ができるのでしょうか？

できることは色々ありますが、ここではいくつかできることを紹介します。

上で書いたこと以外にも、できることはたくさんあります。ありすぎて、ジェイも未だに学んでいるくらいです。

上の『Pandasでできること』の中で、エクセルでは簡単にできないことがひとつあります。

それは、一番最後の『統計量の計算』です。

Pandasならば『たった1行のコード』で平均値や標準偏差、さらには四分位までが簡単に確認できます。

論より証拠。実際のコードと上のテスラ（TSLA）の株価データで確認してみましょう。

Pythonで統計量を確認するコード

#変数.describe() は統計量を確認するための関数
df.describe()

結果

『mean』は平均値、『std』は標準偏差、『min』は最小値、『25～75％』は四分位そして『max』は最大値です。

エクセルだと、いちいち『関数』を書かないと計算できないこれらの統計量ですが、Pandasならたったの1行と数秒で計算ができるのです！

Pandasを効率よく学ぶ方法は？

FRB

Pandasを効率よく学ぶ方法って何ですか？

プログラミング学習を経験したことのない人や経験の浅い人なら有利子さんの悩みは当然のことです。

結論からいいます。

その悩みを解決するならばー

です。

なぜか？

その理由は2つあります。

動画で学ぶ最大のメリットはなんといっても『効率のよさ』にあります。

『目』と『耳』の両方を使って学ぶので、『目』だけで学習するよりも記憶の定着が早いのです。

そして動画なので、わからないところは何度でも簡単に見直すことができます。

これってとても重要なことなんです。

なぜなら、プログラミングの学習はエラーとの闘いだからです。

エラーが出る度に色々と調べる必要があります。その度に貴重な時間を使ってしまいます。ときには浪費してしまいます。

しかし動画ならば、『わからないな...』と思う箇所があれば、その場で簡単に見直すことができるのです。

その場ですぐに見直すことができればー

ということは、プログラミングを学習した経験のある人なら誰もが痛感していることです。

動画で学ぶなら『Udemy』一択しかない

Aさん

動画といわれても... どんな動画で学んだらいいんですか？

結論から言います。

です。

Udemyの詳細はコチラ

プログラミング学習の初心者が学ぶならば『Udemy』一択だとジェイは思います。

その理由は『4つのメリット』にあります。

自分の都合に合わせて何万円もする良質なコースが2,000円以下で受講できる。
しかも30日間の返品保障付きで！

こんなにメリットがあるならUdemyを利用しない方がおかしいでしょ？！とジェイは思います。

Aさん

でも最近ではYouTubeでも学べますよね？

たしかにそうです。

しかし、UdemyとYouTubeでは決定的に違うことがあります。それはー

ことです。

YouTubeにはコメント機能があります。しかし、あくまでもコメントを書く箇所であって『質問を書く箇所』ではありません。

なので、上で述べた『エラーとの闘いで時間を無駄にしなくてすむ』ということが、YouTubeでは難しいのです。

一方、Udemyには－

があります。

このコーナーでは、あなたが疑問に思っていることや、どうしても解決できない問題について自由に制限なく質問することができます。

また、コースを受講した他の人の質問も読むことができます。

なので、あなたが質問をしなくてもー

というケースがよくあります。

さらにはー

ことだってできるのです！

当然、講師の方は実績があり、かつ教えるのが上手い方達なので、こちらが必要としている答えについて的確に返答してくれます。

たったの3時間でPandasのキホンを学べるコースはこれだ！

Aさん

Udemyのメリットはよくわかりました。
じゃぁ、これからPandasを学ぼうとする私に一番合ったコースって何ですか？

結論からいいます。

を選ぶことです。

特に、プログラミングのキホンを学ぶならば、なおさら短期集中のコースが良いでしょう。

これからPandasを学ぼうとしている人に、ジェイは以下のコースをおすすめしています。

【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス

Udemyのサイトより

このコースをおすすめする一番の理由はー

からです。

コースの特徴

Pandasのキホンを3時間で学べる『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』の内容とは？

まずは、このコースの特徴を見てみましょう。

全部で14セクションで構成されていますが、Pandasは『セクション4』にあります。

コースのサイトより

時間はたったの『1時間40分』程度。

上で述べた『Pandasできること』は、このセクションですべて学ぶことができます。

プログラミングの学習ではエラーがつきものです。

しかし、エラーが出ても『3時間あれば』、データ分析に必要なPandasの知識を学ぶことができます。

おすすめするもうひとつの理由

ジェイが『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』をおすすめする理由は、効率的にPandasが学べるだけではありません。

おすすめするもうひとつの理由があります。それはー

という点にあります。

Pandasは、本当に多くの機能を備えたライブラリです。

それゆえ、応用までを学ぶとなれば膨大な時間がかかってしまいます。

しかし、このコースではPandasの応用編がセクション6と7にあります。『5時間～6時間』程度で一気に学ぶことができる内容にまとめられいます。

キホンのレクチャーとなるセクション4と合わせても、たった『半日』もあれば終わるでしょう。

Pandas応用セクションの内容

コースのサイトより

ジェイが知る限り、Pythonのデータ分析で必要なPandasの知識をここまで効率よくまとめたコースは『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』だけです。

コースの注意点

『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』は、 Pandasのキホンから応用を学ぶのにとても良いコースです。

しかし、ひとつだけ注意点があります。

それはー

ということです。

Pythonの分析では、必ずといって良いほど統計学の知識が必要となります。

統計学の知識を身に着けるためには、数列、指数と対数、微分と積分といった数学の分野だけでも学んでおく必要があります。

しかし、『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』では、統計学については少しだけ解説がある程度です。

数学についてはまったくありません。

なので、Pythonでのデータ分析を身に着けるためには、他のコースでデータ分析に必要な統計学や数学を学習する必要があります。

このため『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』でPandasを用いたデータ分析の方法を一通り学んだ人には、以下のコースをおすすめしています。

【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

Udemyのサイトより

このブログでおすすめしているコースは、すべてジェイが受講したコースです。

当然、『【世界で34万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜』も受講しています。

正直にいって、Pythonの分析にかかわるキホンをある程度学んだあとは、すぐにこちらのコースを受講した方が良いでしょう。

無駄な知識の取得に時間をかけることなく、最短距離でPythonの分析に関するスキルが身につくからです。

といっても、これは先のお話です。

まずはPandasのキホンを身に着けることが最優先事項です。

とにもかくにも『【世界で18万人が受講】実践 Python データサイエンス』でPandasを学んでください。

キホンから応用までたったの『半日』です！

頑張りましょう！

今回のまとめ

今回の記事が、みなさんのお役に立てればうれしい限りです！

Udemyの詳細はコチラ