1. はじめに
こんにちは！株式会社ジールの@tomonori_ishikawaです。
データ分析、データ活用で基礎になる技術と言えば、
「プログラミング」と思っております。
ここでは「プログラミング」が出来るようになることのメリット、勉強の仕方をご紹介したいと思います。
筆者について
職種：データ分析エンジニア
AIを用いたデータ分析をPythonを用いてデータ加工、
Tableauを用いて可視化を行っています。
要件定義から行っています。
2. 「プログラミング」とは?
「プログラム」を作ることを「プログラミング」と言います。
「プログラム」は、コンピュータにやらせる命令を順番に並べたものです。
私達の暮らしの中で使われている
コンピュータは人が命令して初めて動いてくれます。
例えば、銀行のATM。
お金を引き出すボタンを押して、暗証番号を入力し、
引き出したい金額を入力します。
これらの一つ一つの動作は、ATMシステムの中で
プログラムがお金を管理している機械に命令しています。
3. 「プログラミング」が出来るようになると
「プログラミング」が出来るようになるとデータ分析を行う上で楽しいことが増えます。
ここでは3つ挙げたいと思います。
1. 便利だと思うものを作成することが出来る
SNSなど普段私達が使っている便利なwebアプリケーション
はプログラムで作成されています。
普段の生活でこういうのがあればもっと生活が便利になるのに
と思うことや、
こういうのがあれば作業がもっと短くなるのに
と思ったことはないでしょうか？
そういったものをプログラムで作成してたくさんの
人々に使われるようになると、ビジネスチャンスにもなります。
例えば、皆さんがよく使っている
Youtube、Instagram、Pinterest、DropboxはPythonのプログラムで出来ています。
2. データ加工が自由に出来るようになる。
DXのお仕事やデータをTableau可視化場合を考えます。
ツールを使用することが多いのですが、
会社さんが持っているデータだとツールが読み込むことが出来ないことが多く、
そのまま使用することが難しいです。
このため、エクセルなどのデータをcsvファイルに加工する必要があります。
この時、プログラミングを行いデータを加工します。
3. 複雑なデータ構造の設計
最近よく耳にするAIを使った予測システムを考えてみます。
最近ではAIの発展によりDX化が進むことによって、
シンギュラリティ=「人工知能が人間の知能と融合する時点」が
起こる。その時点は2045年と言われてたりします。
AIによるシステムを設計するには、コンピュータが理解しやすいよう
モデリングを行い、モデルに合わせてデータを加工する必要があります。
最適化、機械学習、ディープラーニングがこれに当たります。
次回では、プログラミングの勉強の仕方を、
Pythonを例にして書きたいと思います。