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パイ村 Part.1 Pythonで何をやるか考える

Last updated at Posted at 2022-06-25

◆目的

  1. Pythonとデータ分析関連資格を調べ、取得目標を立てる
  2. Pythonを使用しデータ分析するための環境構築方法を学ぶ
  3. データ分析に必要なPythonライブラリ等を学ぶ
  4. データ分析をするために何を学ぶ必要があるか理解する(統計学とか)

第一回目は、Pythonやデータサイエンティストについて何もしらないので、
方向性を決めるための調査を行うこととし、調査をしながら方向性を修正しながら進めることにします。

◆Python、データ分析関連の資格

Python関連資格

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する

  • Python 3 エンジニア認定基礎試験
  • Python 3 エンジニア認定データ分析試験
  • Python 3 エンジニア認定実践試験

があります。
いずれも税込11,000円です。

統計検定

公式サイト:http://www.toukei-kentei.jp/

試験の種別 受験料 偏差値
統計検定 1級「統計数理」 税込6,000円 72
統計検定 1級「統計応用」 税込6,000円 72
統計検定 準1級 税込8,000円 70
統計検定 2級 税込5,000円 65
統計検定 3級 税込4,000円 50
統計検定 4級 税込3,000円 35
統計調査士 税込5,000円 -
専門統計調査士 税込10,000円 -
データサイエンス基礎(DS基礎) 税込7,000円(一般価格)、税込5,000円(学割価格) -
データサイエンス発展(DS発展) 税込6,000円(一般価格)、税込4,000円(学割価格) -

その他

データベーススペシャリスト、オラクルマスター、OSS-DBの資格などありますが、
今回は調査対象外とします。

結論

今回は、
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」
取得を目指すこととします。


比較的難易度は高くないという点、統計検定はPythonの基礎は学べそうにないという理由で。

◆データ分析に必要なライブラリなど

1. Annaconda

データ分析用のパッケージを纏めているのが、Anacondaというディストリビューションです。
個別にインストールするより簡単に楽なのかもです。

◆データアナリストとデータサイエンティスト

共通の必要スキル

  1. データベースやSQLを扱うスキル
  2. 分析用プログラミング言語を扱うスキル
  3. 統計学の基礎知識

データアナリストのスキル

共通のスキルに加えて、データの可視化やレポーティングに関するスキルが高いレベルで求められます。

Excelスキル

  • 数千~数万程度のデータ量だとExcelを使うことも多い。
  • IF、VLOOKUPなどの基礎関数の理解
  • ピボットテーブルを使いこなせるスキル

Excelの関数は何となくで使用していることが多いので、ピポッドテーブルやVLOOKUPなど学びなおす機会を作りたいと思います。

BIツールを扱うスキル

ビジュアルに訴えるダッシュボードやレポート作成のためのBIツールを駆使するスキルが求められます。
BIツールは使用したことがないです。フリーで実用的なツールなど後ほど調べてみたいと思います。

資料作成、プレゼンスキル

以下のスキルが求められます。

  • 分析結果を纏める
  • 分析結果をプレゼン(コミュニケーション)する
  • 簡潔にパワーポイントに纏める

データサイエンティストのスキル

アルゴリズム実装、分析モデル構築に高い専門性を持つ職種。
つまり、データアナリストよりも実装よりの職種かなと思います。
統計学、機械学習の理論などに知見が求められる。

結論

私は、
「データサイエンティスト」
を目指すこととします。


プレゼン能力、コミュニケーション能力は元々低いし、そこを向上しようとはあまり思わないので。。

◆ Pythonを気軽に試せる環境(colab)

◆ データ分析などで使われるライブラリなど

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