Ｐythonでプログラミング ～導入と基本操作を簡単に指南～
Ｐythonでプログラミング ～導入と基本操作を簡単に指南～
先ず、Pythonとは？
Python（「パイソン」と読みます）はオランダのITエンジニアであるグイド・ヴァンロッサム氏が1990年ごろに開発したプログラミング言語です。それから進化を重ねて今に至っています。文法がシンプルでプログラミング初心者にも理解しやすいのが特徴です。最初に学ぶプログラミング言語としての人気が高く、機械学習やAIに関するライブラリが豊富に用意されているので、近年のAIブームで一躍脚光を浴びました。主にAI分野から使われだしたPythonですが、Web、数学、事務処理などにも使えること、またその記述の簡単さから、今は大変な人気を獲得しています。
Pythonプログラミングコードの特徴
①
読みやすい文法
Pythonはシンプルで読みやすい構文を持ち、コードを効率的に書ける特徴があります。初心者にとっても理解しやすいため、プログラミング初学者におすすめです。
②
幅広い用途
・Pythonは多くの分野で活用されています。
・Webアプリ開発では、DjangoやFlaskなどのフレームワークを使って、Webアプリケーションを作成できます。
・データ分析で、pandasやNumPyを使って、大量のデータを処理・分析できます。
・AI・機械学習では、TensorFlowやPyTorchを使って、機械学習モデルを構築できます。
③
豊富なライブラリとフレームワーク
・Pythonには機械学習やデータ処理に適したライブラリが豊富に存在します。
・これらのツールを活用することで、効率的にプログラムが書けます。
・Pythonは、初心者からプロのプログラマーまで幅広いユーザーに利用されており、その人気は今もなお高まっています。著者はAmazonから「スマホでPython」という初心者がプログラミングの勉強をするための自己研鑽書のシリーズ本を出しているので、参考にしてください。
皆さんが良くご存じのExcelとPythonについて、統計的推計学や因果推論を実施する際に、それぞれのアプローチには利点と欠点がありますので、比較してみましょう。
Excelの利点は、Excelは直感的で使いやすいため、初心者でも扱いやすいと言えます。また、チャートやグラフを簡単に作成でき、視覚的にデータの理解が容易です。さらに、平均、標準偏差、相関係数などの基本的な統計解析が容易に行えます。欠点は、Excelは手作業でデータを入力するため、同じ計算を別のデータに適用するのが難しく再現性の欠如の問題があります。また、Excelは計算式を作成する際に計算を間違えるリスクがあるため、精度が担保されていないことから計算精度の問題があります。
Pythonの利点は、Pythonはプログラミング言語であり、データ分析や統計解析において柔軟性と拡張性があります。また、標準以外のライブラリやパッケージをインストールすることで、さまざまな解析が行えます。さらに、Pythonはスクリプトを作成することで再現性を確保できます。特に、統計はじめ機械学習・AIのpandas、numpy、scipy、matplotlib、seaborn、OpenCV、scikit-learn、Chainer、TensorFlowなどや因果推論で使用するDoWhy、EconML、causalml等の高度な統計解析に使用できるライブラリを豊富に備えており、難解で高度な統計手法を容易に実行できます。欠点は、Pythonはプログラミング言語であるため、初学者にとっては学習に時間を要する場合があり、Excelほど直感的ではないため、初心者には少し難しいかもしれません。
結論として、Excelは基本的な統計解析に適していますが、より高度な分析や因果推論を行う場合はPythonを活用することをお勧めします。