データ分析者にオススメする、デイトラPythonコースの活用方法
社内システムのデータであればBIツールがデータベースと接続できれば分析をできますが、SaaSに入っているデータをBIツールで分析したい場合はSaaSのAPIからデータを取得しなければなりません。
そんなときに役立つのがPythonを使ったAPIからのデータ取得となります。
Pythonはプログラム言語の中でも初心者のハードルが低く、エンジニアならもちろん、非IT系の方でも学習して実践できる言語です。
とはいえ、いきなり「プログラムを書いて」って言われても難しいので、今回はデータ分析者にオススメするPythonの学習法について紹介します。
データ分析者にとって、なぜPythonを学んだ方がいいのかについては、こちらの記事で紹介をしていますので、併せてご覧ください。
デイトラ Pythonコースがオススメ
私がオススメするのはオンラインスクールであるデイトラのPythonコースです。
それでは私がデイトラをオススメする理由を紹介していきます。
1.お値段の低さと質が高さ
通常のオンラインスクールでは30-40万はかかります。高いところだと100万円超えものスクールも。
デイトラの値段は¥89,800円です。(2023年4月当時)
当然値段により質やサポート面も変わってきますが、デイトラの魅力は
- 個人で学習を進められるほどの良質なオンラインコンテンツ
- メンターへの質問は1年間有効
- 教材の閲覧期間は無制限
- 教材はアップデートされる
という点にあります。
特に閲覧期間は無制限なので、今の自分に必要な学習だけ済ませて、必要になったらまた受講するというスタイルで大丈夫です。
気になるコンテンツがアップデートされたら、また学習をはじめるということも可能です。
自分に合ったスタイルで必要な分だけ、学習を進めることができます。
またメンターのレベルが高く、チャットでの質問にすぐに正確な回答を返していただけます。
チャットでの質問の仕方がわからない人にもサポートしてくださるので、気軽に質問ができます。
2.モチベーションが落ちないカリキュラム
デイトラは「実際に使えるツールを開発する」というコンセプトです。
最初は関数などの文法の解説がありますが、その後はSNSのデータを取得したり、スクレイピングをしながら技術を習得していきます。
身近なデータを活用するので、イメージが湧いて、学習が捗ります。
私は「特定のキーワードで直近で10万回以上再生されてバズっている動画をリストアップしよう」という内容で、YouTubeのAPIからデータを取得して、加工した結果をGoogle Sheetsに書き込むことを習ったときに、データ分析者として応用の効く内容だったので、大変感動しました。
データ分析者向けのカリキュラムの解説
デイトラPythonコースのカリキュラムは90日分ですが、本業がある中ですぐに結果を出したいという方も多いと思います。
そこでデータ分析者が必ず習得しておきたいもの、さらに学んでおけば強力な武器となるコンテンツを紹介します。
初級編はすべて実施する
初級編
- Pythonでプログラミングする準備をしよう
- SEOで狙える大手企業がいないキーワードを自動で収集して結果を書き出そう
- 狙うキーワードの競合サイトのタイトル、見出しを分析してSEO上位を狙おう
- ページの内部リンクを可視化して、内部SEOを強化しよう
- Twitterの色々なデータを分析してフォロワーを増やそう
初級編はすべてがデータ分析に必要な要素なので、こちらはすべて学習する必要があります。
主にPython環境の構築、言語のルール、Pandas・DataFrame、スクレイピングなどを学習します。
中級編はまずは一部だけ
中級編
- 株価を予測してみよう
- GithubとのTwitterとの言語人気を比較して、トレンド言語を探そう
- 特定のキーワードで直近で10万回以上再生されてバズっている動画をリストアップしよう
- 形態素解析を使ってタイトルがネガ or ポジどっちの動画がバズりやすいか調べてみよう
- PythonでExcelによる分析、レポーティングを自動化して業務効率化につなげよう
中級編は主にAPIと形態素解析とExcelなどへの出力を学習します。
ここまで覚えれば応用を効かせることが可能になります。
これでSaaSからのAPIでのデータ取得について学習できます。
これだけで充分と言えますが、デイトラのコンテンツはさらに機械学習まで踏み込んでいます。
データベースにさまざまなデータを貯めたあとで、データを機械学習の学習素材にすることが可能です。
上記の内容でデイトラPythonコースの60%くらいになります。
まずはデータを貯めるノウハウを得て、その後残りの40%を学び、貯めたデータを活用する方法を得るようにしましょう。
おわりに
Pythonはデータ分析者にとって、必須の言語となる時代が来るのはそう遠くありません。
今のうちから体得をして、サクッとデータを加工できるようになりましょう。
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