2023.04.06 2023.04.07

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

Ryosuke Ishii

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。

デイトラ Pythonコースがオススメ

ぼく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。

デイトラPythonコース

それではぼく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。

ぼくは「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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