Python でデータ分析・機械学習

Python を道具として、データ分析から機械学習までを実務で使えるレベルに育てるためのロードマップです。対象は、Python の基本文法は書けるが「分析プロジェクトの進め方」や「どのライブラリをどの順で押さえるべきか」に迷っている人。学び終える頃には、データの前処理からモデリング、評価、そして結果の伝達までを一つのノートブックで通せるようになり、業務の中でデータに基づいた意思決定を提案できるようになります。

学習ステップ

1. Python 再入門: 型ヒント、仮想環境、パッケージ管理、Jupyter の使いこなし。 2. データハンドリング: NumPy と pandas による前処理、欠損・外れ値・結合、時系列の扱い。 3. 可視化と EDA: matplotlib / seaborn / plotly による探索的データ分析、統計的要約の読み方。 4. 統計の基礎: 記述統計、推定と検定、相関と回帰、A/B テストの考え方。 5. 機械学習: scikit-learn での分類・回帰・クラスタリング、交差検証とハイパーパラメータ探索、特徴量エンジニアリング。 6. 発展: 勾配ブースティング系、時系列予測、深層学習の入口、MLOps の基礎(実験管理・再現性)。

注意点と周辺知識

分析プロジェクトは「モデリング 2 割・前処理と問い立て 8 割」と言われるほど、データの理解と目的設定に時間がかかります。早い段階でドメイン知識と SQL に触れておくと、手元に届くデータの質を自分で上げられるようになります。統計の基礎は数式を追い切れなくても、何を測っているか・どんな前提の上に成り立っているかを読める水準を目指すとよいでしょう。Git とコードレビューに慣れておくと、ノートブックのまま属人化しがちな分析資産を整理しやすくなります。