ども、らーにゃです。今回はPythonの活用についてまとめます。
身の回りのことをもっと自動化できないものか？
仕事でもプライベートでも忙しくなるほどに自動化の必要性・重要性は増していると思います。
「プログラミングど素人の自分がどうやりゃええんや…」
と頭を抱えることが多くありました。
そんな中、最近Pythonをかじって勉強している中で
『ど素人の自分でもコピペするだけである程度出来た！』
と思えるものが出来たので、今までやってきたことを余すことなく記載します。
自動化やPythonのプログラミングに興味があるけど、どんなことなら出来るのか…と思っている初心者の方のご参考になれば幸いです。(‘ω’)ノ
目次
初心者がPythonから試すべき理由
通常業務をしているとまだまだエクセルの存在感が強く、どうしても効率化＝VBAみたいな文脈が強かったりします。
ただ、最近はRPA(Robotic Prosess Automation)の文脈で自動化しよう！という機運が高まっており、その中でもっとも取っつきやすいとされるのがPythonだったりします。
しかも、Pythonは基本的に無料で使える、かつ、初心者でもとっつきやすいシンプルかつ使いやすい仕組なので手を出しやすいです。
さらに素晴らしい点としては、Python=データ分析に強いという側面は持ちつつも、他にも色々な用途に転用ができうるという拡張性の高さになります。
そのため、目的・用途を明確にした上で、まずはそれを達成するために自分で何かを作ってみるというところからスタートするのが良いです。
基本的にこの手の勉強はどんな形であれ自分で実行してやりたいことをやるのが一番のスキルアップの近道です。
そのため、下記に今まで実践しているものを公開していくので、これだ！と思うものがあればリンク先をたどってコピペで試してみてください。
大きく下記の３カテゴリーでまとめていきます。
- 環境整備・自動化系
- webサービス・データ連携系
- AI・データ分析系
私自身、非エンジニアのど素人で、一から学んでいるので、恐らく初心者の人でも下記はサクッとできると思います。
環境整備・ソフト利用のプログラム
まずは環境設定を行い、簡単なプログラムを動かします。
特に社会人であれば、使う機会の多い、ExcelやPDF化といったことや、PCで自動実行をして自動化したりできます。
さらにPCの前だけではなくiPad上でPythonを動かしたりと、どこでもPythonを使える環境を作ることも可能です。
下記に順に触れていきます。
PythonでExcelを操作する (openpyxlの活用)
プログラムの概要
▷Python上で、指定のExcelシートにアクセスして編集したり、保存したりが出来ます。
定型化しているエクセル業務などがあれば、Pythonで自動化することも検討する余地があります。
- プログラムの難しさ ★★☆☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★☆☆
結局は現業はまだまだExcel中心なんですよね
PCで自動実行するプログラムを作る(タスクスケジューラの活用)
プログラムの概要
▷指定時間に指定のPythonファイルを定期実行する仕組を作れます。
タスクスケジューラーやバッチファイルなど、普段見慣れないものが多いですが、とっても単純な仕組です。
- プログラムの難しさ ★★☆☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★★
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
Windowsのパソコンなら誰でも色々なものに転用できるのがいいね
iPad上でPythonを使う (Google Colaboratory活用)
プログラムの概要
▷Google Colaboratoryを利用してiPadのブラウザ上でPythonコードを編集できるようにします。
Googleシリーズなので当然無料で、ネット環境があれば出先であってもどこでもOKです。
- プログラムの難しさ ★☆☆☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★★
- プログラムの拡張性 ★★★☆☆
iPadでプログラミング環境出来ると、スマホのテザリングと併せて本当にどこでも出来るから便利です
Webデータ・サービスとの連携プログラム
次にWeb上のデータ連携についてです。
Web上のデータを抽出する仕組(Seleniumの活用)
プログラムの概要
▷指定のページから指定の値を引き抜くプログラムを作ります。
ログインが必要なページであっても突破は可能で、タスクスケジューラーと組み合わせると大変効果的です。
- プログラムの難しさ ★★★☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★★
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
自動で欲しい情報を定期的に探しにいってくれると色々とリサーチが簡単にできるね
収集データのスプレッドシート化(Google APIの活用)
プログラムの概要
▷収集データ(データフレーム等)をスプレッドシートに移し替えるプログラムを作ります。
これによって、Pythonで収集したデータを逐一蓄積する仕組が構築できます。
- プログラムの難しさ ★★★☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
Googleも当たり前のように使っていますがAPIの開放は本当に色々なものがあってビックリします。
Twitterデータを利用した分析(Twitter APIの活用)
プログラムの概要
▷Twitter上にあるデータにアクセスして必要なデータを抽出するプログラムを作ります。
これによって、最新のトレンドなどを自分で抽出して分析することが可能です。
- プログラムの難しさ ★★★★☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
ツイッターはAPIの設定だけがややめんどいけど、そこさえクリアすると色々できるんですよね。
文章データの傾向分析をする(janome, WordCloud活用)
プログラムの概要
▷web上のテキストデータを参照してテキストマイニングをプログラムを作ります。
上記のTwitterのデータの参照や自動スクレイピングのプログラムと組み合わせると威力大です。
- プログラムの難しさ ★★★☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
自分のツイッター情報とかビジュアライズさせるのも面白いね
データ分析・AI開発のプログラム
収集データのビジュアライズ(seabornの活用)
プログラムの概要
▷データ分析の可視化についてです。
映える見た目で考察しやすくするのは分析の肝になるわけですが、ここはまず抑えるべきポイントです。
- プログラムの難しさ ★☆☆☆☆
- プログラムの実用性 ★★★☆☆
- プログラムの拡張性 ★★★★★
まずはビジュアライズのスキルを身に着けるだけでも大分、実用性が上がりますね
収集データの分類分け (クラスタリングの実施)
プログラムの概要
▷データ分析の基礎ができたら、クラスタリングの手法を覚えると分析の幅が広がります。
具体的にはぐちゃっとしたデータから傾向をくみ取って分類分けする手法で使えるシーンが多いものです。
- プログラムの難しさ ★★★☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★☆☆☆
クラスタリングって聞きなれないけど、分類分けって使いどころ多いよね
AIによる画像データの解析 (ディープラーニングの実施)
プログラムの概要
▷画像処理の自動分類分けのアルゴリズムです。
AIといわれてイメージするのは恐らくこの領域のことが多いかと思います。
- プログラムの難しさ ★★★★☆
- プログラムの実用性 ★★★☆☆
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
ディープラーニング＝ムズそうと、思考停止しがちだったのですが、イマは初心者でもサクッと使えるのですね
AIのモデル自体を自動選定する(Auto MLの活用)
▷機械学習のモデリング自体は自動化します。
上記のディープラーニングを含め、難しい機械学習のモデルで何がベストかをプログラムが選定してくれます。
- プログラムの難しさ ★★★★★
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★★☆
難しそうだけど、とりあえず全て自動でやってくれるならスキルとしては押さえておきたいね
データ分析力を高めるコンペの利用 (KaggleとSignateの活用)
プログラムの概要
▷最後に分析力を向上させるためのデータコンペサイトの活用です。
世界規模のものがKaggle、国内最適したものがSignateです。後者は日本語対応されていて初心者に優しいです。
- プログラムの難しさ ★★★☆☆
- プログラムの実用性 ★★★★☆
- プログラムの拡張性 ★★★★★
学んだものをアウトプットする場所はあった方がスキルが磨きやすいですね
BIツールを連携させたデータのビジュアル化
Google Data Portalでデータ連携・ビジュアル化
また、自動化の中でも特におすすめなのが、データの見える化・ビジュアル化です。
これはスプレッドシートへの移し替えと同じGoogleのBIツールのサービスであるGoogle Data Portalを使えば、簡単に映える形になってテンションが上がります。
下記の記事でまとめていますので、上記と併せて確認頂くと自動化の道が開けます。
例えば、web上の情報をCSV形式で落とし、それを加工(前処理)する工程でPythonを利用します。
その後に加工したデータをスプレッドシートを介してBIツールに流し込むことでビジュアル化が出来ます。
具体的には下記のリンクではiPadでZaimのデータやブクログのデータのビジュアライズをしています。
ビジュアル化って想像以上に受け手へのインパクトがつよいよね
Google Data Portalでイケてる見た目にする
上記の通りBIツールとのデータ連携のポイントが分かったらあとは、ビジュアル化を極めるのみです。
特にGoogle Data Portalはイケてるダッシュボードも無料でコピペして使える仕様になっているので、徹底的にパクることでスゲェ見た目が簡単に手に入ります。
しかも大盤振る舞いなのが、いつのまにやらData Portalもテンプレのコピペも全て無料になっているという点です。
下記の記事でやり方はまとめていますので、上記と併せて確認頂くと自動化の道が開けます。
予備知識なくともコピペでいいので簡単にできちゃいます。
プログラムの拡張・学習法
次に、自分で拡張する方法に関してです。
もっと本当はこういった拡張をしたいんだけどな…
と感じた場合は、上記の構成を理解した上で、自分なりにアレンジすればOKです。
ただ、そのためには自ら学んで、スキルを身につける必要があります。
では、どう学ぶのが一番効率が良いの？
最後にこの点について整理します。
私の経験も含めて下記にまとめていきますが、やり方は色々あります。
現在、感じている課題の緊急度と費用感を踏まえて検討してみてください！
実際に試しみた5つの方法をご紹介しますね。
やり方①：自力で頑張る💪
まず、最初の勉強方法としては、自力でやるというアプローチです。
これはどシンプルにネット上の情報を自分で見つけて出してやることになりますが
何といっても無料で全て完結します。
プログラミングのコードはネットを調べると多くでています。
ただ、前提として、記載されているプログラムをある程度読めたり、
自分なりに解釈して応用するスキルが求められます。
ゆえに、初心者にはあまりオススメな方法ではないです。
ただ、多少かじったことがある人にはオススメできる勉強法です！
費用メリット：★★★★★
学習の効果 ：☆☆☆☆☆
確かに無料ではあるけれど初心者には厳しいね
やり方②：参考書で勉強する📚
次に本を使った勉強法です。
おそらくどのやり方の中でも最もオーソドックスなやり方かと思います。
多くの書籍は初心者向けに書かれたものが多く、校正・更新もしっかりされています。
基本的には書籍の記載通りに進めばいいので、迷子になることはなく解説で疑問も解消できます。
オススメはKindleの書籍を使うことです。
パソコンアプリで開けばプログラムなどはそのままコピペできますし検索することも可能です。
とはいえ、現在は紙の参考書でもDL可能なプログラムが多いので
紙かウェブかは自分の勉強スタイルに合わせて使い分けるのがよいです。
ただ、本を自ら読みながら進めるので、ある程度自分で学習コントロールすることと
学習モチベーションをキープして自分で進める意思の力が必要になります。
費用メリット：★★★★☆
学習の効果 ：★☆☆☆☆
買った瞬間はいいのですが持続させるのがムズイんですよね
やり方③：Udemyで勉強する📲
個人的に一番コスパが良いと思うのコレです。
Udemyを使った動画学習での勉強についてです。
これはパソコンでもスマホでもマルチデバイスで学ぶことができます。
Udemyがイケてると思う理由は下記の点です。
- どのデバイスでも対応可能
- 膨大のコースがあり、割引もある
- スマホを想定して動画がとられている
特に3つ目が素晴らしく、今までの学習方法のパラダイムが変わります。
移動中や寝る時のベットの中などでもスマホだけで学習が完結できるため
まさにスキマの時間を超有効活用できます。
忙しい社会人にはうってつけです。
また、評価が4.0以上で、口コミをみることで質の担保もある程度できますし、
割引がかかった時はめちゃくちゃコスパが良くなります。
使ったことがない人はまずは騙されたと思って使ってみるのが良いです。
費用メリット：★★★☆☆
学習の効果 ：★★★★☆
▼おすすめの動画学習(Udemy)▼
>>ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2023年最新版】
>>現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用
>>独学で身につけるPython〜基礎編〜【業務効率化・自動化】
家の中でも外でもどこでも勉強できそうだね！
やり方④：コーチや外注を使う🏃♂️
そして、もう一つ知る人ぞ知るアプローチで強く勧めたいのがこれです。
コストパフォーマンスでいえばUdemyに軍配があがりますが
時間や締め切りが決まっており、なるべく早く、必要なところだけをスポットで学びたい
というタイムパフォーマンスで見ればこれがno1になります。
何かというと、専門家の人に自分の求めるコードやプログラムをつくってもらいつつも
それを解説してもらい、ゴール逆算で必要な知識だけを学んでいくと言うやり方です。
勉強というとどうしても積み上げ式のイメージをもってしまいがちですが
効率化など、目的が明確な場合は、必要なものを作って、その後から必要なところだけ学ぶのはありです。
PythonでもGASでも基礎を軽くかじった上で、この手のサービスを使うのは効率が良いです。
費用メリット：★★☆☆☆
学習の効果 ：★★★★☆
実際にプログラムを作ってもらい解説もしてもらい効率がとても良かったです
やり方⑤：スクールを使う🏫
最後に、学習効果ということであれば、スクール一択です。
有名どころのスクールであれば、洗練されたカリキュラムのほか、相談にいつでものってくれる
メンター制度や、学習仲間も一緒に作ることができ、学習効率がめちゃくちゃ上がります。
スポットでこなすのではなく、長い目で見て、
この言語を使いこなしたい！
と、明確に目標が決まっている場合であれば、スクールが一番良いです。
また、スクールの場合は、現在国の方の支援策も拡充されており、
超お得な給付金の制度があり、これを使うとすこぶるコスパがよくなるました。
私自身、この制度を使うことによって70%の授業料がキャッシュバックされるという経験があり
めちゃくちゃ美味しい想いをしました。
コチラに制度と使い方をまとめましたが、
まだ使ったことがない人はセットで使うのがおすすめ。
費用メリット：★☆☆☆☆
学習の効果 ：★★★★★
※上記の給付金制度を使うならば費用メリット＋１
↓まずはオンラインレッスンでサクっとGAS/Pythonを学びたいならコチラ
↓機械学習×Pythonをまとめて身につけるならコチラがおすすめ
※気になるようであればどちらも無料相談で聞
まとめ
今回ポイントしてまとめてきたのは以下の3点です。
- Pythonで出来ること
▷Googleサービスの他、Twitter, Toggl,FitbitなどAPIを経由して自動化が可能 - Python×BIツールで連携・拡張できること
▷Google Data Portalを利用して自動的にイケてる見た目にすることが可能 - 自作プログラムへの拡張
▷自分の状況に合わせた学習アプローチを検討して実践する
今回はポイントになることをまとめていきましたが、Pythonを扱うことが出来ると、効率化・自動化をさせることは無限大です。
そしてこのPythonの何と言っても素晴らしいのが用途の幅が広い！そしてしかもタダ！ということです。
仕事でつかえる部分があるのは勿論のこと、プライベートでも利活用できるオトク技がいっぱいなため、非エンジニアの人でもぜひトライしてみてください！
特に、自分でトライして頑張ってみるぞ！という人はまずは、動画学習でもスクール活用でも、自分に合うアクションで進めていきましょう。
自身の今のスキルや状況に応じて、次のステップアップに向けた動きを付けて一緒に自動化・効率化の技術を上げていきましょう！(‘ω’)ノ
ご精読頂きありがとうございました！
m(_ _)m
