まとめ、Q&A（15分）

8. まとめ、Q&A（15分）#

この章では、講座全体を振り返り、講座の後に学びを続ける方法を紹介します。最後に質疑応答を行います。

本講座のゴールは、データ分析の基本プロセス（入力 ➔ 加工 ➔ 可視化）を理解することでした。講座で使った道具を、基本プロセスに沿って振り返ります。

各章では、次のことを行いました。

オープニング、講座の全体像で紹介した講座のゴールと、それを扱った章は次のとおりです。

講座の後も学びを続ける方法として、書籍、公式ドキュメント、コミュニティの3つを紹介します。機械学習、スクレイピング、画像処理、自然言語処理などの応用分野は、応用への道（20分）で紹介しました。

本講座のベースとなった『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第3版』（翔泳社）のうち、本講座で扱ったのはChapter 2と4の一部（環境構築、JupyterLab、pandas、Matplotlib）です。次に読む章・節として、以下を紹介します。

講座で使ったライブラリの使い方を詳しく知りたいときは、各ライブラリの公式ドキュメントを読みます。公式ドキュメントは英語です。

コミュニティは、同じ技術に関心のある人の集まりです。コミュニティが開く学習のイベントを勉強会といいます。コミュニティに参加すると、ほかの利用者と一緒に学んだり、困ったときに質問したりできます。

PyCon JP: 一般社団法人PyCon JP Associationが年に1回開くPythonのカンファレンスです。発表を聞いたり、ほかの利用者と交流したりできます
PyLadies Tokyo: 女性のPythonユーザーをつなぐ東京のコミュニティです。毎月のMeetupなどを開いています
connpass: 勉強会を探して申し込めるサイトです。「Python」「データ分析」などで検索すると、近くやオンラインの勉強会が見つかります

講座の内容について、チャットでいつでも質問してください。この資料は講座の後も公開しているので、復習に使ってください。

よくある質問とその回答を紹介します。

Q. 講座で作った環境は、講座の後も使えますか?

作業フォルダと仮想環境を残しておけば使えます。作業フォルダで仮想環境を有効化し、JupyterLabを起動してください（事前準備：環境の構築、JupyterLabを使う（30分））。

Q. 自分の業務のデータで試すときに、気を付けることは?

元のファイルはコピーして使い、上書きしないようにしてください。個人情報や社外秘の情報を含むデータは、会社のルールに従って扱ってください。

Q. Excelのファイルを読み込めますか?

pd.read_excel()関数で読み込めます（pandasでデータ加工（45分）の「さまざまなファイル形式の読み込みと書き出し」）。ただしopenpyxlの追加のインストールが必要です。ライブラリをインストールすると同じ手順でインストールしてください。

Q. 次に何から学べばよいですか?

業務で扱いたいことに合わせて選んでください。表の集計ならpandasの公式ドキュメント、予測なら書籍の4.4 scikit-learn、Webの情報なら書籍の5.1 スクレイピングがおすすめです（講座の後に学ぶ、応用への道（20分））。

Q. エラーが出て解決できないときは?

エラーメッセージの最後の行を読み、その文で検索するか、AIに相談してみてください（社外秘の情報は入力しないでください）。勉強会などのコミュニティで質問するのもよい方法です（コミュニティで学ぶ）。