【Python入門】13章で学ぶ内容
ここでは「13章で学ぶ内容」を紹介します。12章では、Pythonによる仕事の自動化をテーマに、Excelファイルの操作やシステム情報の監視、メール送信など、実務で役立つ機能を学びました。ちょっとしたツールを自作するだけでも、毎日の手作業が大幅に効率化できる喜びを実感できたのではないでしょうか。
ここまで学習を重ねてきたあなたは、もう立派な“自動化エンジニア”への道を歩み始めています。ぜひ自信をもって次のステップに進んでください。
１．12章の学習内容の振り返り
1.1．Excelファイルの操作
openpyxlなどのライブラリを使い、セルの読み書きやフォーマットを自動で処理する方法を学びました。- 大量のデータを一括変換したりレポートを自動生成したりするなど、定型業務の効率化に大いに役立ちます。
1.2．システム情報の監視
- CPUやメモリなどのリソース使用率や、ファイルの追加・削除を監視する仕組みを学びました。
- サーバー運用や業務フローの管理において、異常を早期発見するための自動化技術として活用できます。
1.3．メールの送信
- Python標準ライブラリや外部サービスを使い、自動で管理者にメールを送信する方法を学びました。
- システム監視のアラートや定期通知などに応用可能で、トラブルや障害に素早く対処するためのインフラを構築できます。
ここまでの学習を通して、Pythonを使った業務効率化の可能性を実感できたでしょう。ぜひ実践の場でも活かし、さらなる生産性向上を目指してください。
２．13章で学ぶ内容
Pythonが人気を集めた大きな理由として、AI（人工知能）やビッグデータ分野で充実したライブラリが提供されている点が挙げられます。13章では、数値データの取り扱いや機械学習の導入部分を体験し、これまでのスキルをさらに拡張していきます。
2.1．数値データの読み込み
- AIやビッグデータの分野では、多量の数値データを扱うのが一般的です。
- データを効率よく扱うためのライブラリ（例：pandas、NumPy）を使って、数値データをPythonへ読み込みます。
2.2．必要なデータの抽出
- 読み込んだデータから、分析や学習で必要となる部分だけを切り出し、整形する方法を学びます。
- 前処理として欠損値の処理や型変換など、データクレンジングの基本を押さえます。
2.3．データの可視化
- 分析したいデータや機械学習に使うデータをグラフやチャートで可視化する方法を扱います。
- matplotlibなどのライブラリを利用して、データから得られる傾向や特徴を分かりやすく表示します。
2.4．機械学習の実施
- AIブームの中心的技術である機械学習の簡単な実践例を通じて、Pythonがいかに手軽にAI分野へ応用可能かを体験します。
- 学習モデルのトレーニングや予測を行い、そのプロセスを理解することで、より高度なAIアプリケーションの第一歩を踏み出せます。
さあ、13章の学びへ進めましょう。
新たに登場するライブラリや技術は多いですが、これまで培ってきたPythonの基礎力を活かせば、きっとスムーズに習得できます。AIやビッグデータの世界を覗きながら、あなたのプログラミングスキルをさらに飛躍させていきましょう。