2020.10.28 非エンジニアこそPythonを使え! マーケター・クリエイターのためのPython紹介講座

Kom i gang. Det er Gratis
eller tilmeld med din email adresse
2020.10.28 非エンジニアこそPythonを使え! マーケター・クリエイターのためのPython紹介講座 af Mind Map: 2020.10.28 非エンジニアこそPythonを使え! マーケター・クリエイターのためのPython紹介講座

1. Pythonって何?

1.1. 今多くの注目を集めているプログラミング言語

1.2. Github

1.2.1. 1位

1.2.1.1. JavaScript

1.2.2. 2位

1.2.2.1. Python

1.3. データ分析や機械学習分野

1.4. 初心者でも比較的短期でツールを作れる

1.4.1. 初心者に優しい

2. Pythonの特徴と他の言語との違い

2.1. Pythonのメリット

2.1.1. データ分析が絡むと

2.1.1.1. 単体で強力

2.1.2. コードがシンプル

2.1.2.1. 学習コストが他言語よりも低い

2.1.3. できることの幅が広い

2.1.3.1. 通常のプログラミングに比べて

2.1.3.2. 機械学習までできる

2.1.3.3. 様々なライブラリがある

2.2. 多言語との違い

2.2.1. バックエンドに使われる

2.2.2. 機械学習なら

2.2.2.1. まずPython

2.2.2.2. なぜPythonは強いのか?

2.2.2.2.1. ライブラリが多い

2.2.2.2.2. コミュニティが大きいため機械学習がさらに特化

2.2.3. 短いコードで書ける

2.2.4. 人気度が高いのでライブラリが豊富

3. Pythonで何ができるのか

3.1. データ集計・加工・描画

3.1.1. 表、グラフ

3.1.2. よくある

3.2. 機械学習を使った回帰・分類・時系列予測

3.2.1. 株価予測など投資予測コンペ

3.3. Webスクレイピング

3.3.1. Webサイトからデータを取得すること

3.3.2. SEOでライバルの少ないキーワードの抽出

3.3.3. コロナの感染者数

3.3.3.1. 厚生労働省のサイトから抽出

3.3.3.2. Twitter

3.3.3.2.1. 各国の日ごとの感染者数をPythonで可視化

3.3.3.2.2. https://twitter.com/uuyr112/status/1249340438688878592?s=20

3.4. データベース操作

3.4.1. アプリ作成

3.4.1.1. 呟いたデータ

3.5. API連携

3.5.1. Application Programming Interface

3.5.2. Twitter/instagram/youtubeからのデータ収集

3.5.2.1. twitterであれば

3.5.2.1.1. つぶやき機能

3.5.2.1.2. リツイートなどの情報を収集

3.5.2.1.3. フォロワー数

3.5.2.1.4. いいね数

3.5.2.2. socialdogとか便利

3.5.2.3. Pixivpy素晴らしい

3.6. 自動化

3.6.1. 画像文字入れ

3.6.1.1. インスタ、画像に文字入れ

3.6.2. スプレッドシートの自動化など

3.7. Webアプリケーション開発

3.7.1. Django

3.7.2. Fastapi

3.7.3. RailsやPHPなど

4. Pythonを使った身近なハック事例紹介

4.1. 趣味としてやるなら

4.1.1. ゲーム作成

4.1.2. 競技プログラミング

4.1.3. 競馬AI

4.1.3.1. 2億円達成

4.1.4. 投資AI

4.1.5. Tinderで自動で恋人を作る

4.1.5.1. 例えば、寝ている時でも

4.1.5.2. 自動で写真を判定

4.1.5.3. これもライブラリある

4.1.5.3.1. その人の美人度

4.1.5.3.2. 70%以上返り値ならいいね!するライブラリなど

4.2. ノーコードと絡めるなら

4.2.1. 途中でPythonの処理をいれる

4.2.1.1. スクレイピング、APIによるデータ収集

4.2.1.2. 収集したデータを機械学習を使って分析

4.2.1.2.1. PyCaret

4.2.1.2.2. 事例

4.2.1.3. スプレッドシートに自動記入

4.3. 仕事に活かしたいなら

4.3.1. 業務自動化

4.3.1.1. 難易度は5段階中2

4.3.1.1.1. 請求書100枚を自動作成

4.3.1.1.2. フォルダ内の画像へ一括で文字入れ

4.3.1.1.3. 動画100個の無音部分の一括カット

4.3.1.2. 難易度は5段階中3

4.3.1.2.1. Youtube

4.3.1.2.2. ブログの検索順位の自動取得

4.3.1.2.3. 広告の複数媒体のレポーティングと集計結果まとめを毎日自動作成

4.3.2. 勉強の方向性を決める

4.3.2.1. 方向性を決めないと

4.3.2.1.1. 最優的にどこにたどり着くのか分からない

4.3.2.1.2. 勉強のための勉強になる

4.3.2.1.3. 物凄い時間とコストがかかる

4.3.2.2. 価値が出やすいことと言えば

4.3.2.2.1. マーケティング

4.3.2.2.2. 顧客の悩みを解決

4.3.2.2.3. 難易度は5段階中3

4.3.2.3. 感謝される/仕事がもらえる/繋がり続けられる

4.3.2.3.1. ビジュアルで説明すると分かってもらいやすい

4.3.2.3.2. 事業者さんはとにかく忙しい!

4.3.2.3.3. ネットでどうやって売れば良いのか分からない

4.3.2.3.4. 成功事例をも見せてあげる

4.3.2.3.5. ツールと一緒にデータの見方を提供

4.3.2.3.6. 汎用的なデータ分析ツールを一個完成させてしまえば

4.3.3. ただデータ収集する前に主要KPIの把握が大事(データが良いのか悪いのか知っていなければならない)

4.3.3.1. SEOで良い結果欲しいなら

4.3.3.1.1. CTR

4.3.3.1.2. 直帰率

4.3.3.1.3. 滞在時間

4.3.3.1.4. セッション数

4.3.3.1.5. 離脱率

4.3.3.2. Youtubeで良い結果欲しいなら

4.3.3.2.1. CTR

4.3.3.2.2. 平均視聴維持率

4.3.3.2.3. 総再生時間

4.3.3.2.4. いいね数

4.3.3.2.5. バッド数

4.3.3.3. 2つの視点が大事

4.3.3.3.1. ユーザー行動から見た時系列的な優先順位

4.3.3.3.2. 最終的に一番大事になってくる評価基準

4.3.3.4. データの正しさを見極める力も重要

4.3.3.4.1. 原因と結果の経済学

4.3.3.4.2. 偏差値の高い大学を出た

4.3.3.5. AIを個人の仕事で生かせる?

4.3.3.5.1. そもそものデータが少ない

4.3.3.5.2. 事業で成功させるには変数が多すぎる

4.3.3.5.3. そもそもデジタル化ができていない

4.3.3.5.4. 今すぐ仕事に使えるかどうか分からない勉強のカテゴリー

4.3.3.6. AIは今後どうなるの?

4.3.3.6.1. 機械学習自動化ツールの登場

4.3.3.7. 11/9にデイトラでPython講座をリリース

4.3.3.7.1. SNSをハックするPython講座

4.3.3.7.2. どの講座もタイタニック生存者とアイリスの分類ばっかり。

5. 質問コーナー

5.1. Pythonを習得すると転職(もしくはフリーランス)は可能でしょうか?また将来性も知りたいです。

5.1.1. Pythonだけでは難しい。

5.1.1.1. 組み合わせる

5.1.1.2. Python+JavaScript

5.1.1.3. Python+PHP

5.1.1.4. Python+Ruby

5.1.2. フリーランスでやるならスクレイピングで

5.1.3. クラウドソーシングに結構ある

5.1.3.1. そこで鍛えてから

5.1.3.1.1. 機械学習エンジニアになるには

5.1.3.1.2. 数学が必要となってくる

5.2. Twitter、インスタ、Youtube とかその他大手サービスってスクレイピングによるアクセスって基本的に禁止されてると思うのですが、その辺についてなにかお考えはありますか?

5.2.1. スクレイピングしません

5.2.1.1. めちゃくちゃ厳しい

5.2.1.2. 基本的にAPI

5.3. 数学とか理系じゃないと難しいような気がしてきました・・・

5.3.1. あんまり関係ないです

5.4. Python未経験者がWebスクレイピングのクラウドソーシング案件を受けるには、独学でも可能だと思いますか?

5.4.1. 可能です

5.4.2. まにゃpyさんも未経験からできた

5.5. Pythonと何の言語を組み合わせるのが転職やフリーランスで強みになりますか?

5.5.1. SQL言語

5.5.2. 機械学習

5.5.3. 転職は年齢は関係してくる

5.6. RPA(Robotic Process Automation)をさわったことあるのですが、出来ることが似てる気がします。Pythonができるともっと自由度が増すのでしょうか?

5.6.1. 組み合わせるともっと楽しいことができます

5.6.2. 感情分類とかPythonでできますよ

5.7. まにゃさんは数学科だったので、データ分析の勉強コスト低かったとかありましたか?

5.7.1. 若干低かった

5.7.1.1. 根詰めれば1ヶ月でできる

5.7.1.1.1. 3ヶ月でできますよ

5.7.2. 高校数学レベル

5.7.3. 線形代数

5.8. Pythonで数学どの程度必要ですか?

5.8.1. ビジネス課題に関してはあんまり必要ない

5.8.2. コミュニケーション能力の方が大事

5.8.3. データサイエンティストに必要

5.9. 難易度をランク付けされていますが、それぞれの学習時間の目安を教えていただきたいです

5.9.1. 一日3時間30日ずつ

5.9.1.1. 初級1時間

5.9.1.2. 中級1.5時間

5.9.1.3. 上級2時間

5.10. 検索順位の解析について、Search Console よりPythonの方が優れている点はどういうところですか?

5.10.1. Search Consoleの方が優れている

5.10.2. データ整形にはPythonの方がいい

5.10.2.1. 自由度が高い

5.11. webスクレイピングでおすすめのライブラリがありましたらご教示お願いします。

5.11.1. Requests

5.11.2. beautifuls

5.11.3. selenium

5.12. ExcelがPython対応しましたが、既に実現したサンプル例などあれば教えてください。

5.12.1. OpenXYL

5.12.1.1. ライブラリ

5.12.1.2. 請求書など

5.12.1.3. 毎月ダウンロードする物など

5.13. 最初にやるプログラミングとしてPython はお勧めできますか?

5.13.1. オススメできます。

5.13.2. 勉強コストが少ないので

5.14. webスクレイピングができる・できないはどのように調べていますでしょうか。

5.14.1. 規約で禁止されているサイトもある

5.15. AI以外についてはPython以外の言語でも容易に実現可能だと思いますが、その中でPythonの優位性ってどんなところだと思いますか?

5.15.1. 適材適所で使う

5.15.2. ExcelならVBA

5.15.3. ライブラリが多い

5.15.4. 参考記事が多い

5.16. Python の基礎+機械学習を勉強するのに良い本はありますか?

5.16.1. Python2年生

5.16.1.1. Python2年生 スクレイピングのしくみ 体験してわかる!会話でまなべる! | 森 巧尚 | コンピュータ・IT | Kindleストア | Amazon

5.16.2. Pythonの1年生もおすすめ

5.17. 他のプログラミング言語では、どの言語と似ているのですか?

5.17.1. R

5.17.1.1. 統計ソフト

5.17.1.2. 確率分析

5.17.2. Ruby

5.18. 実務をやられている方から見て、一緒に働きたい、採用したいという最低のレベルはどのくらいのものなのでしょうか? 知識面(プログラミングスキルやとそれ以外のスキル)、マインド的なもの等でお答えいただけるとありがたいです。

5.18.1. 納期を守る人

5.18.2. 報連相できる人

5.18.3. クオリティで雑じゃない人

5.18.3.1. ビジュアル大事

6. 講師:まにゃpyさん

6.1. 独学でPython学習

6.1.1. 完全な趣味

6.2. フォロワー数1万人以上

6.2.1. https://twitter.com/uuyr112

6.3. 元々はマーケティングの方

6.4. 学生時代はC言語を中心に勉強

6.4.1. 半年Python勉強

6.5. 2010年SEOでアフィリエイト開始

6.5.1. 仕事終わりに毎日投稿

6.5.2. 1年後にようやく1万円発生

6.6. 2012年にSEOの変動で売上ガタ落ち

6.6.1. 一時は5万円

6.7. その後、回復し3000万円!

6.7.1. →1億円へ