‫お帰りなさい｡
‫今､ 私たちはコースの重要なポイントにいます｡ なぜなら､ 2つの道が分かれるからです｡
‫さて､ この2つの道は､ あなたの過去の経験によって決まるだけですので､ ご安心ください｡
‫コースの最後には､ やはり同じ場所で同じ知識で終わります｡
‫しかし､ このコースが誰にとっても包括的なものであるようにしたい､ それが継続のための条件なのです｡
‫プログラミング言語､ 特にPythonはデータサイエンスのあらゆるところで使われているので､ Pythonを知る必要があります｡
‫義務化されているのだから､ 学ばなければならない｡
‫では､ 一部の方に｡
‫Pythonはもうご存知ですよね？
‫Pythonをご存知の方は､ そのまま次の講義にお進みください｡ 次回の講義からは､ Pythonでプログラミングができることを前提に進めていきます｡
‫もう1つの道は､ Pythonを知らない人のための道です｡
‫プログラミングが初めての方でも､ 他の言語は知っているけどPythonはよくわからないという方でも､
‫ゼロからPythonを教える第2の道もあります｡
‫そういう人は､ コース概要の一番下まで行って､ パイソン編を始めてください｡
‫そして､ そのPythonのセクションを終えたら､ この講義に戻って､ さらにコースを進めてください｡
‫あなたが思っているほど怖くはないですよ｡
‫そして､ 今から採用されるだけのPythonの勉強をするのです｡
‫なぜPythonが必要なんだ？
‫今までの話は､ ただのデータにしか聞こえないんだけど､ まあ､ エクセルやエクセルシートを使ってグラフを作ればいいし､
‫これならエクセルもあるんじゃないの？
‫過去数十年にわたりExcelをうまく使ってきたビジネスでは､ Excelが素晴らしいとはいえ､
‫ある種のデータサイエンスやデータ分析にはPythonのようなプログラミング言語の方がはるかに優れている部分があります｡
‫だから､ 私を信じてください｡
‫Pythonの知識が必要なのは､ Excelと違って､ 視覚的に表現したり､ セルをドラッグ＆ドロップしたり､
‫いろいろ遊べるからです｡
‫Pythonを使えば､ どんな種類のデータでも扱えるという利点がありますね｡
‫繰り返しの作業を自動化し､ より簡単にすることができます｡
‫どんどん大量のデータを扱うようになると､ もっと速くなりますよ｡
‫Excelでは得られないような高度な統計や機械学習の機能を備えているのです｡
‫さらに､ 高度なデータのビジュアライゼーションも｡
‫ですから､ Excelにあるような一般的なグラフを超えたものを作ることができるんです｡
‫しかし､ もっと重要なのは､ Pythonを使えば､ どこでもPythonを実行できることです｡
‫特定のOSや特定のコンピューターが必要なわけではありません｡
‫Pythonを使えば､ データサイエンス・プロジェクトや機械学習プロジェクトを実行することができます｡
‫そう､ Pythonを知らなければならないのです｡ このビデオでは何度もPythonと言ってきました｡
‫つまり､ この2つが選択肢となるわけです｡
‫Pythonを知っていてコースを続けるか､ Pythonを知らないか､ どちらかです｡
‫だから､ Pythonのセクションにジャンプして､ このビデオに戻ってくるのです｡
‫よし､ 2本道だ｡
‫さっそく始めてみましょう｡
‫行き着くところは､ みんな同じ｡
‫次回作でお会いしましょう｡
‫バイバイ｡