【Python】Anacondaの付属ツールの概要をざっくりと紹介する

前回はAnacondaのインストール方法とPythonの始め方について紹介しました。

関連記事:【Python】Anacondaのインストールと初期設定から便利な使い方までを徹底解説!

そこでAnacondaをインストールしたらとりあえず、「JupyerNotebook」と「Vscode」が使えれば立派なエンジニアだという話をしましたが、AnacondaNavigatorを見ると他にも様々なツールがあります。

というわけで今日はその残りのツールの使い道についてざっくりではありますが、解説していこうと思います。

Anacondaに用意されているツール一覧

2019年現在AnacondaNavigatorに用意されているツールは以下です。基本的に「install」→「Launch」でインストールと起動ができます。

  • Jupyternotebook
  • JupyterLab
  • Vscode
  • Spyder
  • Glueviz
  • Orange3
  • Rstudio

Jupyternotebook・JupyterLab

JupyterNotebookはPythonによるデータ分析ツールです。JupyterLabはJupyterNotebookの進化系でJupyterNotebookよりも使いやすくなっているので、今後普及が進んで日本語資料とかが増えてきたら、Labの方がオススメです。

関連記事;【Python】Jupyter notebookの基本的な使い方を分かりやすく説明する

一応JupyterNotebookはPythonだけでなくR言語など他のプログラミング言語も環境構築設定次第で使えるようになります。

関連記事:「R」をJupyterNotebook上でノートブック形式で便利に使う方法

Vscode

Visual Studio Code(通称VS Code)は、あの天下のMicrosoft社が提供する、ソースコード専用のテキストエディタです。

→ Visual Studio Codeインストール・公式ページ

テキストエディタとはプログラミング用のメモ帳のことで、ソースコードがハイライト表示されたり、コーディングが超捗ります。テキストエディタなしのプログラミングは使った場合と比較して作業効率が100分の1になるといっても過言ではないので、絶対に使いましょう。

そして、巷でオススメされているテキストエディタはいろいろありますが、とりあえずVSCodeを選んでおけば間違いないです。

天下のMS様の開発しているテキストエディタなだけあって、Python・java・html・css・javascript・C・C#・C++など主要な言語ほぼ全て対応している汎用性とプラグインによる拡張性とか起動の速さなど諸々鑑みて最強といっても過言ではないほど高性能です。そして無料です。便利な使い方とかは徹底解説VisualStudioCodeにまとまっています。

Spyder

SpyderはPythonの統合開発環境(IDE)の1つです。Python公式から配布されている純正インストーラーをインストールするとついてくるIDEを使いやすくしたものって感じです。

Python単品のコードのデバックとかなら便利だとは思いますが、まあVscodeが色々とさいつよ過ぎるので、Vscodeでいいかなって感じです。昔は使っていましたけど今はほとんど使っていないです。

Glueviz

Gluevizは高度なデータ可視化ツールです。PythonからのMatplotlibなどでのデータの可視化はお手軽ですが、色合いもそうですが、あまり性能がよくありません。

そういうのを補ってくれるのがこのGluevizです。Gluevizを使うことで、群数データなどMatplotlibでは処理できない大量のデータを可視化できます。まあ基本はMatplotlibで事足ります。

Orange3

Orange3は無料のBIツール(非プログラマのための機械学習ツール)です。一応、Pythonからプログラミングで操作することもできます。

データ分析会社だとRapidminerとか有料でもっと高性能なBIツールが多分用意されているので、これもそこまで重要度高めではありません。あるんだなぁ程度の認識でいいと思います。

Rstudio

Rstudioはデータ分析用プログラミング言語「R」の総合開発環境です。Rでデータ分析するときには必須レベルのツールです。

昔はデータ分析=Rでしたが、最近は機械学習が簡単にできるPythonや早くて簡単なJuliaの登場で影が薄くなりがちです。ですが、時系列分析とか検定で使うにっちな分析用ライブラリがあるので、使えておくに越したことはないって感じです。

そして、データ分析の会社を転々としていると、たまに長年Rでデータ分析してきたからR以外は触らない妖怪Rしか使わないおじさんにたまに遭遇します。多分このままいくと将来PythonもJuliaに取って代わられると思うので、その時に自分も妖怪Pythonしか使わないおじさんにならないように気を付けようと思います。

まあ今からデータ分析を始める人には、日本語資料もろくにありませんし学習ハードルも高いためRはそこまで学習優先度は高くないと思います。まずがPythonからでいいと思います。

終わり

ざっくりではありますがこんな感じです。AnacondaをインストールしてNavigatorを開くと、色々出てきて混乱しますが、とりあえず「JupyterNotebook」と「Vscode」を触ってみましょう。基本的にはこの2つでPythonでのアプリ開発とかデータ分析とかスクレイピングなどのプログラミングは十分事足ります。

プログラミングの独学はとても難しい


プログラミングは小学校の義務教育にも導入され始めており、これから社会人として生きていく上でプログラミングはもはや出来て当たり前、出来なれば論外というエクセルレベルの必須スキルになりつつあります。そしてそういう話を聞いて参考書なりを購入して独学でプログラミング勉強しようと思っている人も少なくないでしょう。しかしプログラミングを独学で勉強し始めようと思うものの



・「分からない箇所で詰まって挫折してしまった」

・「勉強する時間が足りない」

・「ネットの記事だと情報が断片的でよくわからない」

・「コードのエラーの原因が分からない」



という壁にぶち当たって、プログラミングの勉強を止めてしまう方が少なくありません。独学でプログラミングを勉強してる時間のほとんどはつまづいている時間です。実際僕も最初のころ独学でプログラミングを勉強していた頃はエラーの原因が分からず丸1日を不意にしてしまった・・・そんな苦い経験がありました。それで僕は一度はプログラミングの学習を諦めてしまいましたが、就活で現実を知る中で



「プログラミングを勉強して、いずれフリーランスとして自由な生き方がしたい」

「エンジニアとして若いうちから高収入を得たい」



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