答え
家にあるパソコン
以下に理由を説明します
対象者
- 「Pythonを使うにはMacの方がいいのだろうか」と思っている方
- 「Windowsのパソコンしか持っていないけど、Pythonでデータ解析できるの」と思っている方
- これからPythonを使ってデータ解析をしたい方
効能効果
- あなたが今現在持っているパソコンでPythonを使おうと思える
- データ解析初心者に必要なパソコンにスペックはいらないと分かる
- データ解析の一歩にパソコンのスペックが障壁にならない
私が現在使っているパソコンのスペック
OS ：Windows10
CPU ：Intel Core i-5-8250U
メモリ ：8GB
GPU ：無
2020年では一般的に、普通か少しいいいレベルのスペックかと思います。なんの問題もありません。とはいえませんが、初心者が扱うデータでは問題ないと思います。ちなみに、以前のパソコンのCPUはCeleronを使っていました（さすがに無理でした）。画像処理や物体認識、めっちゃ多いデータ数（kaggleにある1億行のデータは遅すぎて諦めました）を扱うようになってから、ハイスペックパソコンを考えましょう。
パソコンのスペックがデータ解析の障壁になってはいけない
プログラマーやデータサイエンティストは、だいたいMacをすすめていますよね。でも、Macじゃなくても問題もありません。プログラマーやデータサイエンティストを目指している方でも同じです（現職の方は別です。そもそも本ブログの対象外です）。一般的にはWindowsのパソコンを持っている方が多いと思いますので、まずは家にあるWindowsのパソコンでいいので、Pythonをインストールしましょう。
Google Colaboratory
でも、PythonをインストールしなくてもPythonを使う方法があります。それが、Google olaboratoryです。Google Colaboratoryとは、ブラウザからPythonを記述、実行できるサービスです。環境構築が不要、GPUへの無料アクセス、簡単に共有できる、などの特徴があります。
GPUはグラフィックボードに付いているもので、ゲーミングパソコンに備わっています。GPUは画像を処理する能力を期待されています。なので、ゲーミングパソコンに必須になる。画像を処理する能力は計算能力なので、機械学習や深層学習でその能力が利用できるわけです（よく分かりませんが、そういうことみたい）。
Google Colaboratoryを使えば、ロースペックのパソコンでも、十分データ解析ができます。
ではここで、Google Colaboratoryのメリットとデメリットを比較してみましょう。
メリット
- GPUを使える（計算速度が速くなる）
- コードを共有しやすい（Googleドライブを使用する）
- 環境構築が不要（解析に必要なライブラリをインストールしなくてよい）
デメリット
- データの読み込みが少し難しい
- ネット環境が必要
- 保存のし忘れが起こりやすい
- 90分使用しないとリセット、12時間使用でリセット
ちなみに、私はほとんど使っておらず、ローカル環境でPythonを使用しています。ネット環境がない場所での作業が多いためです。
しかし、総合的には、初心者はGoogle Colaboratoryを使ったほうがいいと思います。
デメリットの２は仕方がない。３、４は初心者には大きな影響はない、注意すればどうにかなる問題かと思います。デメリットの１は、パソコンやGoogleと使っていないと意外と難しい人がいるかもしれません。わたしの会社では、パソコンやGoogleを使いこなしていないひとが多いです。そして、初心者には環境構築が不要なことが最大のメリットかと思います。必要なライブラリをインストールしたり、それを実行できるようにパソコンのパスを指定したり、めんどくさいです。
まとめ
Pythonによるデータ解析に必要なパソコンの答えは、家にあるパソコンです。大きいデータを解析したいなら、Google Colaboratoryを使いましょう。データ数が大きくないなら、あなたのパソコンで十分だと思います。Pythonをインストールして解析を始めましょう。
あたなの前にはパソコンのスペックという壁はなくなりました
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