Pythonによるデータ解析に必要なパソコン

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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。

Kaggleとは、データ解析のコンペティションサイトです。機械学習や深層学習で有益な情報があります。コンペで上位になると賞金がもらえます。

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

  1. GPUを使える(計算速度が速くなる)
  2. コードを共有しやすい(Googleドライブを使用する)
  3. 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

  1. データの読み込みが少し難しい
  2. ネット環境が必要
  3. 保存のし忘れが起こりやすい
  4. 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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