【環境構築から運用まで、現場の最短ルート】Pythonで行うデータ分析ガイドを無料公開！

〜最短で成果に結びつけるための環境構築・前処理・可視化・機械学習・品質保証・高速化・運用までをひと続きに整理〜

【環境構築から運用まで、現場の最短ルート】Pythonで行うデータ分析ガイド

無料で資料をDLする

■ 【環境構築から運用まで、現場の最短ルート】Pythonで行うデータ分析ガイド：概要

Pythonで行うデータ分析について、ネットで検索しても情報は豊富ですが、2025年の現場に合う“正解”は意外に少ないままです。

そこで本資料では、最短で成果に結びつけるための環境構築・前処理・可視化・機械学習・品質保証・高速化・運用までをひと続きに整理しました。

初学者が迷わず進める道筋でありつつ、実務者がそのまま標準化できる粒度でまとめています。

pandas／NumPyの最新動向、PolarsやDuckDBの活用、Parquet×ArrowのI/O最適化、検証フレームワーク、実験管理、オーケストレーションまでを網羅し、企業のブランド価値を高める“再現性と速度”の両立を目指しますので、ぜひご覧ください！

【環境構築から運用まで、現場の最短ルート】Pythonで行うデータ分析ガイド

＜こんな方におすすめ＞

• "Python"によるデータ分析に興味のある方・活用を検討されている方

• 自社にあるデータが活用できない状態にある方

• 自社にあるデータを活かしていきたい方

• 自社にあるデータを活用し、AIの導入・推進していきたい方

無料で資料をDLする

■ 【環境構築から運用まで、現場の最短ルート】Pythonで行うデータ分析ガイド：目次

1. はじめに

2. Pythonでデータ分析をするにあたっての2025年の“正しい”環境構築

   1. パッケージ管理の最適解：uv／Poetry／condaの使い分け

   2.  JupyterLabとVS Codeの設定でつまずかないために

   3. 再現性とセキュリティを両立するプロジェクト雛形

3. コアライブラリの現在地とデータ分析時の選定指針

   1. pandas 2.2→3.0の要点とArrow連携の本質

   2. PolarsとDuckDBの台頭：いつ乗り換えるべきか

   3. NumPy 2.0の互換性と移行の注意点

4. 前処理とデータ品質の“土台”を固める

   1. PanderaとGreat Expectationsで“壊れない”パイプライン

   2. 欠損・外れ値・カテゴリの実務リファレンス

   3. Parquet×PyArrow×型管理でI/Oを最適化する

5. 探索・可視化から機械学習へ

   1. 可視化の棲み分けと探索の型

   2. scikit-learn 1.5の押さえどころと堅牢な前処理設計

   3. MLflowで実験とモデルを“資産化”する

6. 高速化・スケール・運用の実学

   1. 遅いのはI/Oかアルゴリズムか：まず計測から

   2. 並列化・クエリプッシュダウン・遅延実行の使い分け

   3. Prefect 3.xとAirflow 2.9で“動く仕組み”を作る

7. まとめ

無料で資料をDLする

■ パタンナーの提供する人気のコンテンツ

"データ活用"お役立ち資料3点セット

【データ活用者・DX担当者必見】

"データ活用"に必要なナレッジを網羅した

『データ活用お役立ち資料3点セット』

になります。

パーフェクトガイド3点セット

【"データ"と"AI"理解の決定版】

生成AI×データ戦略に必要なナレッジを完全網羅した『大人気パーフェクトガイド3点セット』

になります。

Excel×AIで実現するデータ分析入門書3点セット

【"Excel×AI"を分析にフル活用】

Excel×ChatGPT・Copilot・Pythonを活用したデータ分析を行う際の参考になる『データ分析入門書3点セット』になります。

■ 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」

データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。

そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。

POINT①：設計書を自動でつくる

BIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。

表示されている指標の意味は答えられますか？

表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか？

タヅナなら、すべて一目瞭然です。

POINT②：データの背景を理解する

タヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。

誰が・どんなデータ資産（データ・ダッシュボード・用語と定義）に詳しいのか？データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか？を個人単位で把握できます。

タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。

POINT③：基盤を作る前に活用する

私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。

だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。

タヅナなら、開発と現場がひとつになります。

■ 会社概要

会社名：株式会社パタンナー

代表者：深野 嗣

所在地：東京都品川区北品川5丁目5−15

事業内容：

　- データカタログ「タヅナ」の企画・開発・運営データ戦略コンサルティング

　- データ人材育成・組織開発

コーポレートサイト：https://pttrner.co.jp/

データカタログ「タヅナ」：https://tazna.io/