記事要約
エクセルの応用スキルは、特に金融セクターでは未だに高い需要を誇るが、データサイエンスの分野では、Python がエクセルに対抗できるツールとして大きく伸びている。本記事ではこれまで議論されてこなかったであろう Python とエクセルの比較を行い、主にデータサイエンティストの目線に立ってPythonがエクセルよりも優れている点について考える。
Python が好まれる理由
Pythonは特にデータ分析の際に強力な効果を発揮するために、データサイエンティストにとって最も好まれるツールになりつつある。Pythonを使いこなすにはコーディングスキルが必要であるが、それらは定量データを扱う多くの業務においても不可欠であると考えられるレベルものであり、企業もPythonを使用するポジションの採用の際において、最低限のビギナースキルレベルを有していれば良しとしている。Pythonはコーディングを含むものであるが、多くの専門家からエクセルの代替として伸びいるツールであると認識されている。例えば、エクセルユーザーは数字を合計する際にはSUM関数を入力したり、特定の判定基準を設けたい際には、IF関数やIFS関数を使用するが、これら全てをPythonでも行うことができ、その他エクセルが誇る様々な機能についても、Pythonはも同様の機能を持っている。
多くのビジネスユーザーやデータサイエンティストであれば、他の誰かが作成したスプレッドシートを読むことは非常に難しいことが分かるであろう。エクセルを使用したことのない人にとっては更に難しいことであるのは言うまでもない。もしデータ分析者やデータサイエンティストがPythonを使用すれば、それらを理解することは一目瞭然である。また、誰かが作業の途中で去ってしまったとしても、Pythonにはコーディングが含まれているため、簡単に引き継ぐことができる。
原文要約
Advanced Excel skills are still in high demand, especially in the financial sector. But, in the data science industry, Python is fast picking up as a competing tool against Excel. While there can be no grounds for comparing the two, in this article we set out the many overlapping areas that make Python a much-favoured tool over Excel, especially for data scientists.
Hence Comes Python
We have assiduously covered how Python is becoming one of the most preferred tools for data scientists. Python has different functionality when compared to Excel but can prove to be much more powerful when it comes to data analysis. While Python needs coding skills, it has been looked upon as a prerequisite for many quantitative roles. Companies are looking to hire new roles with Python skills with at least beginner-level proficiency. Though it involves coding, many experts believe that it is picking up fast an alternative for Excel. For instance, Excel user can sum up numbers in a column by using =SUM or sum up cells which meet specific criteria by using =IF or =IFS statement. All this can be done in Python as well, and a lot of other functionalities that Excel boasts.
Easy To Read: For many business users and data scientists, it may be quite difficult to read someone else’s spreadsheet. It becomes even more difficult for a person who has never used Excel in their life ever. If data analysts and data scientists use Python, it will allow for an easy preparation, analysis and visualisation in Python. If someone has left working on it at a certain point, someone else can easily pick it up as it involves universally defined coding.
Is Python The New MS Excel In Data Science?
https://www.analyticsindiamag.com/is-python-the-new-ms-excel-in-data-science/
