Python基礎の次は？データ分析の小さな課題3選

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Pythonの文法を一通り見たあとに止まりやすい理由は、次に覚えるライブラリが多いからではありません。自分で決めたデータと問いを使って、読み込みから説明までを完了する機会が少ないからです。

この記事では、基礎の次に取り組める小さなデータ分析課題を3つ紹介します。

学習の順番を整理したい方はCourseraで効率よく学ぶ方法、体系的なコースを比較したい方はGoogle上級データ分析認定も参考にしてください。

基礎の次に進む3段階

文法から実践へ移るための編集部提案。

先に「分析したい問い」を決める

課題は、技術名ではなく答えたい問いから選びます。「pandasを学ぶ」ではなく、「月ごとの売上の変化を確認する」「欠損が多い列を見つける」のように書くと、必要な操作を絞れます。

Python公式チュートリアルは、データ構造や関数、モジュールを段階的に扱っています。データ構造の章を参照しながら、小さな入力と出力を繰り返すと、文法を目的へ結びつけやすくなります。

次の課題の選び方

今必要なのは、操作の練習ですか、それとも分析の流れですか。

01操作を定着させたい

一つのCSVで集計と並べ替えを反復。

02分析を説明したい

問い、図、結論までを一枚にまとめる。

難しいデータより、最後まで説明できる課題を選択。

最初の課題は、公開データまたは自分で作った小さなCSVを読み込み、カテゴリ別・月別などで集計するものです。データが大きくなくても、列名の確認、型の調整、欠損の扱いを経験できます。

一枚のCSVから、件数・合計・平均のいずれかを出し、結果を別ファイルへ保存します。元データと処理後データを分けて残すのがポイントです。

合計が想定と合わない場合に、重複、欠損、文字列として扱われた数値などを調べます。この確認の過程が、実務のデータ整理にもつながります。

練習用の架空データを「4月A店1,000円・4月B店2,000円・5月A店1,500円」と置くと、月別合計の正解は4月3,000円、5月1,500円です。まず、この小さな答えとプログラムの集計結果を照合します。

次に考えたいのが5月のB店です。売上ゼロなのか、データが未着なのかは、この3行だけでは分かりません。単純に「全体の売上が半減した」と結論づけず、店舗の収録範囲を確認する必要があります。集計できたことと、比較してよいことを分ける練習になります。

集計表ができたら、グラフを一つだけ作り、そこから読めることと読めないことを分けて書きます。グラフを増やすことより、比較する軸を明確にすることが大切です。

月別推移、カテゴリ別の比較、上位項目の割合など、問いに対応する図を一つ選びます。タイトル、単位、比較対象をそろえます。

値の大きさだけで原因を断定しません。

どの期間・どの条件のデータかを明記し、次に確認したい仮説を一文で残します。

Googleデータアナリティクス認定は、問いから共有までの流れを体系的に確認したい場合の候補です。

最後は「週末のほうが注文数が多いか」のように、確認したい仮説を一つ置きます。統計的な結論を急がず、比較できるデータへ整え、結果を観察するところまでを目標にします。

仮説、使った列、集計方法、グラフ、結果、次に必要なデータをA4一枚程度にまとめます。コードだけでなく、判断の過程も成果物に含めます。

無料の公式資料や小さな課題だけで進められるなら、すぐに有料講座へ進む必要はありません。

一方で、統計、回帰、実験、機械学習を順序立てて学び、レビューや課題もほしい場合は、Google上級データ分析認定のような選択肢を比較します。

Python基礎の次は、CSV集計、可視化、仮説の確認を小さく一周させるのが一案です。課題を終えて不足が見えたら、無料資料で補うか、体系的な講座で学ぶかを選びましょう。

確認日：2026年9月8日。Pythonの基本的な言語仕様とチュートリアルはPython公式ドキュメントを参照してください。