【データ分析学ぶなら】PyQの本気レビュー！料金やメリットなども

最近、データサイエンティストになりたいと言う方から「どの教材を使って学習するのがよいか？」という質問をよくいただきます。

現在では、データ分析を学ぶことができるサービスが充実しており、学習者にとっては大変嬉しいことです。
しかし、それゆえにどれにしようか迷ってしまうことも多々あります。

そんな悩みを抱えていた僕が選んだサービスがPyQでした。
PyQで培ったスキルをベースに今も研究や仕事、コンペなどに活かしています。

しかし、全員にPyQをオススメできるかと言われたらそうではありません。
当然、PyQが向いていないような人もいます。

今回は、PyQ出身データサイエンティストの僕がPyQの魅力についてと、どんな人に向いているのか？データ分析の教材としても使えるのかを語っていきます！

PyQとは？ 特徴と運営会社についても

「PyQ」とはプログラミング初心者にも優しく、また実務的なプログラミングを段階的に学べることを目指し、開発されたオンラインPython学習サービスです。

PyQの最大の特徴は、コンテンツがとても豊富にも関わらず、他のPython学習サービスと比べかなり安い値段で学べる点で、コストパフォーマンスが優秀です。

PyQの料金プランは、

と非常なシンプルな価格設定で、Pythonの学習にお金をかけたくない人にも手の届きやすい値段です。

ここまで低価格を実現できているのは、用意されたコンテンツに沿って学習者が一人で学んでいくスタイルであり、人件費がかからないためです。

なので、個人スタンダードプランでは学習サポートの人件費が発生するため高くなってしまいますが、その分プログラミングのことは右も左もわからないという人には有効だと思います。

PyQを提供している株式会社BeProudはPythonを使用したシステム開発に強みを持っており、その知見を活かしてPythonの研修事業にも取り組んでいます。

そんなPythonのプロフェッショナル達の知識が詰まったPyQは信用できるサービスであると言えます。


もっとPyQについて知りたい方は公式ホームページにもよくまとまっているので、そちらも確認してみましょう！

PyQのメリット・デメリットは？

PyQの特徴についてはここまでで分かりました。
では、実際どんな点がメリット・デメリットなのでしょうか？

メリットは上で述べてきた特徴や公式HPを参照することで想像はつくかと思いますが、デメリットに関してはわからないかと思います。

なので、PyQのデメリットを詳しく触れていきます！

環境構築の経験や仕方を学ぶことはできない

自分のPCで分析（Jupyter Notebook, Jupyter labなど）をできるようにするには、結構な労力が必要でプログラミング初心者が挫折しやすい点です。

PyQ終了後、自分で分析したいと思ったら環境構築が必須ですが、PyQはそこを教えてくれません。
なので、環境構築は自分で調べながら構築していくしかない点がデメリットとして挙げられます。

講師のサポートが厚くない

個人ライトプランに関しては質問や講師のサポートがないので、わからなかったときは自身で調べたりして解決するしかありません。

新しく何かを始めた時に、進捗の管理してくれたり自分を鼓舞してくれるメンターがいると継続しやすいものです。
PyQのライトプランでは、メンターいないため完全に自分一人で進めなければなりません。

メンターが欲しい方は、PyQスタンダードプランで進めることでこの問題は解消できるので考えてみてはいかがでしょうか。

PyQのデータ分析の充実度は？

Pythonが学べることは分かりましたが、Pythonを使ったデータ分析はどれくらいできるのでしょうか？

以下の表は、PyQで公開されているクエストのカテゴリーの一覧です。
この表にデータ分析を含むカテゴリーには青色、初心者向けカテゴリーには黄色で色付けしてみました！

データ分析のカテゴリー数は13カテゴリー、初心者向けカテゴリーは7カテゴリーでした。

全カテゴリー数は31カテゴリーなので、約4割強はデータ分析のカテゴリーに該当します。

PyQ自体はPythonという言語の全般をカバーしていることが売りにしていますが、実際のところかなりデータ分析のコンテンツに重きを置いていることが分かります。

Pythonを触っていない人であれば、初心者向けカテゴリーも学習する必要があるので、6.5割ほどを学習するべきカテゴリーに該当します。

PyQに向いている人・向いていない人

PyQに向いている人

独学で学習ができる人

PyQは基本的に自分一人で進める学習サービスのため、質問できる人がいません。

つまづいた時に、調べて自力で解決まで辿り着ける人はPyQとの相性がバツグンだと思います。

プログラミングをやったことがない人

PyQの教材はPythonに特化していますが、プログラミング自体初心者という方のためのコンテンツも用意しており、丁寧に教えてくれます。

これからプログラミング初挑戦！という方にもオススメなコンテンツになっています。

また、プログラミング初心者向けにPyQのPythonの基礎文法コンテンツを無料で試せるキャンペーンがあるので、ぜひお試ししてみてください！

データ分析の問題をたくさんこなしたい人

前章でも述べたように、PyQではデータ分析の教材が豊富で、これほど揃っているサービスは他にないのではないでしょうか。

実践的なデータ分析も多く学べるため、これほどの量のデータ分析コンテンツが全て終わったらKaggleなどの分析コンペに参加できるレベルだと思います。

インプットだけでなく演習もたくさんできるので、量をこなしたい人にはオススメです。

PyQに向いていない人

独学だと継続できない人

PyQはライトプランでは学習サポートがないので、自分で解決、進捗管理が必要です。
もし、継続することが不安なのであれば他の教材、もしくはスタンダードプランも考えてみましょう！

他の教材や勉強方法については以下の記事でも解説しているので、ご一読ください！
これからデータサイエンティストになりたい人は必見です。

Webアプリ開発のためにPythonを学びたい人

PyQはPythonに特化したプラットフォームですが、Webアプリ開発のコンテンツが十分にあるとは言えません。

特に、Pythonは学んだことはあり、これからWebアプリ開発について学びたいという方は数個しかコンテンツがないため、PyQで学ぶのは効率が悪いかと思います。

まとめ：独学でPythonデータ分析を学びたい人にオススメ

ここまで、PyQについて解説しました。本記事の結論を３行でまとめると、

ということです。

ちなみに、PyQは月の途中で退会しても日割りで計算してくれるので余計にお金を払う必要がありません。
また、そもそもの月額料が安いため、自分に合わなければすぐに他のサービスに転換することができるのも一つの強みです。

色々な学習サービスで迷っている人は、一度PyQを始めてみて継続できなかったら解約して他の手段を考えてみるのもよいと思います！

そもそも「データサイエンティストとして今後どのような勉強をしていけばいいのか明確でない人」は、データサイエンティストの学習ロードマップを作ったのでぜひ参考にしてください。

また、
「新卒でデータサイエンティストになりたい！」
という大学生の方向けに、新卒でデータサイエンティストになるための戦略を僕なりにまとめているので、よかったら読んでください。