Pythonでできること4選

この記事では、プログラミング言語であるPythonでできることについて、またPythonを学ぶことでどのような仕事ができるのかについて、解説しています。

これを読めば、Pythonでできることやできる仕事について把握できます。

ここ最近になって、人気を集めてきているPythonですが、具体的にどのようなことができるのか、果たしてそれを学ぶことで何か得をするのか、興味があるならばぜひこの記事を参考にしてください。

Pythonでできること4選

まずは、Pythonでできることについて4つ紹介しますね。

Webアプリの開発

Pythonでできることの1つ目は、Webアプリの開発です。

今ではメジャーなSNSとなったInstagramやオンラインストレージとして有名なDropboxなど、数々のWebサービスがPythonによって作られています。

PythonでWebアプリケーションを作成する際には、Djangoというフレームワークを利用することが大半です。このフレームワークを利用すれば、Webアプリケーションを効率的に作成することが可能です。

また、Python自体がきわめてシンプルに読み書きできるプログラミング言語であることから、初心者にも覚えやすいものとなっているのもメリットとして挙げられます。

データ処理・分析の自動化

Pythonは、膨大なデータを自動で処理、分析することに長けたプログラミング言語です。

パソコンでデータを処理するには、エクセルのような表計算ソフトに手入力するのが今までのやり方でしたが、Pythonでプログラムを作ることで、データの入力から処理、分析まですべて自動でできるようになります。

また、ライブラリを用いることで分析した結果をグラフで描画することも可能です。そのほかにも、後述するスクレイピングの技術を用いることで、Web上に散らばっている膨大なデータも収集可能となります。

自動で処理されることはそれだけでメリットですし、人の手でやるよりも膨大なデータを取り扱えるというのも、また一つのメリットと言えますね。また、機械で処理するので人為的ミスが軽減されることもメリットとして挙げられます。

データ処理のライブラリには、NumPyやPandasなどが挙げられます。

スクレイピングでweb上のデータを収集

スクレイピングとは、Web上から目的のデータを抽出し、プログラム内で取り扱えるように加工する技術を指します。

今日、Web上にはさまざまなデータが公開されており、人々の生活や企業の活動などに役立てられています。しかし、これらのデータを主導で収集するには大変な手間がかかり、またそれらを分析するにも多くの時間を要してしまいます。

これらのデータをプログラムによって自動で収集できるようにすれば、より生産性が向上するのです。

代表的なライブラリに、requestsやscrapelibなどが挙げられます。

ディープラーニングや機械学習

Pythonは、ディープラーニングや機械学習の分野において、絶大な人気を集めているプログラミング言語です。

Pythonはディープラーニングや機械学習に関するライブラリを多く取り揃えていることから、この分野において人気を博しているのです。画像処理、画像認識、自然言語処理、データの予測などなど、実に幅広くカバーしています。

現在、ディープラーニングや機械学習の研究が盛んにおこなわれております。日常生活においてもAIを搭載したシステムが欠かせなくなりますし、機械学習エンジニアの需要は絶えることはないでしょう。したがって、Pythonの需要も今後しばらく続いていくことでしょう。

Pythonを学ぶとどんな仕事ができる？

ここからは、Pythonを学ぶことでどのような仕事ができるかについて解説していきます。

人工知能（AIエンジニア）

Pythonを学ぶと、AIのエンジニアとして仕事をすることができます。

さきほども言ったように、日常生活においてAIを利用したものが欠かせなくなることから、ディープラーニングや機械学習の研究は、今後も盛んにおこなわれることが予想されます。

また、高度なスキルを要求されるAIエンジニアは、需要があるにもかかわらず人材が不足しているのが現状です。ですので、どこの企業もAIの人材の採用には積極的で、IT業界全体で見ても高年収が期待できる職業でもあります。

AIエンジニアは、プログラミングできる人の特徴と同じように、論理的思考ができる人や忍耐力のある人に向いています。さらに、AIに関する技術は流行り廃りが激しく、常にアンテナを張って自分のものにしなければなりません。ですので、常に向上心を持って勉強できることが望まれます。

データサイエンティスト

Pythonを学べば、データサイエンティストとして仕事をすることができます。

今日の情報化社会は、膨大なデータにあふれており、そのデータをもって生活することが可能になっています。

データサイエンティストとは、そのような膨大なデータを分析し、その結果からあらゆるビジネスに活用できるようにするために提案をするのがおもな仕事です。

データの解析は、AIの分野とも密接にかかわってきます。というのも、AIのシステムを構築するうえで、その元となるデータがたくさんに必要になるからです。ですから、データサイエンティスト、高度なスキルを必要としています。

将来性についてですが、データの分析の部分は将来AIに置き換わる可能性があります。しかし、すべてが置き換わることはありません。例えば、分析結果をもとに新たにモデルを作成する作業や理論を構築する作業は、AIの苦手な分野のため、データサイエンティストの仕事が途絶える可能性は低いでしょう。

WEBアプリケーションエンジニア

PythonはWebアプリケーションを作成できるため、Webアプリケーションエンジニアとしての仕事もこなすことができます。

改めて、WebアプリケーションエンジニアはGoogle Chromeなどのブラウザ上で動作するアプリケーションについて、企画、設計、開発、運用を行うことがおもな仕事です。

肝心の年収についてですが、AIエンジニアには及ばないものの、IT業界全体を見ても比較的高年収の傾向にあります。また、今後もWebを利用したシステムは生活に欠かせなくなることから、需要も途絶えることはなく仕事もなくなることはないでしょう。

Webアプリケーションエンジニアは、通常のシステムエンジニアのように論理的思考や忍耐力が要求されます。通常のプログラミングのように、多くのエラーやバグを除去していきながらシステムを実装していくからです。

Pythonは初心者に難しい？

Pythonは、初心者に比較的易しいプログラミング言語です。

Pythonはほかのプログラミング言語と比較して、シンプルな作りとなっています。それゆえ、コードが書きやすく、さらに可読性も高いものになっています。

また、構造がシンプルであることは、言い換えれば覚える量が少ない、つまり学習コストが小さいことも初心者が取得しやすい理由ですね。

プログラミング初心者におすすめのPython勉強方法

結論から言うと、Pythonの一番効率的な勉強法は、プログラミングスクールに通うことです。

プログラミングスクールであれば、プログラミングについて熟知している講師から教えを仰ぐことができます。独学で勉強していると、分からないところがたくさん出てきますが、分かる人が周りにいないとなかなか学習が進みません。

講師がいれば、質問をすることができますし、プログラミングについて熟知していることから、懇切丁寧に説明してくれるため初心者でも明確に理解することができます。

Pythonが学べるプログラミングスクールはいくつかありますが、特徴もそれぞれ違います。こちらを参考にあなたに適したスクールを探してみて下さい。