プログラミング言語のPythonですが、最近よく話題になっていますね。
数ある言語のなかからPythonが気になっているあなたは、
自分にPythonは合ってる？他の言語学ぶべき？
などとお悩みではありませんか？プログラミング初心者のうちはどの言語が自分に合ってるかよく分からず、言語を選ぶの難しいですよね。
最初に少しネタバレすると、Pythonは人工知能開発やWebアプリケーション開発を中心に、全部で8つの分野の開発が可能な汎用性の高い言語です。
今回はPythonでできる8つの分野の紹介と共に、
- Pythonスキルを活かせる仕事
- 結局どんな人にPythonがおすすめなのか
などもご紹介いたします！この記事を読めば、Pythonを使うイメージや学習するべき理由がしっかりと掴めるようになるでしょう。
また、プログラミング学習を捗らせるためには「こんなもの作りたい！」という目標を持つのがとても大事でして、作りたいものをなどを答えるだけであなたに最適なプログラミング言語を1分で診断するアプリがあるので、言語に迷っている方は下記のボタンより受けてみてください。
この記事の目次
Pythonでできることって何？
まずは本題であるpythonでできることを紹介したいと思います。Pythonでできることをざっくりまとめると以下の8つです。
- 1. 機械学習を使った人工知能の開発
- 2. 自動データ処理や分析などの業務効率化
- 3. スクレイピングによるWEB上の画像データ・テキストデータの自動収集
- 4. WEBサービス・WEBアプリケーション制作
- 5. スマホアプリ（Android）制作
- 6. デスクトップアプリ制作
- 7. 組み込みアプリケーション制作
- 8. フィンテック・ブロックチェーン技術の開発
それぞれ詳しく紹介していきましょう。
1. 機械学習を使った人工知能の開発
具体的に言うと、人間と同じように学んでいくロボットをPythonで効率的に作ることが可能なのです。人工知能は、今後より普及していくと考えられているので、Pyhtonは将来性が高い言語といわれています。
そのため人工知能開発はこれからもより発展していく分野であり、右肩上がりに伸び続ける市場の一つと言われています。その伸びは凄まじく、人工知能が登場したことにより、市場がAIに書き換えられる市場がいくつもある出てしまったほどです。
例えば、運輸、小売、製造などの分野は特に顕著で、AIでの代替えが大きく進んでいる状況です。人工知能では主に4つの分野が得意で、「画像解析分野」「音声解析分野」「自然言語処理分野」「創造分野」です。人工知能は対象を解析し、理解して次につなげる能力があります。そのため、人間がやる必要がない仕事に関しては徐々に人工知能を代替えしていく流れで進行が止まらないでしょう。
そういった時代の最先端にある人工知能を開発できる言語として代表的なのがPythonだということで人気があります。
なお人工知能について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
2. 自動データ処理や分析などの業務効率化
業務効率化を図る上で大切なことは、自動化できることを徐々に増やしていくことです。
Pythonでは、今まで手動でやっていたデータ収集などが一気に自動化できます。どんなことが自動化できるのかというと例として、
- Web上にある記事をある条件に合うものだけCSVファイル形式ではき出す
- 競合他社のメディアデータ数値自動分析
- Web上にある特定のデータを自動通知
など、まだまだ様々なことができますが、これらができることで毎日1時間、2時間とかかっていたものが時間をかけずに終えることができます。特にマーケティングに関わっている方は、Pythonを使った自動化のスキルはキャリアに大きな影響を与えてくれることでしょう。
3. スクレイピングによるWEB上の画像データ・テキストデータの自動収集
先ほどの作業効率化につながる話ではありますが、Pythonの特徴としてスクレイピング技術というものがあります。Web上のテキスト以外の画像データすらも自動でデータ収集できる機能で、今まで一つ一つ目で見てデータ収集していたものを自動で収集できるとあって、今まで情報収集にかかっていた膨大な時間を削減することができます。
4. WEBサービス・WEBアプリケーション制作
Pythonで一番使われているのはWEBアプリです。Pythonで作られた有名なWEBアプリケーションでは「Dropbox」、「Instagram」、「Pinterest」などがあります。
主に海外で人気が高かったのですが、現在は日本でも人気が上がってきています。SNSや仕事を効率化させるWEBサービスなどは勿論、ブラウザで動くゲームを作成することも可能です。
上記の例でも分かるように動画主体でデータ容量を食いまくるサービスでもサクサク動くぐらいのポテンシャルを持っています。このようにPythonには無限の可能性を秘めていることが分かりますね。以下、Pythonで作れるものまとめを解説していますので、興味がある方はぜひ覗いてみましょう。
5. スマホアプリ（Android）制作
Pythonを検討する理由としては、「人工知能を作りたいから」「機械学習を使いたいから」という理由が圧倒的に多いですが、実はスマホアプリも作れることをご存知でしょうか？
Android限定になってしまいますが、kivyというフレームワークを使うことでスマホアプリ制作にも対応できるので、機械学習を学ぶつもりで学習してもkivyというフレームワークを途中から学ぶことでスマホアプリを開発に切り替えることができますよ。
6. デスクトップアプリ制作
WEBアプリに比べるとマイナーですが、実はPC用のデスクトップアプリも作れます。ゲームは勿論、自分のPC上で行っている面倒な作業を自動化させたり、WEBアプリをPC上から使いやすくするといったことも可能です。
使いようによっては業務効率化にもつながるアプリも開発することもできるため、マイナーであったとしても意外にデスクトップアプリは利用シーンが多いかもしれません。
7. 組み込みアプリケーション制作
機械に同梱してプログラムを動かす「組み込み系」と呼ばれる分野でもPythonが使われることも有ります。「ラズベリーパイ」という子供向けの学習用に作られた「ミニパソコン」なども有名です。
余談ですが「ラズベリーパイ」の「パイ」はパイソンのパイとも言われています。なお組み込みアプリの分野では、機械が理解できる形により近く、動作が高速なC言語やC++がよく使われます。
しかしながら、実はPythonはC言語やC++と親和性が高く、PythonでC言語等の処理を呼び出すことが出来たりします。そういうわけで、今後は他の言語と一緒に使うことも増えていくと期待できます。
8. フィンテック・ブロックチェーン技術の開発
フィンテックやブロックチェーンのような最新技術を聞くとハードルが高そうに感じるかもしれませんが、基礎的な根幹は文法が優しいPythonが担っているといっても過言ではないでしょう。
Pythonの習得自体は、比較的理解しやすく習得しやすいと言われているため、フィンテックやブロックチェーンについてのハードルを大幅に下げてくれると言えそうです。
フィンテック関連の話でいうと、ICOというブロックチェーン技術が流行の最先端であるため、もし興味がある場合には、Pythonでできることを覚えておきましょう。
Pythonを習得したらどんな仕事ができる？
Pythonでできることは大枠を理解できたと思います。しかし、できることを理解しただけではやる理由は生まれませんよね？やはり、Pythonを学ぶことでどんなキャリアが歩めるのかが重要なポイントになりそうです。
この章では、Pythonを使った仕事について解説していきます。主な仕事を3つだけ挙げますが、もっともオーソドックスな3つなので、Pythonを学んで仕事を取る際にはこの3つのうちどちらかになると理解してもらっても差し支えないでしょう。
人工知能（AI）エンジニア
今、一番注目されているのが人工知能の分野です。人工知能という産業がうまれたことで、多くの会社ができ、様々なビジネスが立ち上がりました。今や、一番伸びている産業の一つと言えるでしょう。
特に人工知能が使われている例でいうと、自動車の自動運転機能、お掃除ロボット、検索エンジンなど様々なシーンで人工知能が使われています。この数年でも新しいものが次々と出てきており、右肩上がりにぐんぐん伸びている市場を見ると、将来性が抜群の職業として、「人工知能（AI）エンジニア」が挙げられます。
人工知能は人々の生活を確実に豊かにしていますが、そのほとんどが人工知能を利用する利用者で終わってしまいます。しかし、人工知能エンジニアになることで使う側から作る側へと移ることができるため、産業を作る誰もやったことのない領域を起こす大仕事をすることになるので収入も比較的に高い傾向にあります。人工知能を使うより作りたいと考えている場合には、人工知能エンジニアがおすすめできます。
WEBアプリケーションエンジニア
WEBアプリケーションと聞くとJavaやRuby、PHPなどがイメージとして強いものですが、実はPythonもWEBアプリ開発に強い言語の一つなのです。その証拠に全世界で使われている、
- YouTube
これら3つはどれもPythonで作られているものです。Pythonのフレームワークに関してもWEBに強いDjangoなどがあるためコーディングもスムーズに行うことができます。
上記の大型アプリは、全世界から膨大なアクセスを集めているため、そのアクセスにも耐えられる技術であるPythonはWEBアプリケーションでも実用性の高い言語だと言えますね。
データサイエンティスト
Pythonは機械学習、ディープラーニングなどの分野でよく使われています。特にデータ解析で使う機械学習にはマーケティングで参考になるユーザー行動解析やアクセス解析などのデータ分析がPythonを使うことでより詳細に分析することができます。
一昔前であれば、Rというまた別の言語を使って数値計算を行うことも多かった時期があったのですが、最近ではPythonの勢いが強くRよりもPythonを使うユーザーも増えてきています。
データサイエンティストは欧米では、非常にセクシーな職業だと言われており、人気の職種でもあります。日本でも徐々に浸透しており、データサイエンティストは様々なマーケティング活動の中で重要な役割を果たすようになってきています。これから、さらに右肩で伸びている職業の一つと言えますね。
マーケティング
データ分析の専門家である「データサイエンティスト」もマーケティングの部類に入ってくるのですが、Webであれ、リアルであれ、ユーザーの行動データを集計し、施策をどのように打ち出していくか、データをどう改善に活かしていくかを考えるのがマーケティングの役割です。
新しいサービスが世の中に露出されて、認知されるのはひとえにこのマーケティングのおかげです。売上を作るのは営業の仕事だと考えられがちですが、営業活動ができるのはマーケティングによって見込み客を集めることができているからに他なりません。
そんなマーケティングという仕事にはデータ分析が必要であるため、Pythonを扱えるマーケターがより重宝される市場になっています。
Pythonを学ぶ際の注意点やPythonでできないこと
ここまでPythonでできることや、Pythonを習得した事でどんな仕事に活かせるか？を説明してきました。とても守備範囲が広く、今後の需要もある言語という事が理解できたのではないでしょうか？
しかし、もちろんPythonにもデメリット＝できない事（苦手な事）もあります。また、Pythonを学ぶ際には注意点もあります。自分はPythonを学ぶべきかどうか？を判断する上でも、Pythonの苦手な事や学ぶ上での注意点などもみていきましょう。
ライブラリやフレームワークも一緒に学ぶべき
これはPythonに限った事ではありませんが、Pythonを学ぶ際は「ライブラリ」や「フレームワーク」も同時に学ぶべきです。
- ライブラリとは
- 汎用的に必要なものをまとめている枠組み/ 詳細はこちら
- フレームワークとは
- 汎用性の高い便利なプログラムのまとまり/ 詳細はこちら
Pythonでは人気フレームワークではDjangoなどが有名です。ライブラリであればNumPyやFlaskなどがありますね。Pythonのコードの実行速度が気になるときには手軽に使える優秀なライブラリなどもあります。
どれも覚えると非常に便利なので、Python学習の際は一緒に学習するようにしましょう。
Pythonが苦手なこと・できないこと
- ゲーム開発などは苦手
- Webデザインにも不向き
「Pythonでできる事」にアプリやゲーム開発を紹介していましたが、厳密にいうとPythonはこれらは苦手分野としています。理由は、Pythonは処理速度が遅い言語だからです。
なぜ処理速度が遅いのか？その理由はここでは割愛しますが、Pythonは処理速度が遅いため、スマホアプリやゲーム開発などには向かないという事は覚えておきましょう。また、WebデザインなどにはPythonは利用できないので注意しましょう。
ちなみにスマホアプリ開発ならSwiftやJava・Kotlinといった言語、ゲーム開発であればC#やUnityなどの言語がおすすめですよ。
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他の言語でできる事
以下で有名な言語でできる事をそれぞれまとめた記事を紹介していますので、他の言語でできることを知りたい人は参考にしてみてください。
Javaでできる事
JavaScriptでできる事
PHPでできる事
Cでできる事
Swiftでできる事
結局Pythonを学習すべき人はどんな人？
将来性の高さや学びやすさなどで人気のPythonですが、どのような人が学習するべきかを整理すると、
- プログラミング初心者
- BtoCのアプリ(WEB/SP)が作りたい人
- WEBエンジニアになりたい人
- 人工知能開発やデータ解析をしたい人
といったようになります。
Pythonは、「読みやすく書きやすい言語」なのでプログラミング初心者の人にはぴったりの言語ですし、WEBアプリも作りやすいのでWEBエンジニアを目指している人にも最適でしょう。
これからさらに需要が高まっていくことが予想される、「人工知能開発」や「データ解析分野」などでも広く使用されるので、その辺りの仕事に活かそうとしている人にもおすすめできるプログラミング言語と言えます。
Pythonにおすすめな学習方法
独学で学習
はじめてプログラミングする人の場合、ある程度のレベル（例えばWEBアプリを開発できるまで）だいたい300〜400時間の学習が必要でして、毎日3~4時間の学習で3ヶ月間が1つの目安になります。
Pythonは初心者にとって易しい言語なので、習得しやすいと言われています。
下記の記事でPython独学用の学習ロードマップを解説しており、おすすめのPython学習サイトや、書籍などをみて学んでいきましょう！
プログラミングスクールで学習
「Pythonを学んで仕事にしたい。ゆくゆくは転職・フリーランスも考えている。」というあなたは、プログラミングスクールでの学習も検討しましょう。
プログラミングスクールに通って学習するメリットとして、下記が挙げられます。
- Pythonのプロの人に教われるので、サクサク学習進む
- 実務レベルのスキルや、現場で必要とされてるPythonの知識が学べる
- 成長が実感できるのでモチベーションが保ちやすい
このような環境で学習することで、独学ではエラーにつまづいて解決できないまま挫折するはずだった学習も最後まで進めることができます。
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などで、あなたが作りたいものをあなたの理解度に合わせて授業を進めるので、途中で分からないものはわかるまで時間を費やしますし、受講期間中の独学の時間も適切な宿題を出してもらえるので、効率的な「プログラミング学習方法」を学ぶこともできます。
スクールに通って身につかなかったら嫌だし。
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まとめ
Pythonでできることはいかがでしたでしょうか？Pythonは汎用的でとても分かりやすい言語になっていますので、是非学習して様々なアプリ制作を行って見て下さいね。
「やっぱりPythonじゃなかったかも」というあなたはこちらの記事を参考に他のプログラミング言語の検討も行いましょう。
