この記事では、Pythonの特徴や人気な理由を解説します。
国内におけるIT人材不足の深刻化を背景に、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は増し、他の職種に比べ高い報酬を設けるケースが増えてきました。
そんな現状から、プログラミングに関心を抱いている人も多いですよね。
なかでも「Python」は、国外を問わず人気が高いプログラミング言語の1つです。AI開発に活用できる汎用性や需要の高さから、就職・転職や副業を見据えた習得に適した言語といえます。
本記事では、Pythonというプログラミング言語の特徴を、できることや将来性も交えわかりやすく解説します。Pythonを扱う代表的な職種も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
また、次の動画でも「Pythonとは何か」を解説しているので、良ければご覧ください。
- Pythonは記述がしやすく初心者からでも学びやすいプログラミング言語
- アプリやAI開発・データ分析など、Pythonはあらゆる用途に活用できる
- 今後もPythonを扱える人材の需要は増し、高い将来性が期待できる
Python(パイソン)とは?
Pythonとは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏が開発したプログラミング言語です。その使いやすさから欧米を中心に人気が高まり、1991年リリースの言語ながら今でも世界中で広く利用されています。
PythonはYouTubeやインスタグラムの開発にも使われています!
Web開発やデータ分析など、Pythonはさまざまな分野に使える汎用性の高い言語です。特に「第3次AIブーム」に位置付けられている昨今では「人工知能(AI)」をはじめとした先端技術開発において人気が高く、話題の「ChatGPT」もPythonで開発されています。
Pythonの特徴4つ
今もなおPythonが世界中で人気を集める理由は、多くの優れた特徴にあります。ここからは、Pythonの主な特徴を、4つにまとめて紹介します。
シンプルかつ短いコードで記述できる
Pythonの最大の特徴は「シンプルかつ短いコードで記述できる」という点です。
たとえば、画面に「Hello World!」と表示するプログラムのコードを、同じく人気のプログラミング言語「Java」とPythonで比較してみましょう。
【Javaの場合】
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("Hello World!"); } }
【Pythonの場合】
print("Hello World!")
上記のように、Pythonのコードはシンプルかつ少ない記述量で済むことがわかりますね。単純に「コードが短い」というだけで、次のような多くのメリットがあるのです。
- コードの書き方を覚えやすい
- コードを書く時間が短くなる
- エラー箇所が分かりやすい
- コードが読みやすく、後から修正しやすい
- チーム開発で書き方を統一しやすい
コードのシンプルさから、Pythonは初心者に学びやすく、開発現場でも使いやすい言語といえます。Pythonが多くのエンジニアに支持されているのは、コードのシンプルさが大きな理由でしょう。
簡単に動作を確認できる
簡単に動作が確認できるのも、Pythonの特徴の1つです。
大前提として、プログラムの主な実行方法は「コンパイラ型」と「インタプリタ型」の2種類に大別されており、どちらの型かは言語ごとで異なります。Pythonは、プログラム実行前の事前作業が不要なインタプリタ型言語のため、簡単に動作を確認できます。
コンパイラ型は「あらかじめプログラム全体をコンピュータが理解できる形(機械語)に変換する方法」
インタプリタ型は「プログラムを実行する際に、1行ずつ機械語へ変換しながらコンピュータに指示を出す方法」を指す言葉です!
プログラムのコードは、人間が理解できる英単語などを組み合わせて表現するのが一般的です。しかし、プログラムを実行するコンピューターは「0」と「1」を組み合わせた「機械語」しか理解できません。
そのため、コンピューターにプログラムを実行してもらうには自分が書いたコードを機械語に変換する必要があります。コンパイラ型言語は、事前にプログラム全体を変換しておく必要があるため、コードに問題がある際はプロトタイプ(試作品)を実行することもできません。
一方、Pythonといったインタプリタ型言語のコードはプログラム実行時に1行ずつ機械語へ変換されます。そのため、手早くプロトタイプを作成し柔軟かつ迅速にイテレーション(反復)を繰り返す、といったテストも可能です。
書いたコードをすぐに実行できるため、プログラムの動きを確認しながらリアルタイムなコーディングが可能です。プログラムが動かせないことでの挫折感を軽減してくれる意味でも、初心者にPythonは学びやすい言語といえます。
幅広い用途に活用できる
汎用性が高く、幅広い用途に活用できるのもPythonの大きな特徴です。詳しくは後述しますが、主にPythonは次のような用途に活用できます。
- Webアプリケーションの開発
- スクレイピング(Webデータの収集・解析)
- データの分析
AI開発はもちろん、上記のような用途でもPythonは重宝されています。Pythonプログラミングのスキルを身につければ、さまざまな分野で活躍するチャンスが増え、市場価値の高いプログラマーになれますよ。
Pythonを用いた開発は用途ごとで難易度が異なります!
プログラミング初心者の方は、構造がシンプルな「四則演算ができる計算機」や、結果が実感しやすい「データの分析プログラム」「スクレイピング」などから開発してみるのがおすすめです!
次の記事では、作りやすさ順にPython初心者が作れるものを詳しく紹介しているので、良ければ参考にしてください。
→ 【作りやすさ順】Python初心者が作れるもの5選!効率的に作るコツも紹介
開発を効率化するフレームワーク・ライブラリが豊富
Pythonには、開発を効率化する「フレームワーク」や「ライブラリ」が豊富にあります。なお、フレームワークは作りたい機能の土台にできる骨組み、ライブラリは便利なコードをまとめて使いやすくした部品を指す言葉です。
次のようなフレームワークやライブラリを活用すれば、大規模なプログラムでも少ない負担で効率よく開発できます。
名前 | 概要 |
Django | Webアプリケーションの開発で人気の高いフレームワーク。主要なWeb機能を簡単に作れる。 |
Flask | Webアプリケーション開発向けのフレームワーク。軽量で使いやすい。 |
BeautifulSoup4 | Webデータを取得するのに役立つライブラリ。後述のスクレイピングによく使われる。 |
TensorFlow | 「深層学習」に焦点を合わせ「機械学習」に特化したライブラリ。Google社が開発・提供している。 |
Pythonで使えるフレームワークやライブラリは、上記以外にも数多く存在します。フレームワークやライブラリを用いて効率的に開発できるのも、Pythonがさまざまな用途に使われている大きな理由です。
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AI(人工知能)開発やデータサイエンス、Web開発など汎用的に活躍できることで大注目の「Python」ですが、それぞれ目的に応じて最適なカリキュラムを組む必要があります。
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Pythonでできること
ここから、活用事例を交えPythonでできることを、5つにまとめて紹介します。
なお、次の記事では上記を含めPythonでできることを事例も交え詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。
→ Pythonでできることとは何か?活用事例を用いて解説【初心者向け】
Webアプリケーションの開発
Webアプリケーション開発は、Pythonでできることの1つです。
かねてより、PythonはWebアプリケーションの開発に重宝されてきました。「YouTube」や「Instagram」「Dropbox」など、誰もが知るWebアプリケーションの開発にもPythonが使われています。
先ほど紹介したDjangoやFlaskのように、PythonはWebアプリケーション開発に使えるフレームワークが豊富です。ライブラリやフレームワークで効率的に開発が進められる点も、PythonがWebアプリケーション開発によく使われる大きな理由です。
Webアプリケーションは初心者がいきなり開発するには難易度が高いかもしれません!
前述したデータの分析プログラムやスクレイピングへ取り組んだ後に挑戦するのがおすすめです!
AI(人工知能)の開発
AI(人工知能)の開発も、Pythonでできることの1つです。
いまやビジネスの現場でも活用されているAIの開発言語は、Pythonが主流です。次のようにAIの活用シーンは幅広く、開発時はPythonがよく使われています。
話題を集めるChatGPTの開発にも使われるほど、AI開発におけるPythonの需要は高いです。前述のTensorFlow以外にも、AI開発に使えるフレームワークやライブラリは多いため、今後もPythonは重宝されるでしょう。
PythonでのAI開発には機械学習や数学の知見が必要です!
AI開発に挑戦してみたい人は、次の記事を参考に必要なスキルの習得から始めましょう!
→ AI開発に必須のPython!おすすめライブラリと学習法も徹底解説
スクレイピング(Webデータの収集)
Web上のデータをプログラムで収集する「スクレイピング」も、Pythonでできることの1つです。
一例としてPythonを活用すれば、ショッピングサイトの商品データを収集してマーケティングに活用する、といったスクレイピングが実現できます。
Webサイトにある膨大なデータを1つひとつ手作業で収集していては膨大な時間がかかります。スクレイピングを用いることで、データ収集を自動化でき業務や作業を飛躍的に効率化できるのです。
なお、AI開発には膨大な学習データの収集が欠かせません。前述したBeautifulSoup4などのライブラリを用いれば容易にデータが収集できるため、Pythonを用いたスクレイピングはAI開発にも活用できます。
スクレイピングは他の開発物に比べ難易度が低いため、初心者からでも取り組みやすいです!
具体的な手順は下の記事で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください!
→ 【初心者向け】PythonでWebスクレイピングをしてみよう!手順まとめ
大量のデータ処理・分析
大量のデータ処理や分析も、Pythonでできることの1つです。
近年では、ビジネスにおけるビッグデータ(大量のデータ)の活用が注目されています。データを高速処理できる「pandas」や高度な数値計算が行える「NumPy」など、Pythonにはデータの処理・分析に役立つライブラリが豊富にあるため、ビッグデータの活用で使われることも多いです。
データ分析のエキスパートである「データサイエンティスト」の多くも、実務でPythonを活用しています。
また、経営に関するビッグデータを可視化・分析できる「BIツール」を使うときにもPythonは役立ちます。たとえば、BIツールの「Tableau(タブロー)」の連携機能を活用すれば、Pythonで高度なデータ分析が可能です。
スクレイピングと同様に、データ分析も初心者に取り組みやすい開発対象です!
具体的な手順は次の記事で詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください!
→ Pythonでデータ解析をするには!初心者向けにすっきり解説
ブロックチェーン技術の開発
フレームワークやライブラリを活用すれば「ビットコイン」に活用されていることで有名な「ブロックチェーン技術」も、Pythonで開発できます。
ブロックチェーン技術とは、複数のブロックにデータを分散し、チェーン(鎖)のように連携させて管理する技術です。
高度な暗号化や改ざん検知などの仕組みがある点で、ブロックチェーンのセキュリティ性は非常に高いといえます。そのため、ビットコインといった暗号通貨だけでなく、次のようなシーンにも使われています。
- スマートコントラクト(より強固で安心できる契約書)
- トレーサビリティ(売買商品の追跡、履歴の保存など)
- より手軽な本人確認、身分証明
インターネット社会を根底から変える可能性を持つブロックチェーン技術も、Pythonで開発できるのです。
Pythonの需要・将来性
Pythonは、高い需要・将来性を有するプログラミング言語です。ここからはデータを交え、Pythonの需要や将来性を解説します。
2024年時点のPython需要は非常に高い
あらゆる指標やアンケートで上位を獲得している点から、Pythonは国内外を問わず需要の高いプログラミング言語といえます。
プログラミングの国際的な人気指標である「TIOBE Index(2024年1月時点)」にて、Pythonは1位を獲得しています。
また、ITエンジニア向けコミュニティ「Stack Overflow」が世界の開発者・学習者約7.1万人に実施したアンケートにて、Pythonは全言語中3位を獲得。本アンケートは「過去1年の間にPythonを使った」「次の1年間もPythonを使いたい」という人が世界中に多くいることを意味しています。
求人検索エンジン「indeed」では、1万3,000件を超えるPythonの求人がヒットします(2024年1月時点)。
他の言語に比べ求人数が多い点からも、国内におけるPythonの需要の高さがうかがえますね。
今後も高い将来性が見込まれる
高い需要が続く点から、今後もPythonには高い将来性が期待できます。
前述したTIOBE Indexにて、Pythonは直近20年間で3位前後を維持しています。新しい言語が増えていくなかで、これだけの人気を獲得する言語がすぐに廃れるとは考えにくいでしょう。
そればかりか、2015年頃からPythonの人気は一層増しています。
Pythonの人気を押し上げているのは、やはりAIをはじめとする先端技術の発展・普及でしょう。テクノロジーが社会に浸透するにつれ、先端技術開発の需要は増しているのです。
前述したとおり、優れたフレームワークやライブラリが豊富なPythonは先端技術開発における最重要言語といっても過言ではありません。
また総務省によると、今後AI関連ソフトウェアの市場規模は次のように右肩上がりと予測されています。
多くの開発現場では、活用度合いや開発実績の豊富さから使う言語を選択します。多くのITエンジニアに利用され、先端技術の開発実績も多いPythonが、今後も選ばれる可能性は高いでしょう。
このように、Pythonの将来性はとても高く、今後さらなる需要の拡大が期待できます。
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Pythonを使う主なITエンジニアの職種
汎用性の高いPythonを扱うITエンジニアには、さまざまな種類があります。ここでは、なかでもポピュラーなPythonエンジニアの種類を、3つにまとめて紹介します。
Webアプリ開発を行う「Webエンジニア」
Web系のベンチャー企業で重宝されるのが「Webエンジニア」です。企業や個人の要望を落とし込み、Webアプリケーションに必要なプログラムの開発を行います。
Webアプリケーションのプログラムは、大まかにフロントエンド(目に見える部分)・バックエンド(裏方部分)の2種類で構成され、どちらの開発を担当するかで仕事内容は異なります。Pythonが使われるのは、基本的にバックエンドのプログラム開発です。
バックエンドの開発言語は複数ありますが、優れたWebフレームワークを使える点から、Pythonが採用されるケースは多いです。特にDjangoは、最初からWebページ管理用のソフトウェアがまとまっており、汎用性が高く人気があります。
Webアプリケーション開発の需要が高く安定している点から、Pythonを使えるWebエンジニアはさまざまな企業で活躍するチャンスのある職種といえます。
「Webエンジニアを目指すのもありかな?」と興味が湧いた人は、具体的な目指し方を解説している次の記事も参考にしてください。
→ Webエンジニアになるには?初心者向け勉強法3ステップ【エンジニア監修】
AI(人工知能)の開発を行う「AIエンジニア」
Pythoを扱う仕事のなかでも、AIの開発を担う「AIエンジニア」には高い需要があります。
たとえば「犬と猫の顔を見分ける」のように、ある課題を解決するために構築されたAIのプログラムを「モデル」と呼びます。AIエンジニアの仕事内容は、顧客がサービスやシステムに求めるAIのモデルを構築するのがメインです。
具体的には、モデルのアルゴリズム(課題の解決方法)の作成や、学習に必要なデータの収集や加工、学習させたモデルの評価などを行います。アルゴリズムを作るうえでは前述したTensorFlowや「scikit-learn(サイキットラーン)」といったPythonライブラリがよく使われます。
また、AIエンジニアはトレンドである機械学習を扱うことも多いです。機械学習の扱いに長けたAIエンジニアは「機械学習エンジニア」と呼ばれています。
ビジネスでAIを活用する企業は増えており、AIエンジニアもさらに需要の拡大が期待できる職種です。
なお、下の記事ではプログラミング未経験からAIエンジニアになるまでのロードマップを詳しく解説しています。AIエンジニアへの就業を目指してPythonを勉強したい人はぜひ参考にしてください。
→ AIエンジニアになるには?必要なスキルと未経験からのロードマップ
データ分析の専門家「データサイエンティスト」
「データサイエンティスト」は文字どおり「データ」の「サイエンティスト(科学者)」です。ビッグデータを活用することで企業の課題解決をサポートする職種で、データ分析の専門家ともいえます。
企業の課題に関連したデータを収集・可視化・分析し、データにもとづき戦略や解決策を提示する仕事がメインです。ときには、課題の解決につながるAIモデルの構築や、企業がデータ分析できる環境の構築を行うこともあります。
データを収集するためのスクレイピングやAIモデルの構築など、データサイエンティストがPythonを活用するシーンは多いです。また、ビジネスや統計学・行動心理学など幅広い知識が要求されるため、目指すハードルはかなり高いといえます。
しかし、データサイエンティストは「稼げる職業」として注目されており、Pythonを学ぶなら将来的に目指す価値のある職種の1つです。
将来性の高さに共通点はあるものの、AIとデータのいずれをメインに扱うかという点で、AIエンジニアとデータサイエンティストは異なります。
データサイエンティストへの就職・転職に向け、Pythonを学びたい人は、次の記事を参考にしてください!
→ データサイエンティストになるには?未経験からのロードマップ
Pythonの学習方法
ここからは、Pythonの主な学習方法を3つにまとめて紹介します。
なお、簡単に各方法の特徴が知りたい人は、次の一覧表を参考にしてください。
学習サイト
オンラインで効率よくプログラミングを学びたい人には、学習サイトがおすすめです。
インターネット環境さえあれば学べる手軽に加え「知識の取り込み」と「実践」を1つの教材で並行できる点が、学習サイトの良さといえます。
人気の高いPythonは、多くの学習サイトで勉強可能です。ここでは、Pythonを学べるおすすめの無料学習サイトを2つ紹介します。
登録無料で100種類以上の教材が学べる侍テラコヤでは、Python言語の基礎からフレームワークを用いたWebアプリ開発までを学習できます。また
- 回答率100%のQ&A掲示板
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といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきた不明点を解決しながらスキルの習得が可能です。「学習ログ」で勉強の進み具合やこれまでの学習時間を確認しながら、自分のペースで学習を進められます。
なお、侍テラコヤは入会金不要・いつでも退会OKに加え、「無料会員登録」でお試し利用ができるので「他のサービスを選べばよかった」と後悔する心配もありません。
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「キカガク」はデータ分析やAI開発など、データサイエンス分野に特化した学習サイトです。PythonのプログラムをWebブラウザ上で書いて動かせるのが魅力で、スムーズに実践しながら学びたい人に向いています。
Pythonがどのくらいの難易度なのかを確認する意味でも、まずは無料の学習サイトで勉強してみるのがおすすめです!
次の記事では、上記の侍テラコヤやキカガク以外にもおすすめの学習サイトを紹介しているので、あわせて参考にしてください。
→ Python学習の全て!基本的な勉強の流れとおすすめの無料サイト7選
本/書籍
Pythonを体系的に学びたい人は、本/書籍がおすすめです。一冊で幅広い知識を取り込めるうえに、インターネットが使えない環境や移動中に学べるのが本の利点といえます。
なお、Pythonの入門書や参考書は数多く存在しますが、難易度や学べる内容は書籍ごとで異なります。ここでは、プログラミング初心者におすすめの2冊を紹介します。
名前のとおり、Pythonを初めて使う人でも体験しながら学べる入門書です。イラストが充実しておりわかりやすく、サンプルプログラム作りを通して実践的に学べます。
本書籍は、Pythonに限らずプログラミングを学んだことがない人向けの一冊です。Pythonの環境構築から基本的な文法まで丁寧に解説されており、プログラミング超初心者でも挫折せずに学びやすくなっています。
上記以外におすすめのPython学習本を知りたい人は、下の記事を参考にしてください。
→ 2024年版!Pythonのおすすめ学習本ランキング【全26冊・目的別】
プログラミングスクール
独学でPythonが習得できるか不安な人は、プログラミングスクールを利用するのも一つの手です。
実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では
- 不明点を聞ける環境になかった
- エラーが解決できなかった
- モチベーションが続かなかった
などの理由から87.5%がプログラミングの学習途中で「挫折や行き詰まりを経験した」と回答しています。
上記の調査から、自力で不明点やエラーを解決できないために、独学者の多くがプログラミング学習で挫折しているとわかります。
いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。
仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、ITエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。
そのため、初学者が挫折せずにPython言語の習得を目指すなら、プロの講師に質問できるプログラミングスクールを活用するのが得策といえます。
そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER(侍エンジニア)」です。
分割料金 | 一括料金 | 受講期間 |
---|---|---|
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侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。
冒頭で述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、初学者が現役エンジニアのようなプロに質問・相談できない状況でPython言語を習得するのは非常に難易度が高いといえます。
しかし、侍エンジニアでは
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学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してPythonを習得できますよ。
公式サイトで詳細を見るPythonの基礎文法
下表に、Pythonの基本となる文法をまとめました。
変数 | データを格納するための容器。 プログラム内で使用する数値や文字列などのデータを保存し、変数名を通じてアクセスできる。変数に値を再代入してプログラム実行中に変更することもある。 |
データ型 | 格納されるデータの種類を定義するもの。 整数(int)、浮動小数点数(float)、文字列(str)、ブーリアン(bool)など、Pythonには複数のデータ型がある。 データ型は、変数にどのような種類のデータが格納されているかを示すことで、適切なデータ処理を促す。 |
演算 | 数値や文字列、その他のデータ型に対する計算や操作(四則演算やデータ比較、論理演算(AND/OR/NOT)など)を行うこと。 演算することで、プログラムはデータ加工や新しい情報を生成できる |
条件分岐(if文) | 特定の条件に基づいてプログラムの実行フローを制御すること。 ifを使用することで、条件が真(True)と偽(False)の場合で異なるコードブロックを実行でき、プログラムはさまざまなシナリオに対応できるようになる |
ループ処理(for/while文) | 特定のコードブロックを繰り返し実行するための構文。 for文はあらかじめ定義された回数やリスト/範囲などに基づいて繰り返しを行い、while文は特定の条件が真である限りコードブロックを繰り返し実行する。 ループを使用することで、複数のデータへ効率的に同じ操作を適用したり、特定の条件を満たすまで処理を続けられるようになる。 |
上記の基礎文法はPythonに限らず多くのプログラミング言語に共通するもののため、これからPythonを学ぼうと考えている人は基本文法の理解から進めましょう。
なお、次の記事では上記を含めたPythonの基礎文法を詳しく解説しているので、勉強のお供のご活用ください。
PythonにまつわるFAQ
最後に、Pythonjへよくある質問にまとめて回答します。
Pythonに特化したITエンジニアっているの?
Pythonに特化したITエンジニアは存在します。
開発現場では作業を分担するのが一般的です。
たとえばWebアプリケーション開発では、フロントエンドとバックエンドに開発領域を分担するのが一般的です。バックエンド開発の担当者なら、フロントエンドの開発言語を扱えなくても仕事は進められます。
また、Pythonでの開発をメインに担う仕事なら、Python以外の言語が扱えなくとも支障はないでしょう。
ただし、Pythonに加え別のプログラミング言語が扱えるだけ、仕事の幅は広がります。データベースを扱える「SQL」や、Webアプリの表示を制御できる「JavaScript」なども学んでおくとよいでしょう。
Pythonに特化したITエンジニアは「Pythonエンジニア」と呼ばれることもあります!
未経験からいきなりPythonを習得するのは難しい?
Pythonは文法がシンプルで習得難易度の低い言語といわれている点から、未経験でも習得は十分可能です。
ただし、まったくプログラミングを経験したことのない人だと、Pythonの学習で挫折するケースも少なくありません。独学で挫折しないか不安な人は、プログラミングスクールの利用を考えるとよいでしょう。
Pythonから学び始めるのも良いですが、スムーズに習得できるよう、HTML/CSSやJavaScriptを学んだ後にPythonを学ぶのもおすすめです!
次の記事ではJavaやPHPなどのプログラミング言語を比べつつ、Pythonの習得難易度を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。
→ Pythonの難易度は高い?初心者向けに人気言語5つと徹底比較
Pythonを学ぶのに準備すべきものってある?
最低限、Pythonの学習前にパソコンとインターネット環境は整えておきましょう。Pythonのプログラミングを実践するうえで、やはりパソコンは欠かせません。
また、Pythonの開発環境を構築してプログラムを実行するにあたって、Web上からPython本体やライブラリをダウンロードする必要がある場合があります。学習サイトを利用しない場合でも、パソコンからインターネットに接続できるよう準備しておきましょう。
用途や何を開発するかによって、必要なパソコンのスペックは変わります!
購入する際はスペックも要チェックです!
まとめ
今回は、プログラミング言語のPythonとは何かについて、次の7点を解説しました。
Pythonは需要・将来性が高く、プログラミング初心者でも習得しやすい魅力的なプログラミング言語です。「これからプログラミングを始めたい」と考えている人は、Pythonの学習を前向きに検討してみましょう。
ただし、Pythonは学びやすい言語とはいえ、挫折する人も少なくありません。挫折しないか不安な人は、プロの講師に悩みを相談できるプログラミングスクールの利用を考えることをおすすめします。
なお、本記事を通じてPythonを学ぶべきか決めかねている人は「プログラミング学習プラン診断」をお試しください。
診断にかかる時間は1分ほど。4つの質問に答えるだけで、上画像のようなあなたにあうプログラミング言語やおすすめの学習プランを診断してもらえます。
Pythonを学ぶにしろ学ばないにしろ、この診断の結果を見て判断するのもよいのではないでしょうか。気になる方はぜひ一度お試しください。
自分にあうプログラミング言語を診断してみるなお、事務作業等の業務効率化といった、Pythonの活用方法をより詳しく知りたい人は「さっとFAQコラム」様の記事も参考にしてください。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
参考文献
- 経済産業省「IT人材需給に関する調査」「我が国におけるIT人材の動向」
- 職業情報提供サイト jobtag「データサイエンティスト」「AIエンジニア」
- Python「Applications for Python」
- 総務省「情報通信白書 令和4年版、令和元年版、平成30年版、平成28年版、平成24年版」
- Django「Djangoドキュメント」
- Flask「Flask web development, one drop at time」
- BeautifulSoup4「beautifulsoup4 4.12.3」
- TensorFlow「TensorFlow で本番環境グレードの機械学習モデルを作成する」
- pandas「pandas」
- NumPy「NumPy」
- TIOBE「TIOBE Index for February 2024」「The Python Programming Language」
- Stack Overflow「Developer Survey Results 2023」
この記事の監修者
フリーランスエンジニア
【プロフィール】
フリーランスエンジニアとして、企業のWebサイト制作や業務効率化を担当。機械学習教材の翻訳や経営者の技術顧問、侍エンジニアのインストラクターなど、幅広い分野で活躍中。
【専門分野】
Webサイト制作、業務効率化など(Perl,PHP(WordPress),Python(Django)など)
【保有資格】
・Python3エンジニア認定基礎試験
・Python3エンジニア認定データ分析試験
・基本情報技術者試験
・応用情報技術者試験
・LPIC-2
・HTML5プロフェッショナル認定試験(レベル1・2)
【専門書や研究論文の執筆経験】
LPI Learning Materialsの翻訳
【実績】
・(Perl・WordPressなどを使用した)Webサイト制作
・(PythonやDjangoなどを使用した)経理業務等の効率化
・機械学習教材の翻訳
・経営者の技術顧問
・(AWS LambdaやGASなどを使用した)スクレイピング実務