Pythonでできることを実用例とともに解説！学習方法も紹介
Pythonは、AIや機械学習、Webアプリケーションの開発を得意としたプログラミング言語です。汎用性が高く世界中で活用されています。しかし、情報が多く何ができるのかわかりにくく感じることもあります。
そこで、Pythonの特徴や実際にできることを実用例をまじえて解説します。また学習方法についても詳しく紹介します。
目次
Pythonでできること6選｜実用例も紹介
Pythonは、オープンソースの高水準プログラミング言語で、シンプルで読みやすい文法が特徴です。教育機関や企業でも広く採用されており、プログラミングの入門言語として人気があります。
Pythonを使用することで、AI開発やデータ収集など、技術的な分野やマーケティングでの活用が可能です。エンジニアは、プラットフォームビジネス、Webアプリ、マーケティングシステムといった開発に活用しています。
Pythonで主にできることを実用例をまじえて6つ厳選して紹介します。
- AI開発（機械学習・ディープラーニング・自然言語処理）
- データ収集（Webスクレイピング）
- データの処理・分析
- Webサイト・アプリケーション開発
- IoT（組み込みアプリ開発）
- ブロックチェーンの開発
1. AI開発（機械学習・ディープラーニング・自然言語処理）
Pythonは機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など、AI開発において中心的な役割を担っています。
機械学習は、データから規則性やパターンを学習し、新しいデータに対して予測や判断を行う技術です。例えば、顧客の購入履歴から将来の購入行動を予測したり、メールの内容からスパムを自動的に判別したりすることが可能です。
ディープラーニングは、大量のデータを自動的に解析して抽出する技術です。Pythonはその技術を活用して、人間の顔と音声を認識する画像解析や自然言語処理、時系列解析などができます。
PythonのAI開発で代表的なものと言えば、ソフトバンクのPepperロボットです。人間の感情を理解し感情をもつPepperは、音声認識や行動機能などを開発するPythonの技術が使われています。生成AIを使って文章を作成する場合、徐々に文章の質を向上させることもできるでしょう。
また、人間の顔や音声、検索内容をAIが学習し、より効果的な結果を出せるようになります。
2. データ収集（Webスクレイピング）
Webスクレイピングは、Web上にある大量のデータを抽出し、一度に自動で収集することを指します。
Pythonを活用したデータ収集の目的は、市場調査や価格調査、またニーズの把握、マーケティングやサービスの開発です。情報を自動で収集したり、特定の情報を定期的に監視することが可能です。希望する画像やURLを一括で抽出し、収集することもできます。
Webスクレイピングを使用する一例としては、ExcelのPower Queryです。データを探して資料作成をする手間や時間、労力を軽減できるため、業務の効率化の促進が可能です。ただしWebスクレイピングができないサイトも一部あります。サーバダウンや著作権侵害の対策として、データ収集する際には、「/robots.txt」と入力する確認方法を試してください。
3. データの処理・分析
Pythonは、データ収集から処理・分析までをすべて自動で行えるため、多くのタスクと一連の作業の効率化が可能です。大規模なデータでも、Pythonはチャートを使用した時間ごとのデータをもとに機械学習をして、トレンドやパターンから将来を予測するテクニカル分析ができます。
実際に、株価の変動や気象情報など、時系列の予測に収集したデータが用いられています。Pythonは、ExcelやMicrosoft Access、さらにさまざまなツールとの掛け合わせにより、企業の業務効率化の促進に貢献しています。
4. Webサイト・アプリケーション開発
Pythonは、WebサイトやWebアプリケーション開発に使われています。一例として動画配信サービスやファイル転送サービスがあります。またGoogle、Dropbox、Pinterestなども代表的なサービスです。YouTubeやInstagramなどのWeb開発には、DjangoやFlaskというフレームワークが主に使用されています。
なお、現在の日本の企業では、WebサイトとWebアプリケーション開発で活躍するエンジニアの需要が高く、Pythonを使用できる人材が求められています。Webアプリケーションの開発に関する詳細な情報については以下の記事をご覧ください。
URL：https://flxy.jp/media/article/34720
PythonでWebアプリケーションを開発する手順を詳しく見る
5. IoT（組み込みアプリ開発）
IoTの組み込みアプリ開発とは、家電、産業機器、センサーなどのモノとインターネットをつなぐシステムを開発することです。洗濯機やエアコン、スマホやスマートウオッチ、監視カメラなど、さまざまなスマート家電を操作するプログラムにPythonが使用されています。
なお、IoT開発で活用されるコンピューターにRaspberry Pieがありますが、もともとRaspberry PieはPythonを使用するために完成されたコンピューターであることが、PythonがIoT開発を得意としている理由です。
関連記事：
これからのIoTについて 〜IoTがもたらした社会的恩恵とは？IoT開発の苦しい部分をエンジニア目線で考察
6. ブロックチェーンの開発
ブロックチェーンは、暗号技術により取引を記録したものを、同じネットワーク上にある端末を接続して共有できる技術です。ブロックチェーンは、ビットコインなど仮想通貨に関連する技術であり、Pythonが主に活用されています。
構造上、セキュリティが強固なため、ハッシュ化したデータを改ざんしにくく、システム障害の影響も受けにくい特徴があります。NFTは、ブロックチェーンを使用して作成されるデジタル資産で、デジタルアートやゲームなどのデジタルコンテンツに資産価値を付与する技術です。
これからのブロックチェーンの開発に向けて、現在は音楽業界や不動産など他の産業でも活用されています。Pythonは、汎用性の高いプログラミング言語として重要視されています。
Python（パイソン）の特徴とは？
Pythonは、1990年代から公開されているプログラミング言語です。記述が容易なことと読みやすさが特徴で、幅広い分野で活用されています。またライブラリとフレームワークが充実していることも長年に渡り普及している要因です。
ここからはPythonの特徴を詳しく解説していきます。
- 他の言語に比べてコード記述が簡単でわかりやすい
- 汎用性が高く多くの分野で活用できる
- 開発用のライブラリ・フレームワークが豊富にある
他の言語に比べてコード記述が簡単でわかりやすい
Pythonのコードは、「読みやすさ」を重視して設計されており、英文のように自然に読める文法を採用しています。インデントによるブロック構造やシンプルな命令文、明確な構文規則など、他の言語に比べてコード記述が簡単なため、初心者でもわかりやすいのが特徴です。
他のプログラミング言語に比べて少ないコードでプログラミングができ、コードがシンプルで読みやすいことから、初心者が学びやすいプログラミング言語です。
汎用性が高く多くの分野で活用できる
PythonはAI開発やWebスクレイピング、Webアプリケーション開発、またブロックチェーンの開発など、汎用性の高さに特徴があります。そのため、Pythonはさまざまな分野での活用が期待されます。汎用性が高いPythonは、新規プロジェクトや新しい分野でも活用しやすいため、新しい言語を習得するための学習コストを下げられるのはメリットです。
開発用のライブラリ・フレームワークが豊富にある
Pythonには開発用のライブラリやフレームワークが豊富にあり、機能も充実しているため、効率のよい開発ができます。
ライブラリには、データ量が多い場合でも高速で高度に演算できるNumPyや、データの分析を効率よく行えるPandas、データをグラフ化させるMatplotlibがあり、さらに深層学習をするTensorFlowや機械学習を行うScikit-Learn、画像処理と解析をするOpenCVなど、多種多様に揃っています。
またDjangoやFlaskなどのWeb開発フレームワークには、基本的な機能がすべてまとまっているため、開発効率を大幅にアップさせることが可能です。なお、おすすめのPythonフレームワークに関する解説は以下の記事をご覧ください。
Pythonの将来性は？エンジニアとしての価値も予測
Pythonの人気は、AI技術の発展や普及、またデータ活用の拡大に伴い年々高まっています。特に機械学習、データサイエンス、Web開発の分野で需要が急増しており、プログラミング言語のスキルやエンジニアの市場価値は継続的に上昇しています。
Pythonを使用するエンジニアは多様化しており、インフラエンジニア、AIエンジニア、データエンジニアといった需要があります。さらに、企業のデジタルトランスフォーメーション推進に伴い、Python技術者のニーズは今後も拡大すると予測され、スキルをもつエンジニアの市場価値は長期的に安定して、年収も高い傾向にあります。
（URL: https://flxy.jp/media/article/23447 ）
Pythonを使ってできることを増やすための学習方法
Pythonの学習を始めるには、個人のスキルや目標に応じて適切な学習方法を選択することが重要です。プログラミング経験がある方は既存の知識を踏まえながら、また初心者の方は体系的な学習から始めるのがよいでしょう。
以下で学習方法をいくつか紹介しますので、状況や目的に合わせた方法で学びを深めてください。
- プログラミングスクールに通う
- 学習用Webサイトを利用する
- 資格取得を見据えてテキストなどで学ぶ
- Python関連の案件に参画して実務経験を積む
プログラミングスクールに通う
初心者がプログラミング言語を学ぶとき、何から始めるべきかわからない場合があります。そんなときは、基礎から体系的に学んでスキルを身につけられるプログラミングスクールがおすすめです。一人で学ぶより不明な点を即解決できるメリットがあります。
Pythonを一から学ぶなら、プロが設計した学習プログラムで順序立てて効率よく学べる、プログラミングスクールを選択するのは一つの方法です。
学習用Webサイトを利用する
Pythonの学習は、Webサイトの学習コンテンツで無料で始められます。未経験でPythonを学習する場合は、初心者向けのオンライン学習を利用しましょう。段階的なカリキュラムに従って学習を進められ、プログラミングスキルを身につけられます。
また、YouTubeなどの動画サイトでは、多くのコンテンツが公開されています。スキルレベルに合わせたコンテンツを選べば、初心者でもある程度体系的に学ぶことが可能です。
資格取得を見据えてテキストなどで学ぶ
Pythonの学習には、資格の勉強用テキストで学ぶ方法もあります。テキストでの勉強は、通勤時間などのすきま時間を活用することで、効率よく学べます。ただし、まったくの初学者よりもある程度内容を把握している中級者以上の方に向いています。
「スッキリわかるPython入門」は、Pythonの基礎的スキルを身につけるのに適した1冊です。ストーリー性のあるテキストでわかりやすいと人気があります。基礎からコツまで解説されており、コードを記述しながら学びを深められます。
Python関連の案件に参画して実務経験を積む
Pythonに関する案件に応募して参画するのも、実務経験を積んでスキルアップできる方法のひとつです。最初は比較的シンプルな開発プロジェクトから始めて、徐々により複雑なプロジェクトに挑戦することをおすすめします。
未経験や初心者は平均単価20～30万円程度からスタートし、実務経験が1～3年になると30～60万円位、3年～5年以上では70万円程度まで上がります。フリーランスのPythonエンジニアの平均単価は60～80万円程度です。スキルを身につけエンジニアとしてのキャリアを築く方法として、Python関連の案件に参画して実績を積み上げていきましょう。
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Pythonの副業案件の獲得方法が気になる方はこちらの記事もご覧ください。
Pythonを使ってできることを増やすなら実際に手を動かそう
Pythonは、AI開発やWebスクレイピング、データの処理や分析など、さまざまな分野の開発で活用できるプログラミング言語です。Pythonができることを実例を交えて解説しました。また長年利用され続ける理由や将来性、学習方法も紹介しています。
新しいプログラミング言語を学ぶなら、コードが読みやすく、初心者にも習得しやすいPythonはおすすめです。Pythonのスキルを身につけることで、需要が上昇中のエンジニアとしての活躍が期待できます。
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