【人気上昇中】今人気のプログラミング言語「Python」は何ができるのか?できることまとめます【転職でも有利です】

【人気上昇中】今人気のプログラミング言語「Python」は何ができるのか?できることまとめます【転職でも有利です】 では、近年、人気も需要も急上昇中であるPythonでできることを解説します。

僕自身も独学でPythonを身につけた立場で、これまでいろいろなことに利用してきました。

現在も勉強中であり、プログラミングは学び終わることが無いことも魅力の一つです。

ここでは、Pythonでできることを僕なりにご紹介しようと思います。

かなり万能な言語かつ初心者でも学びやすい言語ですので、これからプログラミングを勉強しようとしている方にもオススメです。

転職でも武器になります。

このような流れでそれぞれ解説していきます。

【人気上昇中】今人気のプログラミング言語「Python」は何ができるのか?できることまとめます【転職でも有利です】

【人気上昇中】今人気のプログラミング言語「Python」は何ができるのか?できることまとめます【転職でも有利です】

1. Pythonについてざっくりご紹介!

まずはPythonについてざっくりとご紹介します。

Pythonは1991年にグイド・ヴァンロッサム氏によって作られました。

比較的新しい言語になります。ちなみに僕と同い年です。

グイド・ヴァンロッサム氏は、アムステル大学で数学と計算機科学の修士号を取得している方です。

数学屋さんであることもあり、Pythonのコードは非常に体系的になっており、シンプルでスッキリとしたコードであることが一番の特徴です。

ちなみに趣味の延長としてPythonの開発を始めたそうです。

まさしく天才ですね。

その後はGoogleに入社してPythonの開発に力を注いでいます。(現在は退社済み)

 

Pythonは特にデータ分析AI関連に強くて、最近流行ってるデータサイエンスの領域でとても人気のある言語です。

さらにWEBアプリや自然言語処理など幅広い用途に対応できることから人気を集めています。

身につけておくと転職でも有利になります。

次にPythonでできることを順番に見ていきましょう。

2. できること①:機械学習などのAIモデルの開発・実装

できること①は、機械学習などのAIモデルの開発・実装です。

最近よく耳にするAIにPythonはかなり使われています。

機械学習などAI関連のライブラリーが多くて、少ないコードで簡単にモデルを実装できることができるので人気を集めています。

最近では、データサイエンティストのニーズが高まりつつありますが、これを支えているのはPythonの存在に他なりません。

GoogleやFacebookなどのGAFAもPythonでAI用のライブラリを開発しています。

有名どころではTensorFlowです。

これはGoogleによって開発された機械学習用のライブラリーです。

最近だとFacebookが開発しているPyTorchというライブラリーも人気が出てきています。

 

本サイトにおいても、僕の趣味として機械学習による競馬予測などを紹介しています。

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これはかなりふざけた例ですが、通常は世の中をより良くするために使われていますw

3. できること②:データの収集・分析・可視化

できること②は、データの収集・分析・可視化です。

通常、Webサイトから情報を集めるとなると、ググってサイトにいって必要な情報をコピってExcelなどに貼り付けるなどのような作業を想像するかと思います。

これがPythonではスクレイピングという技術を使ってWeb上にある情報を抽出することができます。

スクレピングを使ってしまえば膨大な情報も簡単に集めることができ、僕らが眠っている間もせっせと情報を収集してくれます。

当サイトにおいても、先ほどご紹介した機械学習による競馬予測のために必要な情報はスクレイピングによって集めています。

 

さらにPythonはデータの分析・可視化にも強みがあります。

膨大な情報を分析するなら、普通ならExcelとかを想像すると思いますが、Pythonだと数行のコマンドでたくさんの処理ができます。

PandasやNumpyなどと言われるライブラリーを使うと、複雑な計算も爆速でできます。

これを知るともはやExcelには戻れなくなります。

 

さらにグラフなどによる可視化のためのライブラリーも充実していて、複雑な情報を可視化することができます。

MatplotlibやSeabornといったライブラリーを使うと、複雑なグラフも簡単に可視化することができます。

当サイトにおいては、SUUMO上にあるデータをスクレイピングで収集して分析した記事や勤労統計調査のデータを可視化した記事があります。

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2019年11月10日

話題の勤労統計調査を元のデータと再集計データで比較してみました!

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ここで紹介しているようなグラフもPythonであれば簡単に作ることができます。

Excelとかでやると少し手間がかかると思います。

4. できること③:WEBサービス・WEBアプリケーション

できること③は、WEBサービス・WEBアプリケーションです。

Pythonはこれらを実現するためのWEBフレームワークが用意されています。

Djangoがその代表例です。

Pythonの特徴はコードがシンプルな構造であることです。

これのメリットはメンテナンスが楽になることです。

ゆえにWEBアプリやWEBサービスを開発する際にもPythonのDjangoなどのWEBフレームワークがよく使われます。

有名どころでは、Instagram、Dropbox、Pinterest、NASAの公式サイトなどがPythonで開発されています。

 

僕もDjangoについては勉強していまして、「投資でニート生活」というサイトをDjangoで構築しました。

ワードプレスは利用していません。

Djangoは設計がとてもシンプルなゆえに、少し勉強すれば簡単なWEBサイトはすぐに作れるようになります。

僕自身も独学で勉強して開発しました(時間はかかりましたが・・・)

投資でニート生活を見る

こちらのサイトでは株式投資で役立つ情報を発信し、さらに僕が投資に必要な情報を管理するために構築しました。

もしご興味があればぜひとも一度見てあげてください!

5. できること④:自然言語処理

できること④は、自然言語処理です。

自然言語処理と聞いてもピンとこない方も多いかと思います。

具体例を挙げるとチャットボットなどがあります。

最近のアプリは、チャットで話しかけると自動で返信してくれるサービスがあります。

あれはプログラムによるチャットシステムで、この裏でPythonが使われているケースがあります。

 

さらに与えられた文章がポジティブかネガティブであるかを判断するセンチメント分析も有名です。

これは株式の自動売買などにも利用されていて、例えば、日銀やFRBの発言内容を分析して、その結果から投資判断をするといった具合です。

僕は自然言語処理についてはまだまだ未熟者ですが、過去にジャニーズの歌詞を分析した記事があります。

歌詞をスクレイピングで収集して、それを分析してワードクラウドで表現しています。

詳細についてはぜひとも記事をみてみてください!

最近話題になったジャニーズグループの歌詞を歌詞化してみました!

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2020年12月31で活動休止を発表した「嵐」の歌詞を可視化してみた!

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6. できること⑤:業務の効率化・自動化

できること⑥は、業務の効率化・自動化です。

日々仕事などでやっている様々な業務が、Pythonを使うと効率化あるいは自動化することができます。

代表的な例はExcelの管理です。

例えば、毎日あるサイトの情報をチェックしてExcelに追記しているとします。

これで一定期間集めた情報をもとに何かしらの分析をするようなイメージです。

普通だと、人間が毎日サイトを訪れてチェックしていきますが、Pythonを使うとこれを全自動化することができます。

サイトの情報はスクレピングで取得して、Excelの管理も専用ライブラリーを使えば可能です。

集めた情報をExcelフォーマットで保存することもできますし、既存ファイルを編集することもできます。

さらに最近よく利用されているGoogleのスプレッドシートなどの編集もPythonで可能です。

Pythonで自動化してしまえば、僕らはそれを見守るか、場合によっては放置しておけば勝手に仕事をしてくれます。

僕らはドヤ顔してコーヒーでも飲んでれば仕事が勝手に終わっています。

こういった業務の効率化・自動化のニーズは今後ますます増えていくと思われるので、Pythonの知識があると職場でも重宝されます。

 

僕の場合はあらゆる作業を自動化しています。

先ほどご紹介した「投資でニート生活」では、株式情報に関する情報は全て自動で収集され、必要に応じて記事も自動で作成されます。

Twitterで定期的に「いいね」を実行したり、毎日の株の買いシグナルのチェックもPythonで全て自動化されています。

僕がすることはこれらの通知を確認するだけです。

通常であれば、人を雇わないとできないような作業量でも、Pythonで自動化してしまえば一人で全てこなすことができます!

Pythonを学ぶと、今の仕事を効率化・自動化できる可能性があります!

ワークライフバランスを向上させるチャンスです。

7. Pythonはどうやって習得できる?

さて、ここまででPythonでできることを解説してきました。

ここまで読んでくださると、さらにPythonに興味を持っていただけたのではないでしょうか。

「ちょっと勉強してみようかな」と思ってくださってる方もいらっしゃると思います。

ただその場合には「勉強してみたいけどどうやってやればいいのかわからない」と思う方が多いかと思います。

そこで、ここではPythonの習得方法についてご紹介します。

過去の記事でも色々と紹介しているので、参考になれば嬉しいです。

まず、プログラミングの学習方法は大きく分けて2種類あります。

  • 独学する
  • スクールに通う

これらの違いなどについてまとめた記事がこちらです。

プログラミング学習は独学とプログラミングスクールどちらにすべきか?【結論、全部試すべし!】

2020年6月12日

また、Pythonの具体的な学習方法についてはこちらの記事でも詳しく紹介しています。

【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。【学習方法もご紹介します!】

2019年11月10日

 

僕の場合は、Udemyという動画学習サービスを利用してPythonを独学しました。

他にも書籍など色々試しましたが、Udemyが一番しっくりきたのでこちらを採用しました。

プログラミングの独学にUdemyをおすすめする理由!【僕はUdemyでPythonを独学しました!】

2020年4月22日

 

また、プログラミングの勉強を始めても多くの方が途中で挫折してしまいがちです。

これについても過去の記事で僕なりの考えをまとめています。

【挫折しないために!】プログラミングを学習するためには目的意識が重要!途中で挫折する人の特徴とは?

2020年2月24日

 

こちらで紹介した記事を参考に、自分にあった学習方法を見つけていただければと思います!

まとめ

いかがでしたでしょうか。

ここでは、人気も需要も上昇中のPythonについて、できることを僕なりにまとめてみました。

話題のデータサイエンティストに愛されている言語であり、AIやデータ分析に強みがあるPythonはこれからも需要が拡大していくものと思われます。

さらにWEBアプリや自然言語処理など幅広いニーズに対応できる万能言語で、C言語などに比べると習得難易度は低いのが特徴です。

そしてPythonを習得していれば、今の仕事を一部効率化したり自動化することも可能なので、身につけておけば職場でも重宝されます。

転職時の武器にもなるのでオススメです。

僕はPythonを独学で習得して転職にも成功しています。

【副業は神です】2度の転職において副業が内定の決め手になったお話。

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ぜひともみなさんもこの機会にPythonについて学んでみてはいかがでしょうか?

プログラミングの独学にUdemyをおすすめする理由!【僕はUdemyでPythonを独学しました!】

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【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。【学習方法もご紹介します!】

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