Pythonでできることは?仕事で活かせる領域や職種を紹介!
Python work
Pythonでできることは?仕事で活かせる領域や職種を紹介!
アンドエンジニア編集部
2021.09.22
この記事でわかること
Pythonは言語の仕様がシンプルで初心者から経験者まで人気があります
Pythonでできることはデータサイエンスの他、多様な用途に利用可能です
Pythonのライブラリを活用することで仕事の生産性が向上します

Pythonとは?

python

Pythonはインタプリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。言語の仕様がシンプルのため、記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性に優れています。そのため、初心者から経験者まで多様な用途で利用が拡大しています。

加えてそれぞれの専門分野にライブラリが公開されているため、開発生産性が高いこともPythonの特徴の1つです。特に、AI(人工知能)分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。

Pythonの入門編

Pythonを利用するにはPython編集用テキストエディタ開発用PCがあればすぐ始められます。

Pythonは、Windows・Linux/UNIX・MacOS等のOSで対応しています。対象となる多種多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。 参考:python download

Pythonが起動できたら、print(“Hello World!”) 等を入力してみましょう。このように初心者でも簡単に動作するプログラムが作れます。この他にも公開ライブラリを活用し、初心者でも作れるものとして多岐多様な入門レベルのアプリケーションに対応します。

Pythonでできることは?

Pythonは構文が簡単で初心者にも大変人気があります。Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、特にAI分野での機械学習・深層学習では標準的に用いられています。PythonはAI分野の他にも、以下のように多くの分野で利用されています。

データサイエンスの分野 Pythonはデータ分析を得意としており、科学技術計算全般で用いられています。Pythonはデータ分析のライブラリが豊富です。そのため、機械学習・深層学習のAI分野に加えて金融計算・ブロックチェーンで広く用いられています。

データ収集の分野 Pythonはデータ分析を得意としているので、データ分析前段で必要なデータ収集にも広く用いられています。このことにより、データ分析で用いるデータ全般の収集に対応します。例えば、ウェブ情報収集のためにクローリングやスクレイピングを行い、売り上げ分析や需要分析等にも活用できます。

学習・ゲームの分野 Pythonはデバッグが簡単なためプログラム学習環境としても活用されています。特に、初心者向けに豊富な参考サイトや参考書籍並びに多くのサンプルコードがあります。さらに、大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座が多く提供されています。

Pythonではゲーム開発も盛んで、プログラム学習のためのゲーム作りから本格的なゲームに対応するライブラリまで広く公開されています。ゲームライブラリやゲームエンジンが豊富なため、簡単に面白いプログラムが作成できます。

汎用用途の分野 Pythonは構造がシンプルなため、ちょっとしたプログラムが簡単に作成できます。そのため、汎用プログラミングの開発言語としても最適です。また、Web APIを活用することで郵便番号・地図情報・カレンダーの取込みも可能です。Web APIを活用することでちょっとした集計や、気の利いたアプリや面白いプログラムが簡単に作成できます。

その他にも、ウェブサイト作成のフレームワークもあるため、コンテンツ作成者も多く利用しています。主要プラットフォーマであるYouTube・Dropbox・Instagram・Googleでも多くのPython利用実績があります。

Pythonでできないことは?

Pythonはインタプリタ型でデバッグが簡単なため、広く活用されています。しかしながら、苦手な分野またはできないことも少なからずあり、他の言語を利用するケースもあります。

コンパイラが適しているアプリケーション領域 Pythonのように逐次処理するインタプリタは総じて実行速度が速くありません。コンパイラ言語の場合は事前に要求仕様に従い開発・デバッグの工程を厳密に管理する必要があります。しかしながら、事前にコードをコンパイルするコンパイラ言語はインタプリタに比べて高速処理が可能です。

特に、基幹業務システムではプロジェクト管理手順に従い、C言語・C++・COBOLや同等機能を持つJavaが用いられます。また、リアルタイムシステムや制御システムあるいは業務用ゲーム機のように、レスポンスタイム保証が必要とされる業務においてもC言語・C++並びにJava等が用いられています。

この他、業務用ゲームの他にもゲームエンジンUnityを利用する場合はC#が開発言語となります。同様に、UnrealEngineのゲームエンジンを利用する場合はC++を使って開発します。

機種依存性が高いアプリケーション領域 Pythonはインタプリタであるため汎用的なアプリケーション開発に強みがあります。機種依存性が高いアプリケーション開発は、通常機種固有のライブラリを用います。そのため、機種固有の開発フレームワークを利用し最適化コンパイラを使うことがおすすめです。

具体例としてスマホアプリケーション開発では、iOSあるいはAndroidの開発フレームワークやJavaを用いることが多いです。同様に、制御系システムはC言語・C++やJava等が用いられています。

Pythonの仕事で活用できることは?

working

Pythonは豊富なライブラリが公開されているため、多様なアプリケーション開発が可能です。実際に仕事で利用する場合においても多くの業務をカバーできます。ここでは代表的な職種をピックアップし、Pythonの利用用途や特徴を説明していきます。

データサイエンティストの活用領域

データサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。データサイエンティストは以下に挙げるデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。 ・数学や統計学を用いた数学的手法 ・計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法 ・機械学習やパターン認識等のAI技術

Pythonでは数学・科学技術計算用ライブラリとして、次の代表的なライブラリが利用可能です。 ・多次元配列オブジェクトを実装した演算関数を提供を提供する「NumPy」 ・NumPyをベースにした科学計算ライブラリの「SciPy」 ・数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリの「Pandas」

また、データの可視化用ライブラリとして次の代表的なライブラリが利用可能です。 ・NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリの「Matplotlib] ・Matplotlibを用いた可視化ライブラリの「seaborn」 ・簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリの「Altair」

AIエンジニアの活用領域

AIエンジニアは、システム設計・開発・構築を担当する機械学習・深層学習エンジニアと、システム利用側のデータ分析者・統計の専門家であるデータサイエンティストに大別できます。

データサイエンティストについてはすでに説明しましたので、ここでは機械学習・深層学習エンジニアの活用領域について説明します。Pythonは機械学習・深層学習用ライブラリとして、次の代表的なライブラリが利用可能です。 ・分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリの「scikit-learn」 ・Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリの「TensorFlow」 ・Facebookが開発した機械学習・深層学習ライブラリの「PyTorch」

AIエンジニアは全工程を通じて数学・科学技術計算用ライブラリデータの可視化用ライブラリ機械学習・深層学習用ライブラリを各工程で利用し業務に活用することができます。PythonはAIエンジニアにおすすめの利用方法です。

金融サイエンティストの活用領域

金融業界では、フィンテックやブロックチェーンリスク分析や安全対策で利用されています。Pythonの豊富な数学・科学技術計算用ライブラリデータの可視化用ライブラリを用いて、数値計算とデータ分析に活用します。

ウェブ、マーケティングの活用領域

Pythonはデータ分析を得意とするため、前工程のデータ収集にも強みがあります。そのため、ウェブ情報クローリングによる情報収集や、スクレイピングによるデータ分析が可能です。データ分析する際はExcel操作のライブラリである、openpyxlやxlwingsを用います。

Excel操作をする具体的な方法はExcel類似ライブラリであるopenpyxlで処理したり、xlwingsによりVBA連携で処理したりすることで分析を進めます。総合分析はpandasを用いるケースが多いです。これらのライブラリを活用することでExcelの自動集計が可能です。

汎用Pythonエンジニアの活用領域

汎用開発を行うPythonエンジニアは、ちょっとしたツールを開発するレベルからWeb APIを利用したシステム間連携まで多様な用途に対応可能です。

Pythonの開発環境を整備するにあたり、多くの場合、統合開発環境(IDE)をセットアップします。代表的なIDEのSypderJupyter Notebookやその後継となるJupyterLabPyCharm等が好んで利用されます。さらに、マイクロソフト製コードエディタであるVSCodeも対応しています。

また、標準提供されているThe Python Package Index(PyPI)Anacondaを用いてパッケージ管理を行い、必要なライブラリをインストールして利用します。他にも、ゲーム開発用であればゲームライブラリやゲームエンジンをインストールします。さらに、ゲームアプリ開発は学習用途としても利用されています。

Pythonでできることを理解して仕事に活かしましょう

python work efficiency

Python豊富な公開ライブラリが特徴です。オフィス業務ではコンピュータのExcel自動集計ウェブ情報の収集データ分析に活用できます。データサイエンスの領域ではAI分析に活用できますし、学習用途でも利用されています。

身の回りのちょっとしたことでも利用できるため、身近なことにまずPythonを利用することをおすすめします。

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