 Pythonの学習を始めたいものの、Pythonの難易度は高いのではないかと不安に思う方は多いのではないでしょうか。Pythonは人工知能開発やデータ分析など難しそうな分野にも使える言語のため、ハードルが高いと感じる方もいるでしょう。

確かに、プログラミング言語には難しいもの・簡単なものがあります。*初心者はなるべく簡単な言語から取り組んだ方が、学習を挫折する心配が少ないためおすすめです。*

## Pythonは初心者にもおすすめできる言語

**Pythonは決して難易度が低いというわけではありませんが、参考書籍やWeb上での情報が豊富なため、学習ハードル自体は高くはなく、初心者が最初に学ぶ言語としてもおすすめできます。**プログラミング初心者向けのPython本も多く出版されているうえに、Pythonを学べる学習サイトも豊富です。

人工知能開発などは数学知識なども必要でありハードルが高いとも考えられますが、Pythonで業務自動化ツールやWebアプリを作るのは、しっかり知識を付けて少しずつトライしていけば、そこまで難易度が高い作業ではありません。初心者の方はまず、それらの開発から挑戦してみると良いでしょう。

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そもそもPythonはどういった言語なのでしょうか。ここでは、Pythonの特徴やPythonで何ができるか、Pythonエンジニアの年収について説明します。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Pythonは、1991年にリリースされたプログラミング言語です。Pythonで具体的に何ができるのかというと、人工知能開発やWebアプリ開発などが例として挙げられます。また、コードの可読性やライブラリの豊富さなど優秀な点が多いため、将来性が高い言語として注目されています。*需要が高い、という観点からも初心者がPythonを学ぶのはおすすめです。*

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/)

今さら聞けない「人工知能」とは？エンジニアに必須の知識を解説！

### Pythonエンジニア（プログラマー）の年収

Pythonエンジニアに絞った年収情報はないため、参考としてPythonを活用するプログラマーの平均年収のデータを記載します。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は344万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、マイナビの調査では民間企業平均年収よりもやや低く、経済産業省のデータではやや高いということになります。

プログラマーは若手エンジニアが担当することが多いこともあり、調査方法によっては平均年収が低めに算出されることもありますが、**Pythonは他言語に比べ将来性が期待されている言語のため、Pythonエンジニアはプログラマーの中でも年収を上げやすいことが期待されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## Pythonが初心者におすすめできる理由

ここでは、Pythonが初心者におすすめできる理由を解説します。取り掛かりやすい理由を知ることで言語としての特徴も見えてきて、Pythonの学習がより捗るようになります。

*Pythonはコードの可読性が高いのが大きな特徴です。*他言語よりもコードの記述ルールが厳しく、他人が書いたコードが自分の書き方からあまり離れないようになっているためです。たとえば、Pythonは指定箇所で正しくインデントをしないとエラーが発生するようになります。

プログラミングを学ぶ場合、まずはコードを読んでその意味を理解しなくてはいけません。そのため、コードの可読性が高いのは大きなメリットと言えるでしょう。

**Pythonはライブラリが豊富なのも初心者に優しい点です。**ライブラリとはよく使う機能がパッケージ化されたもののことで、インストールすることで利用できるようになります。

たとえばmathライブラリを使えば、難しい計算処理を自動で行ってくれるため、自分でコードを書かなくて良くなります。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

Pythonは需要が高い言語のため学習教材が豊富なのもメリットです。初心者向けのPython本も出版されていますし、Pythonが学べる学習サイトも多いです。*自分に合った学習教材を選択できるため、効率的に勉強することができます。*

また、企業の中には研修制度が整っている場合もあり、未経験から知識をつけながら働くことも可能です。未経験からITエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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## Pythonと他の主要言語の難易度比較

Python以外にも実務で使われている言語は多くあり、それらの勉強から始めるべきか悩んでいる方もいるのではないでしょうか。そこでPythonと他の主要言語の難易度を比較していきます。

**JavaはPython同様にWebアプリ開発で多く使われる言語ですが、Pythonに比べると難易度が高めです。**また、Pythonよりもコードの記述量が多く、内容を理解するのに時間がかかることもあります。ただ、Javaはスマホアプリや業務システムなど多くの分野で活躍する言語でもあります。プログラマーとしての活躍の場を広げたいなら、Javaを最初に選択する手もあるでしょう。

【参考】：[Java|Oracle](https://www.java.com/ja/)

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

PHPはWebアプリ開発で使われる言語であり、Python同様に学習難易度が低いです。フレームワークの豊富さや文法の分かりやすさから人気も高いです。*PythonとPHPのどちらを最初に学ぶべきかは難しいところですが、PythonはWeb開発だけでなく人工知能開発などでも活躍するため、その分野に参入したい方はPythonを選択すると良いでしょう。*

【参考】：[PHP: Hypertext Preprocessor](https://www.php.net/)

PHPとは一体何か？他のプログラミング言語と異なるポイントを解説！

Rubyも同様にWebアプリ開発で使われる言語です。Rubyの特徴はRuby on Railsという優秀なフレームワークがあり、開発を効率化できる点です。Pythonにもフレームワークはありますが、種類が多く、場合によっては複数のフレームワークを勉強しないといけない場合があります。

ただ、Pythonにはやはり人工知能開発で使えるアドバンテージがあります。**PythonもRubyも難易度は低めのため、参入したい分野で学習言語を決めると良いでしょう。**

【参考】：[オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby](https://www.ruby-lang.org/ja/)
【参考】：[Ruby on Rails](https://rubyonrails.org/)

Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説

## Pythonを学んで仕事に活そう！

本記事では、Pythonの学習難易度について解説しました。Pythonは他言語に比べ難易度が低いというわけではありませんが、プログラミング初心者が最初に学ぶ言語としておすすめできます。

*Pythonスキルに自信がない場合、研修が充実した企業を選択すると良いでしょう。*研修が充実した企業なら、Pythonの文法基礎からじっくり学ぶことができます。分からない箇所も研修で質問できるため、独学よりも挫折する心配が少ないはずです。とはいえ、研修が充実した企業に転職するのがまず難しい、と考える方もいるのではないでしょうか。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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Pythonを勉強したいものの、他の言語と比べ難易度が高いのか不安な方も多いのではないでしょうか。確かにプログラミング言語は種類によって学習難易度が変わるため、初心者は簡単な言語を選択することが大切です。本記事では、Pythonの難易度について解説します。

Pythonは難易度が低いというわけではないが、需要が高く初心者にもおすすめの言語

Pythonはコードの可読性が高く、ライブラリも豊富なため需要が高い

Pythonスキルに不安があるなら、研修が充実した企業に転職するのがおすすめ

Pythonの難易度は高い？他のプログラミング言語と比較して解説！

スマホの利用拡大により、SNSから発信される投稿やメールなど文字データの取扱いが増えています。*文字列を処理する場合に、英語の文章を単語に分割したり、データの区切りで分割したりなどの加工機能があると便利です。*

ここでは、Pythonに実装されている機能となるsplitメソッドや、関数などを使って文字列を分割する方法を解説していきます。

初心者向けPython：基礎構文や入門情報を丁寧に解説！

*Pythonのメソッドとは、呼び出す際に使用するデータオブジェクトに結び付いた関数の1種を表します。*そもそも関数とは、データとの結びつきが不要で単独で使用できるものを表します。

この場合は、クラスと関係なしに利用できます。メソッドと関数の違いを簡単に言うと、データの渡し方の違いと考えると良いでしょう。

Pythonのメソッド一覧を紹介！基礎知識についても解説

*文字列を分割するメソッドは、split()・rsplit()・splitlines()が用意されています。*このほか正規表現操作関数としてre.split()も提供されています。

Pythonでは、これらの文字列を分割するメソッドを用いて文字列データを渡すことで、個別の文字列に分割することができます。*分割された文字列は、リストオブジェクトに格納されます。*リストオブジェクトは、角カッコ（ “[  ]” ）で要素を示した格納形式です。

Python以外のプログラミング言語では、配列という呼び方をする場合が多いです。

**文字列を分割するメソッドや関数に登場するsplitとは、「分割する」という意味合いを持つ言葉です。**ここでは、Pythonのsplitで文字列を分割する方法を解説していきます。先に挙げたsplit()・rsplit()・splitlines()、およびre.split()を実際に使用します。

【参考】：[Python Documentation contents](https://docs.python.org/ja/3/contents.html)

split()メソッドの使用方法は、文字列型のオブジェクトに対して以下の用法で使います。

*用法：str.split(デリミタ文字列、最大分割数)*

デリミタ文字列は、区切り文字で空白スペース（” “）・カンマ（”,”）・スラッシュ（”/”）などが用いられます。デフォルトは空白スペース（” “）です。最大分割数は最大で何回分割するか指定できます。デフォルトは、-1で分割回数に制限はありません。

実際の使用例は以下の通りです。

```txt='This is a pen.'
lst=txt.split()
print(txt)
print(lst)```

```This is a pen.
['This', 'is', 'a', 'pen.']```

【参考】：[Python ドキュメント 組み込み型 str.split](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html?#str.split)

rsplit()メソッドの用法は、以下の通りです。

*用法：str.rsplit()(デリミタ文字列、分割数)*

デリミタ文字列は、split()メソッドと変わりがありません。分割数は最大で何回分割するか指定するものですが、split()メソッドと異なり、右端から最大何回分割するか指定します。

```　
txt='1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'
lst_all=txt.split(',')
lst_l  =txt.split(',', 3)
lst_r  =txt.rsplit(',', 3)
print(txt)
print(lst_all)
print(lst_l)
print(lst_r)```

```1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']
['1', '2', '3', '4,5,6,7,8,9,10']
['1,2,3,4,5,6,7', '8', '9', '10']```

【参考】：[Python ドキュメント 組み込み型 str.rsplit](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html?#str.rsplit)

### splitlines()メソッドの使用方法

splitlines()メソッドの用法は、以下の通りです。

*用法：str.splitlines(改行部分の保持)*

splitlines()メソッドは、文字列を改行部分で分解し、それぞれの行のリストを戻します。引数にTrueを指定すると戻すリストに改行コードを含みます。デフォルトはFalseで、戻すリストに改行コードは含みません。

実際の使用例は以下の通りです。9と10の間には、違いの確認のため空行を入れてみました。

```txt='1 2 3\n4 5 6\n7 8 9\n\n10'
lst_f=txt.splitlines()
lst_t=txt.splitlines(True)
print(txt)
print(lst_f)
print(lst_t)```

実行結果は、次の通りです。9と10の間の空行は、リストに反映されています。

```1 2 3
4 5 6
7 8 9
　
10
['1 2 3', '4 5 6', '7 8 9', '', '10']
['1 2 3\n', '4 5 6\n', '7 8 9\n', '\n', '10']```

【参考】：[Python ドキュメント 組み込み型 str.splitlines](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html?#str.splitlines)

splitlines()関数は、正規表現にマッチした部分で文字列を分割してくれます。用法は、以下の通りです。

*用法：re.split(パターン, 文字列, 最大分割数, フラグ)*

パターンは、正規表現の出現パターンです。最大分割数を指定することで、何回まで分割するか指定できます。デフォルトは0で、最大分割数を設定する場合は1以上の値を指定します。正規表現のパターンで取り込む文字を丸カッコ（”( )”）で括ると、全ての文字列を戻します。

丸カッコを使わない場合は、該当する文字のみを戻します。

```import re
txt='Peter Piper picked a peck of pickled peppers. '
lst_all=re.split(r'(\W+)', txt)
lst_word=re.split(r'\W+', txt)
print(txt)
print(lst_all)
print(lst_word)```

```Peter Piper picked a peck of pickled peppers. 
['Peter', ' ', 'Piper', ' ', 'picked', ' ', 'a', ' ', 'peck', ' ', 'of', ' ', 'pickled', ' ', 'peppers', '. ', '']
['Peter', 'Piper', 'picked', 'a', 'peck', 'of', 'pickled', 'peppers', '']```

パターンを活用すると、複数の異なる区切り文字で分割することもできます。空白スペース（” “）・カンマ（”,”）・プラス（”+”）・マイナス（”-”）で区切った使用例は、以下の通りです。

```import re
txt='1 2,3 4-5 6-7+8,9,10'
lst=re.split('[ ,+-]', txt)
print(txt)
print(lst)```

```1 2,3 4-5 6-7+8,9,10
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']```

【参考】：[Python ドキュメント 正規表現操作 re.split](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html?#re.split)

## 文字列を分割するための関連知識

これまでに文字列を分割するsplit()・rsplit()・splitlines()、そしてre.split()を学びました。ここでは、*実際に使用するための関連情報を挙げておきます。*

### リストオブジェクトの数を確認する

分割した文字列はリストオブジェクトに格納されます。*リストに格納された文字列がいくつに分割されたか確認する場合は、len()で配列数を確認します。*次の様に実施すれば分割された数が分かります。

```txt='This is a pen.'
lst=txt.split()
length=len(lst)
print('Number of words: ',length)
for i in range(length):
    print(lst[i])
for j in lst:
    print(j)```

for文の使用方法を2つ、記載しました。実行例は次の通りです。

```Number of words:  4
This
is
a
pen.
This
is
a
pen.```

配列の数を知りたいのではなく最後の単語を取り込みたいのであれば、インデックスに-1を指定することで、最後の配列を表示させることもできます。

```txt='This is a pen.'
lst=txt.split()
print('Last word is: ',lst[-1])```

処理によっては、1回ずつ、1文字ずつ文字列から単語を抽出したい場合もあります。その場合には、1つの文字ずつ取り込んで処理するのが良いでしょう。

具体的には、*次のように1回1文字ずつリストに取り込み、リストのデータをシフトしていきます。*

```txt='This is a pen.'
lst=txt.split(' ',1)
length=len(lst)
while length > 1:
    print(lst)
    txt=lst[1]
    lst=txt.split(' ',1)
    length=len(lst)
print(lst)
print('Done.')```

このやり方で取り込んだ文字の最初の要素を用いて、データを処理することができます。実行例は次の通りです。

```['This', 'is a pen.']
['is', 'a pen.']
['a', 'pen.']
['pen.']
Done.```

### メソッドを使わず文字列を分割する方法

*Pythonでは、メソッドや関数を使わずに文字列を分割することもできます。*スライスという機能です。スライスでは、文字列[開始位置:終了位置] のように始点と終点を指定し、分割することができます。

例えば先頭3文字が識別コード、それ以降が文字データとする場合は、以下のようにスライスで分割できます。

```txt='001This is a pen.'
index=txt[:3]
word=txt[3:]
print(txt)
print(index)
print(word)```

```001This is a pen.
001
This is a pen.```

## Pythonのsplitで文字データを活用しましょう

文字列データは、非定型の帳簿やネットから発信される投稿やメールなど、非構造化データと言われる膨大なデータに含まれます。効率よくデータを整理することで、データ分析や活用に役立てることができます。**データ活用の前段階として、Pythonのsplitメソッドや関数を、データ整理に役立てましょう。**

文字列の分割は、データ分析に欠かせません。英語の文章を単語に分割したり、データの区切りで分割したりできると効率的にデータの整理が可能です。ここでは、Pythonの実装機能の中からsplitメソッドや関数などを使って文字列を分割する方法を解説していきます。

Pythonでは、文字列分割のsplit()・rsplit()・splitlines()メソッドやre.split()関数が提供されます

分割されたデータはリストオブジェクトに格納されます

分割で格納されたデータは、用途に応じて文字列や数値としてデータ分析に活用できます

Pythonのsplitとは？メソッドや関数で文字列を分割する方法

## Pythonはできることが多く初心者におすすめ

人気の言語であるPythonですが、Pythonから入門し、第1言語として学びたいという初心者の方が増えています。*この記事では、Pythonでできること、どのような仕事に活用できるのかを初心者向けに解説します。*

### Pythonが初心者におすすめな理由

Pythonを初心者の方におすすめする理由としては、**Pythonは非常にシンプルで読み書きがしやすい言語**という点です。学びやすいということは、挫折しにくいことでもありますが、サンプルプログラムに面白いプログラムが多数あり、学んでいて飽きづらいという利点があります。

また、*Pythonには豊富なライブラリがあり、自分で実現したいことがライブラリを利用して簡単に行えることが挙げられます。*さらに、Pythonは幅広い分野で利用されており、活躍機会が非常に多くある点も見逃せません。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

**Pythonは非常にシンプルなプログラム言語ですが、汎用性に優れ、あらゆる分野や場面で活用されています**。ここでは*Pythonで「できることの例」を7選として紹介します。*

Pythonといえば、機械学習やAIの開発をイメージする方が多いでしょう。Pythonは、機械学習やAI開発などに用いられています。

AIの実現には機械学習が欠かせません。**Pythonには機械学習に関するライブラリやフレームワークが豊富に揃っています**。特にSciPy、NumPyなどの科学技術計算に強いライブラリがよく知られています。

【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

**Pythonが多く使われている分野としてWebサービスが挙げられます。**Pythonが開発言語として使用された事例としては、「YouTube」「Instagram」などがあります。

*Webサイトの開発には、大別すると「フロントエンド」と「バックエンド」があります。*

■「フロントエンド」とは私たちがユーザーの立場で直接見ている画面のなどのことです。
■「バックエンド」とは、私たちユーザーの目に触れない、サーバー側の処理のことです。

Pythonが利用されるのは主にバックエンドの部分ですが、Pythonには有名なDjangoというWebアプリのフレームワークがあり、フロントエンドからバックエンドまでをカバーするオールインワンのパッケージとして人気です。

【参考】：[Django](https://www.djangoproject.com/)

フロントエンドとは？バックエンドとの違いや使う言語について解説

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

Pythonがゲームアプリの開発に利用されていると聞くと、意外に思う方もいると思いますが、PythonにはPygameやCocos2d-xというゲーム開発用のフレームワークがあり、面白いプログラムが簡単に組めるのも一般ユーザーには人気の理由です。

【参考】：[Pygame](https://www.pygame.org/news)
【参考】：[Cocos2d-x](https://www.cocos.com/en/cocos2dx)

Pythonでつくるゲーム開発とは？入門情報をまとめて解説！

Pythonの得意分野の1つであるスクレイピングができます。スクレイピングとは、自動的に取得したHTMLデータから必要な情報を抜き出す技術のことです。**

*PythonにはSeleniumというWebの自動操作を行うライブラリがあり、Seleniumを用いることで、ブラウザの操作や情報収集が可能です。*

【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/documentation/)

データ分析といえば、以前はR言語が主流でしたが、**近年はPythonのデータ分析関係のライブラリ充実により、Pythonがデータ分析に利用されるケースが増えています**。*Pythonのデータ分析ライブラリとしては、Pandas、NumPy、Matplotlibなどがよく利用されています。*

【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

### 深層学習による画像認識、音声認識

**深層学習（ディープラーニング）はコンピュータ自身に学習をさせ、AI（人工知能）を生成する学習技術です。**この深層学習によって学習した情報により画像認識や言語認識処理が行われます。顔認識システムなどもこの深層学習が使われています。

Pythonの深層学習ライブラリとしては、TensorFlow、PyTorchがよく知られています。

【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

**PythonではExcel操作やExcelの自動化ができます。**Excelの自動化にはVBAがよく知られていますが、PythonにはExcel操作のライブラリとしてopenpyxlやxlwingなどがあり、*VBAに代わる新しいツールとして注目されています。*

【参考】：[openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[xlwingl](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

あらゆる分野で利用されるPythonですが、*Pythonにも弱点があります*。ここでは、**Pythonが苦手な分野が何かについて解説をしていきます**。

Pythonはインタプリタ言語のため、処理のたびにコンパイル（機械語への翻訳）を行います。Pythonはコンパイラ言語であるJavaやC系言語と比べて処理速度が遅くなるため、**Pythonは高速処理が求められるようなゲーム開発や大規模システム開発には不向きだと言えるでしょう。**

Pythonはカバーできる範囲が広く、**汎用性が高い点が特徴ですが、Webデザインはできません**。Webデザイン系の開発を行う場合は、HTML・CSS・JavaScriptを学ぶ必要があります。

JavaScriptとは？その特徴やメリット・デメリットを解説！

【初心者必見】HTMLとCSSの違いは？基本知識と学習方法も解説！

### スマホアプリの開発もあまり得意ではない

オールマイティのPythonには、QPythonやPyDroidなどのスマホアプリ開発をサポートするライブラリがありますが、未だそれほど利用はされていません。

**スマホアプリの開発なら、PythonよりはJavaやSwift（iOS系）、Kotlin、C#などが適しています**。ただし、*kivyというフレームワークを利用すると、Pythonによるスマホアプリが容易に行えます*。

【参考】：[QPython](https://www.qpython.com/)
【参考】：[PyDroid](https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.iiec.pydroid3&hl=ja&gl=US&pli=1)
【参考】：[kivy](https://kivy.org/)

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴を解説

Swiftとは？特徴・できること・学習方法をまとめて解説！

ここまでは、Pythonが苦手なことを解説しましたが、これから学習を進めていく上で利点となるPythonの魅力について解説します。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

### 言語がシンプルで初心者でも覚えやすい

Pythonの人気の理由として、**コードが少なくシンプルで書きやすいことが挙げられます。**Webサイト・Webアプリケーションによく利用されるJavaと比べると、予約語の数がJavaの半分以下の35しかないということから、覚えることが少なく、初心者でも習得しやすい点が魅力です。

Pythonは環境構築が簡単なことも魅力です。*Pythonに対応しているOSとネットワークがあれば、すぐに開発・動作環境を構築できます。*

Pythonの公式ホームページにアクセスすると、Pythonの環境構築のためのプログラムをダウンロードできます。画面上部のメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるため、メニューから使用するOSに合ったPythonをダウンロードします。

ダウンロードする際は、必ず最新のプログラムをダウンロードしましょう。ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始されます。

【参考】[Python.org](https://www.python.org/)

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

### 読み書きが簡単でライブラリが豊富

Pythonはシンプルで読み書きがしやすいだけではなく、ライブラリも豊富です。**シンプルでライブラリが豊富なことから、コーディングがしやすいこともPythonの大きな強みです。**また、他人が書いたコードもすぐに解読できるため、メンテナンスやバグ修正がしやすいことも開発者にとっては大きなメリットです。

### 高い汎用性で活躍範囲が広い

ここまでできることを解説した通り、他言語と比較してもPythonの用途は幅広く、AIの機械学習分野・ビッグデータの収集と解析・Webアプリ開発・仮想通貨のブロックチェーン技術などがあります。他にもAI技術によるIoT開発・ロボット制御・デスクトップアプリ・ゲームアプリなどで活用されており、あらゆる分野にPythonが浸透しています。

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

*Pythonで「できること」「苦手なこと」*を理解したところで、**Pythonエンジニアが活躍できる仕事にはどんな職種があるのか**について見ていきましょう。Pythonでできることを理解した上で、どの領域を目指していくかを見据えておくことは重要です。

*今やDXと並んで脚光を浴びるものにAIビジネス*があります。車の自動運転・ロボット・顔認識・音声認識などさまざまな分野でAIが活用されています。

将来は多くの職業がAIに置き換わると言われているように、**それを実現するAIエンジニアの需要も急速に高まっています**。実際、AI開発に必要なPythonエンジニアの求人は急増し、その募集年収条件も他の職種よりは高くなっている傾向にあります。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

### Webアプリケーションエンジニア

Facebook・Instagram・Dropboxなどが開発言語にPythonを採用したこともあり、**Webアプリケーション分野でもPythonエンジニアが必要とされています**。

アプリケーションエンジニアになるために身に付けるべきスキルとは？

**データサイエンティストは、意思決定をする人がデータによる合理的な判断を行えるようサポートする職務を担う人です。**Pythonは機械学習・深層学習・科学技術計算などのライブラリが豊富で、データサイエンティストにもよく利用されています。

データサイエンティストはITスキルに加え、統計解析に強く、ビジネス関係や市場トレンドなどに関する幅広い知見が求められますので、そうした分野の学習も欠かせません。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

**マーケティングは消費者ニーズ・潜在需要・トレンドなどを把握し、商品政策や販売戦略などに活かす仕事です。**そうした施策に必要な情報を集めるには、スクレイピング技術やデータ分析技術が求められます。

Pythonにはマーケティング分野に最適なライブラリが豊富にあり、シミュレーションなども可能です。*自らPythonを使いこなし、マーケティング戦略を立案できるマーケターは益々重宝される存在となるでしょう。*

ここでは、Pythonを扱うエンジニアの年収について紹介します。参考例として、今回は*システムエンジニアの年収を記載しています。*

最初に学ぶIT言語としてPythonを選択するエンジニア初心者が増えています。Pythonで何ができるのか、どの分野で活躍したいのか、などの明確な目標を持ってから学習するのが習得の近道です。ここでは、Pythonでできることを詳しく解説します。

Pythonは汎用性に優れているため、できることが多い

初心者はPythonでできることは何かを知り、自身の将来目標を明確にしてから学習目標を立てよう

Pythonの記事（13ページ目）