**Pythonとは、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発された、オープンソースとして提供されているプログラミング言語です。**Pythonを利用してできることは多岐に渡ります。ここでは、Pythonというプログラミング言語を利用してできることについて詳しくご紹介します。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**Pythonでは、人工知能や機械学習などの開発を効率的に開発することができます。**今後、AIはさらに普及していくことが予想されています。*そのため、Pythonは将来性が高い言語とも言えます。*AIの導入が進んだことにより、AIによって支配されてしまう市場が出現しました。例えば、運輸業や製造業などの分野では、AIを用いて業務を代替することが大きく進んでいます。

AIは「画像解析」「音声解析」「自然言語処理」などに強みをもっています。事象の解析を行い、理解を深めて発展させる能力があると言えるでしょう。人間が手作業などで負担がかかっていた業務は、今後もAIによって代替していくことが予想されます。**したがって、Pythonは最先端技術であるAIを開発できる言語ということで有名です。**

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

**Pythonを利用すれば、これまで手作業でやっていたデータ処理や分析などを自動化することが可能です。**自動化させることで、業務効率の向上が期待できます。自動化できる例として、インターネット上にあるデータの自動通知や、条件に一致するものだけをファイルにすることなどが挙げられます。自動化できることで毎日の定型業務など時間をかけずに業務を実施することが可能です。*よって、Pythonを用いた自動化スキルは業務効率に大きな影響を与えると言えるでしょう。*

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

### ブロックチェーン技術の開発

**Pythonはブロックチェーン技術の開発も得意としています。**ブロックチェーン技術の仕組みは複雑ですが、根幹はPythonによって作られていることも多いです。*Pythonの習得は他の言語と比較すると容易であるため、ブロックチェーン技術の開発におけるハードルを下げてくれるでしょう。*

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

**Pythonでは、Webアプリの開発もできます。**Pythonを利用して作成されたWebアプリとして「Dropbox」「Pinterest」「Instagram」などが挙げられます。これらのWebアプリは海外で注目を浴びていましたが、近年では日本でも人気が急上昇しています。また、Pythonでは仕事を効率化させるWebアプリだけではなく、ブラウザ上で動くゲーム製作を行うことも可能です。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

**Pythonでは、Android限定ではありますが「kivy」というフレームワークを使用してスマホアプリの開発も行うことができます。**機械学習について勉強する上でも「kivy」というフレームワークに触れることがあるため、途中からスマホアプリの開発に転換することもできるでしょう。

### インターネット上の情報収集

**Pythonの特長として、スクレイピング技術が挙げられます。**スクレイピング技術とは、Webサイトから情報を抽出する技術を指します。また、Webサイト上の画像データも自動でデータ収集することが可能です。*これまで手作業でWebサイトから情報収集を行っていた業務を自動で収集できるため、時間やコストの削減が期待できます。*

**Pythonは、機械に同梱してプログラムを動かす組み込み系アプリの開発でも使われることもあります。**「Raspberry Pi」という子供向け学習用途として作成されたミニパソコンなどが有名です。また、PythonはC言語やC++と親和性が高く、Pythonでこれらの言語の関数などを呼び出すことができます。

## Pythonが苦手なこと・できないこと

PythonではAIやブロックチェーン技術の開発など、最先端技術の開発などに使用されていることから需要や将来性が高いことが理解できたでしょう。ここでは、逆にPythonが苦手なこと・できないことをご紹介します。

Pythonにもデメリットがあるため、Pythonが苦手なことやできないことも存在します。**例えば、「アプリ開発」「ゲーム開発」「Webデザイン」にPythonは向いていないと言われます。**Pythonでできることにアプリ開発やゲーム開発を紹介しました。しかし、Pythonはこれらの開発は得意ではありません。*理由は、Pythonには処理速度が遅いという特徴があるためです。*また、WebデザインにはPythonを利用することはできないため、注意が必要です。スマホ開発やアプリ開発を行いたい場合は「Swift」「Java」「Kotlin」、ゲーム開発を行いたい場合は「C#」「Unity」などのプログラミング言語を使用することがおすすめです。

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ここからは、Pythonのプログラミング言語としてのメリットをご紹介します。

**Pythonの特徴として、ソースコードがシンプルであることが挙げられます。**また、コーディングを行う際にもシンプルに記述することが重要です。「The Zen of Python」というPythonの基本的なプログラミングルールには、「Beautiful is better than ugly」「Simple is better than complex」と記載されています。

*以上から、Pythonはシンプルさと分かりやすさを重視しているプログラミング言語と言えます。また、コーディングする方にもシンプルさは求められるでしょう。*

**Pythonは標準的なライブラリも充実していますが、外部ライブラリも豊富です。**例えば、AIに関連する機能の多くは外部ライブラリで提供されています。また、「TensorFlow」「Chainer」などの有名なライブラリも外部ライブラリです。

Pythonのライブラリは、計算や統計処理に対応するライブラリが豊富です。他にも「画像処理」「音声処理」「動画処理」「自然言語処理」「データベース」などのライブラリも多数扱っています。*また、Web開発を行うためのフレームワークなどもあるため、さまざまな用途に対応していると言えるでしょう。*

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、ソースコードが読みやすいという可読性が高い言語としても有名です。**これまでにも説明しましたが、Pythonはシンプルさを重視した言語であるため、必要最低限の文法しか用意されていないことが特徴です。よってPythonは、読みやすさ・書きやすさに優れています。

*また、Pythonにはオフサイドルールがあります。*オフサイドルールとは、処理のブロックごとに字下げすることで範囲を指定することです。つまり、1つのまとまっているアイデアは同じだけの字下げで記述しなければなりません。Pythonのルールにより、プログラマーの書き方のクセを抑えることができます。*多くの人数でコーディングを行う場合やメンテナンスを行う場合も、開発や保守がしやすいと言えるでしょう。*

Pythonを利用することでさまざまなできることがあります。代表例を挙げると、動画サイトや写真加工サイトなどです。また、AI・ブロックチェーンなどにも使用されています。さらに、Pythonはデータサイエンスに優れているという特徴もあり、**非常に汎用性が高いプログラミング言語です。**1つの言語でさまざまな開発をおこなうことができるのは、大きなメリットと言えるでしょう。

**「Windows」「Linux」「MacOS」などの主要なOSであれば、Pythonを用いて記述したソースコードはそのまま使用することができます。**記述したソースコードを、書き換えが不要で他の環境でも使用できるのは、エンジニアなどの開発者にとってメリットと言えるでしょう。

**Pythonはオープンソースのプログラミング言語です。**そのため、開発に必要な環境を無料で手に入れることができます。また、開発した製作物の配布や商用利用なども自由に行うことが可能です。*PCとインターネット環境があれば、誰でもPythonを用いて開発を進めることができると言えるでしょう。*

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！

Pyhonには豊富なライブラリやフレームワークがあり、それらを活用することで効率的にプログラムを開発できます。ライブラリやフレームワークを使えば初心者でも取り組みやすい、比較的簡単なプログラムを3つ紹介します。

### クローリング・スクレイピングプログラム

*クローリングとは、インターネット上の任意のWebサイトから情報を収集することです。*クローリングプログラムを使えば、Webサイトのテキストや画像など一連の情報を自動で集めることができます。

スクレイピングもクローリングと似ていますが、収集した情報の中から必要なデータを抽出しファイルに出力するところまでを含みます。ただし、スクレイピングが禁止されているWebサイトもあるので注意が必要です。

**クローリングやスクレイピングのプログラムを作れるライブラリとして、「Beautiful Soup」「Scrapy」「Selenium」「Requests」などがあります。**

【参考】：[Beautiful Soup Documentation](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)
【参考】：[Scrapy](https://scrapy.org/)
【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/)
【参考】：[Requests:](https://requests.readthedocs.io/en/latest/)

Excelに元々搭載されているVBAという機能を使用しての自動化も可能ですが、*Pythonで自動化プログラムを作れば、VBAよりも機能や効率の良いものにすることができます。*

具体的な機能としては、グラフの自動作成や自動計算などがあります。Webサイトでスクレイピングした情報を基にグラフを作成するなど、Web上のデータとの連携も可能です。また、Excelを開かずにプログラムを実行するといったVBAにはできないこともできます。

**Excel自動化プログラムに用いられるライブラリには、「OpenPyXL」「Pandas」「xlwings」などがあります。**

【参考】：[openPyXl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[xlwings- 翔べ！Excel](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

Todoアプリなどの構造がシンプルなWebアプリケーションの作成は、プログラミングをする上で良い勉強になります。フレームワークの使い方だけでなくデータベースなどの勉強にもなります。

**「Flask」や「Django」などのフレームワークを使えば、比較的少ないコードでWebアプリケーションを開発することが可能です。**「Flask」はシンプルで使いやすく、「Django」は機能が豊富で充実しています。

【参考】：[Welcome to Flask](https://flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/)
【参考】：[Django](https://www.djangoproject.com/)

## Pythonはできることが多い汎用性の高いプログラミング言語である！

これまでに、Pythonでできること・できないこと・Pythonのメリットについて詳しく解説しました。Pythonでできることは多岐に渡り、**最先端技術であるAIやブロックチェーン技術の開発からWebアプリやスマホアプリの開発まで行えます。**

Pythonのデメリットは処理速度が遅いことであるため、ゲーム開発やアプリ開発には不向きとも言えます。一方、*Pythonのメリットは「コードがシンプル」「ライブラリが豊富」「可読性が高い」「汎用性が高い」「OSに依存しない」「オープンソースである」などさまざまです。*

ライブラリも豊富な言語で、互換性がある派生した言語も多いので汎用性の高い言語と言われています。アカデミックな分野だけではなく、AIやブロックチェーン技術などの最先端技術の開発などにも用いられています。*今後もPythonの人気は続くと予想されるでしょう。*

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

Pythonとは、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語です。Pythonでできることは多岐に渡ります。当記事では、Pythonでできること・できないこと、Pythonのメリットについてご紹介します。

Pythonでできることとして「AIの開発」「ブロックチェーン技術の開発」など最先端技術の開発が挙げられる

Pythonのデメリットは処理速度が遅いことである

Pythonのメリットは「コードがシンプル」「ライブラリが豊富」「可読性が高い」「汎用性が高い」「OSに依存しない」「オープンソースである」などである

【入門編】Pythonで何ができる？実用例やメリットを紹介

**SQLとは、データベースのデータを操作するための言語のことです。**データベースの中には数百万件ものデータが格納されている場合もあり、SQLを使えばデータベースの膨大なデータも素早く操作可能です。

今回は、SQLでできることをまとめました。データベースに対して、どのような処理ができるのか、詳しく解説してあります。「SQLがどんなものか分からない」という方は、まずはこちらからお読みください。

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

### データベース、テーブルの作成

SQLでは、*データベース自体の作成ができます。*そして、各データベースに格納するテーブルも作成できます。SQLではテーブルのカラム数やカラムの型を指定したり、インデックスを追加したりすることも可能です。また、データベースやテーブルを削除することもできます。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

SQLでは、*データベースに格納されたデータを検索することも可能です。*データベースは、数百万件ものデータがある場合もあり、通常データの検索にはかなり時間がかかります。しかしSQLを使うことで、データの検索が素早く行えます。

また、データの検索条件も細かく指定することが可能です。例えば、特定の数より数値が大きいものを抽出したり、特定の文字列が入ったデータのみ抽出したりなどの柔軟な検索が可能です。さらに、抽出したデータの並び替えや、抽出件数を指定することもできます。

SQLでは、*データベースに格納されたデータを変更することも可能です。*変更するレコードとカラムを指定し、特定の値に変更したり、削除したりすることができます。ただし、1度変更してしまうと、元に戻すことができません。

そのため重大なデータを変更する場合、データベースのバックアップを取っておく必要があるでしょう。

*SQLでは異なるテーブルを結合させ、1つのテーブルを作ることができます。*例えば、「商品ごとの個数が書かれたテーブル」と「商品ごとの値段が書かれたテーブル」を結合させ、「商品ごとの個数と値段が書かれたテーブル」を作ることが可能です。

1つのテーブルに結合させることで、各データが見やすくなったり、プログラムにテーブルを効率的に読み込ませたりできます。

トランザクション制御とは、SQLに備わっている補助機能です。先ほど解説した通り、データベースのデータを変更すると、もう元には戻せません。細かい修正でバックアップを一々取るのも面倒です。

そこで活躍するのが、トランザクション制御です。*トランザクション制御によって、SQLの実行結果を確認することができます。*実行結果を確認した後、結果を採用するか決めることができるため、この機能を使うことで安全にSQLを使うことができるでしょう。

データを扱う仕事に就く場合はSQLのスキルは欠かせません。習得することで、転職する際にも有利に働くでしょう。

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SQLは3つの種類に分かれており、**DML・DDL・DCLがあります。**この3つの意味について知らない人も多いため、SQLの種類について詳しく解説します。

DMLは「Data Manipulation Language」の略です。DMLとは、データを操作するためのSQLのことです。*SQLのうち、データの取得・登録・更新・削除といった操作が、DMLに分類されます。*データの取得はSELECT文、登録はINSERT文、更新はUPDATE文、削除はDELETE文が使われます。

これらの文法を使いこなすことで、データの操作が行えます。DMLはSQLの基本なため、SQLの初学者の多くはDMLから覚えていきます。

DDLは「Data Definition Language」の略です。DDLとは、*データを定義するためのSQLのことです。*SQLのうち、データベースやテーブルを作成したり削除したりする操作が、DDLに分類されます。データベースの作成はCREATE文、削除はDROP文、変更はALTER文が使われています。

これらの文法を使いこなすことで、データベースそのものの設定が行えます。これらの操作は重大なため、担当者以外はできないよう権限がかけられる場合も多いです。

DCLは「Data Control Language」の略です。DCLとは、*その他のデータベースの操作を行う場合に使うSQLのことです。*例えば、GRANT文を使うことで、データベース操作の権限を他者に与えることが可能です。逆にREVOKE文を使うと、権限を奪うことができます。

また、COMMIT文を使うとトランザクションを確定でき、ROLLBACK文を使うとトランザクションを破棄できます。このように、DCLはSQLにおける、その他の処理を行う場合に使用します。使用頻度は高くないものの、いざという場合に役立つものも多く、やり方を覚えておく必要があるでしょう。

SQLを習得することで、どういった仕事に就けるのか気になる方は多いでしょう。続いて、SQLを使う仕事についてまとめました。それぞれの仕事内容や、どういった箇所でSQLの知識が役立つのか、詳しくみていきましょう。

バックエンドエンジニアとは、**Webアプリケーションの裏側の開発を行う仕事です。**Webサイトに表示するデータを作成するプログラムの開発を行います。表示するデータを作成する際は、SQLを活用することも多いです。

SQLから情報を習得し、それらの情報を元に表示するデータを作成するため、バックエンドエンジニアはSQLの理解が必須と言えるでしょう。

バックエンドエンジニアは、PHPやPythonといったスクリプト言語を使います。SQLはスクリプト言語内で呼び出して使うことが多いです。SQLでデータを抽出し、スクリプト言語でデータを整形してWebサイトに表示します。

バックエンドエンジニアとは？必要な言語、仕事内容について解説！

データベースエンジニアは、**データベースの設計・運用に特化したエンジニアのことです。**バックエンドエンジニアはバックエンドの全てを担当しますが、データベースエンジニアはデータベースのみ担当します。

昨今、Webアプリケーションが複雑化してきており、データベースを高いレベルで扱えるエンジニアが求められてきています。そのため、こういった専門職が誕生しました。データベースエンジニアは単に設計を行うだけでなく、データベースの最適化・セキュリティー面・バックアップ方式の検討もします。

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

データサイエンティストとは、**データを分析し、企業にとって有益な情報を導き出す仕事です。**ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析します。例えば、SNSの書き込みなどです。

SNSの書き込みには、企業の商品に関する意見など有益な情報が多く眠っているため、データサイエンティストがそれらのデータを分析します。データを取得する際は、SQLの知識が必要です。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

ここでは、前述したSQLを扱うエンジニアの1種であるデータベースエンジニアの年収を参考に、SQLエンジニアの年収を紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」でデータベースエンジニアの平均年収は424万円、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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、データベースエンジニアは一般平均年収よりも、平均的あるいはやや高めであることが分かります。

このように、SQLを扱うデータベースエンジニアはスキルや実績を積むことで高収入を目指せる職種です。**より高収入を目指すには、「OSS-DB技術者認定試験」などのSQLの資格を取得することもおすすめです。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)
【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

ここでは、SQLの活用例について解説します。SQLがどういう風にどこで使うのかをまとめました。SQLを習得すると何ができるのか、気になる方はぜひご覧ください。

**SQLはExcelと連携させることが可能です。**例えば、複雑な計算処理をSQLで作成しておけば、エクセルデータを自動的に計算させることができます。エクセルの面倒な操作が不要になり、業務が効率化されるでしょう。

SQLによって様々なデータを計算させれば、そのデータをマーケティングに活かすこともできます。このように、SQLはExcelを連携させることで力を発揮します。

*SQLはWebアプリケーション開発にも使えます。*ECサイトやSNSなどのWebアプリケーションでは、膨大なデータを保管しておく必要があります。例えばSNSなら、ユーザごとの情報を保管し、いつでも変更できるようにしておかなくてはいけません。

SQLを使うことで、データの保管が楽に行えます。データはファイルで保管することも可能ですが、それだとデータの更新に時間がかかり、Webサイトが重くなってしまいます。SQLなら素早くデータを更新でき、Webサイトの使いやすさを維持できます。

Webアプリケーション開発に携わりたいなら、SQLの習得は必須でしょう。SQLのスキルを獲得・証明するには、前述したSQLの資格を取得することがおすすめです。資格の取得はスキルアップだけでなく、転職の際にも有利に働きます。

結論から言うと、SQLの将来性は高いと言えます。その理由としては、**RDBMSを活用するには必然的にSQLを使う必要があるからです。**例えば、従来のレガシーシステムから最新のシステムに移行する際にもSQLは役立つため、新旧に限らずに対応できるのは大きな強みでしょう。

また、クラウドサービスの活用例として、AWSでは標準としてMySQLが採用されています。さらに、AI・IoTなどにもデータ分析の技術が欠かせません。今後もデータベースを活用したテクノロジーが増えると予想されるため、それと並行してデータベースエンジニアの需要も高まると考えられます。

SQLは非エンジニア職の人でも比較的入門しやすい言語であるため、現状SQL自体の需要がなくなることは考えにくいでしょう。このような観点から見ても、SQLは将来性が高いと言えます。

MySQL入門！世界で最も普及しているRDBMSを学んでみよう

## SQLを学ぶメリットは多い！習得して業務に活かそう

本記事では、SQLでできることについて解説しました。SQLを習得すると、どのような業務に携われるのかが分かりました。SQLはデータベースを更新するための言語であり、Webアプリケーションを作るだけでなく、Excelと連携させてデータ分析を行ったり、業務改善に活用できたりなどの汎用性があります。

また、**SQLは将来性の高い言語であり、習得すれば職に困りにくく、難易度もそこまで高くないため比較的習得しやすいでしょう。**

業務改善に役立つスキルは歓迎されやすいため、SQL習得後はスキルを活かして転職してみるのもおすすめです。その際に、転職のサポートをしてもらえる転職エージェントを活用してみましょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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=acv12_2)です。 

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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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本記事では、SQLでできることを解説します。SQLは名前は聞いたことがあっても、何ができるのか分からない、という方も多いでしょう。今回はSQLでできることやSQLの種類、SQLを使う仕事についてもまとめました。これからSQLを学ぶ方は参考にしてください。

SQLはデータベース、テーブルの作成や、データの検索・操作などができる

SQLには、DML・DDL・DCLの3種類がある

SQLはExcelと連携させたり、Webアプリケーション開発で使ったりすることで効果を発揮する

SQLでできることとは？活用例・種類・難易度・将来性を解説

## 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。

**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/)

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。

### 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。

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を活かせる仕事は、AIエンジニア、Webアプリケーションエンジニア、データ・サイエンティスト、マーケッティング分野などがある

【初心者向け】Pythonでできること７選！活かせる仕事も解説！

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