**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で記述しやすく判読しやすいので、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誰でも使いやすく、多様な用途で利用が拡大しています。

また、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。*

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

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

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の対応OSは、Windows・Linux/UNIX・MacOS等です。まず、対象となるOSにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールします。

Pythonが起動できたら、試しにprint(“Hello World!”)と入力しましょう。すると、「Hello World!」が表示されます。このように、**初心者でも簡単に動作するプログラムが作成できます。**また、公開ライブラリを活用すればさらに簡単にさまざまなアプリケーションを作成可能です。

*初心者でも簡単にアプリケーションを作成できるので、プログラマーを目指すIT業界未経験者の方にもおすすめ*です。

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

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、多くの分野で利用されています。以下で詳しく紹介します。

**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。

Pythonはデータ分析を得意としていますが、**データ分析の前段階であるデータ収集にも広く用いられています。**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。

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、初心者向けの参考サイト・参考書籍・サンプルコードが多く、プログラミング学習の基本として用いられることが多いです。さらに、大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座も提供されています。

また、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。

Pythonでつくるゲーム開発とは？入門情報をまとめて解説！

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・カレンダーの取り込みも可能です。

Web APIを活用することで、簡単な集計・工夫を凝らしたアプリ・個性的なプログラムが簡単に作成できます。他にもウェブサイト作成のフレームワークがあり、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Pythonが利用されています。

Pythonはインタプリタ型でデバッグが簡単なため、さまざまな分野で広く活用されています。しかし、苦手な分野やできないこともあります。**Pythonの苦手分野も理解し、できないことは他の言語で代用するといったの対策をしましょう。**

### コンパイラが適しているアプリケーション

**Pythonのように逐次処理するインタプリタ言語は、実行速度が速くありません。**一方コンパイラ言語の場合は事前にコードをコンパイルするため、インタプリタ言語よりも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、コンパイラ言語である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・制御システム・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でもC言語・C++・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\#を用います。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。なお、コンパイラ言語での開発で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。

### 機種依存性が高いアプリケーション

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向いていますが、**機種依存性が高いアプリケーション開発には向いていません。**機種依存性が高いアプリケーション開発には、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をおすすめします。具体例としてスマホアプリケーション開発では、iOS・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を仕事で活用できる職種は？

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でも、多くの業務をカバーできます。ここではPythonを利用する代表的な職種を紹介し、Pythonの利用用途や特徴を説明します。

データサイエンティストとは、**経営戦略・商品開発などのさまざまな分野での課題を、データを用いた分析・統計によって解決する専門家**のことです。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を利用できます。

・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」
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)

・NumPyをベースにした科学計算ライブラリの「SciPy」
【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)

・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」
【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

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]
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

・Matplotlibを用いた可視化ライブラリの「seaborn」
【参考】：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)

・簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリの「Altair」
【参考】：[Altair](https://altair-viz.github.io/)

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

**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前述のとおりです。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」
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)

・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」
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

・Facebookが開発した機械学習・深層学習ライブラリの「PyTorch」
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

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プログラミング言語です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

金融業界では、フィンテックやブロックチェーンが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と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。

Pythonはデータ分析を得意とし、さらにデータ収集にも強みがあります。そのため、**ウェブ情報の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には、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る方法があります。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。

【参考】：[openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)

【参考】：[xlwings](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

汎用開発を行うPythonエンジニアは、**簡易的な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、多様な用途でPythonを活用**します。

*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Sypder、Jupyter Notebookやその後継となるJupyterLab、PyCharm等が利用されることが多いです。さらに、マイクロソフト製コードエディタであるVisual Studio Codeにも対応しています。

また、標準提供されているThe Python Package Index（PyPI）や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できます。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。

【参考】：[Sypder](https://www.spyder-ide.org/)
【参考】：[Jupyter Notebook・JupyterLab](https://jupyter.org/)
【参考】：[PyCharm](https://www.jetbrains.com/ja-jp/pycharm/)
【参考】：[VSCode](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)
【参考】：[The Python Package Index](https://pypi.org/)
【参考】：[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonはさまざまな分野で活用されており、経験者から初心者まで使いやすく人気のプログラミング言語です。進歩が速いIT業界では新しいプログラミング言語もたくさん出てきていますが、Pythonの将来性は高いのでしょうか？

結論から言うと、**Pythonは今後も幅広い分野で活用され将来性も期待できる**と言えます。特に、AI市場の拡大に伴いPythonを使ったシステム開発も増えると予想できます。Pythonは機械学習に関するライブラリが豊富なため、AI開発に向いています。

また*Pythonはコードがシンプルで判別しやすいことから、初心者でも学習しやすい*プログラミング言語です。プログラマーやシステムエンジニアを目指す方が最初に学ぶプログラミング言語としても、Pythonは人気があります。

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。そのランキングによると、**Pythonエンジニアを含むシステムエンジニア・プログラマの平均年収は443万円となっています。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

【参考】：[SE・システムエンジニア(IT／通信／インターネット)の求人・転職・中途採用｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job1_01/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

## Pythonを活用できるエンジニアになるには

Pythonは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自動集計やウェブ情報の収集、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。

また、**さまざまな分野で利用できるPythonは仕様がシンプルで記述しやすいため、IT初心者の方でも学習しやすい言語**です。プログラマーやシステムエンジニアといったITエンジニアを目指す方は、Pythonを使ったプログラミングから学ぶのがおすすめです。

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Pythonは豊富なライブラリが公開されており、初心者から経験者まで人気があります。PythonにはAI分野に強い・ライブラリが豊富などのメリットがありますが、苦手な領域もあります。本記事ではPythonでできること、仕事で活用できる職種などについて説明します。

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る

Pythonでできることはさまざまで、AI・データサイエンスなどの分野で活用されている

Pythonは初心者でも学びやすく、ITエンジニアを目指す人にもおすすめ

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のおすすめの本を紹介していく前に、まずはPythonの基礎知識について解説します。そもそもPythonとは何か、Pythonでできることなど、勉強を行う前に知っておきたい知識をまとめました。

Pythonは最近注目されているプログラミング言語です。**AI開発など需要の高い分野で多く使われており将来性が高いのが特徴です。**

また、ソースコードの可読性が高い上に、文法も平易で初心者でも習得しやすい特徴もあるため、初心者からも上級者からも人気の言語といえるでしょう。Pythonは初心者が学ぶIT言語としておすすめです。

Pythonは、*PHPやRuby同様にWebアプリ開発で活用できます。*Pythonは数多くのフレームワークが存在し、効率的にECサイトやSNSなどのアプリを開発することが可能です。

また、Pythonは機械学習・ディープラーニング・データ分析といった分野でも活用されており、数値計算やグラフ作成を行えるライブラリが豊富なため、高度なアルゴリズムを実装することなくAI開発などが可能です。AI開発で使える言語には他にRがありますが、Pythonの方が汎用性が高く将来性があると言われています。

ほかにも、ゲーム開発・画像処理・スクレイピングなどさまざまな用途で使われています。

Pythonができることを理解し、初心者はその学習目標を立てよう

## Python初心者におすすめの本7選

ここでは、入門者におすすめしたいPythonの本を紹介します。これらの書籍は豊富なイラストを用いて丁寧に解説されていることが多く、理解しやすいため挫折することなく最後まで読み進めることが可能です。

### スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版

本書は、**Python未経験者に最適な入門書です。**各文法をわかりやすく解説しているだけでなく、サンプルコードも多く掲載されています。さらに、プログラムの1行1行の意味を丁寧に解説しているため、「自分が今何をしているのかわからない」といった状況になるのを防いでいます。

「増補改訂版」では後半に初心者向けデータ分析の解説もされており、Pythonによるデータ分析を体験できます。

▪著者：リブロワークス
▪ページ数：208ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/07/26

【参考】：[スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版](https://book.impress.co.jp/books/1120101181)

### 確かな力が身につくPython「超」入門 第2版

本書は、初心者用に画面に打ち込む最初の1文字から丁寧に解説されている入門者向けの書籍です。*フルカラーかつイラストも豊富であるため、飽きずに読み進めることが可能です。*Pyhonの基礎からさまざまな機能の使い方、Webスクレイピングやアプリ作成まで習得することができます。

初心者向けでありながらも、内容がたっぷりと詰まっているおすすめの1冊です。

▪著者：鎌田 正浩
▪ページ数：336ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2022/03/08

【参考】：[確かな力が身につくPython「超」入門 第2版](https://www.sbcr.jp/product/4815613723/)

### 新・標準プログラマーズライブラリ 試してわかる Python[基礎]入門

**知識ゼロからPythonプログラミングの基礎を身につけられる入門書です。**本書の特徴は、短く簡単なサンプルプログラムが数多く掲載されている点です。サンプルプログラムを実際に書いて動かしながら学習できるため、しっかり理解しながら読み進めることが可能です。

また、解説も初心者に寄り添った優しい語り口となっており、初心者がつまずきがちなポイントを重点的に解説しています。他の本では学習に挫折してしまった方も本書なら続けられるでしょう。

▪著者：谷尻 かおり
▪ページ数：448ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2021/11/22

【参考】：[新・標準プログラマーズライブラリ 試してわかる Python[基礎]入門](https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12500-4)

### きれいなPythonプログラミング

本書は、**誰にでも読みやすいコードを書けるようになるための指南書です。**わかりやすいネーミング・プログラミングの専門用語・よくある落とし穴など、カテゴリごとにポイントを設けて詳しく解説しています。

Pythonプログラミングスキルを向上させる方法がまとめられており、特に今からPythonを学ぶ初心者におすすめしたい1冊です。

▪著者：Al Sweigart
▪ページ数：384ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2022/02/15

【参考】：[きれいなPythonプログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=127578)

### Python自動化簡単レシピ Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決

ファイル操作・ファイルのデータ処理・画像の整形・ファイル情報の取得・Webデータの取得など、**仕事においての面倒な業務をPythonで自動化させるための手法がまとめられている本です。**

業務別にカテゴリで振り分けされているので、自動化したい項目のみをピックアップして学習することができ、読みやすく使いやすい書籍です。これから仕事でPythonを扱う人や利用しようと検討している人におすすめです。

▪著者：森 巧尚
▪ページ数：384ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/05/23

【参考】：[Python自動化簡単レシピ Excel・Word・PDFなどの面倒なデータ処理をサクッと解決](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798166124)

### Pythonエンジニア育成推進協会監修 Python実践レシピ

Pythonの環境構築・コーディング規約・言語仕様・オブジェクト指向をサポートするクラスなど、プログラム作成時に役立つ機能を網羅しています。また、*よく使用するライブラリの活用方法などもまとめられた実践的なレシピ集が満載です。*

Pythonを学習中の人やこれからPythonを活用したプログラミングを行いたい人におすすめのリファレンス本です。

▪著者：鈴木 たかのり/筒井 隆次/寺田 学/杉田 雅子/門脇 諭/福田 隼也
▪ページ数：512ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/01/19

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会監修 Python実践レシピ](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12576-9)

### いろいろ作って楽しむ！　速習プログラミング

本書はPython・JavaScript・PHP・C#といった人気プログラミング言語を使用して、*AI・ゲーム・Webアプリ・デスクトップアプリなどの作成が可能な1冊です。*Pythonでプログラミングを行うための基礎知識やアルゴリズムを丁寧に解説し、入門者にわかりやすく学べるような構成がなされています。

本書を片手にさまざまなプログラムを作成しましょう。

▪著者：日経ソフトウエア
▪ページ数：180ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2022/01/24

【参考】：[いろいろ作って楽しむ！　速習プログラミング](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/22/285310/)

## Python中級者におすすめの本7選

続いて、Python中級者におすすめの本を紹介します。Pythonの知識を更に深めたい、Pythonで簡単なアプリやツールを作成したいという方に合う本を厳選しました。

### Pythonプログラミング逆引き大全 400の極意

本書は、*Pythonのさまざまな機能を網羅したリファレンス本です。*Pythonの基礎から、ファイル操作・スクレイピング・テキストマイニング・GUIアプリの作成などについて解説されています。また、機械学習やディープラーニングなど最近流行している技術分野に関する解説もあります。

本書は最新版となっていますので、新しい外部ライブラリに説明が追加されているのもポイントです。Python中級者が基礎固めを行うには最適な本といえるでしょう。

▪著者：金城 俊哉
▪ページ数：828ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2021/01/16

【参考】：[Pythonプログラミング逆引き大全 400の極意](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798063669.html)

本書はPythonの基礎から実践的な使い方まで解説しています。AI・スクレイピング・データベース・Webアプリ開発など、各開発の基礎をサンプルとともに解説しているため、**実際に手を動かしながら学ぶことが可能です。**また、プログラミング学習者の多くがつまずくオブジェクト指向についても解説されています。

▪著者：松浦 健一郎/司 ゆき
▪ページ数：592ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2021/01/22

【参考】：[Python［完全］入門](https://www.sbcr.jp/product/4815607647/)

本書も、*Pythonの実践的なスキルが丁寧にまとめられている1冊です。*「Pythonを始めたものの業務で利用するレベルには至っていない」という方におすすめです。Pythonの言語仕様や特徴的な機能、ライブラリの使い方などをわかりやすく解説しています。

▪著者：陶山 嶺
▪ページ数：368ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2020/01/24

【参考】：[Python実践入門](https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11111-3)

### ワンランク上を目指す人のためのPython実践活用ガイド――自動化スクリプト、テキスト処理、統計学の初歩をマスター

本書は、**ワンランク上を目指す人のためのPython本です。**Pythonの文法やライブラリの使い方を覚えた方が、次に読むべき本として最適な本です。自動化スクリプト・テキスト処理・統計学の3点について取り上げており、Pythonの実践スキルを高めることができます。

本書を読み通すことで、上級者向けのPython本を読む際における理解の助けとなるでしょう。

▪著者：鈴木 たかのり/野呂 浩良/大澤 文孝/上野 貴史 他
▪ページ数：232ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/03/04

【参考】：[ワンランク上を目指す人のためのPython実践活用ガイド――自動化スクリプト、テキスト処理、統計学の初歩をマスター](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12639-1)

### Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム

**ブラックボックス化しやすい機械学習の中のアルゴリズムを徹底解説している入門書です。**Pythonを活用して実際に機械学習の動きをプログラミングしてみることで、アルゴリズムの流れを体系的に理解できるような構成になっています。

昨今注目されている機械学習を使いこなすための1冊としておすすめの本です。

▪著者：神野 健哉
▪ページ数：196ページ
▪出版社：近代科学社
▪発売日：2022/02/25

【参考】：[Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム](https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764906365/)

### Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方

*PythonのフレームワークであるFlaskによるWebアプリ開発の入門書です。*Flaskの概要・基礎知識・実際のアプリの作成方法・機械学習の概要など、1つ1つ詳しく簡潔にまとめられています。

物体検知機能を作ったり機械学習APIの開発をしたり、現時点で日本語で解説されている数少ないFlaskの参考書として持っておきたい1冊です。

▪著者：佐藤 昌基/平田 哲也
▪ページ数：480ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/01/24

【参考】：[Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798166469)

### Excel、データ整理＆分析、画像処理の自動化ワザを完全網羅! 超速Python仕事術大全

**Excelファイルの連結・画像認識・ファイルの自動整理・Webスクレイピングなどについて解説されているリファレンス本です。**また、教育系YouTuberによる全編解説動画が付いているので、活字だけでは分かりにくかった箇所も動画で学習することでより理解しやすくなります。

これ1冊でPythonの便利な技を習得できるとして、中級者をはじめ入門者にもおすすめの本です。

▪著者：伊沢 剛
▪ページ数：304ページ
▪出版社：宝島社
▪発売日：2022/01/07

【参考】：[Excel、データ整理＆分析、画像処理の自動化ワザを完全網羅! 超速Python仕事術大全](https://tkj.jp/book/?cd=TD021021&path=&s1=)

## Python上級者におすすめの本7選

最後に、Python上級者におすすめの本を解説します。AI開発やデータ分析、Webアプリ開発などで使える実践的な本をまとめました。Pythonを現在実務で使っている方はこれらの本で学習するのが良いでしょう。

本書は、*Pythonのあらゆる機能の解説を網羅した1冊です。*Pythonの言語仕様や実践で直面する問題の解決方法、Webクローリングやスクレイピングのライブラリなども紹介しています。

Python上級者が仕様を復習するのにも使えますし、開発時のリファレンス本としても有能なので手元に置いておきたい1冊です。

▪著者：露木 誠/小田切 篤/大谷 弘喜
▪ページ数：544ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2020/06/01

【参考】：[パーフェクトPython](https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11223-3)

### 動かして学ぶ！Python Django開発入門 第2版

本書はDjangoというPythonフレームワークについて解説しています。**DjangoはPythonフレームワークの中でもっとも人気が高く、広く活用されています。**本書では、Djangoでのフォーム作成・認証処理・データベース連携・クラウド連携・セキュリティなどについて解説されています。

PythonでWebアプリ開発をしたい方におすすめの1冊です。

▪著者：大高 隆
▪ページ数：432ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/03/14

【参考】：[動かして学ぶ！Python Django開発入門 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798174198)

### Python 実践AIモデル構築 100本ノック

Pythonの学習方法でもっとも王道なのが、書籍を参考にすることです。本を読むことで、Pythonの知識を偏ることなく習得できます。今回は初心者向け、中級者向け、上級者向けに分けて、それぞれおすすめの本を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

PythonはAI開発やデータ分析、ゲーム開発など幅広い用途で使われている言語

Python初心者はイラストが豊富で専門用語少なめで解説されている本がおすすめ

Python中級者・上級者は現場で使える実践的なスキルを網羅している本がおすすめ

Pythonのおすすめ本21選！初心者・中級者・上級者別に解説

TensorFlowとは、Google社が開発した機械学習用フレームワークを指します。ニューラルネットワークの構築・訓練のために開発されました。機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用します。Pythonに限定されず、C・C++やJavaでも利用できます。*機械学習や数値解析・ディープラーニングに対応し、人気があります*。
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.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

TensorFlowはGoogleのサービスでも広く活用されています。その特徴は、以下のような点が挙げられます。


*・ニューラルネットワークの構築・訓練向けに開発*
ニューラルネットワークは数理モデルの一種で、脳の神経回路の一部を模しています。TensorFlowは、ニューラルネットワークの要件をクリアするために開発されたため、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。

コアモデルのデータフローグラフを複製して並列実行することで、大規模なデプロイにも対応可能です。

*・言語、デバイスを問わず利用可能*
JavaScript向けのライブラリや、C++・Pythonに対応するコアライブラリが提供されています。モバイル・IoT向けのTensorFlow Liteでは、iOSやAndroidが利用できます。デバイスや言語に応じて言語バインディングをビルドすることができます。

*・豊富なテストツールやライブラリ*
複雑なモデル作成のKerasやModelサブクラスAPIが提供されます。デバッグを効率的に行うために、Eager Executionが提供されます。この他にもアドオンライブラリが充実しているため、ニーズに応じてライブラリを選択できます。

TensorFlowは、ニューラルネットワークやディープラーニングでの利用に適しています。そのため以下の用途に利用が可能です。

*・パターンを認識する*
ニューラルネットワークでは、データを学習することで人間の脳の様に音声や画像のパターンを認識することができます。それにより情報の蓄積と識別が可能です。用途としては音声認識やそれにもとづく自動翻訳等が可能となります。自動運転や不審者の特定等にも利用されています。

*・データを分類する*
信号や画像のデータを蓄積し、正しいデータを識別します。医療での病状を画像から判断したり、産業システムのエラー検知や品質検査等に利用したりと様々です。公共建築物の劣化状況を検査することにも役立てられています。

*・将来を予測する*
データ変動の蓄積により、今後の傾向を精度よく予測します。用途としては、金融では株式売買の上下動から将来の株価変動を予測することに使われています。

人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとした場合、高レベルAPIは簡単に扱うことができ、低レベルAPIは細かい操作が可能です。TensorFlowは高レベルAPIと低レベルAPIを兼ね備えているため、多様なニーズに対応できます。

Kerasとは、*オープンソースのニューラルネットワークライブラリを指します*。Pythonで書かれた深層学習APIで、TensorFlow上で動作します。Googleのエンジニアが中心となって開発したKerasですが、Google社内で開発されたTensorFlowと結びつきが強く、TensorFlow 2.0において、Kerasが統合されています。
【参考】：[Keras](https://keras.io/)

TensorFlowとKerasの違いは、TensorFlowが機械学習のフレームワークで、Kerasがニューラルネットワークライブラリであることです。TensorFlowはKerasをライブラリとしてサポートします。TensorFlowの高レベルAPIはKeras API仕様をベースにしています。

Kerasはライブラリの位置づけであり、TensorFlow以外でも動作します。EclipsのDeeplearning4jやマイクロソフト社のCNTK上で動作させることもできます。

### TensorFlow以外の深層学習フレームワーク

TensorFlow以外の深層学習フレームワークとして、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されたPyTorchがあります。PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用深層学習フレームワークソフトウェアを指します。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

PyTorchは、*低レベルAPIによりトレーニング時間が高速なため、短い時間で完了するのが特徴です*。TensorFlow以外の選択肢として比較するのも良いでしょう。

TensorFlowを利用するために、TensorFlowにおける機械学習の分類手順を説明します。
【参考】：[Machine Learning Introduction](https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification)

*・データの収集*
必要なデータを収集していきます。精度を高めるためにはサンプル数を増やす必要があります。

*・データの探索*
データの特性や分布を理解します。ある程度手作業で期待に沿うものか確認していきます。

*・モデルの選択 *
収集したデータセットの特性からモデルを決定します。

*・データの準備*
モデルに合わせてデータを調整・変換します。

*・モデルの構築・学習・評価* 
データ処理のビルディングブロックとなる入力層・中間層・最終層を組み立てていきます。モデルの学習（トレーニング）では、モデルの現在の状態に基づいて予測を行い、その予測との誤差を最小にするためにネットワークの重みまたはパラメータを更新していきます。この手順をモデルが収束するまで繰り返します。

TensorFlowでは、データ収集以降の手順を効率的に行えるようAPIを提供しています。

最初にインストール要件を確認しておきます。TensorFlow 2はOSとして、*Windows 7以降・MacOS 10.12.6（Sierra）以降・Ubuntu 16.04以降がサポートされています*。Python 3.6〜3.9で動作します。Pythonのパッケージマネージャpipを使用します。
【参考】：[TensorFlow インストール](https://www.tensorflow.org/install)

インストールが完了したら、Pythonで”tensorflow”をインポートし、使用します。
```import tensorflow as tf```
【参考】：[初心者のための TensorFlow 2.0 入門](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner)

Pythonのpipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

TensorFlowは、「データの収集」「データの探索」「モデルの選択」「データの準備」を経て、「モデルの構築・学習・評価」を繰り返し精度を上げていきます。*最初に使い方を学ぶにはチュートリアルをおすすめします*。
【参考】：[TensorFlow Core チュートリアル](https://www.tensorflow.org/tutorials)

チュートリアルを進めるにあたり、人工知能の学習に必要なデータセットと呼ばれる学習データが必要です。手書き数字データベースMNISTは、6万例の学習セットと1万例のテストセットから構成されており、学習技術やパターン認識手法を試してみたいという方におすすめです。
【参考】：[THE MNIST DATABASE](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)

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