インターン生募集 未来のゲームチェンジャーの「やってみよう」をカタチに!データサイエンスのかっこでインターン生募集中

用語解説

Pythonとは?3分で分かる人気の理由と基礎知識

「Python(パイソン)ってなに?蛇のことじゃないの?」
「なんで皆知ってるの?」

などと気になりますよね。

「Python(パイソン)」は、プログラミング言語のひとつで、コンピュータを動かすことやシステムを構築すること、アプリを開発することに使えるものです。

Pythonを知っておけば、あなたが将来プログラミングで何かを作りたいとなった時に役立ちます

また、Pythonを使えるようになればAIの開発やアプリを作ったりすることができます。

この記事を読んでまずはPythonを知り、実際に習得したり開発現場で応用することにチャレンジしてみましょう。

Pythonの基礎知識

Pythonの基礎知識に挿入した画像

「Python(パイソン)」は英語で「大蛇」や「ニシキ蛇」といった意味を持ち、ロゴにも描かれています。

プログラミング言語のひとつである「Python」は、近年広く様々な場所でよく使われています。

例えば、YouTubeのサイトやアプリなどをはじめ、普段使っているサイトやアプリにPythonが使われていることが多いです。

プログラミング言語の中でも人気のPython

Pythonはプログラミング言語の中ではとても人気の言語です。

その理由は、簡単に読める・習得できるからです。

しかも、汎用性が高く、開発現場でPythonが使える人材は年収が高い企業も多く、重宝されます

そのため、多くの人がPythonに興味を持ち、学び、活用しています。

統計分野におけるPythonの立ち位置

Pythonは、統計分野でも使用されています。

統計で用いられるプログラミング言語として有名なのはRですが、Pythonよりやれることが少ないです。

また、Pythonは、統計だけでなくデータ分析のためのツールなども扱えるため、統計分野ではRと同じくらい人気がある言語になります。

Pythonの特徴4つ

Pythonの特徴の見出しでの画像

Pythonの特徴は以下のようなものがあげられます。

  1. 他人が書いたものでも修正しやすい
  2. 汎用性が高い
  3. 動作環境が豊富
  4. AI開発に適している

これらの特徴があるため、Pythonは多くの人に興味を持たれています。

では特徴のそれぞれを説明していきます。

特徴1. 習得が簡単

先ほどもお伝えしたように、Pythonは簡単に読み書きすることができます

とはいえ、プログラミングの基礎的な知識は必要なのでコードやタグなどを理解できていないと読み書きすることは難しいです。

ですが、他のプログラミング言語の「Java」や「C言語」などよりも簡単に理解できるといわれています。

その理由として、

  • 少ない量で良い
  • 文法がシンプル

が挙げられます。

実際に「Python」と「Java」のコードを比較してみましょう。

以下に簡単な足し算をするコードをそれぞれ記載します。

  • Pythonの足し算コード
# 2つの数値を足し算するPythonコード
num1 = 5
num2 = 3
result = num1 + num2
print("結果は:", result)
  • Javaの足し算コード
// 2つの数値を足し算するJavaコード
public class AddNumbers {
    public static void main(String[] args) {
        int num1 = 5;
        int num2 = 3;
        int result = num1 + num2;
        System.out.println("結果は: " + result);
    }
}

このように「Python」の方が簡単に足し算のコードが記述されているのが見て分かると思います。

「Java」で記述する場合、変数(num1やnum2)に文字か数値かなどの型を指定するなどをしなくてはなりません。

しかし、Pythonは変数(num1やnum2)にそのまま計算したい値を入れて足すコードを書くだけで足し算が行えるのです。

例からも分かるように、Pythonは他のプログラミング言語よりも読み書きが簡単なコードになります。

特徴2. 汎用性が高い

そしてPythonには、どんなものにでも使いやすく汎用性が高いという特徴もあります。

AIやデータ分析に関連した分野に強いと言われているPythonですが、Webアプリの開発などにも用いられています。

先ほども挙げたようにソースコードが読みやすいことから、複数人での開発を行いやすいため、様々な企業のシステム開発で使われているのです。

特徴3. 動作環境が豊富

Pythonは動作できる環境が豊富であることも大きな特徴です。

動作環境が豊富であるほど、好きな端末・環境で開発を行えます

Pythonは以下の動作環境で動かせます。

  • Windows
  • Mac
  • Linux

主要なOSで動かせるため、どのようなPCであってもPythonを実行できます。

また、開発環境(開発するためのツールのようなもの)もPythonは豊富です。

以下がPythonの主要な開発環境になります。

  • Visual Studio Code
  • Jupyter Notebook
  • Google Colaboratory

Visual Studio Codeは他のプログラミング言語の開発環境としても広く利用されているツールです。

Jupyter Notebookは開発しながら、1つ1つのコードを実行して確認できる対話型のツールであるため、初学者でも簡単に始められます。

さらに、Google ColaboratoryというWeb上ですべて完結するようなツールもあるため、Pythonは簡単に勉強を始められる言語です。

このように、PythonはどんなPC・環境でもPythonを使うことができます。

特徴4. AI開発やデータ分析に適している

PythonはAI(人工知能)の開発やデータ分析に適しています。

Pythonでは、AIやデータ分析に特化したライブラリ(機能)が豊富に用意されているため、そのライブラリを使用することで簡単にデータ分析やAI開発を行えます。

とはいえ、AI開発の場合は精度を上げるために自分で調整を加えることが多いため、少しの勉強は必要になります。

しかし、データ分析であればロジスティック回帰分析などを数行で行える点でPythonは優れています。

ロジスティック回帰分析のやり方やPythonコードまで見てみたいという方は、『ロジスティック回帰分析とは?使える場面や実装まで徹底解説!』の記事をご参照ください。

AIの裏側ではデータ分析の手法が用いられていることが多いため、データ分析まで広く網羅されているのです。

「ライブラリ」とは既にプログラミング言語で用意されているコードのことで、効果的に用いることで開発時間を短縮できます。ライブラリが豊富であるほど、開発が簡単になります。

\経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました!/ なぜデータサイエンスは必要?

Pythonでできること

Pythonでできることの見出しでの画像

上記の特徴があることから、Pythonにはできることも豊富にあります。

主に以下のようなことがPythonでできます。

  • AI開発
  • データ分析
  • ゲーム開発
  • webアプリの開発
  • 組み込みアプリの開発
  • スマホアプリの開発
  • デスクトップアプリの開発
  • フィンテック/ブロックチェーン技術の開発
  • エクセル等のPC作業の自動化 etc.

このように、Pythonは多くの「作りたい」「自動化したい」と思ったことに使うことができます

システムを開発するためには、Pythonのフレームワーク(ツール)を使用する必要があります。

ですが、Pythonはフレームワークも豊富であるため、開発の規模に応じて使い分けることもできます。

  • Django
  • Flask
  • FastAPI
  • Streamlit

上記に挙げたものはごく一部ですが、大規模な開発から個人での簡単な開発まで、様々なフレームワークがPythonにはあります。

このように、Pythonはできることが多いため、Pythonを応用できる人材は様々な企業で必要とされます。

エンジニアを目指す人やデータサイエンティスト/アナリストになりたい人は、まずPythonを学ぶと良いでしょう。

「フレームワーク」とは、自分の記述したソースコードを動作させるために用いるツールのことです。実際に開発を行うには、フレームワークの理解が不可欠になります。

Pythonを習得する方法

Pythonを習得する方法の見出しでの画像

この記事を読んで「Pythonを学びたい!」と思っていただいた方に、Pythonを習得する方法をお伝えします。

Pythonを習得するには

  • 独学
  • プログラミングスクールに通う

の2択がほとんどです。

かなり少ないと思いますが「プログラミング未経験でも可!」というエンジニアの求人広告を頼りに、プログラミングが学べることを理由に就職することはおすすめしません。

なぜなら、企業の多くはプログラミングができる人に給料を払いたいと思っています。まだ何もできない人に給料を払いながらプログラミングを教えて覚えてもらうというのは非効率で現実的ではありません。

それぐらいプログラミングができる人の価値は高いため、プログラミングができれば(Pythonを習得すれば)就職にも有利になるのです。

独学でPythonを習得する方法

Pythonは人気なプログラム言語であるため、本や動画コンテンツなど独学で勉強するための教材が多くあります

Pythonを独学で学ぶには主に以下のような媒体があります。

  • YoutubeやUdemyなどの動画コンテンツ
  • Webサイト

入門書などが充実していることから、本は1冊手元に置いておくとよいでしょう。

また、動画コンテンツや本ブログなどのWebサイトを活用することで、疑問点の解消も行えます。

以上の点を踏まえて、独学で学ぶには以下のようなステップが例として挙げられます。

  1. Pythonの入門書を購入して、基本的な構文・書き方を習得する
  2. 動画コンテンツやWebサイトで分からないところを検索して、疑問を解消する
  3. 個人向けのPythonのフレームワークを用いて、小規模な開発を行う

上記に挙げたものはあくまで一例であるため、自分にあった学び方を選択しましょう。

もし、入門から応用までカバーしてPythonを習得したいと考えている方は、スクールで学ぶことをおすすめします。

プログラミングスクールに通ってPythonを習得する

多くの人はPythonを習得するためにプログラミングスクールへ通います。

Pythonは人気な言語であるため、多くのスクールが存在し、スクールごとでさまざまな学び方ができます。

Pythonを学ぶためのプログラミングスクールを選ぶ上で見るべき点は、以下が挙げられます。

  • 料金
  • 内容
  • 期間
  • 専門実践教育訓練給付金の対象かどうか
  • 転職支援の有無

Pythonやデータサイエンスの学習は、専門実践教育訓練給付金という政府からの支援金の対象(2023年9月時点)になっています。

そのため、もしスクール選びに困った場合は、専門実践教育訓練給付金の支給対象となっているスクールを選ぶことをおすすめします。

また、プログラミングスクールによっては社会人向けや転職まで支援している所もあるので、就職後に「やっぱりエンジニアになりたい!」と思った方でも夢をかなえられます

補足. 大学でもプログラミングを学べる

Pythonはデータサイエンスの分野でよく用いられる分野であることから、大学や大学院に所属して学ぶことも可能です。

大学や大学院で学ぶことで、プログラミングだけでなく理論やデータの活用といった観点まで身につけられます

スクールに比べて、学ぶための料金や期間も長くなりますが、理論の部分まで知りたい方は大学や大学院で学ぶ選択肢も持つとよいでしょう。

まとめ

以上、「Python(パイソン)」について基礎知識や特長を解説しました。

Pythonは、簡単に読める・習得できることから今人気のプログラミング言語です。

そして、Pythonができることとして以下のようなものが挙げられます。

  • AI開発
  • データ分析
  • ゲーム開発
  • webアプリの開発
  • 組み込みアプリの開発
  • スマホアプリの開発
  • デスクトップアプリの開発
  • フィンテック/ブロックチェーン技術の開発
  • エクセル等のPC作業の自動化 etc.

このようにPythonを扱えるようになれば”なんでもできる”人になり、あなたの価値が高まります。

Pythonは今、多くの勉強方法が用意されているので自分に合った方法で習得を目指してみましょう。

  • その他あなたにおすすめの記事

ピックアップ記事

  1. 多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみた
  2. RFM分析とは?優良顧客を見つけるやり方やメリット【例を用いて解説】
  3. こんなときには異常検知
  4. 学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント
  5. 知っておきたいAIの理想と現実

関連記事

  1. データサイエンスとはのアイキャッチ画像_改案

    用語解説

    データサイエンスとは?再度注目された背景や身近な例を分かりやすく解説

    「データサイエンスってなに?」「データサイエンスはどんなところで活…

  2. 背理法

    用語解説

    数式なしで!背理法のメリットや使われる場面を分かりやすく解説

    「背理法って何?」「背理法って聞いたことあるけどなんだったっけ?」…

  3. Aiの解説

    用語解説

    AIとは?活用例やできること、注意点まで分かりやすく解説!

    「AIってなに?」「なんでAIが必要とされているの?」「AIが…

おすすめ記事

  1. 就活で話すことには困らないかっこのインターンシップ経験!
  2. 日々、巧妙化する不正取引の対策頻度を10倍に向上!「異常検知…
  3. 全力で食らいついたかっこでの1年間
  4. 確率を予測する「ロジスティック回帰」とは
  5. データサイエンスを現場の敵にしないために
  1. コールセンターの最適な人員配置のアイキャッチ画像

    最適化

    コールセンターの最適な人員配置は?予算内で成果を出すための方法3選
  2. バレーボール データ分析のアイキャッチ画像

    データ分析例

    データサイエンスでバレーボールチームの戦術を考えてみた
  3. インターン体験記

    全力で食らいついたかっこでの1年間
  4. 背理法

    用語解説

    数式なしで!背理法のメリットや使われる場面を分かりやすく解説
  5. 分析

    それ分析じゃなく集計ですから
PAGE TOP