【初心者向け】Pythonとは?・できること9選・サービス事例・学習方法とスキルアップ・仕事への活用術まで徹底解説

こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です!

サマリー

近年人気プログラミング言語ランキングで常に上位をキープする「Python」について、初心者の方でも理解できるよう解説しています。本記事は下記の内容が網羅されています。

  • Pythonとは何か?
  • Pythonを用いてできること
  • Pythonで実装されたアプリケーション・事例
  • Pythonの学習方法
  • Pythonプログラミングスキルを活かせるお仕事
目次

Python(パイソン)とは

プログラミング別シェア率(PYPL)

Pythonは1991年に開発されたオープンソースで運用されているスクリプト言語です。近年人気の高い分野であるAI開発をはじめ、業務効率化・自動化(RPA)用途やアプリケーション開発に至るまで様々な用途で利用できる言語となっております。

さまざまな用途のプログラムを作成できる汎用性があること、初心者にも分かりやすいプログラム記述形式であることから、近年最も人気の高いプログラミング言語の1つと言えます。

Pythonを使って作成されたアプリケーション事例

アプリケーションサービス概要Python技術・事例
Netflixオンライン動画配信サービスおすすめ動画のレコメンド機能
Dropboxファイルストレージサービスデスクトップアプリ開発
YouTube(Google)世界最大の動画視聴サービス人工知能・Webアプリ開発
Instagram動画・写真投稿SNS人工知能・Webアプリ開発
Amazon世界最大のEコマースCloud構築・AIサービス
Pinterestコンテンツ共有メディア人工知能・Webアプリ開発
Uber乗車シェアリングサービスデータ処理・科学計算
Spotify音楽配信サービスおすすめ音楽のレコメンド機能
Facebook世界最大のSNS人工知能・Webアプリ開発
Stripeオンライン決済サービス人工知能・Webアプリ開発

Pythonベースで開発されたアプリケーションについて上図を見てみましょう。Pythonは私たちが日頃から活用しているアプリケーションにも広く導入されているのが分かりますね。後述ではこれらアプリケーションのように、Pythonで実現できることについて詳しく解説していきます。

【Python】利用イメージ・実現できること9選

Pythonを用いて実現できることを上図に9つ示します。それぞれで具体的にどのようなことができるのか見ていきましょう!

【Python】人工知能・AI(機械学習・深層学習)

近年最も注目度の高い分野と言っても過言ではないAI(人工知能)開発の分野でPythonは開発促進の起爆剤として活用されています。人工知能開発用のライブラリが豊富であること、学術分野でPythonが広く利用されていることもあることからコミュニティが非常に大きいことが理由として挙げられます。

人工知能(AI)開発プログラミング言語=Pythonと言っても過言ではないでしょう。

米GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)がこぞって人工知能分野に多額の投資をしているのも有名ですね。今後とも続くAIブームは続くと予想されます。

代表的なAI・機械学習タスク

Pythonを用いたAI開発といえば次のようなものが挙げられます。

主要なAI開発事項概要
需要予測「商品の売上」や「株価の将来的な値動き」を予測するAI開発
分類正常なメールとスパムメールのように「AとB」を分類するAI開発
レコメンデーション顧客の趣味嗜好やニーズを捉えた商品・サービスレコメンドAI開発
画像認識・物体検出画像の特徴を捉えて物体を識別するAI開発
自然言語処理AIチャットボット等のような文字を識別するAI開発
音声認識SiriやAmazon Echoを代表とする音声認識AI開発

上記の開発事項を応用すると、下記のような技術・アプリケーションを作成できるようになります。

画像認識・物体検出

身近な例では「カメラの顔認証機能」やコロナ対策のための体温測定機器に搭載されている「人物検知機能」もAIの技術が活用されています。

音声認識・自然言語処理

【スキル習得】人工知能・AI開発に用いるPythonライブラリ

Pythonプログラミングの過程には、目的別の部品として用意されたライブラリ(パッケージ)を呼び出してプログラムを構築していくという特徴があります。

Pythonには人工知能開発に特化したライブラリが多数用意されており、その中でも下記がよく利用されています。これらを柔軟に活用できるとAIエンジニアとしてのスキル習得にも繋がるはずです。

Pythonライブラリ用途
scikit-learn機械学習モデル開発
TensorFlow深層学習モデル開発(2015年Google社が開発)
Keras深層学習モデル開発(Tensorflowよりも直感的)
PyTorch深層学習モデル開発(2016年旧Facebook社が開発)

【参考】AI・機械学習のおすすめ学習法

本記事ではAI・機械学習を勉強してスキルを高めたい方向けにおすすめの教材・サービスを紹介しています。併せてご覧ください。

【Python】データ処理・分析

Python最大のメリットは前述した人工知能開発用ライブラリが豊富であることです。人工知能を開発するには、AIに学習させるための「データ」が必要であり、性能の高いAIを開発するには「データ処理や加工」というプロセスが欠かせません。Pythonはデータ処理・分析タスクも非常に得意としています。

データ処理・分析向けPythonライブラリ

Pythonでは科学計算を実行するライブラリも豊富に揃っています。そのため、人工知能に限らずあらゆるデータ処理・分析・統計解析を応用が可能です。近年IT業界でホットな話題である「ビッグデータ解析」においてもPythonの科学計算ライブラリは広く利用されています。

科学的計算処理をサポートする有名なPythonのライブラリとしては下記のようなものがあります。データ処理・分析を極めたい方はこれらの使い方から確認してみると良いでしょう。

Pythonライブラリ名用途
Numpy科学計算用・配列や行列演算が可能
Pandas科学計算・データ加工用途で利用
OpenCV画像・動画データ処理に特化
Pillow画像データ処理に特化
mecab文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化
NLTK文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化
genizm文章・テキストデータ等の自然言語処理に特化

【Python】データ可視化(データビジュアリゼーション)

Pythonでは処理・加工済みのデータを用いて多様なグラフや表を表現できます。これをデータビジュアリゼーションと呼び、人工知能の分野を初め、マーケティングや財務分析等様々な分野に適用されています。

近年では自動で分析レポート・報告書を作成する等「自動化(RPA)とデータビジュアリゼーションを組み合わせる」ようなこともされています。データビジュアリゼーションは使いこなせると非常に役立つ技術です。Pythonを学習する上では身につけたい上位スキルの1つと言えますね。

データ可視化向けPythonライブラリ

データ可視化に用いられる代表的なPythonライブラリとして「matplotlib」と「seaborn」があります。

Pythonライブラリ用途
matplotlib折線・棒グラフ等基礎的なグラフからヒストグラム、
3D散布図等の統計的なグラフまで表現可能
seabornmatplotlib同様の可視化ライブラリ。
デザイン性に優れたグラフを描けるのも特徴的。

【Python】データ収集自動化

データ収集には、「Web上のデータを収集するWebスクレイピング」「データベース上のデータを収集するSQL操作」や「CSV・Excel上のデータを収取するファイル操作」の3つが大きく分けて存在します。Pythonプログラミングを通じてこれら3つとも実現することが可能です。

Webスクレイピングとは

WebスクレイピングとはWebサイトのHTMLからデータを抽出する技術を指します。

近年「Web上のデータを有効活用する」動きも盛んなため、「Webデータ収集の効率化・自動化」という分野が注目されています。人が手作業でWeb情報を収集するのはなかなか手間がかかります。その課題を解決するためにPythonでWeb情報収集を自動化しようというのが目的です。例えば上記例のようにWebスクレイピング技術は利用されます。

Webデータ収集向けPythonライブラリ

Webスクレイピングを行うためのPythonライブラリは下記が有名です。

Pythonライブラリ名用途
BeautifulSoupWebサイトのHTMLデータを抽出
PyQueryWebサイトのHTMLデータを抽出
SeleniumWebスクレイピングに応用できる他、ブラウザ操作の自動化にも応用可能

【参考】Webスクレイピングの学習におすすめな教材

本記事ではWebスクレイピングに関する記事を多数投稿しています。また、おすすめの学習教材についても言及しています。

【Python】Office系アプリの操作自動化

Pythonを用いると、我々が日頃から利用するMicrosoft Office(Word, Excel, PDF, Outlook等)の操作を自動化することもできます。

特に注目度の高い用途は「Excel操作自動化によるレポート作成・財務管理・マーケティング報告書管理」や「メール送信の自動化によるメルマガ配信、受信メール解析による自動応答」でしょう。以下それぞれのPython活用例を見ていきましょう。

Excel操作をPythonで自動化|実現できること

Pythonを経由してExcelを自動操作し、様々な用途に応用することが可能です。Pythonで自動操作できる範囲には次のようなものがあります。

  • データの入力・編集作業
  • Excelファイル以外からのデータ取込
  • 手動で行っていた定型的なレポート作成
  • 表計算・集計・グラフ作成・画像配置等の作業
  • 複数人管理により複雑化していたファイル管理が一元化できる
  • ヒューマンエラーの回避(誤字脱字等入力ミスが無くなる)

当サイトではPythonによるExcel操作の自動化手法について多数投稿しています。また、おすすめの学習方法についても言及していますため併せてご覧ください。

メール作業をPythonで自動化|実現できること

仕事でのメール作業に費やす時間は、1日平均1時間以上と言われています。この時間を少しでも自動化できれば飛躍的に仕事の効率性も上がりそうですね。Pythonでは「受信メール解析」「メール送信」を代表とした様々な自動化手法が用意されています。

当サイトではPythonによるメール操作の自動化手法について多数投稿しています。

Office系アプリの操作自動化を可能にするPythonライブラリ

Office系アプリの操作の自動化できるライブラリとして下記があります。

Pythonライブラリ名用途
openpyxlExcel操作の自動化
imtplibOutlook等メールソフトの送信操作
imapclientOutlook等メールソフトの解析
python-docxWord操作の自動化
PyPDF2PDF操作の自動化

【Python】ブロックチェーン開発

Pythonはブロックチェーン開発にも応用されています。ブロックチェーンプラットフォームを開発することで、仮想通貨等のデジタル資産のやり取り(トランザクション管理)に加え、デジタル通貨の送金・決済等がインターネットを介して自由に行えるようになります。

ブロックチェーン開発におけるコア技術として通貨・資産等の「所有権やトランザクションを記録できる」ことが特徴的です。この技術を用いることで、ブロックチェーン上に資産所有者識別番号を発行できるようになり、資産管理・日々紙ベースで行われている契約業務の管理、不動産管理に至るまで応用できるようになります。

ブロックチェーン開発向けPythonライブラリ

ブロックチェーンプラットフォームを開発するためのPythonライブラリとして下記が有名です。

Pythonライブラリ名用途
VIPOOLブロックチェーン上でのトランザクション管理
hashib上記同様トランザクション管理・Web通信

【参考】仮想通貨の自動売買をPythonで実現してみる

当サイトではPythonを用いて仮想通貨の自動売買を実現する方法を多数紹介しています。Pythonの学習では、実際にモノを作ってみることこそスキル向上の近道と言えます。その点で仮想通貨の自動売買ツール作成を試みるのも良いかもしれません。

【Python】ゲーム制作

Pythonを用いて簡易的な2Dや3Dのゲーム制作もできます。Unity等の台頭でPythonベースのゲームを制作している企業はあまり多くないのが現状ですが、簡易なゲームであれば、Pythonでもすぐに開発できるメリットがあります。

ゲーム開発に興味がある方であれば、ゲーム開発過程を通じて基礎的な文法やコードを覚えていくのもありかもしれませんね。

ゲーム制作向けPythonライブラリ

Pythonによるゲーム制作の特徴としてゲームエンジンというゲーム開発用プラットフォームを構築して開発することです。それを支援するライブラリが下記になります。

Pythonライブラリ名概要
PyGameゲーム開発で最も利用されるライブラリ
KivyPyGameと同様レベルのゲーム開発を実現できる
cocos2D2Dゲーム開発として利用
Panda3D3Dゲーム開発として利用
tkinterGUIアプリを作成するために利用

【Python】Webアプリ・デスクトップアプリ開発

PythonでWebアプリやデスクトップアプリを開発できるのも魅力的な要素の1つです。Pythonでは人工知能を開発したり、様々なタスクを自動化することができます。ただ、それら人工知能・自動化プログラムをそのまま使うのは使い勝手が良いとは言えません。そこで、様々なPythonタスクを日々の業務や生活で容易に利用できるようにするためにWebアプリを開発するのです。

Webアプリ・デスクトップアプリ向けPythonライブラリ

Webアプリ・デスクトップアプリ作成に特化した様々なPythonベースのフレームワークが用意されています。以下、有名なフレームワークをご紹介します。

Pythonベースのフレームワーク用途
Django最も機能的なWebアプリ開発フレームワーク。画面やデータベース設計まで幅広く機能が踏襲されている。
FlaskシンプルなWebアプリ開発向け。Djangoほど機能面は充実していないものの直感的に開発可能。
Bottoleシンプル・軽量なアプリ開発向け。機能が絞られているため、処理スピード重視のアプリ開発に利用。
Plone企業向けのCMS(Contents Management System)開発向け。
Tkinterデスクトップアプリ開発向け。使い勝手が良く初学者でも分かりやすい。
Kivyデザイン性に優れたデスクトップアプリを開発したい時に有効。
pyinstallerWindowsのexeファイルとして実行するために利用
cx_FreezeMac OS用Appファイルとして実行するために利用

この中でもDjangoおよびFlaskが特に人気のフレームワークとして位置付けられています。当サイトではDjangoに特化したWebアプリ開発記事を多数投稿しております。また、Djangoのおすすめ学習教材についても言及しているため併せてご覧下さい。

【Python】スマホアプリ(Android)開発

現実なところ、Pythonではスマホアプリの開発を苦手としています。AndroidおよびiOSアプリどちらを開発するにおいても、Pythonライブラリが多くないためです。そのため、AndroidアプリはKotlin、iOSアプリはSwiftで開発されることが多いです。

Pythonでもスマホアプリが開発不可能ということではなく、Android限定で開発することができます。kivyというライブラリを用いてスマホアプリ開発が可能です。

【初学者向け】4つの代表的なPython学習方法

初心者向けのPython学習方法として「書籍」「動画」「プログラミングスクール」「オンライン学習サイト」の4種類が挙げられます。本記事ではその中でもスキル定着度が高いおすすめ学習方法について紹介していきます。

Python学習におすすめ|動画・オンライン学習サイト2選

Python学習に最適!厳選したオンライン学習サイトを2つご紹介します。

PyQ™

公式HP:
特徴
  • Pythonを専門としたオンライン学習サイトであり、月額制で全講座が受講可能。
  • 月額3040円と有料だが、書籍1冊分の値段から始められる。
  • Pythonプログラミングのコンテンツが非常に充実している。
  • 手を動かしながらの学習を重要視されているため、学習定着率も高く、楽しく学ぶべる。

Udemy

公式HP:

動画でPythonプログラミングスキルをアップしたい方は「Udemy」がおすすめです。

特徴
  • 米国シリコンバレー発祥、世界最大級のオンライン学習プラットフォーム
  • Python関連講座も数多く用意されている(Pythonだけで約1000件以上)
  • 最新講座が日々アップデートされるため、技術進化が著しい人工知能・AI系やビッグデータの最新情報を取り入れることができる

以下初学者向けのお勧め動画をピックアップしてみました。是非ご参考下さい。

カテゴリ講座名
AI・機械学習
Webアプリ開発
Excel操作の自動化
Webスクレイピング
ブロックチェーン開発

Python学習におすすめ|プログラミングスクール4選

学習方法の中で費用としては割高ですが、学習効率・学習サポート充実度の面で一番優れており、確実にスキルアップが見込めるプログラミングスクールについて、その中でもPython学習に特化したコースを受講できるおすすめスクールをピックアップしました。

数あるプログラミングスクールの中で厳選したスクールを今回ご紹介します。

スクロールできます
スクール名Python対象講座受講形態料金
侍テラコヤPythonコースオンライン月額1,980円 〜
AidemyAIアプリ開発講座
データ分析講座
自然言語処理講座
オンライン528,000 〜
1,078,000円
TechAcademyPythonコース
AIコース
データサイエンスコース
オンライン163,900 〜
339,000円
テックキャンプAI(人工知能)入門教室(東京, 名古屋,大阪)
オンライン
21,780円(初月無料)
217,800円(入会費用)

SAMURAI TERAKOYA(侍テラコヤ)

【引用】SAMURAI TERAKOYA 公式HP:
ポイント
  • SAMURAI TERAKOYAは、プログラミング学習における「プログラミングスクール通いたいけど価格が高い」「プログラミングの独学を始めたが、エラーの解決方法がわからず挫折しそう」などの課題を解決するのに特化したオンラインサブスクリプション型ITスクール。
  • 月額1,980円という非常に良心的な価格から始められる。
  • Pythonカリキュラムも充実しておりスキルに沿ったコースを受講できる。

Aidemy

公式ホームページ:
ポイント
  • オンライン型プログラミングスクール
  • AIスキルを本気で身につけたいなら非常におすすめ
  • 最先端のAI ・データ分析領域の知識・プログラミング手法が学習できる
  • 講座のカスタマイズもできるため、好きな分野を集中して学習可能
  • 8日以内であれば全額返金保証もあり

TechAcademy

公式ホームページ:
ポイント
  • オンライン型プログラミングスクール
  • レベルの高い現役エンジニアが受講生に1人ずつ専属メンターとしてつく
  • Pythonの基礎からAIやデータサイエンスが学習できる応用まで幅広いコースがある
  • 1週間の無料体験あり

テックキャンプ

公式ホームページ:
ポイント
  • 関東・中部・関西の教室とオンラインを両立したプログラミングスクール
  • レベルの高い専属トレーナーがつき、マンツーマンで最適な学習プランを提案してくれる
  • AI入門講座ではPythonの基礎からAIプログラミングに必要な知識が体系的に習得できる
  • プログラミング受講者数・転職成功人数No1の実績のあるスクール

【副業・転職】働きながらPythonを学習する方法

Pythonを利用した仕事は、年収ランキングにも上位で挙げられることもあり、日々需要が高まっていると言えます。また、近年は副業・転職・フリーランス向けに、働きながらPythonを学習できる環境も整ってきています。

Pythonを活用する関連職種には次のようなもの挙げられます。

職種仕事内容
データサイエンティスト企業のデータ利活用コンサルティング・ビッグデータ解析・人工知能開発に至るまで幅広く担当
データベースエンジニアWebアプリケーションのバックエンド開発・API開発等を担当
AI・機械学習エンジニア人工知能の技術を利用したアプリケーション・サービスを開発を担当
統計解析者・アナリストビッグデータ解析等データ分析業務を主に担当。

副業で稼げるPython案件の探し方

当サイトでは副業で稼げるPython案件の探し方についても解説しています。併せてご覧ください。

最後に

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