Pythonでできることとは？代表的な活用例5選と将来性の高い仕事を紹介

Pythonといえばプログラミング言語の一つですが、実際に何ができるか分からないと学ぶかどうかの判断は難しいものです。

この記事では、Pythonでできることや具体的な仕事を紹介し、学ぶ前に参考にすると非常に役立つ情報をまとめています。

しかし、Pythonにも「できないこと」があり、他の言語との違いを正しく確かめることが大事です。

プログラミング言語の中でもメジャーであるPythonを学びたいときは、目標を明確にしてから最適な学習方法を決めるようにしてみてください。

Pythonでできること5選

プログラミング言語の中でも高い人気を誇るPythonでできることには、主に5つの活用例があります。

それぞれの特徴を知ることで、学習の進め方がより明確になるはずです。

今まで知らなかった活用術を知ることは学ぶきっかけになり、今後のプログラミングに幅広く活かせるようになります。

機械学習を使ったAIの開発

1つ目は機械学習を使ったAIの開発があり、知識を覚えさせて人間の代わりに判断できるようにすると効果的です。

また、「SciPy」や「NumPy」などの科学技術や数字、統計用のフレームワークが充実しており、データを効率よく処理できます。

そのほか、「TensorFlow」や「PyTorch」などのディープラーニング用のライブラリもあり、内容を比較して選ぶと非常に便利です。

これらのツールは有名企業によって開発されており、機械学習やニューラルネットを直感的に扱うことが可能です。

Webアプリ・サービスの開発

2つ目はWebアプリやサービスの開発で、専用のフレームワークが数多く実装されています。

中でも「Django」はフロントエンドからデータベース接続まで必要な機能が揃っており、特に有名な存在です。

実際にPythonで作られた有名なアプリには「Dropbox」や「Instagram」などがあり、日本でも広く普及しています。

特にInstagramは写真や動画など容量が大きくてもスムーズに動作し、ビジネスからプライベートまで幅広く利用されています。

ブロックチェーンの開発

3つ目はブロックチェーン技術の開発で、フィンテック業界の基幹技術としても採用されています。

Pythonを使えばスムーズに開発が可能な理由として、以下の3つのメリットが挙げられます。

データ処理・分析・解析などの業務効率化

4つ目は業務効率化のためのデータ処理や分析があり、手動で行っていた作業を自動化できます。

具体的に自動化できることとして、Web上の特定データの通知やCSVファイル形式での抽出、競合分析などが挙げられます。

代表的なライブラリとしては、数値計算の「NumPy」、解析を支援する「Pandas」、行列演算の「SciPy」の3つが主流です。

これらの強力なライブラリがあるからこそ、Pythonではデータ処理や分析が驚くほどスムーズに行えるのです。

それまでは時間を取られていた業務がサクサクと進み、人件費の削減にもつながるため、大規模なデータ管理に効果的です。

データの自動収集

5つ目はデータの自動収集があり、「クローリング」や「スクレイピング」といった手法を用いて行われます。

クローリングはURLリストを元にプログラムでHTML情報を取得してくれる便利な技術です。

一方のスクレイピングは、取得したHTMLから任意の情報を抜き出し、人の代わりに必要な情報を探してくれます。

例えば企業の株価情報を自動で収集し、業務改善に役立てるなど、ビジネスの現場で高く期待されています。

Pythonを習得することでできる仕事

Pythonを習得すると専門性の高い仕事に就くことができ、今後のキャリアにおいて大きな武器となります。

仕事の選択肢を増やすことはやりがいに繋がり、収入を増やして充実した人生を築くきっかけになるはずです。

特に代表的な3つの職種について、興味や関心に合わせて確認してみましょう。

AIエンジニア

まずはAIエンジニアがあり、現在もっとも注目されている分野で需要が急速に伸びています。

AIは人工知能を意味し、人間の代わりに業務を実行するため、人件費の削減にも大きく貢献します。

AIは自動車の自動運転や掃除ロボット、検索エンジンなど様々な場面で活用されており、市場は右肩上がりです。

多くのAIがPythonを使って開発されているため、学習して社会に貢献することは確かなやりがいに繋がります。

Webアプリケーションエンジニア

次にWebアプリケーションエンジニアがあり、SNSの「Facebook」や動画サイトの「YouTube」もPythonで作られています。

Webアプリの需要が高まる中で、Pythonを扱えるエンジニアのニーズは年々加速しています。

世界中からのアクセスに耐えうるアプリを開発できる高い技術力があれば、好条件の案件に巡り会える可能性も高まります。

データサイエンティスト

次にデータサイエンティストがあり、Pythonを用いることで高度なデータ解析を効率化できます。

ディープラーニングの分野でも頻繁に用いられ、ユーザー行動分析やアクセス解析にも非常に便利です。

以前は「R」という言語も使われていましたが、現在では幅広いデータを分析できるPythonの勢いが勝っています。

欧米でも人気の高い職業であり、日本においてもマーケティング活動の中で重要な役割を担っています。

インターネットビジネスが主流の現代において、データサイエンティストは広く社会に貢献できるメリットがあります。

逆にPythonでできないことは？

Pythonは万能なプログラミング言語ではなく、メリットだけとは限りません。

学習を始める前に、Pythonが苦手としている領域についても正しく把握しておくことが大事です。

主な「できないこと」や「不向きなこと」として、以下の2つの点に注意しましょう。

スマホ・デスクトップアプリの開発

1つ目はスマホやデスクトップアプリの開発で、Pythonよりも他の言語を使ったほうが効率的です。

AndroidやiOS向けにはメジャーなライブラリが少なく、主にJavaやC#などが用いられています。

Windows系のデスクトップアプリ開発には、マイクロソフト社が開発しているC#の方が最適です。

アプリ開発を専門にしたい場合は別の言語を学ぶ方が近道であり、就職先選びにおいても重要な視点となります。

高速な処理を求められる開発

2つ目は高度で高速な処理を求められる開発であり、巨大なゲームや基幹システムなどが該当します。

Pythonは他の言語に比べて処理速度が遅くなる傾向があるため、スピード重視のシステムには対処できません。

こうした業務にはJavaやC++の方が向いており、複雑な処理には限界があることを認識しておく必要があります。

ビッグデータを扱う際も、Pythonが真に求められている環境かどうかを事前に確かめることが重要です。

まとめ

プログラミング言語のPythonでできる開発は、主に人工知能、Webアプリ、ブロックチェーンの3つが代表的です。

また、データを自動的に集めて分析できるため、業務の劇的な効率化にもつながり非常に便利です。

エンジニアとしての仕事で大いに役立ち、AIエンジニアやデータサイエンティストなど就職先の幅を大きく広げられます。

ただし、高度な情報処理を求められる巨大ゲームや、スマホアプリの開発には向いていない側面もあります。

効率よく情報を処理するためには、Pythonとともに他の言語も学ぶとさらに効果的でしょう。

Pythonはスクールでも定番の言語であり、メリットが多くデメリットが少ないため、初心者にも人気があります。

最近ではAI開発の需要が非常に高く、身近なWebアプリの定番でもあるため、学ぶ価値は高いと言えます。

今後の人生においてPythonを学ぶことは、エンジニアになるための最高のアクションになるはずです。

Pythonに関するよくある質問