Pythonとは?言語の特徴やシェア、習得するメリットを徹底解説!!

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Pythonは最も人気なプログラミング言語

PCに命令をだすためのプログラミング言語はC・JAVA・Javascriptなど数多くありますが。エコノミストによると近年その中でpythonが世界で人気なプログラミング言語になりつつあります。これまで長らく1番人気はJavaでしたがGoogleで検索されている回数が2010年から半減しています。

Pythonの人気の理由

同じ動きをするプログラムを開発したときに Python はプログラムの処理速度は劣りますが、 開発期間を短縮できます。コンピュータの処理性能は 年々向上しているのでプログラムの目的によっては 処理速度の遅さが問題にならないことが多いと思います。そのためプログラム開発の期間を短縮できるPythonに人気が集まりました。

ライブラリの数が圧倒的

Pythonでは標準ライブラリとサードパーティ製のライブラリや関数が利用可能です。その豊富さはほかのメジャーなプログラミング言語とほと同じくらいであり、pythonの他にはない強みとしては下でも紹介していますが、機械学習や深層学習(ディープラーニング)・強化学習系のライブラリーが豊富であり、AIやIoTの社会利用が進んでいく中でそういった研究がほかのプログラミング言語より簡単にできることであり、そういった点でpythonの需要は高まっていると思われます。

機械学習

Pythonを学ぼうと思っている方の中には、近年注目を集めている「人工知能」、とりわけ「深層学習(Deep learning)」に興味を持っている方もいらっしゃると思います。

Pythonの機械学習のライブラリで1番おすすめなのは、「TensorFlow(テンソルフロー)」です。TensorFlowは、ニューラルネットワークやディープラーニングの分野で活用されています。

この分野でよく使われる言語でもあり人工知能を学習したい、もしくは人工知能関連の職業に就きたいならPythonは習得必須と言っても過言ではありません!

余談ですが、昔はデータ・サイエンティストの間で機械学習ではRがよく利用されて、大学でもデータ分析といえばRでした。

これまでRでできたことが簡単にできるプログラミング言語はなかったのですが、PythonでRと似た機能を持つPandas やstatsmodel などのライブラリができ、機械学習も scikit-learn で簡単になったことから,「機械学習はPython 」というイメージが定着したのではないかと思います。

それに加えてPython は開発当初から科学やエンジニアリング のコミュニティがあったので、科学技術計算などに欠かせない NumPy や SciPyなどの機械学習の補助的なライブラリーも豊富であり、これも機械学習においてPythonが持てはやされる理由の1つでしょう。

また、人工知能や深層学習以外にもWebアプリなどの開発にも用いられています。Pythonで作られたWebアプリで有名なものに「Youtube」や「インスタグラム」などがあります。

こんな感じでみなさんが世間で聞いたことのあるサービスが実はPythonで作られているなんてこともありますし、これからその頻度はより増えていくでしょう。

PythonはWEBフレームワークが豊富

PythonはWebサービス創るときに便利なWebフレームワークも豊富です。WEBフレームワークとは、WEBアプリケーションを作るために必要な機能の詰め合わせのことで、Pythonは人気言語のため、便利なWEBフレームワークが開発されており有名なフレームワークは以下の3つです。

・Django
・Flask
・Bottle

独学でなんか作りたいという時はFLASKが一番簡単です。まあこれら3つを使えば、「Webアプリケーション」「デスクトップアプリケーション」「組み込みアプリケーション」「ゲーム」「機械学習(人工知能)」みたいなものはなんでも作れます。

もちろんプログラミング言語には得手不得手があり、一概にこれが絶対良いというものはありませんが、とりあえずなんかプログラミングで作りたいという時はまずPythonから初めて全く問題ないでしょう。

先程、「Youtube」や「Evernote」はPythonで作られていると書きましたがその他にも「Instagram」もPythonで作られています。

プログラミング言語は一長一短があるものですが、Pythonの汎用性が高く作ろうと思えばほぼ何でも作れます。日本のIT業界は現在JAVAが主流ですが、これからPythonを始めとした次世代の言語に移行していくのではないかと個人的には考えています。

Pythonには利用者・開発者がたくさんいるので、いろんなライブラリが作られて自分が作りたいものを作りやすい環境が整っています。個人的に最初に勉強するプログラミング言語をPythonにしてよかったと思うことの最たる理由は、なんといってもJupyter notebookという開発環境があったという点です。jupyter notebookこそ大正義。 とにかく、jupyter notebookという、「今どき風なくっそ便利になった対話型インタープリター」で開発できるということは、トライ&エラーを繰り返しながらテストと開発を同時に行えるので全ての人にオススメです。

他にもpythonはSlackなどでも活動が活発であり、やる気さえあれば誰でも学習できる環境が整っています。

Pythonエンジニアは高収入

Pythonは求人検索エンジン「スタンバイ」で公開された2017年版プログラミング言語別平均年収ランキングにおいて、年収601万円で第2位という上位につけています。

つまりPythonを使えるエンジニアは同じWeb分野で使われているRubyやPHPなどのエンジニアと比べて平均年収が高いのです。ライブラリやWEBフレームワークの豊富さに加えて、給料もいいとなればもはやPythonを勉強しない理由はないんじゃないでしょうか?

そして、Pythonを使う職種が高収入な理由な1つとしては、データサイエンティストになれるという点があります。データサイエンティストとは最近話題になった職業で、機械学習や統計学の道具を使って膨大なデータから企業の利益効率化のためのルールやシステムを見つける仕事です。

つまり、ビッグデータを解析してビジネスで役に立つ情報を見つけるという感じです。このデータサイエンティストの給料は現在需要に対して供給が追い付いていないこともあり、だいたい月給50万円~90万円程度の金額設定になっており、IT業界の中でもトップクラスの高収入になっています。

統計学や機械学習を使ったデータ解析業務は難しいですが、この収入なら下手な資格を勉強するよりも習得する価値が十分にあると思います。

終わり

なんかプログラミングしたい/待遇の良いITエンジニアになりたいなら、とりあえずPythonやっとけ!これに尽きます。

もちろんJAVAやPHPが出来れば立派なエンジニアですが、そういう言語しか使えない場合は職場環境はブラックになります。IT業界がブラックと言われるのはこれら言語で仕事をしている人が多いからです。ですが、IT業界でもちゃんと専門知識を身に着けたりすることでホワイトに働くことは可能です。

特に現在はPCのスペックの向上やスマホの普及により20年前は夢物語であったAIやRPAの社会での実用が目前に迫っています。そういった意味で統計学やディープラーニングを含む機械学習ができるエンジニアの市場価値はますます高くなっていくでしょう。

その流れに乗るためにはまずPYTHONを身に着けておくのが手っ取り早いと思います。なのでプログラミング言語を何から勉強し始めようか悩んでいる人はぜったいまずpythonから始めた方が良いと思います。

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