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今の時代に学んで得するプログラミング言語Python - エンジニアの基礎知識を徹底解説

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エンジニアの基礎知識を徹底解説

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今の時代に学んで得するプログラミング言語Python

近年Pythonというプログラミング言語が非常に人気を集めています。
最近はAIや機械学習という言葉等とともにPythonが有名になり、
ITに詳しくない人でも耳にしたことがあるかもしれません。

実際に、スキルを磨きたいと思う言語の中で、
Webページを作るのに必要な言語、HTML、CSS、JavaScriptや
アプリケーション開発に有用なJava等を抑えて、
Pythonが一位になったりしています。

最近はフリーエンジニアなんて言葉も流行ってきて、
プログラミング言語は何からやるのが効率が良いのだろうか?
と悩んでいる方もいらっしゃると思いますが、
最初に触るのであればPythonがオススメではないかと思います。

さて、実際はPythonがどのような点で良いのでしょうか。

AIや機械学習についてはPython一択な点

AI分野について

Pythonの強みはなんといっても、「AI(人口知能)」や「機械学習」そして「データ分析」に
非常に強いプログラミング言語だということです。

AIというと「画像分析」、「自動チャットボット」、「学習」などなどが上がりますが、
これらを実現するのにPythonが非常に多くのライブラリを無料で提供しています。

つまり、AIを使ったソフトを効率よく開発することができます。
計算方法を学んで、一からプログラミングしなくても、すでにあるものを使えばよいだけなので非常に楽になりますよね。

どんなライブラリがあるかというと、一例ですが以下があります。

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • scikit-learn

「TensorFlow」は、Googleが開発して、公開しているディープ・ラーニングのライブラリです。
ディープ・ラーニングとは、AIの計算方法の一種です。

「PyTorch」は、Facebookが開発・公開しているディープ・ラーニングのライブラリです。

「scikit-learn」は機械学習のアルゴリズムを幅広く使えるライブラリです。

「TensorFlow」、「Pytorch」、「scikit-learn」のどれもオープンソース(誰でも使える)で、無料で利用できます。

データ分析について

Pythonは、AIだけでなくデータ分析の分野でも非常に力を発揮するプログラミング言語です。
データ分析の分野でも豊富なライブラリーがあります。

代表的なライブラリーは以下です。

  • NumPy
  • SciPy
  • Pandas
  • matplotlib

「NumPy」や「SciPy」は、数値計算が得意なライブラリです。
「Pandas」は、表形式データの分析、処理が得意なライブラリです。
「matplotlib」は、データをグラフ化するライブラリです。(これ一文でグラフとか出来て凄い便利です。)

データ分析が得意なプログラミング言語といえばRが代表的ですが、
Rはデータ分析に特化したプログラミング言語なので、汎用性がありません。
しかし、Pythonは、データ分析もできれば、Webアプリケーション開発もできたり、
汎用的なプログラミング言語です。

初心者でも取り組みやすいプログラミング言語Python

Pythonが人気の理由にデータ分析以外に、初心者でも取り組みやすいプログラミング言語という特徴があります。
Pythonは、インタプリタ言語と呼ばれる言語で、C言語やJava等のコンパイル言語に比べ取り組みやすいです。
インタプリタ言語は、プログラムを作成したらすぐに動かすことができます。
コンパイル言語では、「コンパイル」とか「ビルド」という作業を実施して、
機械語に変換する作業が必要になります。

また、Pythonは、短い記述で動作することができます。
CやJava等によりも記述する量が少なくて済むため、初心者におススメの言語です。
インタプリタ言語には、PerlやPHPやRuby等があります。

まとめ

Pythonは、AIや機械学習、データ分析に優れたプログラミング言語であり、
初心者でも取り組みやすい簡単な言語であることから、
様々な人にとって有用なプログラミング言語だといえますね。

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