Pythonの得意分野・不得意分野について徹底解説!おすすめライブラリも紹介します【学生向け】Pythonは何ができるの?就活には有利になる?

最終更新日:2021年6月4日

PythonはAIの開発やビッグデータの解析に使われるなど、“次世代”というイメージが強いプログラミング言語です。ITエンジニアを目指す就活生としては気になる言語の1つですよね。しかし一方で「結局のところPythonって何ができるの?」「Pythonのメリットって何?」など、具体的にはどんなものなのかイメージできない人も多いのではないでしょうか。
そこでこの記事では、Pythonの得意・不得意なこと、Pythonを使用する職種、おすすめの学習方法についてご紹介していきます。

1. 学生向け|Pythonは何ができる?得意なジャンルはコレ

そもそもPythonとは何ができて、どんなことが得意な言語なのでしょうか?

Pythonの大きな特徴として「ライブラリが豊富」ということが挙げられます。ライブラリとはアプリを開発するための道具セットです。あらかじめ用意されたライブラリを使えば、難しい機能も簡単に実装できてしまいます。それが、Pythonが世界的に人気を高めている理由の1つです。

ライブラリは標準で用意されているものの他に、開発元以外の企業・個人によって作成されたサードパーティー製のものも多数存在しています。人気があるゆえに多くのユーザーが集まり、多くのユーザーが集まるからサードパーティー製ライブラリが作られ、サードパーティー製ライブラリの便利さからさらに多くのユーザーが集まり…といった好循環が生まれているのです。

以下では、便利なライブラリが用意されているPythonの得意分野についてご紹介していきます。

AIの開発

Pythonが世界的に有名になった理由の1つが、AI開発のデファクトスタンダードになったということです。デファクトスタンダードとは「事実上の標準」という意味で、多くの人が「AIの開発ならやっぱりPython」と思っているような、業界の標準として認められたもののことを指します。

もともとPythonにはAI開発に便利なライブラリが多数用意されていたのですが、デファクトスタンダードとなったことで、TensorFlowなどの機械学習向けライブラリがますます充実しました。それを求めて、さらに多くのAI開発者がPythonを利用するようになったのです。

ちなみに、Python以外のプログラミング言語を用いてもAI開発は可能です。しかしこの場合はライブラリが使えず、場合によっては全てを1から開発しなくてはなりません。なにか特別な理由がない限り、わざわざそんな大変なことをする必要はないですよね。

また、多くのAI開発者がPythonを使っているため、関連する情報を集めやすいという点もメリットです。例えばGoogleで「Python AI」と検索すると、約203,000,000件もヒットします。一方、「C++ AI」で検索した結果は約57,500,000件です(2021年4月現在)。

ライブラリの豊富さ、そして情報の多さがPythonでAIを開発する大きな魅力と言えます。

Webサービスの開発

PythonにはWEBサービスの開発に使えるライブラリやフレームワークが豊富に用意されています。そのため、初心者でも簡単にWebサービスを作成することが可能です。たとえば、Webサービスに欠かせないログイン・ログアウトも、フレームワークに用意されている機能を使うだけで実装できます。

Webサービス開発用フレームワークの中でも、特に有名なのがDjangoです。一般的に必要な機能が一通り揃っており、それらの組み合わせによって本格的なWebサービスが実装できます。

「入門としてシンプルなサービスを開発してみたい」という人におすすめなのがFlaskです。あえて機能を絞っているので、初心者にとっては使いやすいはずです。

いずれにせよ、Pythonを利用すれば、WEBサービスが簡単に実装可能です。皆さんもアイデア次第で、世界をあっと言わせるサービスを提供できるかもしれませんよ。

データ処理・分析

データの処理・分析といった作業も、Pythonが得意としている分野です。データ処理に利用される有名なライブラリがNumPyで、機械学習の分野でも利用されています。

NumPyには豊富な関数が用意されており、データの分析には欠かせない標準偏差や分散も関数によって簡単に求めることが可能です。

もし皆さんが理系学生で実験結果の処理や分析をエクセルで行っているのであれば、Python+NumPyを使ってみるのもおすすめです。手動で行っているデータの集計・分類といった作業をPythonが実行してくれます。さらにNumPyのライブラリであるmatplotlibを利用すれば、データを図示することが可能で、エクセルでは簡単に書けないような複雑な図も思いのままに描写できます。

このように、Pythonを利用してデータの分析を行えば研究が進み、なおかつPythonを学ぶこともでき一石二鳥です。またこれまで使ったことがない解析方法を使うことで、これまで見えていなかった研究結果が見えてくるかもしれません。

データの自動収集

PythonにはScrapyなどスクレイピング用のライブラリも豊富に用意されています。スクレイピングとは、WEB上のデータを自動で収集する技術のことです。

たとえば皆さんが「東京駅周辺で最近オープンしたラーメン店」に興味があるとします。この場合「東京駅 ラーメン 新規オープン」といったワードで検索し、表示されたHPをそれぞれチェックするはずです。

このときデータスクレイピングを用いれば、ホームページを自分でチェックしていく必要はありません。飲食系のニュースサイトから「東京駅周辺のラーメン店オープン」に関する情報を自動で集めてくるといったことが可能となります。あらかじめ抽出された情報をチェックすれば、効率的に目的のお店を見つけ出せるはずです。

Pythonのデータ処理・分析機能と組み合わせれば、世の中のトレンドも見えてくるでしょう。

ただし、下手にスクレイピングを用いると、データ収集元のサイトに余計な負荷がかかることになります。ためしにデータの自動収集プログラムを動かしてみるといった場合には、データ収集元を自分のブログにするなどの配慮をしましょう。

2.学生向け|Pythonが苦手な事は何?

Pythonはさまざまなことに利用可能なプログラミング言語ですが、苦手なこと(他のプログラミング言語の方が有利なこと)も存在しています。

基幹システムの開発

ある程度の事業規模を誇る企業では「基幹システム」と呼ばれる、大規模なITシステムを利用しています。それら基幹システムの開発で、Pythonが利用されることはほとんどありません。というのも、Pythonは高速の処理には不向きだからです。

大企業の基幹システムには、世界中の事業所から大量のアクセスが集まります。また基幹システムを通して、巨大で重要なデータをやり取りするといったことも少なくありません。何か大きなデータを移動させるたびにシステムの処理速度が遅くなる…ということがあると、仕事がしづらいですよね。

あるいはアクセスが集中してシステムがダウンしてしまい、大切なデータがなくなった…なんてことが起こると、業務全体に支障をきたしてしまいます。

そのため、基幹システムの開発ではJavaやC++などの処理速度が早い言語を用いるのが一般的です。昔からある基幹システムでは、COBOLが使われていることもあります。

ネイティブアプリ開発

ネイティブアプリの開発も、Pythonがあまり用いられないジャンルの1つです。Pythonでもアプリの開発は可能ですが、アプリの開発であれば他のプログラミング言語の方が有利なため、あえてPythonを使うメリットが少ないからです。

たとえばWindowsマシンで動作するアプリを作成するのであれば、マイクロソフト系のプログラミング言語であるC#が便利ですし、MacやiPhone用アプリ開発あればSwiftが有名です。あるいはJavaならOSを気にせずに開発できます。

このように、アプリ開発の分野においてはC#・Swift・Javaにはかなわないというのが現状です。もしアプリ開発に興味を持っているのなら、これらのプログラミング言語を学ぶことをおすすめします。

3. Pythonができると就活に有利?目指せる職種は?

これから就職活動を始める皆さんの中には、「Pythonを勉強しておけば就職に有利になるかも」と考えている人も多いのではないでしょうか。

求人数だけを見るとPythonよりもJavaなどの方が多いのですが、AI開発のようにPythonが大前提という業界もあるため、Pythonが使えると就活で有利になる可能性は大いにあります。本章では、Pythonのスキルが活かせる業界・業種をご紹介していきます。

AIの研究・開発

ここまでご紹介してきた通り、AIの研究・開発においてはPythonがデファクトスタンダードです。ですから、AIの研究・開発の仕事を目指したい場合、Pythonが使えると有利になります。

また、AI開発に用いられることの多いTensorFlowやNumPyといったライブラリについても理解しておきましょう。

データサイエンス

データ解析に強いPythonは、ビッグデータの解析などにも用いられています。そのため、データサイエンス系の仕事に就きたい場合にも、Pythonを習得しておくとよいでしょう。この場合、NumPyなどのライブラリについても学んでおく必要があります。

なお、データサイエンスの分野ではR言語もよく用いられています。Pythonの勉強と共に、R言語についても学んでおきましょう。R言語は統計学に特化したプログラミング言語であり、Pythonよりも複雑で高度な計算に対応できます。

広告・マーケティング

広告・マーケティング業界では、トレンドをおさえるためにビッグデータ解析が盛んに行われています。そこではPythonのスクレイピング(データの自動収集)やデータ解析のライブラリが使われることもあります。

ただし、全ての広告・マーケティング会社がPythonを利用しているわけではないので注意が必要です。

Webサービス系

Pythonは大手SNSの開発などでも用いられているプログラミング言語です。Webサービスを提供している企業への就職の際も、Pythonのスキルが役立つでしょう。

なお、Web系企業では「プログラミングがそれなりに出来る」ことが募集の必須要件であることも多いです。そのため、Webサービス系への就職を目指してPythonを学ぶ場合には、自分でサービスを実装できるレベルまで確実にPythonを習得しておきましょう。

4. 大学生向け|Pythonが向いている人・向いていない人

続いて、Pythonが向いている人・向いていない人について解説していきます。就職活動前に「何かしらのプログラミング言語を学びたいけれど、どれが向いているのかわからない」と悩んでいる人はぜひ参考にしてみてください。

Pythonが向いているタイプ

AI・データサイエンスなどの分野に興味がある

AI・データサイエンスなどの分野に携わりたいという人はPython向けと言えます。「好きこそものの上手なれ」ということわざ通り、好きなことを学ぶのが、プログラミング言語習得の王道です。

研究でデータ解析をする必要がある

Pythonを利用すれば、データの分析や図示といった作業が簡単に行えます。現状ではエクセルを使ってデータの抽出や図の描写をしているという場合、無駄な作業がなくなり効率化につながる可能性が高いでしょう。

「Pythonを利用して作業を簡略化したい」というような明確な目標・目的があると、モチベーションを維持しながら学習できるはずです。

Pythonが向いていないタイプ

なんでも良いからプログラミング言語を勉強したい

やりたいことや学びたいプログラミング言語が曖昧な人には、Pythonはあまりおすすめできません。

Pythonは文法がシンプルで、プログラムを簡潔に書けるという特徴があります。これはプログラミング初心者にとってはメリットなのですが、逆に言えばPythonのシンプルさは、一般的なプログラミング言語と比較して特殊であるということです。

そのため、Pythonのシンプルさに慣れてしまうと、他のプログラミング言語を学習する際に文法が複雑で難しく感じるようになってしまいます。

「なんでも良いからプログラミングを学びたい」という人は、まずはより一般的に用いられているJavaScriptやPHPなどの言語から始めるのがおすすめです。

就活のためだけにプログラミング言語を勉強したい

希望する分野や企業がとくに決まっておらず、就職先の選択肢を増やすためにとりあえずプログラミング言語を身に付けたいという場合にも、Pythonはおすすめ出来ません。

レバテックキャリアが2019年度に寄せられた求人情報を集計した結果(※)によると、Javaが他の言語を圧倒しており、全体の34.98%を占めています。2位のPHPが16.43%です。

Pythonは3位とそれなりの人気なのですが、求人の割合は9.43%でJavaの約3分の1以下となっています。現在の日本において、就職活動のためだけにプログラミング言語を学ぶのであれば、求人の多いJavaがおすすめです。

※参考:レバテックキャリア 「【2020年7月発表】プログラミング言語別求人案件ランキング」

5. 学生向け|Pythonを学びたいと思ったら?

Pythonは文法がシンプルで、初心者でも学びやすいプログラミング言語の1つです。とりあえず挑戦してみたいという人におすすめの勉強方法をご紹介していきます。

まずはPythonを触ってみる

まずはPythonを触って、慣れることから始めましょう。WindowsマシンでもMacでも無料でインストール可能です。また、インターネット上にはサンプルのプログラムも多数公開されているので、まずはそれらを実行してみてください。Pythonの使い方が何となく理解できるはずです。

実行できるようになれば独学用の本もおすすめです。1冊通して試してみれば、必要最低限の知識は身につきます。

ライブラリを利用してみる

せっかくPythonを学習するのでれば、ライブラリも利用してみましょう。PyGameを利用すれば、簡単なゲーム開発が行えます。あるいはNumPyを使ってデータ解析をするのもおすすめです。ライブラリを使ってみると、Pythonの便利さを肌で感じられるはずです。

6. まとめ

PythonはAI開発やデータ解析などには欠かせないプログラミング言語です。その一方で、基幹システムの開発やネイティブアプリの開発にはあまり使われないという特徴があります。将来的にAIやデータサイエンスなどの領域に携わってみたいと考えている方は、学生のうちからPythonに触れておくことをおすすめします。

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