ITエンジニアを目指すならPythonを学ぼう!特徴や活かせる業界・おすすめの勉強法を紹介【ITエンジニアを目指す学生向け】Pythonとは?

最終更新日:2021年9月15日

PythonはAI(人工知能)や機械学習の分野で多く利用されている、人気が急上昇中のプログラミング言語です。ITエンジニアとしての就職を目指している学生さんにとっては、気になる言語の1つではないでしょうか?
本記事では、Pythonの特徴や用いられている分野・業界、独学で勉強するための方法など、就職活動に役立つ情報をシェアしていきます。ITエンジニアを目指している皆さんはぜひ参考にしてください。

1. Pythonとは?まずは特徴をチェック

まずは、Pythonとはどんなプログラミング言語なのか、その特徴についてチェックしましょう。

プログラミングの文法がシンプル

Pythonの最大の特徴は、プログラミングの文法がシンプルということです。そのため、覚えることが少なく、直感的に理解しプログラミングすることができます。これはプログラミング初心者にとっては大きなメリットといえます。

また、文法のシンプルさにゆえにPythonは「誰が書いても同じようなプログラムになる」という特徴ももっています。

一般的なプログラミング言語では、同じことを実行する場合でも、さまざまな記述方法が可能です。これは便利な面もありますが、人によってクセのある書き方をされると、読みにくいプログラムになってしまうこともあります。

読みにくいプログラムだったとしても、システムが「動いている間」は問題ありません。しかし、システムの改修などでプログラムに修正を加える場合に、手間がかかる可能性が高いです。プログラムを解読するのに余計な手間と時間がかかったり、読み間違えるとバグを生み出したりするからです。

一方で、Pythonは文法がシンプルなので、プログラムが読みにくくなることは稀です。さらに、誰が書いても同じようなプログラムになるので、読み間違えることもめったにありません。

ちなみに、Pythonのエンジニアは「シンプルでわかりやすいプログラムを書く」という使命感のようなものを持っている傾向があります。それもPythonで書かれたプログラムが読みやすくなる理由の1つです。

豊富なライブラリで開発が比較的簡単

Pythonには豊富なライブラリが用意されています。ライブラリとは開発に必要なキットのようなものです。

例えば、Webサービスを開発するシーンを考えてみましょう。一般的なWebサービスであれば、少なくともユーザー登録・ログイン・ログアウトといった機能が必要となります。これらを1から開発するのはかなり大変で、開発の段階でミスをするとログインできないWebサービスになってしまうおそれもあります。

そこで役立つのがライブラリです。ライブラリには上記のような機能を実装するためのコードがあらかじめ用意されているため、開発の手間やミスを大幅に減らせます。これにより、Webサービス開発において一番本質的な部分の開発に注力でき、よりよいサービスを展開することにもつながるでしょう。

Pythonでは標準のライブラリだけでなく、サードパーティーによるライブラリ(第三者によって開発されたもの)も充実しています。有名なライブラリには以下のようなものがあります。

 
  • ・数値計算用ライブラリ:NumPy

    ・機械学習(AI)用ライブラリ:TensorFlow

    ・Web開発用ライブラリ:Django

    ・データ自動収集用ライブラリ:Scrapy


いずれのライブラリも無料で提供されており、定期的なアップデートによってより便利な機能が追加されています。だからこそ多くのユーザーが集まり、さらに便利になっていくという好循環が生まれているのです。

AIなど最新技術の開発に用いられている

IT業界で最も注目を集めているジャンルの1つに、AIや機械学習があります。これらの分野においても、Pythonは大活躍しています。

「なぜAIの開発にPythonが利用されるのか?」その理由は、AIや機械学習に役立つ豊富なライブラリ群にあります。例えば、AI開発向けのライブラリであるTensorFlow(Googleが提供)には、画像認識や音声認識といった機能が用意されています。

AIというと、画像を判断して人や文字を見つけ出す画像認識技術や、人の声を判断して文章化する音声認識機能が特徴ですが、これらの技術を自分で1から開発するとなると、莫大な時間とコストが必要です。TensorFlowを使えば、技術に関しての詳細な処理がわからなくても簡単に実装することができます。

Pythonとそのライブラリをうまく組み合わせて使うことによって、最新の技術が簡単に利用できるというわけです。

AIは今後も発展が見込まれる分野の1つです。AIの開発に興味があるのなら、Pythonを習得しておいて損はないでしょう。AIや機械学習に関する情報はネット上に豊富に存在し、書籍も多数出版されています。簡単な機械学習プログラム作成に挑戦してみるのもおすすめです。それは就職活動において大きなアドバンテージになるはずです。

データ処理・分析が得意

Pythonは、データの処理や分析も得意としています。高度な数値計算には多次元配列の演算処理などが必要ですが、PythonにはNumPyのような数値計算用ライブラリが用意されています。さらに、matplotlibというグラフ描画用ライブラリを利用すれば、処理したデータを図示することも簡単です。

これらのライブラリは、多くの研究機関でも用いられており、一般的な表計算ソフトなどとは比べ物にならない高度さです(もちろん表計算ソフトと比較すると、最初のハードルは高いのですが…)。

もし皆さんが理系学生(もしくは統計などを多用する一部文系)で、実験結果の処理や図示といったことをエクセルで実行しているのであれば、その作業をPythonに置き換えてみることをおすすめします。作業効率が大幅にアップする可能性がありますし、これまで見えてこなかった結果が見えてくるかもしれません。

なお、PythonがAIの開発現場で利用されているというのは先に述べた通りですが、そこにはPythonの「データ処理・分析が得意」というバックグラウンドも関係しています。

データの自動収集ができる

データの自動収集(スクレイピング)が比較的簡単に実装できるということも、Pythonの特徴として挙げられます。

多くの人がSNSなどを通じ情報発信をする現代社会では、世のトレンドを掴むために、ネットのチェックは欠かせません。とはいえ、星の数ほどある情報から、有益な情報を見つけ出し、そこからトレンドを分析するのは容易なことではないでしょう。人力に頼っていると、かなりの時間と手間を要する作業です。

また、人力でのトレンドチェックには、多かれ少なかれ「思い込み」が入ります。これは分析結果に余計な影響を与えるおそれがあります。

一方で、データを自動収集した場合は、作業時間も短縮できますし、思い込みが邪魔をすることもありません。

なお、下手にデータの自動収集を実行すると、サーバーに過剰な負荷がかかることになりかねません。練習としてデータの自動収集を試してみたいという場合は、自分が管理しているブログや所属している研究室のHPなど、迷惑がかかりにくい箇所で実行しましょう。

2. Pythonが用いられている分野・業界は?

つづいては、Pythonが用いられている分野・業界についてチェックしていきましょう。ここで紹介している分野・業界への就職に興味がある人には、Pythonはピッタリのプログラミング言語といえます。

AIの研究・開発

Pythonが使われている分野・業界で最も有名なモノの1つが、AIの研究・開発です。機械学習やAIといった分野は注目度も高いため、「挑戦してみたい」という人も多いでしょう。

前章でご紹介した通り、PythonにはAIや機械学習の研究・開発に適したライブラリが豊富に用意されています。また、研究・開発には数値計算が欠かせませんが、Pythonはそこでもメリットを発揮します。

このような状況から、多くのAI技術者がPythonを利用することでさらにライブラリが充実するという好循環が生まれ、結果としてPythonはAIや機械学習のデファクトスタンダード(事実上の標準)とも言われる存在となりました。

もちろんPython以外のプログラミング言語でも、AIの研究・開発は可能です。しかし、この場合にはせっかくのライブラリ群が使えなくなってしまうため、「完全に独自のAIを開発したい」など、特別な理由がない限りメリットは少ないのが現状です。

「将来、AIや機械学習の分野で活躍したい」という人は、Pythonを学んでおいて損はありません。

SNSなどWebサービスの開発

世界中で利用されている人気のSNSも、Pythonを利用して実装されています。理由はさまざまですが、Pythonならではのコードの読みやすさが要素の1つだと考えられます。

大規模なWebサービスには、開発に多くのエンジニアが関わります。また、定期的なアップデートも欠かせません。読みやすいプログラムで書かれていることは、業務を円滑に進めるためにも非常に大きなポイントとなります。

また、Pythonの処理速度はそれほど速くはありませんが、Webサービスとしては十分な速さということもPythonが人気の理由です。

Web系の会社でエンジニアとして働きたい場合、「それなりにプログラミングができる」ことが前提条件ですが、Pythonのスキルはアドバンテージになり得ます。時間がある学生のうちにしっかりと学習し、技術を身に付けておきましょう。

データサイエンス

ビッグデータの分析など、データサイエンスの分野でもPythonは大人気です。その理由もやはり、データの分析・処理に特化したライブラリが豊富だからです。

また、データの自動収集技術を用いれば、分析に必要なデータそのものを収集することも可能です。データサイエンスの分野に興味がある人にも、Pythonはおすすめのプログラミング言語といえます。

なお、データサイエンスの分野では、Pythonと共に「R」という言語が用いられることが一般的です。Rは統計や分析に特化したプログラミング言語で、Pythonのような汎用性はありませんが、処理速度が早いというメリットがあります。

データサイエンスの分野で就職を考える場合、PythonだけでなくR言語についてもチェックしてみてください。

マーケティング

マーケティングには、トレンドをいち早く捉え、分析することが欠かせません。そこで役立つのが、データの自動収集(スクレイピング)技術です。SNSや各種ニュースサイトを定期的にチェックしておき、必要なキーワードを分類しておけば、トレンドを容易に把握することができます。

そのため、マーケティング業界ではIT技術、とりわけデータの自動収集に注目が集まっています。世の中の最先端で情報を収集・発信したいという人にとって、マーケティングは魅力的な分野ではないでしょうか。

なお、マーケティングの分野で活躍したい場合、Pythonのスキルと合わせて、フレームワークなどマーケティングの基礎知識を持っていると有利です。フレームワークに関しては多くのビジネス書も販売されているので、ぜひ一読してみてください。

3. Pythonができると就活に有利?

これからのIT業界に欠かせない言語とされるPythonですが、Pythonができると就活では有利になるのでしょうか?

前章でご紹介した「Pythonが用いられている業界」への就職であれば、Pythonができると高く評価される可能性が高いです。

また、上記以外の分野に関しても「学生時代にプログラミングを習得した」という事実は、エントリーシート作成や面接時のアピールポイントとなるでしょう。そういった意味でも、Pythonを習得することは就職活動を有利にしてくれるはずです。

一方で、ITエンジニアとしての「求人数」だけを見た場合、現在日本においてはPythonよりもJavaに軍配が上がります。「なんでも良いから就活に向けてプログラミング言語を身に付けておきたい」という人は、Javaを選んでおいた方が無難かもしれません。ただし、習得難易度はPythonよりJavaの方が高いです。

4. 大学生向け|Pythonのおすすめ勉強方法

最後に、学生におすすめのPython勉強法についてご紹介していきます。プログラミング言語の習得にはそれなりの時間がかかるので、始めたいと思ったらすぐにでもトライしてみるのがおすすめです。

まずはとにかくさわってみる

まだ1度もPythonに触れたことがないのであれば、とりあえず触ってみましょう。インターネット上には、WindowsでもMacでもPythonの実行環境の作り方について多数の情報があるので、それらを参考にすれば、意外と簡単に実行できます。

実際にさわってみることで「プログラミングってこんな感じなんだ」という感覚がつかめるはずです。この第一歩が踏み出せれば、あとは進んでいくのみ。ある程度時間をかければPythonのプログラムが書けるようになります。

入門本を1冊こなす

Pythonにさわってみて「もっと勉強したい」と感じたのなら、Python入門本を1冊こなしてみることをおすすめします。どんな機能があるのか、どんな使い方ができるのか、体系的な知識が身に付くはずです。

最初は「挫折しないで続ける」ということが肝心なので、薄めの本でトライしてみるとよいでしょう。

学習サイトを利用する

「余計な手間をかけずにPythonを学びたい」という場合、学習サイトを利用するのもおすすめです。たとえば「Progate」というサイトでは、環境構築をせずに、すぐにPythonのプログラムを動かすことができます。

また、初心者向けのレッスンも多数用意されているので、効率的に学習を進めていくことができます。

プログラミングスクールに通う

「自分1人で挑戦するのは不安…」という人は、プログラミングスクールを検討してみましょう。プロのサポートで効率的に学習を進められますし、同じ志を持った友人ができるのも大きな支えになるはずです。

他の勉強法と比べて費用はかかりますが、「月謝を払ったからにはモトを取らないと」という思いも、学習を続ける大きなモチベーションとなります。ただし、学べる言語や環境・サポート内容などはスクールによってさまざまなので、評判などをしっかりとチェックして自分に合うところを選びましょう。無料体験レッスンを実施しているスクールも多いので、ぜひ利用してみてください。

5. まとめ

Pythonは人気の高いプログラミング言語の1つです。AIの開発をはじめ、さまざまな分野で利用されている。求人数という観点ではJavaなどには及ばないが、AIや機械学習などに興味があるのなら、おすすめのプログラミング言語である。

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