プログラミング

2019/06/19

Pythonとは?AI分野で活躍できるプログラミング言語の特徴・メリット、学習方法、転職・就職まで

Pythonとは?AI分野で活躍できるプログラミング言語の特徴・メリット、学習方法、転職・就職まで

今回は、AI分野で人気を誇るプロブラミング言語のPython(パイソン)について、

  • Pythonとはなんなのか?どんな特徴があるの?
  • Pythonの歴史やシェアは?
  • どんな風に使われているの?
  • 習得するとどんな仕事ができるの?
  • 他の言語と比べて、メリットやデメリットってあるの?

といった疑問に対して、これから学習する人向けに徹底解説していきます。 最後までお読みいただければ、Pythonについてより深く理解が進むでしょう。

Pythonとは

Pythonは、全世界で広く使われているオープンソースのプログラミング言語です。1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムというプログラマーにより開発されました。日本語では「パイソン」と発音します。ちなみにPythonという名前の由来は、イギリスのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』だそうです。

プログラミング言語としての用途も多岐にわたります。ハードウェアなど組み込み系の開発や、Webサービス、ITシステムなどのアプリケーションのみならず、データ分析や統計解析にも使われています。人工知能/AI開発や機械学習などのビッグデータ解析に注目が高まるなか、Pythonの需要は今後も拡大していくと予想されています。

また、Pythonは、プログラミング初心者にも親しみやすい言語として有名です。他の言語よりも簡単にコードを記述できるため、ITエンジニアではない層の人々からも支持されています。学習するためのサイトや書籍もそろっており、教育用のプログラミング言語としても有能です。

Pythonの歴史

Pythonが誕生したのは、1991年になりますが、それ以降どういった歴史をたどってきたのか確認してみましょう。

1990年代始め オランダにあるStichting Mathematisch Centrum (CWI)で、グイド・ヴァンロッサムによってPythonの初期バージョンが作成される。
1995年 ヴァンロッサムは米国ヴァージニア州レストンにあるCorporation for National Research Initiatives (CNRI) に移動。 ここでPythonの開発に携わり、いくつかのバージョンを公開する。
2000年 3月にヴァンロッサムとPythonのコア開発チームは BeOpen.com に移り、BeOpen PythonLabs チームを結成する。同年10月、PythonLabsチームはDigital Creations (現在のZope Corporation) に移る。
2001年 Pythonに関する知的財産を保有するための非営利組織Pythonソフトウェア財団 (PSF) が立ち上がる。このときZope CorporationはPSFの賛助会員となる。
参考:B.1 Python の歴史

誕生から約30年ほどですが、順調にオープンソースソフトウェアとして開発が進んできたことがわかりますね。

言語の特徴

つぎに、Pythonのプロブラミング言語としての特徴をみていきましょう。

初心者でも学びやすい

Pythonの特徴として、初心者でも学びやすいプログラミング言語であるという点があげられます。Pythonは、コードの書きやすさ、読みやすさという点を重視して設計されている言語です。そのため、文法が簡単で機能がシンプルです。プログラムを組んでいく際に、記述するコード量が少なくてすむことは学習初心者にとって喜ぶべきことでしょう

これからプログラミングを学んでいきたい!という初心者の方にはPythonを強くおすすめしたいです。教育機関での実績として、米国では大学のコンピューターサイエンス学部での実習にPythonを用いることが多いようです。

Jupyter Notebook、NumPyなど役立つプログラムをまとめた専門的なライブラリが豊富にあることも、初心者がPythonを学びやすいポイントです。既存のライブラリを有効に活用することで、自分の作りたいプログラムを作成したり、数学的な計算を行うことが容易にできるからです。

AIとの親和性が高い

またPythonの特徴として、AI、 機械学習、 ディープラーニングなどの分野と結びつきが強いということが挙げられます。

Pythonは科学計算を扱うのが得意なため、 AIの分野で多く使われているプログラミング言語です。Pythonで使用できる機械学習のライブラリやフレームワークが豊富に存在します。そのため、Pythonについてしっかりと理解し、コードに習熟することで、 人工知能のプログラミングを始めることが可能です。 ほとんどの人工知能、 機械学習のフレームワークやライブラリはPythonで利用できるからです。

他の言語より年収面で有利

先ほど、Pythonは人工知能・AIといったデータサイエンスの領域と親和性が高いとお話ししました。AI開発や機械学習、ビッグデータ分析などに携わるITエンジニアは、高度先端IT人材に分類され、一般のソフトウェア技術者よりも専門性の高い知識が必要とされます。それに伴い、Pythonエンジニアは、他のプログラミング言語を使用する技術者に比べ年収面でも優遇される傾向があります。

データサイエンティストや機械学習エンジニア・AIエンジニアといった統計モデルやAIのアルゴリズムそのものに携わるエンジニアの年収は海外では3,000万円を超える例も報告されています。国内においてもGoogleなどの外資系企業やIT・Web系の大手企業において人材の確保が急務となっており年収相場が上昇傾向にあります。

また、AIが学習するための基盤を構築したり、機械学習系サービスの開発運用を行う際にもPythonに習熟したITエンジニアが必要となります。フリーエンジニアの場合、機械学習を使った分析業務や開発・運用の仕事で「100万円/月」に近い単価の求人案件もたくさんあります。

通常の開発案件を含め、Pythonの需要は右肩上がりのため、今後も他言語より高い年収が見込めます。

Pythonのメリット・デメリット

Pythonのおおまかな特徴は理解いただけたかとおもいます。ここでは、もう少し深掘りしてPythonというプログラミング言語を良い面と悪い面からみていきましょう。

Pythonのメリット

まずは、Pythonを使うことによるメリットについて、みていきましょう。

文法がシンプルでコードを書きやすい

繰り返しになりますが、Pythonは文法がシンプルで必要最低限のものしか用意されていません。そのため、プログラミングのコードを書きやすい点がメリットといえます。ここで重要なのは、意図的にシンプルな文法を採用することでコードで記述する選択肢を減らしている点です。Pythonでは、他の言語と違い一つのことを書くのに何通りも書き方は用意されていません。

コードの書き方がある程度統一されることで、初心者でも学びやすく、他人の書いたコードについても比較的簡単に読み解くことができます。

他人が書いたコードでも読みやすい

人によってはコードが書きやすいことよりも、他人の書いたコードの読みやすさをPythonのメリットと感じるかもしれません。Pythonでは、If文などのブロックを記述する際に、行頭を字下げするインデントでプログラムの構造を制御します。これにより、コードの塊が字下げで形成・識別されるため、誰が書いても読みやすいコードとなります。

Pythonは、”There should be one―and preferably only one―obvious way to do it”(誰もが正しいと考える、たった一つの方法を極力採用すべき)というコンセプトに基づき開発されており、言語として誰が書いても同じコードになり、書きやすく読みやすいプログラムを目指しています。

同じコードになるなら、個人個人の価値ってあるの?と疑問に思われる方もいるかもしれません。しかし、他人が書いたコードが読めることは、複数人で開発を行う現場においてとても大切なことです。どういう意図でこのコードが書かれたのかがわかりやすいため、全体理解が捗るからです

AI・統計など専門分野での実績がある

機械学習やディープラーニング(深層学習)などの専門分野で多くの実績があり、支持されている点もPythonを習得するうえでのメリットといえるでしょう。ITエンジニアの給与や報酬も市場経済により決定されるため、今後も需要が高い言語を学ぶことは人材としての希少価値を高める大きなポイントです。

計算・統計処理で使用できるライブラリが豊富なPythonは、データサイエンスの実務で多く利用されています。以前はSPSSやSASという統計ソフトが利用されていたような職場でも、現在ではPythonやRなどのオープンソースのスキルが求められるようになっています。

機械学習・ディープラーニングを学習したい、もしくはデータ分析関連の職業に就きたい・転職したいという場合には、Pythonは習得必須と言っても過言ではありません。

実用的なライブラリが豊富にある

ライブラリとは、簡単にいうと役に立つプログラムをまとめたものです。開発でよく利用する関数や機能について毎回ゼロからコーディングするとなると膨大な工数がかかってしまいます。ライブラリは特定の処理を行うプログラムの単位にまとまっており、再利用が可能です。そのため、ライブラリが充実しているかどうかも開発言語の選定では重要なポイントです。

Pythonには、機械学習や統計解析などで使う機能をまとめたライブラリが多数開発されているほか、Django、Flask、BottleなどのWebアプリケーション開発に使用するフレームワークも用意されています。そのようなライブラリを活用することで、開発を簡単に高速化できるのです。

Pythonのデメリット

Pythonのデメリットという点でみると、メリットの部分で記載したインデントなどの記述ルールはプログラミング経験者からすると受け入れがたい面もあるかも知れません。また、他のオブジェクト指向言語と比べるとプログラムの実行速度が遅い点をデメリットと感じるかもしれません。

また、日本国内に限定した内容ではありますが、Pythonを使用したWebサービス開発案件がRubyやPHPなどの言語に比べ少ないという点や開発に関する日本語ドキュメントが少ない点もデメリットといえます。しかしながら、PythonでWebサービスの開発をすること自体は可能ですし、YouTubeといった世界的なサービスの開発言語はPythonだったりします。

世界的には人気の言語であり、特にこだわりがないならAIなどの関連サービスの開発など今後高まる需要に対応するためにPythonを学んでみるのもよいでしょう。

Pythonでできること

Pythonを使用することで、アプリケーション開発や業務効率化、機械学習・ディープラーニングなど様々なことが実現可能です。

アプリケーション開発
  • Webサービス
  • 業務アプリケーション
  • 組み込みIoT
業務効率化
  • クローリング・スクレイピング
  • 業務自動化
  • データ処理・分析
機械学習・ディープラーニング
  • 代表的なライブラリ
  • AI分野での活用事例

それぞれ確認していきましょう。

アプリケーション開発

Django や Flask といったWebアプリケーションフレームワークが充実しているため、Pythonは、Webアプリケーション開発用途にも多く使われています。

全世界では、2017年10月現在、Pythonを26%の人が最も主要な用途として、Web開発に使用することを選んだとされています。

Webサービス

日本ではアプリケーション開発において、Pythonを活用されることは少ないのが現状ですが、世界的なサービスでPythonは活用されています。代表的なサービスをいくつかご紹介いたします。

  • YouTube YouTubeは2005年に設立された無料の動画共有サービスです。 月間ログイン視聴者数は世界で19億人以上と言われており、YoutuberというYoutubeに 動画を投稿し、広告収入を得るといった職種が誕生するほどです。 Pythonはこの世界的なサービスであるYouTubeのサーバー処理に用いられ 利用者から次々に投稿される動画を処理するインフラを支えています。
  • Instagram Instagramは、月間10億人が利用する無料の写真・動画共有サービスです。 2017年には、「インスタ映え」という言葉が流行語大賞を受賞したりと日本でも大人気のサービスです。 このInstagramも、Python のフレームワークであるDjangoで構築されています。 Youtubeと同じように、膨大なユーザーから投稿されるデータを処理し、機能しており、 Pythonでの大規模Webサービス開発の事例としてよく紹介されます。
  • Dropbox Dropboxは2007年に設立された約5億人が利用するオンラインストレージサービスです。 DropboxはすべてPythonで書かれており、約125人のエンジニアが開発に携わりました。 国内のPythonエンジニアの数はそれほど多くないですが、海外でPythonは人気の開発言語です。 またサービスの特性上、あらゆるOSで、確実にデータを保存かつ高速に動作する必要がありましたが Pythonによってうまく実現しています。

そのほかにも、EvernoteやYahoo!マップ、Googleなどの開発でPythonが使われています。

このように、最新のWebアプリ開発にPythonが選ばれている理由には読み書きがしやすいこと、コードの記述量が少なくて済むこと、C言語との相性が良いということがあげられます。

業務アプリケーション

Pythonは、業務アプリケーションの開発にも利用されます。IT開発では、C++やJavaがよく利用されますが、開発期間の短縮やライブラリ利用のため、Pythonを使用することもあります。また、Pythonの得意分野であるデータサイエンスに関連した領域としてBIがあります。

BIとは、Business Inteligence(ビジネス インテリジェンス)を短縮した呼び方で、意思決定を支援するために企業の保有するデータを収集・蓄積し、可視化するための概念です。実数値やデータに基づく経営が提唱される中、注目があつまっています。

そのような、BIやビッグデータ分析を支援するツールの開発にPythonが利用されています。Pythonには、NumpyやPandasといった高速な数値計算のライブラリやgraph-toolといったグラフによる可視化のためのフレームワークが多く用意されており、BIツール開発に向いています。

資生堂やNTTデータ、ヤフーが活用しているBIツール「Tableau(タブロー)」の開発にもPythonが利用されています。

組み込み・IoT

機械に同梱してプログラムを動かす「組み込み系」と呼ばれる分野でもPythonが注目されています。組み込み開発でよく利用される言語として、C言語、C++などがありますが、Pythonはそれらの言語とも親和性が高い言語です。

組み込み系でPythonが注目される理由として、IoTがあります。IoTとは、Internet of Thingsの略で、物理的な機器やハードウェアにインターネットを組み込むことです。IoT市場は今後有望視されており、2020年には約300兆円という市場規模に到達するといわれています。よく話題になる自動運転や見守りロボットなどのセンサ技術もIoTの一例です。

また、「Raspberry Pi(ラズベリー パイ)」を利用してIoT機器を個人開発する際などにもPythonを利用する開発者は多いです。学習コストが低く、メンテナンスしやすい点やAIとの親和性が評価されています。

業務効率化

Pythonは慣れるととても書きやすく、業務効率を上げるための簡単なプログラムを書くことが出来ます。 普段行っている単純作業を自動化させることで業務効率化をおこなう方法をご紹介します。

クローリング・スクレイピング

Pythonが得意なこととしてよく紹介されるのが、Webページ上からの情報取得です。具体的には、クローリングやスクレイピングと呼ばれる技術を使用します。クローリングは、様々なWeb上のリンクを巡回(クロール)し、対象ページのデータを収集することです。

スクレイピングは、インターネット上を巡回して取得した、HTMLなどで記述されたコンテンツのなかから、必要な部分のテキストなど情報を抜き出して取得することです。

両方とも同じ意味合いで使用されることもありますが、Pythonは、このクローリングやスクレイピングを得意としています。すぐに利用できるライブラリや使い方のドキュメントが充実しているため、初心者が利用する敷居は低いでしょう。

業務自動化

Pythonのプログラミングを利用することで、業務の自動化も可能です。ExcelのマクロやVBAでは実現できない複数アプリケーションを連携した自動化などもPythonで実現できます。最近よく耳にするRPAツールの開発にPythonが利用されることもあります。

また、PythonとSeleniumというライブラリを組み合わせると、Webのブラウザ操作を自動化することも簡単に行えます。クリックやスクリーンショットなどブラウザ上で人間がする操作をプログラミングで自動化できます。

データ処理・分析

Pythonには、データ処理・分析専用のツールやライブラリがたくさんあります。 参考までに、主によく使われるツール、ライブラリをあげます。

  • Jupyter(コードの内容と出力結果が記録される、探索的なデータ加工や統計処理を行うコーディング実行環境)
  • graph-tool(データビジュアライゼーションに特化したライブラリ)
  • Numpy(配列同士の演算や行列計算など数値計算を効率的に行うためのライブラリ)
  • Pandas(データ分析のスタンダードのようなライブラリ)
  • Scipy(科学計算・技術計算のためのライブラリ)

機械学習・ディープラーニング

機械学習やディープラーニングの分野でもPythonの技術が注目されています。

代表的なライブラリ

Pythonで活用されるライブラリの代表的なものをいくつか紹介します。

  • Chainer(ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのライブラリ)
  • Keras(比較的短いコードで目的のネットワークを表現する事が可能なライブラリ)
  • TensorFlow(Googleが開発したディープラーニングの世界で最もよく使われているフレームワーク)
  • PyTorch(Facebookで研究用途に使用されているディープラーニングのフレームワーク)
AI分野での活用事例

Pythonが一番注目されている理由は、やはり人工知能を作りやすいことでしょう。

AI分野での活用がもっとも注目されますが、例えば、ソフトバンクが開発した有名な

Pepper (ロボット)

などがあげられます。

Pepperには、コンピューターが自ら学ぶことができるディープラーニングを使った感情エンジンが採用されています。 この感情エンジンに、Pythonが採用されているのです。

ぜひあなたもPythonを学び、人工知能の開発に挑戦してみてはいかがでしょうか。

Pythonの基礎

ここからは、Pythonの基礎的な部分について触れていきましょう。 主に環境構築と、基本構文についてご説明いたします。

開発環境の構築

まずはPythonでプログラムを開発する環境を整えなければなりません。 Pythonの開発環境を整えるには次の公式サイトからPythonをダウンロードしましょう。

Pythonのインストール方法

Pythonのインストール方法について、OSごとにそれぞれ確認していきましょう。

Windows

Pythonの公式サイトへアクセスし、Downloadsをクリックしてインストールに必要なファイルをダウンロードしてください。

現在はPython3.7.3をインストールすることをおすすめします。 Python2でしか動作しないご利用方法であれば、Python2.7.16をインストールしてください。 専用のダウンロードボタンをクリックすると、インストール開始画面に移動します。 「Add Python 3.7 to Path」を選択してInstall Nowをクリックしてください。 問題なければインストールが開始します。 インストール完了のメッセージが表示されれば、Pythonのインストールは完了です。

Mac

Windowsと同様にPythonの公式サイトからインストールを行います。

トップページの「Downloads」をクリックすると、ダウンロードボタンが表示されます。 続いて、「Download Python 3.7.3」のボタンを押すとダウンロードが開始されます。 ダウンロードが完了し、開くとインストーラが起動します。 説明に沿って「続ける」をクリックするとインストールが開始します。 「インストールが完了しました。」と表示されたらインストール完了です。

Pythonの基本構文

ここではPythonの基本構文について、簡単に解説します。Pythonでは、ブロック構造をインデントで表現します。これが他の言語と異なる特徴です。そのため、条件内の処理はインデントを空けた上で記述しないとエラーになってしまいます。 また、以下ではすべてPython3系の文法でコードを記述します

print関数

まずは、print関数をつかってお約束のHello World!を出力してみましょう。

コード
print "Hello world!"
実行結果
Hello world!

コメントアウト

コードを書いていく際に使用するコメントアウトについて紹介します。通常のコメントアウトは「#」を記述し、複数行のコメントアウトは「”’」を使用します。

1行のコメントアウト

1行でコメントアウトする場合の記述方法です。コメントアウトに記述した内容はプログラムで処理されません。

コード
# print "Hello world! 1"
print "Hello World! 2"  # テキストをコメントアウト
実行結果
Hello World! 2
複数行のコメントアウト

複数行でコメントアウトする場合の記述方法です。

'''
print "Hello World! 3"
print "Hello World! 4"
'''

print "Hello World! 5"
実行結果
Hello World! 5

いくつかPythonの基本的な構文をご紹介いたしました。

もっと深く学習したいと思った方は、これからご説明する学習方法を参考にしてみてください。

Pythonの学習方法

ここまでPythonについて、紹介してきましたが、より興味をもち、深く学習したいなと思われた方もいらっしゃるのではないでしょうか。

ここからは、

  • Pythonの効率的な勉強方法を教えて欲しい
  • Pythonの勉強をする時のコツを教えて欲しい

という方に向けて、学習方法をご紹介いたします。

初心者の方がPythonを学び始めるときに、バージョンの違いに注意しましょう。Pythonには、バージョン2系と3系があります。学習サイトや書籍を参考にする際は、どちらの系統になっているかを確認するとよいでしょう。

仕事や業務でコードを書くためにPythonを学習する場合は、会社にパッケージやライブラリにどちらのバージョンを使用しているのか確認しましょう。独学やプログラミング自体が初めての方は、バージョン3での学習をおすすめします。

書籍で学ぶ

Pythonは学習本が数多く出版されています。 いくつかおすすめの書籍をご紹介いたします。

<入門書籍>
  • プログラミング超初心者が初心者になるためのPython入門
  • 初めてのPython
  • 基礎 Python

ただ、他のプログラミング言語でも同じことが言えますが、実際にプログラムを作って動かし試してみることが一番大切です。 いくら解説サイトや本を読んでも、それだけでは頭に入ってきません。 実際に試してみることで理解が深まり、また新たな疑問が生まれてそれを調べて解決する、という良い流れができます。

なので、書籍を読むことに加えて、学習サイトを使って、コーディングしてみましょう。

学習サイトで学ぶ

さて、基礎の基礎を書籍などでなんとなく理解できるようになったら、今後の学習効率を考えて、手を動かしながらの学習を進めていきましょう。

いくつかおすすめの学習サイトをご紹介いたします。

<学習サイト>
  • Python-izm Pythonの習得を目的とした有名な学習サイトです。インストールから実用例まで、幅広くあつかっています。 カテゴリも入門編、基礎編、応用編と分類されており、順番に読み進めていくことで順序よく理解を深めていけます。
  • ドットインストールPython入門 短時間の動画でPythonの初歩的な内容について解説してくれます。Python以外のプログラミング動画が豊富にあり、初心者向きの学習サイトです。プログラミング学習がはじめてで、何から手をつければよいかわからないという方など、 学習の第一歩としておすすめです。
  • paiza 転職サイトが運営するプログラミング学習サイトです。 問題がランク別に用意されており、テスト形式でコードを書いて、点数を表示してくれる一風変わったサイトです。自分の理解度を試すのに使うとよいでしょう。 また点数によって求人を案内されるので、転職検討中のエンジニアに向いています。

他にも、progateやゲーム制作入門など、多数の学習サイトがありますので、いろいろ試しながら自分にあうサイトを探してみてください。

ここまで独学でPythonを習得するために、書籍と学習サイトによる勉強法をお伝えしてきましたが、 独学が難しい・挫折してしまいそうというかたにおすすめしているのが、スクールで学ぶ方法です。

スクールで学ぶ

書籍や学習サイトでPythonの基礎の基礎を学んだら、スクールで本格的にPythonを学ぶことが最も効率的な学習方法です。

独学でもPythonの基礎を掴むことはできますが、本格的にPythonを学ぼうとすると、思った以上に時間がかかります。

その時間を短縮して学ぶ効率をあげることがPython習得の近道です。また、Pythonをスクールで学ぶことで

  • キャリアを考えた学習プラン
  • 徹底した学習サポート
  • Pythonのプロからの指導
  • 質問できる環境の充実
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こんな充実したサポートが付いてきます。

さらに、就職が決まれば、受講料金を返金してもらえるスクールもあります。 そんなスクールをご紹介いたします。

Pythonを学ぶなら【AIジョブカレ】

AIジョブカレ
AIジョブカレ
 

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Python学習を進めるという方は、ぜひ一度ご検討ください。

Pythonの求人市場と転職・就職

Pythonの求人市場と転職・就職

Pythonを学習した後に、仕事の紹介や転職支援をしてくれるスクールがあるとお伝えしましたが、 Pythonのプログラミングスキルを習得する事でどのようなキャリアチェンジができるようになるのでしょうか。

転職市場やPythonエンジニアの平均年収・給与について確認していきましょう。

Pythonをつかうエンジニアの平均年収は?

まずは年収についてみてみましょう。

ビズリーチが運営する求人検索エンジン「スタンバイ」が発表した「プログラミング言語別年収ランキング2018」によると 1位はGo言語、2位はScala、3位はPython、4位はKotlin、5位はTypeScript となっております。 金額でいうと、Pythonをつかうエンジニアの年収は、575万円で最高提示年収は1,499万円となりました。

年収ランキングは3位のPythonですが、求人数が2017年比で1.7倍と、機械学習や統計分析の活用が進む中で、さらに需要が高まると予想されているため、今後も年収は向上していくのではないでしょうか。

次はPythonを使用する職種について、確認していきたいと思います。

Pythonを使用する職種

Pythonを仕事で利用する職業は、広い意味で「Pythonエンジニア」ですが、役割に応じた職種が存在します。また、エンジニアのほかに、データアナリストや研究者などの職種もPythonでの開発を実務で行います。いくつか代表的な職種を紹介します。

Web系エンジニア(サーバーサイド・バックエンド・インフラ)

国内のWeb開発ではRubyやPHP、Perlなどの言語がよく利用されますが、開発言語にPythonを採用する企業も徐々に増えています。そのため、Webサービスのサーバサイド開発やインフラ業務を担当するWeb系エンジニアでもPythonでの開発経験を持つエンジニアの求人需要が増加傾向です。 Web系開発の実務では、Webアプリケーションの設計から開発、運用を行います。その場合は、既存アプリケーション(WEBアプリ、API、 Batch等)の改修などを行います。また、サーバーやネットワークなどインフラ部分を担当する際は、パフォーマンスチューニング、アーキテクトの見直しなどインフラエンジニアとして活躍している方も多いです。

データエンジニア(データ解析・分析基盤・クラウド)

ビッグデータ分析や統計解析に関するインフラ部分や基盤構築を担当するのがデータエンジニアです。統計解析の分野ではPython技術者が必要とされます。ビッグデータの利活用が浸透するなか、データ分析基盤の設計や開発、機械学習系の運用保守、管理などを担当するエンジニア職種のニーズも高まり、人材としての市場価値が上昇しています。 データ利活用におけるデータ構造やデータパイプラインなどの全体を管理する役割があるため、経験や知識を身につけていくことで企業貢献度も高く、自身のやりがいも増えていく仕事です。様々なデータベース製品やクラウド技術を扱った経験にプラスして、数理統計の知見やビジネス思考を身につけると差をつけるポイントになります。

データサイエンティスト・機械学習エンジニア

データサイエンティストとは最近話題になった職業です。機械学習や統計学の手法を使って膨大なデータから企業の意思決定に必要な示唆や成果につながるパターンを発見するような仕事です。 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、というのが大雑把なイメージです。 統計解析ツールを利用する職場もありますが、複雑なロジック処理やコード記述によるカスタマイズ性、そしてなによりもライブラリの種類が豊富ということがあり、データサイエンス分野の開発ではPythonがよく利用されます。 プログラミング以外にも高度なスキルが要求されますが、先端IT人材としての求人需要は年々高まっています。

Pythonの将来性

ここまでPythonについてお伝えしてきましたが、将来性という観点で、見直してみましょう。

Pythonは「機械学習」や「データ解析」で注目されている言語です。新たにPythonを使用する職種も発生しており、Python関連の求人数は、2017年対比で1.7倍と増加しており、今後もさらに需要が高まっていくことが想像されます。

また人口知能(AI)を作るためのプログラミング言語としてPythonが必須というほどに、AI分野でメジャーな言語となっており、機械学習・ディープラーニングなど最先端技術の開発に携わるなら必須のスキルといえるでしょう。

AI産業自体も今後成長が見込まれるジャンルであり、2030年には世界で86兆円規模にもなると言われているのですが、日本にはAIエンジニアが非常に少なく、教育も進んでいないということもあり非常に貴重な人材となっています。

Pythonを習得できれば、より高い年収の職種や新しい仕事へチャレンジできるようなチャンスが増えていくことでしょう。 市場が成熟しきっていない今だからこそ、高いスキルが無くてもある程度良い職に就けるはずです。

すこしでも興味があるという方は、これを機にPython学習をスタートされてみてはいかがでしょうか

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WriterAI drops編集部
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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