Pythonでできることは10個!実用例や学習方法も詳しく解説!

Pythonできることアイキャッチ

Pythonは、Webアプリ開発やAI開発などの用途に活用できることから、プログラミング言語の中でも人気があります。

これからプログラミングを学ぼうと思っているなら、Pythonを習得しておいて損はないでしょう。

ただしPythonにも「できること」と「できないこと」があるので、キャリアパスに必要なことが大前提です。

本記事では、Pythonでできることを10個紹介します。

実用例や学習方法についても解説しますので、せひ参考にしてください。

Pythonとは ?

Pythonとは ?

Python(パイソン)とは、Webアプリ開発やAI開発など、幅広い目的で利用されているオープンソースのプログラミング言語です。

初心者にも習得しやすいことに加えて、汎用性が高いのでチーム開発にも活用されています。

誰でも簡単に読み書きができて、修正もしやすく、動作環境に左右されないなど自由度の高さも特徴です。

Pythonでできること9つ

Pythonでできること9つ

それでは、実際にPythonで何ができるのかを見ていきましょう。

Pythonでできるのは、以下の9つです。

  1. 機械学習やAI開発
  2. Web上にあるデータの自動収集
  3. データ分析・解析の自動化
  4. Webアプリの開発
  5. Webサイトの開発
  6. 組み込みアプリ・IoT開発
  7. ブロックチェーン開発
  8. 画像処理
  9. 業務効率化・自動化

機械学習やAI開発

機械学習やAI開発は、Pythonが最も得意とする分野です。

AIとは、人工的にコンピューターで、知的行動を再現させる技術です。

これまで、人の手でアルゴリズムを構築しプログラムするのが一般的でした。

そこで機械学習を活用すれば、自動でアルゴリズムを構築できます。

Pythonのライブラリにある「NumPy」や「Scikit-Learn」は、機械学習に適しているため、AI開発に最適といえるでしょう。

Web上にあるデータの自動収集

Pythonなら、Web上にあるデータを自動収集できます。

Web上から多くのデータを収集するには、時間と手間がかかります。

  • クローリング:サイトを巡回してデータを収集する
  • スクレーピング:不要なデータを除き必要なデータのみを収集する

Pythonを活用すれば、業務効率が向上します。

データ分析・解析の自動化

データ分析や解析の自動化にも対応します。

収集したデータを活用するには、分析や解析が必要です。しかし、データ量が多くなるほど分析や解析には時間がかかります。

Pythonなら、大量のデータ分析や解析も自動化できる他、スピーディーかつ精度の高い分析や解析が可能になるのもメリットです。

Webアプリの開発

Pythonは、Webアプリの開発も得意分野です。

アプリ開発に適したフレームワークが充実していることや、OSを選ばないことから、InstagramやGoogleフォトなどの画像共有サービスにも活用されています。

Webサイトの開発

Pythonのフレームワークには、Webサイト開発に適したものが充実しているのも特徴です。

開発に必要なデータの自動収集には、Pythonが得意とする「画像認識」や「自然言語処理」などが役立ちます。

組み込みアプリ・IoT開発

通常、組み込みアプリの開発には、JavaやC言語が使われますが、Pythonは読み書きがしやすいことから、組み込みアプリ開発に活用されています。

JavaやC言語は、IoT開発にも使用されていますが、記述量が多くなるためバグが発生しやすいのが懸念点です。

Pythonなら、JavaやC言語より記述量が少ないため、開発の柔軟性が高まります

ブロックチェーン開発

仮想通貨で使われているブロックチェーン開発も、Pythonの得意分野です。

Pythonには、ブロックチェーン開発に必要とされるライブラリも充実しています。

ブロックチェーン開発に用いられる言語はいくつかありますが、Pythonなら理解しやすいので入門編としてもおすすめです。

画像処理

Pythonは画像処理にも活用できます。

Pythonのライブラリにある「Pillow」を使えば、トリミングやリサイズなどを簡単に処理できます。

主にできることは以下の通りです。

  • 画像読み込みや処理、保存
  • 図形描画
  • 2枚の画像合成
  • 複数の画像連結
  • 円形や正方形のサムネイル画像作成
  • アニメーションGIFの作成
  • 透過png画像の作成

また、数値計算ができるライブラリの「TensorFlow」などと組み合わせると、顧客の識別やカテゴリの振り分けなどもできます。

業務効率化・自動化

Pythonは、普段手動で行っている業務を自動化したいときにも役立ちます。

  • メールの送受信
  • ブラウザの操作
  • クローリング・スクレーピング
  • ExcelやWordの操作

Pythonのライブラリを活用すれば、これらの業務を自動化できるので業務効率化につながるでしょう。

Pythonの実用例一覧

ここでは、Pythonの実用例を「Webサービス」と「機械学習の分野における応用例」を一覧にまとめて紹介します。

WebサービスYouTube:動画共有
Instagram:写真・動画共有
Dropbox:オンラインストレージ
Evernote:ドキュメント管理
Reddit:掲示板
機械学習の分野における応用例Pepperくん:感情認識ヒューマノイドロボット
顔認識
スパムメール判別

このように、Pythonは身近なところでも利用されています。

今後もPythonの実用例は増えていくでしょう。

Pythonが不得意なこと3つ

Pythonには得意分野もあれば、不得意分野もあります。

Pythonが不得意なこと3つ

ここでは、Pythonが不得意なことを3つ紹介します。

  1. スマホアプリの開発
  2. デスクトップアプリの開発
  3. 複雑なゲーム開発

スマホアプリの開発

スマホアプリの開発は、得意ではありません。

理由は、Pythonよりもスマホアプリ開発に適した言語があるからです。

  • Swift
  • Java
  • C#
  • Kotlin

このように適した言語が複数ある以上、Pythonを使うケースはほとんどありません。

デスクトップアプリの開発

デスクトップアプリの開発にも適しません。

デスクトップアプリには、高度な処理能力が求められます。

OSの処理能力精度を重視する場合は、適した言語を用いなければなりません。

Windowsには「C#」、Macには「Swift」が適しています。

複雑なゲーム開発

そもそもゲーム開発には、グラフィックの高速化が欠かせません。

Pythonは、高速処理が苦手なため、複雑なゲーム開発には不向きです。

複雑なゲーム開発には、「C#」や「C++」が適しています。

とはいえ、Pythonでもクオリティの高い2Dゲームであれば開発できます。

Pythonの知識を活かせる職種

Pythonの知識を活かせる職種

Pythonで取得した知識を、就職や転職に活かしたいなら、以下の職種をおすすめします。

これからのキャリアプランを設定する際の参考にしてください。

  1. AIエンジニア
  2. Webエンジニア
  3. データサイエンティスト
  4. マーケター

AIエンジニア

AIエンジニアに求められる、機械学習・統計・データ解析は、Pythonが得意落とする分野です。

特にAIに欠かせないディープラーニングのプログラミングには、Pythonが適しています。

AIエンジニアは需要が高まる一方、人材不足の傾向があるため、将来性のある職種を選びたい方にもおすすめです。

Webエンジニア

Webエンジニアは、Web全般の知識に加えてプログラミングスキルも必要です。

Webアプリケーションの開発には、Pythonの知識が役立ちます。

特にPythonには、Web開発に適したフレームワークが豊富です。

実務に活かせるのでWebエンジニアも選択肢に入るでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析と解析のプロです。

分析と解析結果を元に、戦略の立案を行います。

Web上にあるデータの収集や、分析・解析はPythonの得意分野です。

Pythonを活用して業務に活かせれば、業務効率を図れます

マーケター

マーケターは、マーケティング業務全般を担当します。

情報収集から分析、分析結果に基づく戦略の立案まで、幅広く対応しなければなりません。

また、分析精度を高めるには多くのデータが必要です。

Pythonの得意分野である、「Web上にあるデータの自動収集」「データ分析・解析の自動化」はマーケターの仕事に活かせます。

Pythonの学習方法

Pythonの学習方法

では最後に、Pythonの学習方法を2つ紹介します。目的やライフスタイルに合わせて最適な方法を見極めてください。

独学で学ぶ

Pythonのコードはシンプルなので、初心者にも読み書きしやすいのが特徴です。

書籍も数多く出版されていますし、動画サイトや学習サイトを活用すれば、独学でも十分学べるでしょう。

ただし、独学で学ぶ場合はいくつか注意点があります。

  • モチベーションを維持しづらい
  • 質問できる人がいない
  • 客観的に評価してくれる人がいない
  • スケジュール管理が必要になる

独学はライフスタイルに合わせて自由に学べる反面、周囲に頼れる人がいないことのデメリットがあるので注意が必要です。

プログラミングスクールに通う

本格的にPythonを学んで、キャリアアップを目指したいならプログラミングスクールに通うという選択肢もあります。

独学でも学べますが、わからないことは自分で解決しなければなりません。

プログラミングスクールなら、質問できます。

用意されたカリキュラムに沿って学習するので、効率よく学べるのもメリットです。

ただし、受講料がかかることに留意してください。

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まとめ:Pythonでできることはたくさんある!習得してキャリアアップを目指そう

まとめ:Pythonでできることはたくさんある!習得してキャリアアップを目指そう

プログラミングを学びたいと考えているなら、Pythonを習得して損はないでしょう。

Pythonは、近年注目度が高いAI開発分野をはじめとして、Pythonの知識を活用できる職種も選択肢があります。

初心者にも学びやすいので、独学やプログラミングスクールなど、ライフスタイルにマッチした方法でキャリアアップを目指してください。