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Pythonとは
直感的なオブジェクト指向を持つ、動的プログラミング言語です。古くから幅広い分野で採用されてきましたが、近年では特に機械学習やデータサイエンスの分野で需要を伸ばし、脚光を浴びています。
誰が書いても同じようなコードになるようにという思想で設計された言語であるため、初心者でもシンプルで清廉されたコードを書くことができます。文法がとてもわかりやすく、教育用プログラミング言語としても優秀なことで知られています。
Pythonの特徴や魅力
Webサービスが特に注目されていますが、組み込みアプリやディープラーニング、データサイエンスまで非常に幅広く多様な分野で利用できる、柔軟性に富んだ言語です。
Googleでも開発に採用されており、処理速度の速さから他にYouTubeやInstagram、Pinterestなどの有名なWebサービスがPythonを採用して構築されています。
言語の開発者であるグイド・ヴァンロッサム氏はPythonを「平易な英語のようにわかりやすいコード」が書ける言語になることを目指して開発したため、とてもシンプルでわかりやすい文法が最大の特徴です。
また、開発者が数学と計算機科学の修士号を取得し、国立情報工学・数学研究所 (CWI)などの研究機関に勤務していた背景から、Pythonにはリリース初期から数学やデータ分析に使用されるライブラリが整備されていました。
このライブラリはバージョンアップと共に強化され、現在、データサイエンスや機械学習の分野での強みを発揮しています。機械学習で標準的に使用される計算ライブラリNumpyのリリースは1995年頃と言われており、20年以上の蓄積があるぶん他の言語の追随を許さない分析力を持ちます。
C言語やC++のメソッドの呼び出しによって処理速度を向上することができるため、Pythonそのものの処理速度は格段に高いわけではありませんが、C言語のように処理が極めて速い言語を利用して動作させることにより、大規模な処理に耐えるシステムの構築が可能です。
開発から研究、教育まで非常に広範で採用されている言語なので、Pythonを習得することで通常の開発現場に縛られず、様々な分野への挑戦を可能にします。最先端のAI開発に触れたい人にとっては、避けて通れない言語とも言えます。
Pythonの習得難易度・勉強方法
Pythonはプログラミング教育にも適した言語として、さまざまな教育機関が採用しているとおり、とても学びやすい言語です。
最低限の文法しか持たないため、誰が書いても同じようなシンプルで可読性の高いコードが生産されるので、他の人が書いたコードを読んで理解しやすいのです。
習得しやすさでは、C++などに比べれば格段に容易といえます。
とはいえ、言語としては極めて高度な処理ができる分、エンジニアのレベルに達するまでの習得時間は短くありません。
まずなにを作りたいのかを明確にし、学習のロードマップを作った上で臨む必要があります。
パイソンで作れるものやできることは単純に言うと「Webアプリケーション」「データ解析・分析」「人工知能」です。学ぶべき分野が異なるため、自分がなにをするためにPythonを学習するのかを目標としてはっきり意識しておきましょう。
Pythonのエンジニアとして活躍できる最低限のレベルまで、学習時間はおおよそ400時間程度かかると言われています。
学習目標の一つとして、Pythonエンジニア育成推進協会が運営するエンジニア認定試験を目指すのもよいでしょう。資格を取得していることで、Pythonのエンジニアとしての実力が保証されます。
書籍やオンライン講座も充実しているので、ある程度のラインまでは完全に初心者でも独学で到達することができますが、エンジニアとして現場に出る際には、一度なんらかの講座を受講して実力を試しておいたほうがよいでしょう。
Pythonの将来性
なんと言っても成長分野である人工知能とデータサイエンスに強いのは、他の言語にはない大きなアドバンテージです。
対抗言語の追随を許さないほど数学ライブラリが充実しているPythonは、ハードウェア制御に優れているC言語のメソッドを活用することで、人工知能の分野で今後とも大きく需要を伸ばすでしょう。
Web開発分野においてはPython以外の言語もしのぎを削っていますが、機械学習やビッグデータ解析においては現状でPythonを別の言語に置き換えるほどの大きなメリットがないため、これからもこれらの開発分野ではPythonを採用するのが標準となっていくでしょう。
Pythonがこのまま標準言語として定着すれば、今後、開発された人工知能の保守運用などの需要が出てくるのは確実です。
しかし機械学習などで拡大するPythonエンジニアの需要に対し、供給がまったく追いついていません。そのため、他の言語のエンジニアと比較しても、Pythonは一段高い給与水準を保っています。
世界的に見ても言語単体でも需要が高いのですが、言語習得にとどまらずデータ解析やAIデザインについてのスキルを伸ばすことで、将来性をより確実にすることができるでしょう。
特に昨今の人工知能開発による需要拡大は急激で、今後のシステム開発とは切っても切れない存在になるのは明らかなので、Pythonの将来性を懸念する必要はありません。
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