Pythonでできることを解説！学習方法や職種例も紹介 | レバテックフリーランス

Pythonとは

Pythonとは、Webアプリケーション開発やAI・機械学習など幅広い分野で利用される、コードの読み書きが簡単で初心者にも習得しやすいプログラミング言語です。
Pythonは汎用性と拡張性が高く、開発当初からオープンソースコミュニティによって継続的な改良が行われています。

リリースされたのは1991年で、グイド・ヴァン・ロッサム氏が読みやすさを重視して開発しました。

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Pythonでできること8選

ここでは、Pythonを使って実現できることについて詳しく見ていきましょう。どういった分野で用いられているのか、参考にしてください。

1. 機械学習・AI開発

Pythonでできることには、機械学習やAI開発が挙げられます。Pythonには豊富なライブラリとフレームワークがあり、これらを活用することで、ディープラーニングをはじめとする複雑な処理も比較的容易に実装できるためです。

また、GPUを使った大規模データの高速処理も可能であることから、AIプロジェクトで広く利用されています。

2. データの収集・処理・分析

Pythonでできることには、データの収集や処理、分析なども挙げられます。
たとえば、データ収集では、SeleniumやBeautiful Soupといったライブラリを使えば、Webスクレイピングを効率的に行えます。オンライン上の大量データを自動収集して分析に利用することが可能です。

また、データ処理では、PandasやNumPyなどのライブラリを活用することで、フィルタリングや集計作業を自動化し、人為的なミスを軽減できます。

データ分析では、PandasやNumPyに加え、MatplotlibやSeabornなどが利用可能です。数値演算や大規模データの操作、グラフ作成などが容易になります。

3. Webアプリケーション開発

Pythonでできることには、Webアプリケーション開発もあります。Pythonには、Web開発に役立つフレームワークも存在するからです。

主なPythonのWebフレームワークには、DjangoやFlaskなどがあります。これらのフレームワークを使用することで、データベース操作や認証システムなど、Webアプリケーションに必要な機能を効率的に実装できます。

ただし、スマートフォンアプリ開発において、AndroidではJavaやKotlinが、iOSではSwiftが、デスクトップアプリ開発ではC#が主流です。

4. ゲーム開発

Pythonでできることには、2Dや3Dのゲーム開発も含まれます。Pythonには、ゲーム開発用のライブラリやフレームワークもあるからです。

ただし、Pythonは短期間・低コストで制作できる簡易的なゲームに向いている言語です。

近年の主流である大容量でリアルなグラフィックスを必要とするゲーム開発には、C++やC#が選ばれる傾向にあります。

5. ブロックチェーン開発

Pythonでできることには、ブロックチェーンの開発も挙げられます。Pythonは数値計算ライブラリが豊富なこと、HTTPリクエスト操作が可能なこと、主要ライブラリとしてハッシュ関数hashlibを備えていることがその理由です。

また、簡潔なコード記述が可能であるため、暗号や電子署名などの試作作成にも適しており、実験段階での利用も多いです。

6. IoT開発

Pythonでできることには、IoT開発もあります。IoT開発でよく使用されるRaspberry Piが、Pythonを主要なプログラミング言語として紹介しているためです。

たとえば、Raspberry Piでセンサーや機器を制御する事例が増えています。工場の監視システムやスマートホームなど、ハードウェアとソフトウェアを連携させる仕組みを比較的容易に構築できることから、IoTプロジェクトで注目されています。

7. 自然言語処理

Pythonでできることには、自然言語処理での活用も挙げられます。NLTK（Natural Language Toolkit）やspaCyといったライブラリの利用で、文章の分析や感情判定、要約が可能となり、メールの自動振り分けやチャットボット、翻訳システムなどが実装できます。

さらに、音声をテキストに変換する技術の進歩に伴い、SNSやチャットの内容をまとめるツールなどにも利用されるようになりました。

8. 画像処理

Pythonでできることには、画像処理もあります。ほかの開発と同様に、画像処理に適したライブラリやフレームワークが豊富だからです。

たとえば、Pillowを利用すれば、画像の読み込みや編集、保存、フィルタリングなどを実現可能です。OpenCVを使うと画像のフィルタリングやエッジ検出、物体認識、顔認識など、さまざまな処理も比較的簡単に行えます。

また、前述の通りPythonは機械学習分野でも使われています。TensorFlowやKerasなどのフレームワークとの連携により、画像処理を用いた高性能なモデルの構築が可能です。

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Pythonを活用する職種例5選

ここでは、Pythonのスキルを活かせる代表的な5つの職種を紹介します。それぞれの職種について、詳しく見ていきましょう。

1.AIエンジニア

Pythonのスキルを活かせる職種には、AIエンジニアが挙げられます。AIエンジニアは、人工知能（AI）システムの設計、開発、実装を行う職種です。

AIエンジニアの具体的な業務内容としては以下のようなものがあります。

• AIモデルの設計
• アルゴリズムの構築
• AIシステムの開発
• AIに収集する学習用データの収集
• AIに収集したデータの解析

AIエンジニアの詳細を確認したい方は、以下の記事を参考にしてください。
AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

2.データサイエンティスト

Pythonのスキルを活かせる職種には、データサイエンティストもあります。データサイエンティストは、大量のデータから有用な情報を引き出し、ビジネス上の意思決定を支援する職種です。

データサイエンティストの具体的な業務内容には以下のようなものがあります。

• ビジネス課題の特定
• 戦略の立案
• データの収集と前処理
• 統計分析と機械学習モデルの適用
• データの可視化
• 予測モデルの構築
• 効果の検証
• レポート作成

データサイエンティストについてより詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介

3.Webアプリケーションエンジニア

Pythonのスキルを活かせる職種には、Webアプリケーションエンジニアも挙げられます。Webアプリケーションエンジニアは、インターネット上で動作するソフトウェアアプリケーションの設計、開発、保守を担当する職種です。

Webアプリケーションエンジニアの具体的な業務内容には以下のようなものがあります。

• Webアプリケーションの設計と実装
• データベースの設計と管理
• APIの設計、開発、実装、テスト
• セキュリティの実装
• パフォーマンスの最適化

Webアプリケーションエンジニアの仕事内容を詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
Webアプリエンジニアの仕事内容と年収、求人・案件例を紹介

4.業務自動化スペシャリスト

Pythonのスキルを活かせる職種には、業務自動化スペシャリストが挙げられます。業務自動化スペシャリストは、企業の業務プロセスを分析し、反復的なタスクや時間のかかる作業を自動化するソリューションを提供する職種です。

業務自動化スペシャリストの具体的な業務内容には以下のようなものがあります。

• 業務プロセスの分析と自動化の機会の特定
• スクリプトやプログラムの作成による作業の自動化
• データ処理と報告書の自動生成
• 複数システムがある場合の連携と統合
• RPA（Robotic Process Automation）ツールの導入と設定

RPAツールに関連する業務を担うため、業務自動化スペシャリストとRPAエンジニアは類似した職種と捉えられています。業務自動化スペシャリストの業務内容をイメージする際には、RPAエンジニアの業務を参考にするのも有効です。
RPAエンジニアについては、以下の記事を参考にしてください。
RPAエンジニアの年収は？将来性や必要スキル、仕事内容を紹介

5.ブロックチェーンエンジニア

Pythonのスキルを活かせる職種には、ブロックチェーンエンジニアもあります。ブロックチェーンエンジニアは、分散型台帳技術を用いたシステムの設計、開発、実装を行う職種です。

ブロックチェーンエンジニアの具体的な業務内容には以下のようなものがあります。

• ブロックチェーンプロトコルの設計と実装
• スマートコントラクトの開発
• 暗号通貨ウォレットの構築
• ブロックチェーンベースのアプリケーション（DApps）の開発
• クロスチェーン技術の開発
• セキュリティとスケーラビリティの最適化
• デバッグとテスト
• トランザクションの最適化
• データ管理

ブロックチェーンエンジニアの仕事内容の詳細を知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
ブロックチェーンエンジニアとは？年収や未経験からなるロードマップ

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【初心者におすすめ】Pythonを学ぶ方法

ここでは、Pythonを学ぶための主な3つの方法を紹介します。自分に合う学習方法を選びましょう。

学習サイトや書籍を活用して独学で学ぶ

Pythonは、初心者でも学習サイトや書籍などの活用による独学での習得が可能です。独学は、メモを取ったりマーカーを引いたりすることで、分からなかった部分を繰り返し復習しやすい点がメリットです。

インターネットで「Python入門」や「Python基礎」といったキーワードを検索すれば、多くの学習サイトや入門書が見つかります。

ただし、独学には「つまずいたときに質問できない」「モチベーションの維持が難しい」といった課題もあります。これらの課題に対しては、オンラインコミュニティへの参加やSNSでの人脈構築を通して、質問したり交流をしたりすると良いでしょう。

プログラミングスクールで学ぶ

Python初心者にとって、プログラミングスクールに通うことは効果的な学習方法の一つです。プログラミングスクールでは、体系的なカリキュラムと講師によるサポートが提供されるのが特徴です。初心者がつまづきやすい環境構築や基本文法も、適切なアドバイスを受けながら身につけていけるでしょう。

なお、対面でのプログラミングスクールには、直接講師に質問できたり他の受講生と交流できるのがメリットです。一方、通学の時間が必要でスケジュールを組むのが難しいと感じる人も少なくありません。

オンラインスクールの場合は場所を問わず受講できるため、自分のペースで学習しやすいです。しかし、対面授業に比べると、講師や他の受講生とのコミュニケーションが不足しがちな点がデメリットとして挙げられます。

また、対面型、オンライン型、どちらの場合でも、スクールのカリキュラムの内容や進度が自分に合わない場合もあります。無料体験や説明会に参加して、スクールの特徴や学習スタイルを確認しましょう。

学習イベントに参加する

Pythonの初心者は、学習イベントに参加するのも有効な学習方法です。勉強会やハッカソン、もくもく会など、さまざまな形式のイベントがあり、実践的なスキルを身につけられます。

イベントへの参加は、新しい知識の獲得だけでなく、同じ目標を持つ仲間との出会いや、モチベーション維持にもつながります。

ただし、イベントだけでは体系的な学習が難しいこともあるため、独学やスクールでの学習と組み合わせることも検討すると良いでしょう。

※本記事は2025年5月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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