さぁ、プログラミングを学ぼう。何から始めたらいいかわからないけど、Pythonがいいのかな？
と思っている皆さんに、Pythonを学ぶとどのようなことができるようになるのか、今後の需要はどうなっていくのか？
などを現役エンジニアである筆者が解説しました。
Pythonについて
Pythonってどんな言語なんだろう？？
Pythonとは、1991年に最初にリリースされたプログラミング言語です。
他の言語と比べて比較的学習しやすいと言われている理由としては、文法のわかりやすさが挙げられます。
｛｝（大カッコ）、[]（中カッコ）や；（セミコロン）、:（コロン）などを他の言語では多様しますが、Pythonはインデントでグループ化しながら記述していくため、初心者にとっても読みやすい言語の1つと言えるでしょう。
Pythonを覚えて目指す職業
Pythonを覚えるとどんな職業に就けるのかしら？
Pythonを使用する職業をまとめてみました。
- 機械学習
- データサイエンティスト（データ分析）
- データ収集
- 組み込み系
- Webアプリケーション
Pythonを使用する職業はこのように現在は多岐に渡りますが、代表的なものは機械学習です。
Pythonが機械学習で採用される理由としては機械学習用のライブラリが豊富であることが挙げられます。
※ライブラリとは、端的に言えば便利ツールのようなものです。（かなりざっくり説明しています。）
また、データ分析も今後衰退することはないでしょう。
IoT化の中で近年では組み込み系でもPythonは活躍しています。
Webアプリケーションでは、Djangoなどのフレームワークを利用した開発も良く耳にします。
Pythonを使った職業
ざっと一覧にしましたが、どんなことをする職業なのか。どのような知識が必要なのか。を説明していきます。
機械学習エンジニア
経験を学習することにより自動で改善するコンピューターのアルゴリズムもしくはその研究分野を指します。
つまり、大量のデータをコンピュータに与えて分類や予測などのパターンを学習させることにより、コンピュータ自身がモデルやアルゴリズムを構築するようになり、人間の指示で作業を行うことができるようになります。
良く言われるAI（人工知能）とはartificial intelligenceの略であり、「人間の知能を人工的に再現したもの」という解釈をされますが、学術的には様々な意味を持っていて、明確ではありません。
よって、最近では、AIエンジニアとは言わず、機械学習エンジニアと呼ばれることが多いようです。
機械学習エンジニアと言っても各専門があります。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、様々なデータを収集、分析する仕事です。
データ収集の環境構築やツールの作成を行うことが仕事の内容に含まれる場合もありますし、すでにデータが蓄積されている場合もあります。
分析したデータに基づき、課題の設定や経営資源として活用されます。
ここでいうデータとは、Web上だけのものには限らず、ありとあらゆるデータを指します。
組み込みアプリケーション
IoTは「Internet of Things」の略でモノのインターネットなどと訳されます。
家電が顕著ですが、現代では様々なモノがインターネットに接続しています。
組み込みエンジニアはそのハード部分に搭載されているマイコンに載せるプログラムを製作しています。
Webアプリケーション
Webアプリケーションはブラウザ上で動くアプリケーションを指します。
現代ではWebアプリケーションなしでは生活できないでしょう。
予約から、管理、様々なアプリケーションが人と人、企業と企業を繋いでいます。
Webサイトは静的、Webアプリケーションは動的などと解説されることもあります。
Webアプリケーションで最も身近なものはECサイト（購入サイト）でしょう。
pythonの将来性
AI・機械学習分野はさらに飛躍
人工知能を使ったアプリケーションや作業は今後も増えていくことは誰もが予想する将来です。
IoTやビッグデータの解析など、今後もますます需要が高まっていく分野の1つであるため、まだまだ発展が続くジャンルだと言えます。
データ分析・データ収集を行う企業は増加
データ分析・データ収集で客観的な方針を見つけることができるため、企業は今後もますますデータ分析に力を入れていきます。
機械学習と併せてさらに需要は高まるでしょう。
pythonエンジニアの年収は？
人工知能や、データ分析には数学の知識が必要となります。
データサイエンティストや機械学習に関わる技術者は今後ますます需要が高まり、特に技術者不足が叫ばれている分野です。
世界的に見ても技術者が不足しています。
そのため、年収はかなり高い傾向にあります。
数学が得意であればぜひ機械学習やデータ分析の技術者を目指してみてはいかがでしょうか？
組み込み系の技術者も今後需要は高まることが予想されます。
モノづくりが好きな方はこちらも視野に入れると良いでしょう。ハード系の技術者の年収も高い傾向にあります。
Pythonの学び方
需要があるのはわかった！
でも、どうやって学んだらいいのかな？
他のプログラミング言語と同様に独学で学ぶ方法と、スクールに通う方法があります。
独学で学ぶ
Udemyがおすすめです。
特に機械学習には数学の知識が必要となるため、体形的に学べるものが良いでしょう。
Pythonは学びやすい言語ではありますが、いままで述べたように、プログラミング言語だけができればよい。という職業ではありません。
それ以外の部分がとても重要になってきます。
スクールで学ぶ
私が最もおすすめするのは、スクールで体系的に学ぶ方法です。
プログラミングの基礎も、数学も、Pythonのライブラリを使いながらの機械学習も学べるスクールを選ぶと良いでしょう。
DMM WEBCAMPならPythonコースがあり、体系的に学べます。
スクール選択の時に見るべきポイントはこちらの記事でも詳細に書いていますので参考にしてみてください。
まとめ
今回はPythonについてまとめてみました。
昨今人気なPythonですが、何ができるのか？を理解し、ご自身が何をしたいのか？をしっかりと考えてみてください。
今後ますます需要が高まると思われるPython技術者ですが、プログラミング技術だけでは少々ハードルが高いのも事実です。
もし、データサイエンティストや、AI技術者を目指すのであれば、スクールで体系的に学ぶことも視野に入れてみてはいかがでしょうか？
Webアプリケーションの技術者についても記事を書いていますので参考にしてください。
