Pythonはオープンソースのプログラミング言語に分類されます。シンプルで読みやすい構文であることが特徴の1つで、幅広い用途で活用されています。ライブラリが豊富でフレームワークも活用しやすく、大規模開発が可能なため、あらゆる分野で導入が進んでいます。
Pythonは初心者でも学習しやすいので入門言語としておすすめです。シンプルで理解しやすい構文なため、直感的にコードを書けます。解説記事や資料に関しても、日本語で書かれたものが多く存在するので、学習のハードルも低いです。記事を読むだけでは疑問点が解消されなくても、利用者数が非常に多いため、利用者間で質問や意見交換を行い疑問点をクリアにすることができます。
機械学習や深層学習、数値解析の実装に優れたライブラリが充実している点も特徴の1つとして挙げられます。具体例を挙げると、データ分析ならPandas、データの可視化ならMatplotlib、数値計算ならNumPyがおすすめです。また、scikit-learnには機械学習の各種手法が実装されており、TensorFlowやPyTorchはニュートラルネットワークの計算に特化しています。さらに、これらのライブラリは無料で利用可能です。
汎用性が高い点も、エンジニアとして自身の価値を高めるという意味において重要な要素です。PythonはWebアプリケーション開発やGUIアプリケーション開発、データ分析、データベース操作、自然言語処理などの分野に用いられています。オブジェクト指向型や手続き型などの多様なスタイルに対応していて、柔軟性が高い点も見逃せません。Pythonを習得すれば、データ分析や数値解析の結果をシステムにそのまま組み込むことができます。
Pythonは、現在注目を集めている人工知能や機械学習の開発に適しています。データの処理やモデルの構築、評価などの機械学習において重要なステップを支援する機能が充実しています。人工知能や機械学習の分野は日々進化しています。それに伴い、Pythonを扱えるエンジニアの需要も高まっています。
Pythonはオープンソースのプログラミング言語であるため、無料で利用できます。これは、開発や研究活動のコスト削減につながるだけでなく、導入までのハードルが低くなるというメリットをもたらします。無料で利用できるからこそ、交渉における心理的抵抗も少なくなり、自分と同じ環境を相手に用意してもらうことも容易になるでしょう。コミュニティを拡大しやすいため、開発はより活発化します。このようにコスト効率が高いことも、企業や個人が積極的に採用している理由の1つです。
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