こんにちは！スタビジ編集部です！
データ処理や自動化、AIに関連する技術が求められている現代において、プログラミングスキルはどの業界でも欠かせないスキルになりつつあります。
その中でも”Python“は学習のしやすさと利便性から様々な場面で活躍できるプログラミング言語です。
そんなPythonを学習したい一方で、こんな風に感じる方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事ではPythonを仕事で使えるレベルにもっていく方法を解説していきます。
Pythonについて基礎から体系的に学びたい人は当メディアが運営する「スタアカ」の以下のコースをチェックしてみて下さい。
目次
Pythonが仕事で重要な理由
まずは、なぜPythonのスキルを身につける必要があるのか、「Pythonが仕事で重要な理由」について見ていきます。
Pythonとは
まず、Pythonとはどんな言語なのか簡単にみていきましょう！
Pythonとは1991年に開発され現在全世界で非常に幅広い人に使用されている言語です。
Pythonの特徴は大きく以下の点が挙げられます。
・他のプログラミング言語と比べてコードがシンプルで分かりやすい
・データ処理、ウェブ開発、人工知能（AI）、自動化など、いろいろなことができる
・開発者コミュニティが活発でライブラリやサポート情報が豊富
初心者にも学びやすく、プログラミング言語の人気ランキングでもここ一年間”1位“を独走しています。（2024年10月現在）
最初に学ぶプログラミング言語としても最適！
Pythonの学習方法は以下の記事で解説しているので参考にしてみて下さい。
Pythonの需要が増えている背景
Pythonの需要は、IT業界に限らず、さまざまな業界に広がっています。
特に注目されているのは”データ分析“です。
多くの企業が収集したデータをPythonを使って分析して、市場調査や顧客分析を行い、意思決定に役立てています。
また、定型的な業務の自動化や効率化を目的にPythonでスクリプトを作成して、時間とコストを削減しようとする企業も増えています。
最近では機械学習やAIを導入した新しい取り組みを進める企業も出てきているため、これらの分野に強い”Python”の需要が高まっています。
データ分析のビジネスの重要性は以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
仕事で使えるPythonのスキル
Pythonでどんなスキルが身につけられたら仕事で使えるのか、具体例を見ていきましょう。
データ分析
Pythonは”データ分析“において非常に強力なツールで、業務にも活用できます。
“pandas“や”numpy“などのライブラリを使って膨大なデータを簡単に整理・加工し、効率的に分析できます。
企業が集めたデータから顧客行動や売上傾向などのパターンを見つけ出し、業務上の意思決定にPythonのデータ分析スキルが利用されます。
【データ分析を使った業務例】
・購入データや顧客情報を元に顧客の購買行動分析
・広告やプロモーションデータを分析しマーケティングキャンペーンの効果測定
・販売データから需要を予測し在庫管理の最適化
・アンケート内容を分析して顧客サポートの改善
特にデータサイエンス職はどの企業でも需要があるので、データ分析はPythonで仕事に活かせるスキルの一つです。
データサイエンティストについては以下の記事で詳しく解説しているのでチェックしてみて下さい。
機械学習
Pythonは”機械学習“において重要なツールであり、ビジネスの効率化や予測分析に役立ちます。
機械学習では”Scikit-learn“や”TensorFlow“などのライブラリを使って、データからパターンを見つけ出し、将来の動向を予測することが出来ます。
顧客の購買行動を予測したり、不正取引の検知など、データ分析と比べるとより精度の高い予測や分析をしたい業務に活用されます。
機械学習の勉強方法については以下の記事で解説しているので参考にしてみて下さい。
Webアプリ開発
Pythonでは”Flask“や”Django“といったWebフレームワークが準備されていて、Webアプリを開発することが出来ます。
これらのWebフレームワークは企業のアプリでも利用されていています。
- Flask：”Pinterest”や”Linkdin”の一部サービスで利用
- Django：”Instagram”や”Spotify”の初期プロダクトや一部サービスで利用
最近では多くの企業が内製化に取り組んでいるので、PythonでWebアプリを実装できるスキルは今後も大きな武器になります。
PythonでWebアプリの作り方については以下の記事で解説しているので参考にしてみて下さい。
自動化
Pythonを使って、手作業で行っていることを”自動化“することも可能です。
Pythonでは以下のようにライブラリを使っていろいろなものを操作できます。
これらのライブラリを使って手動の操作をPythonのコードで記述してあげることで、操作の自動化を実現できます。
Pythonの自動化については以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
Pythonを仕事で使えるレベルにするロードマップ
Pythonを仕事で使えるレベルにするロードマップは下記になります。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
Step1.基本文法をマスターする
まずは、”Pythonの基本文法をマスターすること“が第一歩です。
コードの書き方、コードの実行、変数の設定などなど、Pythonを操作する上で必要な知識や基本文法が多くあります。
「Python 基本」と書かれた本やオンライン講座を2,3個ほど一通りやることでこれらの知識を身につけることが出来ます。
その際に自身のPCにPythonの環境を構築して、書かれているコードを手を動かしながら学ぶと習得スピードが速くなります。
以下の記事にPython学習におすすめのUdemyの講座をまとめているので、参考にしてみて下さい。
Pythonの環境構築は最初の壁として難しいのであれば、ブラウザ上でPythonコードを実行できるGoogle Colaboratoryを使うと環境構築はしないで済むのでオススメです！
ただし、仕事で使えるレベルにするにはPythonのバージョンの管理も必要になってくるので、慣れてきたら自身のPCでPythonを操作できるようにしましょう。
Step2.ライブラリを使ってツールを実装する
Pythonは特徴にもある通り、”ライブラリ“が充実していて、いろんな機能をPython上で利用できます。
そのため、Pythonではライブラリをいかに使えこなせるかが、仕事で使えるスキルの一つになります。
Pythonでライブラリを使う場合は以下のようなことが出来るようになれると良いです。
・ライブラリの公式ドキュメントを見つけられる。
・公式ドキュメントを読んでライブラリの使い方を理解できる
・エラーが出た時、ドキュメントのソースコードを読んで解決できる
Pythonのライブラリの多くは公式ドキュメントが用意されていて、そこにライブラリの使用方法やソースコードが記載されています。
ライブラリを利用する場合は、そのドキュメントを読んで、利用方法やどのような挙動で実行されているのか理解できるスキルが求められます。
まずは一つのライブラリを使って簡単なツールを実装しながら、ライブラリの中身を理解していくのがオススメです。
どんなツールを作ったらいいだろうと悩んでいる方は、以下の記事でPythonで出来ることをまとめているので参考にしてみて下さい。
Step3.身につけたいスキルに特化して実践する
ライブラリまで利用できるようになったら、”身につけたいスキルに特化“してPythonで実践を進めていきましょう。
以下にPythonで身につけたスキルごとの実践例を記載しています。
- データ分析：データ分析のコンペに参加・”データサイエンス100本ノック“に挑戦
- 機械学習：機械学習のコンペに参加・”E資格“の取得
- Webアプリ開発：Webアプリを外部公開・APIの実装
- 自動化：自動化アプリの構築・クラウドサービスを利用して定期実行
特に実践をしてみることで、自分に足りないスキルが見えてくるので、怖がらずにチャレンジしていきましょう。
また、作成したコードはGithubで個人のリポジトリに保管しておくと、就活時にアピール出来ます。
学習に迷ったらスタアカ
Pythonを仕事で使えるレベルにするためのロードマップを説明しました。
ただ、プログラミングをやったことない人にとっては、ライブラリのソースコードを理解するなど、正直かなりハードルが高いです。
そこで、学習している中で学習内容に不安があったり、学習の進め方に迷ったら”スタアカ“がオススメです！
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他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。
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・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ
Python 仕事で使えるレベル まとめ
Pythonを仕事で使えるレベルになる方法について解説していきました。
最後に学習のロードマップについておさらいします。
Step1.基本文法をマスターする
Step2.ライブラリを使ってツールを実装する
Step3.身につけたいスキルに特化して実践する
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