プログラミング言語「Python」の特徴
Pythonは、Guido van Rossum(グイド・ヴァン・ロッサム)氏が1991年に開発したプログラミング言語です。BBCのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」からPythonと命名されました。Pythonは少量のコードで書けるため、見やすく間違いが少ないといわれています。読みやすさや書きやすさはプログラミングをするうえでとても重要なことです。文法がわかりやすく誰が書いても似たようなコードになります。初心者でも覚えやすい言語です。
AI(人工知能)やディープラーニングの分野でもPythonが人気です。ちなみに、日経xTECHが実施したアンケートによると、「今後スキルを磨きたい言語は何か」という質問に対して一番回答が多かったのがPythonでした。さらに人気の追い風となったのが、日本の国家資格である基本情報技術者試験において、2020年の春季試験から「COBOL」が廃止されて「Python」が追加されました。これまでは、「C」や「Java」、「アセンブリ言語」などを選択しなければなりませんでしたが、Pythonで受験することが可能になりました。
Pythonは誰が書いても同じようなソースになります。また、書き出し位置を調整するインデントを採用しており、構造が明確で読みやすくなるように設計されています。そのため、コードを読んだり書いたりする際にも迷うことがなく、学習コストが少ないため初心者に向いています。
そして、オブジェクト指向なのでクラスやオブジェクトを使って複雑な処理を書くことも可能です。
Pythonは、特定の用途に限定していない汎用プログラミング言語といわれています。そのためPythonでは様々な処理を書くことができます。パソコンの書類やフォルダを整理したり、科学技術計算をしたりと多くの場面でPythonを使うことができます。
よく、「AIを開発するならPython」といわれます。C言語などでも開発することはできますが、なぜPythonが最適だといわれているかというと、ライブラリの多さが理由として挙げられます。Pythonには豊富なライブラリが揃っており、数値計算ライブラリである「NumPy」や統計処理やデータ分析に役立つ「pandas」、機械学習の様々なモデルが利用できる「scikit-learn」などAI開発で使えるライブラリが豊富なのです。
Pythonを使う仕事の一つがデータエンジニアですが、データエンジニアになるにはPython以外にも様々な知識が必要です。データ設計から開発構築、運用もデータエンジニアの業務範囲ですので、プログラミングスキル、データベース設計、インフラ・クラウドの知識と、幅広い分野に精通しなければならず、どれも習得の難易度が高いスキルばかりです。ここでは、データエンジニアが必ず習得しなければならない必須スキルを紹介します。
データエンジニアを目指すにあたり、気になるのは年収相場かと思います。ビッグデータの活用に注目が集まる中、専門性の高いデータエンジニアの需要は右肩上がりで、年収もシステムエンジニアの相場と比較して約1.5倍と国内では高水準です。ただし、海外水準と比較するとまだまだという現実は否めません。とはいえ、データエンジニアのニーズはますます高まることが予測され、年収相場もまだ上がる可能性はあります。また、フリーランスで稼ぐという道もあります。
Pythonを使うのはデータエンジニアだけではありません。Pythonは汎用性の高さが特徴で様々な開発に使われており、Pythonにできることはたくさんあります。まず、ライブラリの豊富さから「AI開発ならPython」といわれるほどAI開発に向いています。また、データ分析やマーケティング、情報収集のためのスクレイピングツール開発にもよく使われます。さらにサイト制作やアプリ開発、ゲーム開発にも採用されています。