Pythonは、機械学習の実装などに多く使われるプログラミング言語で、初心者でもわかりやすい使いやすさとライブラリの豊富さなどで人気となっています。Pythonの知識やスキルがあると、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど、様々な職種の就職・転職に有利となります。
本記事では、Pythonの特徴や人気の理由、Pythonでできること、Pythonを活かせる仕事や勉強方法などを解説します。
Pythonは機械学習で使われるプログラミング言語
最初に、機械学習、Pythonのそれぞれの意味と、機械学習でPythonが使われる理由を説明します。
■機械学習とは
機械学習とは、大量のデータを反復的に分析することで、そこに潜むルールやパターンを見つけ出し、分類や予測などを行う技術のことです。大量で複雑なデータを迅速・正確に処理でき、その分析結果は、私たちの生活やビジネスのさまざまな分野で応用されています。同様の言葉にAI（人工知能）や深層学習（ディープラーニング）がありますが、機械学習はAIにおけるデータ分析技術のひとつで、中核を担う存在です。一方のディープラーニングは、機械学習の代表的な手法のひとつです。
■Pythonとは
Pythonは、機械学習やWebアプリケーションなど、多様なシステムを作れるように開発されたプログラミング言語です。特に、機械学習を実装するプログラミング言語として多用されています。機械学習の実装には、C/C++、Javaなども利用できますが、使いやすさやライブラリが豊富などの理由で、Pythonが人気となっています。
■機械学習でPythonが人気の理由
Pythonが機械学習で支持される理由は、以下のような習得の容易さ、信頼性や効率性などとなります。
シンプルでわかりやすい
Pythonは、コードの記述がシンプルなので、初心者でも取り組みやすい言語として知られています。データサイエンティストなど、技術者以外の人の利用も想定して開発されているので、エラー箇所が分かりやすい、後から修正しやすいなどが特徴となっています。
専門分野の実績が多く信頼性が高い
Pythonは、YouTubeやInstagram、 DropboxなどのWebサービスや、多数の企業で採用されており、信頼性の高い言語として知られています。たくさんの実績があることから、ユーザーニーズに合った仕様に適宜改良されているのも強みです。
ライブラリが充実
便利な機能を記述したプログラムがまとまっているライブラリが充実していることも、Pythonが選ばれる理由のひとつです。ライブラリには、Pythonで機械学習を行うときの定番である「scikit-learn」や、ディープラーニングに使用する「TensorFlow」「PyTorch」「Chainer」などがあります。また、これらのライブラリに関する情報交換ができるオンラインコミュニティも充実しているのもメリットです。
簡単に動作確認ができる
Pythonは、プログラム実行時にソースコードをそのまま読み込むことができ、エラーが起きやすくて実行までに時間がかかるコンパイル作業が必要ありません。すぐにプログラムの動作を確認できるので、作業の時間短縮を図ることができます。
開発を効率化できる
Pythonは、画面遷移、ログイン処理、DOM操作、セキュリティなど、WebアプリやWebサービスを効率よく開発できるフレームワークも充実しています。これにより、プログラムの構築が効率化でき、作業に関わる人やコストの削減も可能になります。
Pythonでできること
Pythonは、機械学習の実装だけではなく、以下のような、生活に身近なさまざまなシーンで活用されています。
■Webアプリケーションの開発
Pythonは、1990年に開発されて以降多くのWebサービスの開発に使われており、YouTubeやInstagram、Dropboxなどのサービスも、Pythonで作られています。
■人工知能の開発
多くの人工知能開発にも、Pythonが使用されています。Googleの検索結果の表示、顔認識、SiriやAlexaなどの音声認識、Uberなどの配車アプリ、カーナビの最短距離の算出などは、全てPythonによって実装されています。
■データ処理や分析の効率化
Pythonには、ビッグデータに含まれる大量のWebページや画像などのデータを、迅速・正確に処理できるフレームワークが搭載されています。そのため、データ処理や分析を、効率よく行うことができます。
■Web上のデータ収集
ビッグデータの分析では、データを集めることも重要で、Pythonの必要なデータを自動で抽出するライブラリを使えば、データ収集も簡単にできます。
■ブロックチェーン技術の開発
正確な取引履歴を暗号技術で維持しようとするブロックチェーン技術は、ビットコインなど暗号通貨だけでなく、様々な分野でも応用できる技術です。このブロックチェーン開発においても、Pythonがその能力を発揮しています。
■自動分類機能
スパムメールの除外や、Gmailのメイン・ソーシャル・プロモーションというメールの自動分類は、すべてPythonによる機械学習によるものです。この自動分類機能は、インターネット上から自分の欲しい情報を自動的に収集する時にも利用できます。
■自動車の自動運転
自動車の自動運転も、Pythonによって成されている技術で、さまざまな機械学習のアルゴリズムを複合的に用いて実装されています。
Pythonを活かせる仕事
Pythonの知識やスキルを身につけると、以下の仕事に活かすことができます。
■機械学習エンジニア・AIエンジニア
機械学習やAIの技術によるさまざまな開発は、生活やビジネスに役立つことから、これからもますます需要が高まる研究分野です。そこに従事する機械学習エンジニアやAIエンジニアもニーズが高く、Pythonを身につけることで、好条件の就職率・転職率を高めることになります。シンプルでわかりやすい言語なので、未経験者でも学びやすい技術といえます。
■データサイエンティスト
データサイエンティストには、統計学や数学、経営やマーケティングの知識以外に、人工知能や機械学習の知識も求められるので、Pythonを習得しておくことは必須といえます。データサイエンティストも今後は需要増が見込まれる職種なので、Pythonを学びながら、ほかの知識やスキルも身に付けていくようにしましょう。
■Webエンジニア
WebアプリやWebサービスなどの開発を行うWebエンジニアも、Pythonを扱えることで、さまざまな企業で活躍できる可能性が広がります。
Pythonで機械学習を始めるには
続いて、実際にPythonを使って機械学習を始めるためのステップを説明します。
■プログラミングするための準備をする
最初に、Pythonで機械学習のプログラミングを行う準備を行います。Python本体とライブラリは別々に用意されているので、必要なライブラリをインストールしていきます。ライブラリのひとつであるAnacondaは、機械学習でよく使うライブラリをまとめたものなので、これらを利用することをおすすめします。
■Pythonで機械学習をする勉強方法を選ぶ
続いて、Pythonを勉強する方法を決めます。一般的にPythonを学ぶには、書籍で知識を得る方法と、プログラミングスクールなどを利用して学習する方法があります。書籍はレベル別に体系的に学ぶことができ、手軽に繰り返し学習したい場合に適しています。プログラミングスクールは、最近はオンラインで学ぶことができるところも多く、動画やスライドなどで学ぶことができ、自分に必要なレッスンだけを選択できます。初心者向け・上級者向けなどのレベル別やテーマ別に分かれていることが多いので、自分に合ったレッスンを選ぶようにしましょう。
■ライブラリを理解する
自分に合った勉強方法でPythonの基礎知識を習得したら、機械学習で利用頻度が高いライブラリの理解を深めておきましょう。ライブラリには、Pythonに付属していてすぐに使える標準ライブラリと、ダウンロードなどで追加インストールをしてから利用する外部ライブラリがあります。また、科学技術計算でよく使われる「NumPy」や、グラフ描画に使われる「Matplotlib」、データ解析を支援する「Pandas」など、それぞれ役割が異なるので、名前と使い方は覚えておくようにしましょう。
■サンプルプログラムを作ってみる
ライブラリなどの知識も身についたら、実際にサンプルプログラムを作ってみましょう。自分で機械学習アルゴリズムの開発を繰り返すことで、ライブラリの効果的な使い方も身につきます。初心者には、Pythonに標準装備されているライブラリの「scikit-learn」がおすすめで、サンプルのデータセットが付属しているので、インストールしてすぐ機械学習を試すことができます。
まとめ
Pythonは、機械学習の実装で多く使われる言語で、シンプルでわかりやすく、ライブラリが充実していることから、初心者でも学びやすい言語です。Pythonの知識や技術を身につけることは、機械学習エンジニアやWebエンジニア、データサイエンティストに就職・転職する際に、有利なスキルとなります。勉強するには、書籍やプログラミングスクールなどを利用する方法があり、自分に合った方法を選択するようにしましょう。
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