どうも、とがみんです。
とがみんが最初にPythonを勉強し始めたのは、大学での研究のデータ解析がめんどくさすぎて、なんとか自動化できないの?と考え始めたところからでした。
Pythonをしっかり勉強していけば、あらゆる業務の効率化をできるのでは?と思い、少しずつ勉強していこうかと思います。
この記事では、Pythonとは何か、またその需要について調べたことを書いていきます。
Pythonとは?
「Python」とは、プログラミング言語の1つです。
Pythonの利用目的に関して、2018年のPythonのデベロッパーの調査で、複数回答可能でどういった用途にPythonを使うかといった調査結果にようると、以下のようになっています。
＞引用：Python Developers Survey 2018 Results
「Data analysis(データ分析)」が最も多いパーセンテージを占めており、
ついで「Web development(Webアプリケーション開発)」、
「DevOps/System administration/Writing automation scripts(システムの管理や自動化用スクリプト)」、
「Machine learning」といった目的に利用されています。
Pythonの特徴
文法がシンプル
Pythonには、プログラマーが持つべき心構えを簡潔にまとめた「The Zen of Python」という考え方が存在します。
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!
＞引用：PEP 20 — The Zen of Python
＞Pythonの思想「The Zen of Python」がとても興味深い
よりシンプルでわかりやすいプログラムが書けるように設計されていることが伺えます。
データ分析に役立つライブラリがたくさんある
Pythonにはデータ分析に役立つライブラリが豊富に用意されています。
数値計算、データ操作する用の「Numpy」、
データを表形式でまとめる「Pandas」、
科学・技術計算のための「Scipy」、
その他、機械学習に関する対するライブラリも多数存在します。
Pythonの需要は?
Pythonの需要としては一体どれぐらいあるのか。
ビズリーチが運営する求人検索エンジン「スタンバイ」によると、プログラミング言語別の年収ランキングは以下のようになっています。
＞引用：プログラミング言語別年収中央値を発表、求人検索エンジン「スタンバイ」調べ
上のグラフを見る限り、求人数や、最大提示年収が高くなっています。
Pythonは、研究機関の研究者や、データサイエンティストによく利用されており、求人数が前年の1.7倍にもなっているそうです。
機械学習や統計分析の需要が高まっていくことを考えると、今後もどんどん伸びていきそうな言語ですね！
まとめ
Pythonというプログラミング言語について紹介しました。
機械学習や統計分析に興味のある方は是非勉強してみてはどうでしょうか。
参考文献
＞Python Developers Survey 2018 Results
＞Pythonの思想「The Zen of Python」がとても興味深い
＞プログラミング言語別年収中央値を発表、求人検索エンジン「スタンバイ」調べ
