Pythonの基礎を未経験で学び転職に役立てたい男性

Pythonは未経験プログラマーの方に是非習得いただきたい言語のひとつ。この言語を習得しておくだけで、かなり転職活動を有利に進めることができるのでおすすめ!Python初学者の方にもわかりやすく解説するとともに、勉強方法・転職方法についても合わせて紹介いたします!

 

こんにちは!転職アドバイザーの南野弘明です。

 

未経験プログラマーとして転職したいという方で、どのプログラミング言語を勉強したらいいのか分からないという方も多いはず。

 

世界的に注目を集めている『Python』というプログラミング言語をご存知ですか?世界では、AI(人工知能)の研究が盛んで、それに欠かせないプログラミング言語が、

 

Python(パイソン)

 

です。未経験でプログラマーとして転職する際は、最低限Pythonについて知っておくことををおすすめします。これからのAI時代に欠かせない言語です!

 

今回はこのPythonを転職に役立つ知識として解説していきます。

 

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Python(パイソン)について

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Pythonというプログラミング言語は世界中で注目を集めいているので、転職後に触れる機会も多いかもしれません。

 

このPythonというプログラム言語はいったいどういったものなのか、分かりやすく解説していきます。それでは、見ていきましょう。

①世界的に注目を集めているPython

このPythonプログラマーに対する国内での求人数は大変な勢いで増加しています。

 

Pythonは、AIの中核となる「機械学習」「深層学習」(ディープ・ラーニング)の開発においては欠かせないプログラミング言語であり、AI分野の成長や今後の市場拡大を考えるとPythonを扱えるプログラマーの需要はさらに伸びるとみていいでしょう。

②「機械学習」と「AI(人口知能)」との関係

Pythonを知る前に初めに、「AI」と「機械学習」について整理しておきましょう。

▶機械学習とは?

未経験プログラマーとして転職を目指しているのであれば「機械学習」という言葉を聞いたことがあるかもしれませんが一度おさらいしておきます。

 

「機械学習」とは、コンピューターに大量のデータを学習させ、分析や予測などのタスクを遂行するためのアルゴリズム(結果等を出すための算出式や方法)やモデルを構築する技術のことです。

▶AI(人工知能)とは?

AI(人口知能)という考え方はコンピューターが実用化された1950年代からあり、その頃からコンピューターに知能を持たせようという科学者たちの試みがありました。

 

当時から科学者たちはコンピューターに人間が持つ知識や辞書、ルールなどを教え込んでいこうとしましたが、コンピューターが自ら学習するところまでは至りませんでした。

 

1980年代に入り、科学者たちは機械(コンピューター)に自ら学習する能力を持たせることに成功し、機械自身が判断をすることを可能にしたのです。これが、「機械学習」と呼ばれるものです。

③AI(人口知能)と深層学習

その後、2000年代に入ると、AIの世界では「深層学習」(Deep Learning)という手法が注目されていきます。

 

「機械学習」では、ある程度人間が指示を与える必要がありましたが、「深層学習」という手法では、コンピューター自身が自ら、何を学習するかを決めることができるようになったのです。これが最近よく目にする「ディープ・ラーニング」です。

④AI >「機械学習」>「深層学習」と考える。

もう一度整理してみましょう。AI(人工知能)のなかには「機械学習」という手法が存在しており、「機械学習」の中に更に踏み込んだ「深層学習」という手法が存在しているということです。

 

AI(人工知能)と「機械学習」イコールではありませんが、別ものではなく、同じカテゴリーに属するものと考えてください。そして、「機械学習」の中には更に進化した「深層学習」があるということでしたね。

 

未経験プログラマーでもこのAI(人工知能)については、深く知る必要はないですが、最低限の感覚は理解しておかないと、面接や新たな職場でも会話についていけないということも十分あり得るので、上記で最低限のことはできたと思います。

 

次に本題の「Python」というプログラム言語が、どのようにAIに関わってくるのかという点について説明していきます。

 

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「機械学習」については理解できたと思います。「機械学習」はAIに関する中核技術であり、その「機械学習」でよく使われているプログラミング言語が「Python」ですね?ですから、AIと「Python」は切っても切れない関係だと理解しましょう。

 

では、機械学習として使われているPythonというプログラミング言語は、身近なところでどのように役立っているのか見ていきましょう。

①「機械学習」が使われているケース

「機械学習」と聞くと、私たちとは縁の薄い世界を想像しますが、実は身近なところで使われているのです。例えば、メールのスパムフィルター。

 

時々、見知らぬ相手から届いたメールがスパムフィルターに引っ掛かってしまい、メールの着信を見逃すというトラブルが起きることがあります。しかし、「このメールは安全だよ」と指示してやると、次からはきちんと受信してくれます。

 

こうして「機械学習」を繰り返し、フィルターの精度が上がっていきます。他にも、「顔認識」ソフトや車の「自動運転」も「機械学習」の手法が用いられており、私たちの周りには「機械学習」プログラムによって活躍する機械(コンピューター)が大変多く存在しているのです。

 

もし、このようなAIに関するソフトを開発するメーカーに未経験プログラマーとして転職したいのならPythonを勉強しておくことが一番の近道です。

 

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②なぜ「機械学習」を学ぶと良いのか?

AI(人口知能)の主な手法として「機械学習」があるというのは先ほど述べました。そして、いまやIT業界ばかりか、あらゆる分野でAIが注目され、各企業がその開発にしのぎを削っています。

 

一方、まだ新しい分野ということもあって、日本では「機械学習」系のエンジニアが圧倒的に不足しています

 

▶深刻化するITエンジニア不足についてはこちら

 

その「機械学習」の中で、世界的に最も使われているプログラミング言語がPythonなのですから、これを学ばない手はありません。

 

このPythonという言語は、未経験プログラマーとして転職を考えている方にとってはなじみが薄く、とっつきにくいイメージがあると思います。中には、初めて聞いたという方もいらっしゃるかと思いますが、初学者でも学びやすく作られているのがPythonの特徴です。

 

次に説明するPythonが機械学習に適している理由について解説していきます。

③Pythonが「機械学習」で利用される理由

Pythonが「機械学習」で利用される理由は、大きく分けると下記の様な3つの理由があります。

▶信頼性が高い言語である。

有名なDropboxというオンラインストレージをご存知ですか?google Deiveのようなものを想像してください。あのDropboxは、このPythonを利用して作られたアプリケーションです。

 

シンプルかつ信頼性が高い言語の為、少人数のプロジェクトや製品でも効率よく仕事をすることが可能なので、エンジニアに非常に好まれています。

 

Dropbox開発秘話について詳しく知りたい方は、下記をご参考にしてください。

▶Dropboxとpythonの関係

▶構文がシンプルで初学者にもとっつきやすい

Pythonはコードはとにかくシンプルに開発された言語なので、多くのエンジニアに好まれています。このシンプルさを確立できたのは、必要最小限の構文しか無い為です。

 

世の中には色々な言語がありますが、その言語には沢山の構文があります。その構文を駆使してプログラミングを行いますが、このPythonに至っては、必要最小限の構文しか存在しない為、プログラマーにとって最低限の労力で構築することが可能です。

 

さらに特徴的なのが、プログラミングの世界では、他人が書いたコードを読み解くのに非常に時間を要するのですが、Pythonを使用すると他人が書いても自分が書いても同じコードになるといった超効率的な構築が可能になります。

 

その為、未経験プログラマーの方でも非常に学びやすく、Pythonを勉強しておくと転職先も有利ですし、将来的にも需要のあるエンジニアとなれるでしょう。

▶豊富なライブラリーやフレームワーク

フレームワークとは、アプリケーションを作る為に必要な作業キットみたいのものです。Pythonは、このフレームワークが世界中で開発されているので、1から10までPythonで構築する必要は無く、このフレームワークを利用して開発を進めることができます。

 

世界中で注目を集めているAIに使用される言語の為、多くのフレームワークがあるのもPythonの特徴と言えるでしょう。

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Pythonというプログラミング言語が、世界中で愛される理由はご理解いただけましたか?AIという世界で注目を集めている機能にPythonが広く使われており、未経験プログラマーでも学びやすいとなれば、学んでおかない手はありません。

 

しかし基礎が学べていないと、つまずくことも多いのが特徴。実践力・将来性を考えるとスクールに通っての学習がおすすめ。コロナ事情もあり、オンラインクールで学ぶのがおすすめです。

 

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画像引用元:Tech Boost

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