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Pythonができること13個|Python学習におすすめサイト5選

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Pythonができること13個|Python学習におすすめサイト5選
この記事でわかること
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    システム
    エンジニア
    Pythonは機械学習の入門者向けの言語なのでしょうか?

    プロジェクト
    マネージャー
    AIの開発に欠かせない機械学習に用いられるのがPythonです。

    Pythonとはどのようなプログラミング言語?


    Pythonは機械学習で使われるプログラミング言語です。

    AI技術が注目を集める中、AIの開発に欠かせない機械学習に用いられるPythonも、非常に高い人気を誇ります。

    Pythonは機械学習だけでなく、業務用システムの開発やデータ分析、統計など、Pythonでできることは多岐に渡ります。

    機械学習とは?

    機械学習とはビッグデータを用いることで、コンピュータに課題を解決するためのアルゴリズムを構築させることを指します。

    コンピュータは本来命じられたことしかできません。

    しかし機械学習でさまざまなデータから学習を行うことによってモデルを構築し、分析や予測などを行えるようになります。

    ディープラーニングとの違い

    ディープラーニングも機械学習の1つです。

    AIに学習させてアルゴリズムを構築する技術にはディープラーニングと機械学習がありますが、ディープラーニングは機械学習をより発展させたものだと言えます。

    ディープラーニングでは、人間の神経をモデルにしたニューラルネットワークを用いることにより、分析や学習を行います。

    つまり機械学習の中の一部がディープラーニングだと言えるでしょう。

    Pythonが機械学習の入門者向けだとされる理由3つ


    Pythonは機械学習の入門者向けだと言われています。

    Pythonは機械学習に利用できるプログラミング言語として、特に入門者に最適だとされています。

    ここではPythonが機械学習の入門者向けだとされる理由について解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

    理由1:コードがシンプル

    Pythonは少ないコードでシンプルに記述できます。

    Pythonの特徴の一つが、非常にシンプルなコードでプログラミングできるという点です。少ないコードで多くの処理を実装できるため、Pythonでは効率的な開発が実現できます。

    また、コードがシンプルなため可読性も高く、他の人が作ったプログラムでも保守がしやすいです。

    理由2:充実したライブラリがある

    Pythonはライブラリやフレームワークが充実しています。

    ライブラリは汎用的に使えるプログラムを再利用できるようにしたまとまりで、フレームワークは汎用的に使える機能を集めたものです。

    さまざまなライブラリやフレームワークがPythonベースで作成されているため、Pythonでは機械学習の構築が効率的に行えます。

    理由3:様々な実績がある

    Pythonにはさまざまな実績があり信頼できるといえるでしょう。

    Pythonにはプログラミング言語として多くの企業が利用しているという実績があります。

    また、機械学習としてだけでなく世界で広く利用されているサービスにもPythonは用いられています。

    そのため、Pythonは一般的に信頼ができるプログラミング言語だと言えるでしょう。

    Pythonができること13個


    Pythonを利用した機械学習を行うことにより、さまざまな技術が実現できます。

    ここではPythonが機械学習でできることをご紹介しますので、ぜひ機械学習を行う際の参考にしてみてください。

    できること1:顔認証

    Pythonでは、機械学習により顔認証を行うことが可能です。

    顔認証はコンピュータが人の顔を認識して登録済みデータと比較することで、偽造しにくい強固なセキュリティを実現する仕組みです。顔認証はスマートフォンのロック解除や監視システムで利用されています。

    顔認証にもPythonを使った機械学習が活用されており、機械学習の分野でも注目を集めています。

    できること2:仮想通貨の値動きを予想する

    Pythonは、機械学習により仮想通貨の値動きを予測することが可能です。

    Pythonを使った機械学習では、過去の仮想通貨の価格データを学習することによって、ビットコインとイーサリアムなどの仮想通貨の未来の値動きを予測することもできます。

    できること3:自動運転

    Pythonは、機械学習により自動車の自動運転も可能です。

    近年は自動車の安全運転サポートとしてさまざまな機能が搭載されるようになっていますが、自動運転システムも機械学習の技術が利用されています。

    現在、日本の自動運転はドライバーをサポートする部分的な運転の自動化にとどまっており、運転の責任はドライバーが担うレベルとなっています。

    できること4:メールの自動分類

    Pythonは、機械学習によりメールを自動分類することが可能です。

    Pythonを使った機械学習により、コンピュータが迷惑メールを自動で判別して振り分けることができるようになります。

    メールの中に迷惑メールによくあるキーワードが含まれているかを見て、キーワードの割合が多い場合に迷惑メールだと判別します。

    できること5:売上予測

    Pythonは、機械学習により売り上げ予測を行うことが可能です。Pythonによる機械学習で、小売店などの未来の売り上げを予測することもできます。

    実際に過去数年分の販売実績や商品属性、当日の天気などのさまざまなデータを学習させることにより、向こう数か月の売り上げ数量を予測することができるようになります。

    できること6:データ処理や分析

    Pythonは、データの収集から分析までを一度に行うことが可能です。

    Pythonは膨大なデータを扱うことができ、さらにネット上の膨大なデータをプログラム上で活用できるので、データ収集作業に労力と時間を割かれることが少ないのが特徴です。

    解析作業などもPythonで行えば、データ解析用のサブプログラムを集めた多くのライブラリを活用できるので、データ分析作業を比較的簡単に速くできるため、マーケティングなどの分野でも利用されています。

    できること7:Webスクレイピング

    Pythonは、Webスクレイピングが可能です。

    スクレイピングとは、自動でWebサイトを巡回し、インターネット上の情報をダウンロードすることです。

    例えば、オークションなどのネットで販売する場合、どこのサイトでいくらで売っているかを調べて一番高く売れそうなところに出品します。

    そのためには、各オークションサイトやショッピングサイトを調べる必要がありますが、これは時間がかかり、とても面倒です。

    これを自動的に調べて表などにまとめれば、とても便利に使えるようになります。

    できること8:機械学習の最適化

    Pythonは、機械学習の最適化が可能です。

    自分が必要とする情報を収集して分析するだけでなく、その分析結果を利用することで、得られるメリットをさらに大きくする条件を導き出せるようになります。

    例えば、株式投資では、「買い時」と「売り時」を適切に判断できれば、利益が大きくなります。そして、その時期を判断するためには、新聞や、株式市況、決算書、社会情勢などから、勘と経験をもとにすることがほとんどでした。

    しかし、Phytonで機械学習の最適化を行えば、その時期と銘柄を判断して教えてもらうことが可能になります。

    できること9:組み込みアプリ制作

    Pythonは、組み込みアプリの制作が可能です。

    組み込みアプリは、車、炊飯器やエアコン、工場で使う設備や試験装置など、機械の中に入っています。いわゆるマイコンに使われるアプリです。

    今までは、主にC言語で作られ、その道の「プロ」と言われる人が作っていました。

    しかし、ラズベリーパイなどの安価で簡単なマイコンとPythonの登場で、初心者にも組み込みアプリが制作できるようになりました。

    その結果、ロボットなどの面白いものを、個人的な趣味として作る人が増えています。

    できること10:Webサイト制作

    Pythonは、Webサイトの制作が可能です。

    今、とても流行っているInstagramやDropboxも、実はPythonで作られています。

    Pythonには、WebアプリのフレームワークとしてDjangoを実装しています。

    このDjangoは、フロントエンド部分からデータベース接続の部分まで全部揃っているため、Webサイトを作るのに大変役立つツールです。

    できること11:デスクトップアプリ制作

    Pythonは、パソコン上で動作するデスクトップアプリ制作が可能です。

    デスクトップパソコンで行っている手作業を効率的に行うために、作業を自動化させるアプリを開発することもできます。

    Pythonでは、デスクトップアプリを作成するための標準ライブラリとして、「Tkinter」が同梱されています。

    例えば、複雑なexcel処理をPythonを使って簡略化することもできます。

    できること12:スマホアプリ制作

    Pythonは、スマホアプリの制作が可能です。

    現在のスマホ用アプリはJAVAで作られたものが多いため、関連情報も多いですが、Pythonでもスマホ用アプリを作れます。

    Pythonでスマホ用アプリを作るには、GUIベースのライブラリkivyやQPython、またはWebアプリ作成でよく使われるDjangなど、多くのライブラリが利用できます。

    学習しやすい機能を持っていることから、Phytonもスマホアプリ制作に使われます。

    できること13:ブロックチェーン開発

    Pythonは、ブロックチェーンの開発が可能です。

    ブロックチェーンとは、デジタルデータを保管する方法です。データの塊が鎖のように連なって行くので、保管できるデータに制限はありません。

    そもそもブロックチェーンは、ビットコインを支える目的で生まれたもので、「トランザクション」と呼ばれる取引データが保管されます。

    他にも、ブロックチェーンでは契約書などのファイルも保管できるため、ビットコイン以外での使い方も期待されています。

    Pythonであれば、C言語に比べて短くわかりやすいプログラムで、ブロックチェーン制作ができます。

    【初心者向け】Python学習におすすめサイト5選


    ここからは、機械学習入門者におすすめのPythonの学習サイトをご紹介します。

    Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語なので、インターネット上にさまざまな情報サイトや学習サイトがあります。

    以下に、入門者におすすめするPythonの学習サイト5選を紹介しますので、Pythonを学ぶ際の参考にしてみましょう。

    サイト1:Progate

    Progateはスライド学習で学べるおすすめの学習サービスです。

    プログラミング初心者でも学びやすいように、本より直感的で動画より学びやすいスライド学習に着目し採用しています。

    また、Progateではプログラムを作りながら学ぶこともでき、ブラウザーにコードを書けばすぐに結果がわかるため、すぐに実践することで着実に力が身に付きます。

    サイト2:Aidemy

    AidemyはAIスキルを身に付けられる学習サービスです。Pythonの基本的な知識やスキルをはじめ、AI開発スキルや機械学習に関する技術まで幅広く学べます。

    Aidemyでは別途環境構築をする必要がないため、ブラウザーさえあればすぐに利用することが可能です。

    実際にコードを書いてインプットとアウトプットを繰り返すことで、実践的な力を身に付けることができるでしょう。

    サイト3:ドットインストール

    ドットインストールは3分動画で学べる学習サービスです。3分という短い動画でレッスンを提供しており、すき間時間を利用した学習が可能です。

    豊富なレッスンは424種類用意されており、レッスン動画は6000本以上あります。

    Python以外にもさまざまなプログラミング言語の基礎や、ゲームやWebサービス、アプリ開発などの興味のある分野を学べます。

    サイト4:Python For Beginners

    Python For BeginnersはYouTubeの動画で学べる学習サービスです。Microsoft社がPython入門者用に提供しているPythonレッスンのYouTubeチャンネルです。

    3分から10分程度の動画が44本用意されており、動画を見ながら気軽にPythonの基礎を学ぶことができます。

    サイト5:PyQ

    PyQは、初心者にも判りやすいように初歩的なことから段階を追って学習できるサービスです。

    学習のすすめ方も、プログラムの知識をもとに学習していくため、数学的な知識が少なくてもプログラムが作れるような方法がとられています。

    また、ブラウザー上だけで学習できることも、学習の取り掛かりのハードルが低くなるため初心者にも向いていると言えます。

    Pythonのおすすめの勉強方法3つ


    ここでは、Pythonのおすすめの勉強法をご紹介します。

    プログラミングの学習と言っても、一般的な勉強法とそれほど変わりはなく、「自分で書籍を購入して勉強する」「プログラミングスクールや情報系の大学に入学して勉強する」「学習サイトを使って勉強する」の3つの方法が主流です。

    どの勉強方法も長所、短所がありますので、確保できる学習時間、かかる費用、自分のプログラミング知識を考慮し、どれが自分にできることかを考えて勉強方法を決めましょう。

    場合によっては、複数の勉強の仕方を選択しても良いでしょう。

    Pythonの勉強方法1:本で学ぶ

    1つ目のPhytonの勉強方法は、本で学ぶ方法です。この方法には長所と短所がありますので、詳しく見て行きましょう。

    まず、長所として、「費用が本代だけなので比較的安価で済む」「自分のレベルと好みに合った本を選ぶことができること」「時間に縛られず自分のスケジュールに合わせてが勉強できること」という3つが挙げられます。

    次に、短所としては、「独学なので、強い意欲をもたないと挫折しやすい」「分からないことがあった時にピンポイントで聞けない」という2つが挙げられます。

    いずれにしても、本で勉強する場合には、本選びが大切になります。易しすぎたり、難しすぎたりすると意欲が削がれて挫折しやすくなりますので、自分に合った本を選びましょう。

    Pythonの勉強方法2:スクールに通う

    2つ目のPhytonの勉強方法は、スクールに通って勉強する方法です。前項と同じように、長所と短所を見て行きましょう。

    まず、長所として、「分からないことをいつでも質問でき、ピンポイントで答えてもらえる」「それなりの費用をかけて学習するために通うので、挫折しにくく、短時間で成果が得られる」ということが挙げられます。

    次に、短所としては、「勉強するための費用が掛かる」「時間が決まっているので、その時間は拘束され、仕事などとの掛け持ちができない」ということが挙げられます。

    「挫折しにくい」とは言っても、すべては本人次第であることには変わりませんので、ある程度の意欲を持った人に向いていると言えます。

    Pythonの勉強方法3:Webサイトを活用する

    3つめのPhytonの勉強方法は、Webサイトを活用して勉強することです。同じように、長所と短所を見て行きましょう。

    まず、長所としては「サービスによってはオフラインのスクールに通うよりも低コストでプロによる教育を受けられる」「勉強方法が確立されているので安心して勉強でき、質問もできること」「パソコンで学ぶため、Wi-Fi環境さえあれば家でも勉強でき、教室に通う必要がないので時間の節約になる」という3つが挙げられます。

    次に、短所としては、「スクールに通うほどの強制力がないので、スクールより挫折しやすい」ということです。

    選ぶサイトによっては、逆に分かりにくくなる場合もあるので、本選び同様、サイト選びが大切です。

    機械学習の入門者はPythonを習得しよう!


    Pythonを利用して機械学習に挑戦してみましょう。

    Pythonは機械学習に利用されるプログラミング言語の中でもコードがシンプルで利用しやすく、多くの実績をもっています。

    ぜひこの記事でご紹介したPythonの学習サイトを参考に、Pythonの習得を目指してみてはいかがでしょうか。

    システム
    エンジニア
    Pythonを利用することで、さまざまなことができるようになるのですね。

    プロジェクト
    マネージャー
    そうですね。これから需要も高まっていくことが予想されるので、今から学習しておきましょう!

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