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Python(パイソン)が活用されている分野とは?魅力や学習方法も紹介

Python(パイソン)が活用されている分野とは?魅力や学習方法も紹介

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    ITスキルの需要が年々高まってくる中で、子どもにITスキルを身に付けさせたいと考えている保護者は増えてきています。ただ、何をどう学ばせればいいのか分からない方も多いのではないでしょうか。

     

    この記事では、注目されているプログラミング言語の1つであるPython(パイソン)について解説していきます。なぜ注目されているのか、その魅力や学習方法についても具体的に紹介します。

     

    記事をご覧いただくことで、Python(パイソン)について理解が深まり、効果的な学習方法を身に付けることが可能です。早い時期にITスキルを習得し、社会で有利に活躍できる能力を養っていきましょう。

     

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    そもそもPython(パイソン)とは?

    Python(以下パイソンと記載)とは、プログラミング言語の1つです。プログラミング言語とは、コンピュータを使ってホームページやアプリなどを開発する際に使う言葉で、コンピュータ専用の言語になります。

     

    パイソンは世界的にも活用されており、民間企業だけでなく官公庁や教育機関でも使用されています。

     

    プログラミング言語にはさまざまな種類があり、その数は200種類以上です。JavaやJavaScript、PHPなどは有名なので、聞いたことがある方もいるでしょう。その中のPythonがなぜ注目を集めるのか、理由を解説していきます。

    Python(パイソン)の需要

    パイソンの需要が高まっている理由の1つとして挙げられるのが、AIの開発や機械学習に活用できることです。

     

    パイソンはさまざまな開発分野で広く活用され、特にAI(人工知能)開発や機械学習に活用できることでさらに注目度が高まっています。

     

    機械学習とは、データからコンピュータが自動的に学習することで、AI開発を可能にするための技術の1つです。

    Python(パイソン)が活用されている分野

    先述の通り、パイソンはさまざまな分野で活用されており、今後も需要は高まっていくでしょう。その代表的なものを、以下で詳しく解説していきます。

     

    もちろん、パイソンについて全てを深く知らなくても活用していくことは可能です。ただ知れば知るほど、身近に存在する技術であることが理解できるでしょう。

    AIなどの人工知能の開発

    人工知能の開発では、データをコンピュータに与えて学習させることが基本となるので、数値計算や統計処理などの要素が必須です。

     

    パイソンはこの数値計算や統計処理を得意としており、データの解析に向いているプログラミング言語です。

     

    パイソンを活用することで人工知能の開発の難易度を下げられるので、多くの開発者に選ばれています。

    Webサービスの開発

    私たちにとって、非常に身近なWebサービスの開発にもパイソンが活用されています。

     

    代表的なものとして挙げられるのが動画サービスの「YouTube(ユーチューブ)」です。また投稿型のソーシャルサイトである「Instagram(インスタグラム)」やオンラインストレージサービスの「Dropbox(ドロップボックス)」も、パイソンで開発されています。

     

    上記のように、有名で人気のあるWebサービスの開発にパイソンは選ばれているのです。

    ブロックチェーンの開発

    仮想通貨取引などの話題でよく耳にする「ブロックチェーン」の開発にも、パイソンは活用されています。

     

    「ブロックチェーン」とは、取引履歴を管理する技術のことです。従来は取引履歴は一元管理されており、安全性に課題がありました。しかし、ブロックチェーンの登場によって取引履歴を分散させて管理できるようになり、安全性や利便性が増したのです。

     

    ブロックチェーンを作るためのプログラムがパイソンには多く備わっており、こうした既存のプログラムを活用することで、比較的簡単に開発を行うことができるでしょう。

    データ収集・分析などの効率化

    情報の収集を行う際、通常ならWebページをその都度検索、表示して、コピーするなどの作業が必要となります。当然、集めたい情報が多いほど労力も増していきます。

     

    そんな時にパイソンを使うことで、自動的にデータの収集を行うことができ作業効率が大幅に向上します。

     

    また、収集したデータを分析する際にも活用できます。必要な情報を抜き出したりデータの傾向を把握したりすることができるので、作業効率の大幅な改善が可能になるのです。

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