Pythonプログラマーの仕事内容

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Pythonプログラマーの仕事内容

プログラミング言語の一つであるPythonも近年非常に人気が高く、活用される範囲が広くなってきています。特に人工知能や数値計算の分野でPythonが好まれています。では、実際にPythonプログラマーの仕事内容はどんなものかご紹介します。

数値計算や機械学習、ディープラーニングなどの最先端業務

Pythonの大きな特徴として、数値計算や解析に関するライブラリーが非常に充実しているという点があります。たとえば、NumpyやScipy、Pandas, matoplotlibといった数値計算を高速に実施できるライブラリが有名で、非常によく使われています。また、graph-toolといったグラフ描画のフレームワークも充実しています。さらに、Googleの「TensorFlow」や、「Caffe」、「Scikit-learn」、「Theano」といった機械学習やディープラーニング用のライブラリも充実しています。

同様の分野で、文章の中から有用な情報を抽出するテキストマイニング技術というものもあります。企業が収集したアンケートの中から情報を抽出するために用いられたりするなど、応用分野が広がっています。PythonにはNLTKといったライブラリを利用することができます。

通常、数値計算や解析作業は速い実行速度が求められることが多く、これまではC/C++がその役割を担っていました。しかし、CやC++はコンパイル（パソコンが理解できる形に直してあげること）をする必要があります。、数値計算や解析というのは、一度計算を実行して結果を見てプログラムを修正し、再実行するというプロセスを経ることが多いため、いったんコンパイルする手間を省いて実行できる方が利便性が高いです。

Pythonはその点、コンパイルする必要がありません。しかも、高速に動作し、しかも精度の良い数値計算ライブラリが充実しているとあれば、Pythonが使われるようになるのは自然の流れです。数値解析や機械学習などにPythonが使われれば使われるほど、さらにライブラリや周辺環境が充実していきます。

このような理由があるため、Pythonは数値計算や機械学習、ディープラーニング、ビッグデータの解析などの分野で非常によく利用されるようになっています。

これらの分野は現在最もホットなトレンドでもあります。いわゆるAI（人工知能）の分野では、機械学習やディープラーニングなどの研究がとても盛んです。上場企業や研究開発を行っているような企業などで、ディープラーニングや機械学習を使った開発事例が増えてきています。

また、2017年12月24日発表があったように、政府はAI（人工知能）の分野に１千億円超の予算を確保することが決まるなど、今後ますますこの分野は発展することが予想されます。人工知能の研究や開発が推し進められるため、Pythonの需要も増大していくことでしょう。

WEBアプリケーションの構築

WEBアプリケーションというとJavaやPHPが得意な分野ですが、最近はPythonでの開発も増えてきています。というのも、PythonにはDjangoやBottle、Flask、Tornadoといったフレームワーク（開発が行いやすいように、よく使われるセットが一式そろったもの）が充実して、これらを使うと簡単にウェブアプリケーションを作成することができます。

有名なオンラインサービスもPythonを使って開発されています。例えば以下のものはPythonで開発されています。

・Facebook
・Instagram
・YouTube

どれもメジャーでよく知られたサービスですよね。非常にたくさんのアクセス数があるにもかかわらず、しっかりと安定して運営がされていることからわかるように、十分な実用性があることがわかります。

日本ではまだまだJavaやPHPによるウェブアプリケーション開発が主流を占めていますが、Pythonでの開発も増えてきています。ずいぶん前の話ですが、ウェブアプリケーションといえばPerl（CGI）という時代がありました。しかし、近年ではPerlはずいぶんと下火です。Perlの代わりとしてPHPやRubyが使われるようになったのですが、その流れに新たにPythonを採用する事例が増えてきています。

データサイエンティストにも

上で述べたようにPythonは数値計算や機械学習、ディープラーニング、テキストマイニングなどの分野で強力なツールとなっています。そのため、いわゆるデータサイエンティストと呼ばれる研究者や解析を行う人でPythonを使う人が増えています。

以前であれば、数値計算をする際にはRというまた別の言語を使うことが多かったのですが、最近はPythonがこの牙城を崩すような勢いがあります。まだまだRは広く使われていますが、Pythonも負けず劣らず強力です。

今後、データサイエンティストを目指そうというような人にとっても、Pythonは非常に強い味方となってくれるでしょう。

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