【プログラミング言語選択】Pythonって結局何が出来るの?

プログラミング

世界的スタンダードな言語Pythonですが、結局のところ何ができるのでしょうか?

今回はPythonの得意分野を紹介したいと思います。

Pythonは多目的言語なのでパソコンのことならほとんどなんでできますが、今回は具体例を出していきたいと思います。

WEBが作れる

PythonとDjango(Pythonで最も有名なWEBを作るツール)というフレームワークを学習すれば、WEBサイトを作れるようになります。

WEBサイトとは皆さんがブラウザでアクセスする全てのものです。

現在、見ていただいてるサイトもそうですが、YouTube、Facebook, TwitterもWEBサイトです。なので作ろうと思えば、Youtubeも作れてしまいます。

Djangoを勉強するにはDjango Girlsというチュートリアルがオススメです。

はじめに · HonKit

 

是非、一度見てみてください。わかりやすくまとめられています。

 

データ分析が出来る

他の大体の言語でもデータ分析は出来ますが、Pythonはこの手のものが得意です。

プログラミング言語の得意不得意はどういうふうに決まるかと言いますと、

基本的には使用している人がどの分野で働いている人が多いかによります。

Pythonはすでにデータ分析の分野で多く使われていますのでその分、それらの教材やライブラリが多くなります。

なので、Pythonでデータ分析がしたい方はそういったライブラリの使用の仕方を覚えましょう。

ほぼ、必須と思われるのはnumpyやpandasです。

データ分析の前処理を行えるPythonライブラリ「pandas」、最も基本的なデータ構造「シリーズ」を解説
 機械学習やデータ分析には、収集したデータを使いやすい形に整える前処理が不可欠です。その際によく利用されるのがPythonのライブラリ「pandas」。今回は『現場で使える!pandasデータ前処理入門』(翔泳社)より、pandasの最も基本的なデータ構造であるシリーズの概要と操作方法について抜粋して紹介します。

 

ただ、気をつけてほしいのが

Pythonを勉強しただけではデータ分析は出来ません!

Pythonはあくまでツールであり、データ分析をするためには統計を学習する必要が当然のようにあります。

 

統計学入門!文系でもわかる基本知識とおすすめの勉…|Udemy メディア
統計学の入門者向けの記事です。統計学は、難しい数学を使う、理系のイメージが強く、苦手意識をもっている人が多いのではないしょうか。じつは統計学は文系・理系問わず入門しやすい学問です。概念的な理解ができれば、誰でも学ぶことが可能です。この記事では統計学を学びたい人へおすすめの勉強方法を紹介していきます。

 

機械学習とAIを作れる

基本的には機械学習やAIというのは統計の延長線上にあります。

これらの論理はほとんど数学の線形代数で構成されています。

 

数学で論理付けられたものをPythonという言語で実装されているだけなので、

これももちろんPythonを勉強したからと言って出来るものではありません。

(ライブラリの使い方とか理解できるようになれば、理論はわからなくても出来るかも?)

 

本気でAIをしたいのであればしっかりと数学から勉強しましょう!

 

チュートリアル — ディープラーニング入門:Chainer チュートリアル
Chainerの入門に最適なチュートリアルサイト。数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説します。Chainerは初学者によるディープラーニングの学習から研究者による最先端のアルゴリズムの実装まで幅広く対応するディープラーニングフレ...

 

 


 

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