Pythonは非常に汎用性が高く、多くの分野で使用される優れたプログラミング言語です。
ただし、Webアプリケーションやデスクトップアプリケーション、ブロックチェーンの開発には他の言語の方が適している場合もあります。
学ぶべき言語は自分の目指す分野や目的に応じて選ぶことが重要ですが、当記事ではPythonができることを紹介します。
1. 機械学習（AI・ディープラーニング）
概要: 画像処理、時系列解析、自然言語処理など、AI分野の様々なタスクに利用。
具体例: 画像認識、テキスト解析、予測モデルの構築。
ライブラリ: TensorFlow、Keras、scikit-learnなど。
2. データ分析
概要: 大規模データの処理と解析が可能。
具体例: ExcelやBIツールの代替として利用され、より詳細なデータ分析が可能。
ライブラリ: Pandas、NumPy、Matplotlib、Seabornなど。
3. 業務効率化・自動化
概要: 日常業務の自動化が可能。
具体例: Excel業務の自動化、SNSの自動投稿、株や仮想通貨の自動売買など。
ライブラリ: OpenPyXL、Pandas、Seleniumなど。
4. Webスクレイピング
概要: ウェブページからデータを収集する技術。
具体例: 営業リストの収集、競合商品のリサーチ、検索結果の収集。
ライブラリ: BeautifulSoup、Scrapy、Seleniumなど。
5. Webアプリケーション
概要: Webフレームワークを使用してWebアプリケーションを作成。
具体例: PinterestやInstagramなどの一部はPythonで実装。
ライブラリ: Django、Flaskなど。
他の言語との比較
Pythonが得意とする領域は、AI・機械学習、データ分析、業務効率化・自動化、Webスクレイピングの4つです。
豊富なライブラリとフレームワークが充実しています。多くの研究者や開発者が使用しているため情報が豊富なのもよいところ。
WebアプリケーションではDjangoやFlaskでも可能ですが、JavaScript（React、Vue.js、Next.jsなど）の方が多数派です。
AI・機械学習、データ分析、業務効率化・自動化、Webスクレイピングに興味がある人にはPythonを強くおすすめします。