データ解析に適したPythonとは？一体何ができるのか？

「Python（パイソン）」というプログラミング言語をご存じでしょうか？
AIやディープラーニングが注目を集める中、最も自然言語にマッチしたプログラミング言語として、開発エンジニアの間でも脚光を浴びています。

どれくらい人気のプログラミング言語かというと、株式会社ビズリーチが運営する検索エンジン「スタンバイ」が発表した、『プログラミング言語別年収ランキング2018』によりますと、Pythonの求人数は1位のGo言語、2位のSala言語を大きく引き離して1万件弱の求人数を誇っています。

Pythonはなぜここまで人気なのでしょうか？今回は、プログラミング言語である、Pythonについてご紹介したいと思います。

Pythonとは？

開発されたのは1991年、オランダ人のグイド・ヴァン・ロッサムシ氏の手で誕生します。この年は暗号化ソフトウェアのPGPが公開されたり、世界初のWebサイトが誕生したりと、インターネット技術の超黎明期にあたります。Pythonはここ数年で注目を集めたプログラミング言語でありながら、実は30年近い歴史があるのです。

その特徴を簡単に表すと、「少ないコード量でプログラムを簡単に作成でき、ソースコードが読みやすい」という点です。C言語やJavaScriptなど自由度の高いプログラミング言語とは異なり、Pythonを使うことで、組織で統一されたソースコードが作りやすいため、統制の取れた開発環境を築けるというわけです。

初めてのデータ活用

知識やツールといった手段を揃えただけでは価値を生み出すデータ活用の実現は困難です。データ活用のポイントは、データ「量」と「質」を確保することにあります。

• データ「量」と「質」を確保しよう
• データを収集して加工処理する作業を効率的に
• データ分析に集中できる体制へ

Pythonのメリット

最大のメリットは、なんといってソースコードの書きやすさと読みやすさです。Pythonは文法がシンプルなので、必要最低限のコマンドしか用意されておらず、開発者にとって書きやすく、かつ読みやすくなっています。

自由度の高いプログラミング言語では、同じプログラムを作るにも何通りかの書き方が存在します。そのため、他の人が書いたソースコードが読みにくいということが頻繁に起こります。Pythonではそうした問題が起きにくく、開発現場において「ソースコードが読みやすい」ということは、それだけで開発プロジェクトを円滑に進めることができます。

さらに、文法がシンプルなことからプログラミング初心者にもとっつきやすく、学びやすい言語の1つとして認識されています。この他、以下のようなメリットもあります。

• If文などのブロックを字下げ（インデント）で指定するため、誰が書いても同じソースコードになる
• YouTubeやEvernoteなど世界的なWebサービスにも使われており信頼性が非常に高い
• 実用的なライブラリ（プログラムがまとめられたもの）がたくさん用意されているため、開発プロジェクトを高速化できる
• 使いやすいWebフレームワークが用意されているので、Webサービスを高速かつ簡単に開発できる
• 専門分野における実績が高く、AI研究やディープラーニングなどデータ解析の現場で活躍している

Pythonで何ができる？

本稿を読まれている方が一番気になるのが、「Pythonでどんなことができるのか？」という点かと思います。Pythonはよくデータ解析のためのプログラミング言語と捉えられがちですが、実は違います。他にもいくつか有効的な用途があるので、ご注目ください。

1. Webサイトからデータを自動的に収集できる

「Webスクレイピング」と呼ばれる技術を使い、自分が定期的にチェックしているWebサイトのデータを取ることで、手動でアクセスする手間が省けます。Webサイトの更新を自動的にチェックしたり、定期的に価格情報を取得して保存するなどの行動も可能なので、競合サイトのチェック作業を短縮できるメリットがあります。

2. Excelに代わってデータ処理や分析を自動で行う

Excelはデータの整理やグラフ化を行うためのツールですが、同じ処理を毎日のように行うのはなかなか骨の折れる作業です。ExcelにはVBAと呼ばれるプログラミング言語が用意されていますが、活用範囲が限定的なことから他の言語学習に時間を割く方は多いでしょう。実は、Pythonを使用すればExcel操作の自動化を実施できますので、一度プログラムを作成すればデータの集計・削除・統合やグラフなどを自動化できるようになります。

3. 機械学習・ディープラーニングを最適化できる

Pythonが最も使われている分野、やはりAI研究です。機械学習やディープラーニングの最適化が可能であり、予測モデルを使って価格予測を行ったり、株式や債券などのポートフォリオ最適によって、投資リスクを最小にしてリターンを最大にする銘柄の算出なども行えます。

いかがでしょうか？Pythonを使用すればAI研究だけでなく、実にさまざまなプログラムを作ることができます。もちろん、学習するプログラミング言語は目的に合わせるのが最適ですが、迷ったらまずPythonと言ってよいほど、ポピュラーかつ実用性の高い言語です。

Pythonのデメリットとは

メリットの方が多いプログラミング言語ですが、デメリットがあるのも確かです。それが、「Webサービス開発における案件数が少ないこと」でしょう。PythonでWebサービスを開発する場合は、DjangoというWebフレームワークを主に利用します。しかし、日本ではDjangoを扱った案件が非常に少なく、Webサービス開発者がPythonを学んでもビジネスに活用できない可能性が高くなるのです。

Webサービスは開発できるものの、日本ではまだRubyやScalaが主流であり、最近ではGoが注目されています。なので、Webサービス開発を請け負うような開発者が学ぶプログラミング言語として、Pythonは適切ではないかもしれません。

Pythonに触れてみよう！

とはいえ、Pythonはやはり実用性に富んでおり、データ解析など現代ビジネスのトレンドを押さえられることから学習しておいて損はないプログラミング言語です。Pythonには「pip」と呼ばれるライブラリ管理機能や、「venv」と呼ばれる仮想環境構築機能が標準で付属しており、学習したいプログラミング課題に併せて個別に仮想実行環境を作ることができるため、プログラミング学習にもってこいの言語とも言えます。

最近では日本語の情報も豊富にあり、書籍も多数出版されているため、学習に困ることはほとんど無いでしょう。

もしも皆さんが、これから学習するプログラミング言語について悩んでいるのであれば、Pythonを選択してみてはいかがでしょうか？機械学習やAI以外の目的においても、Pythonを学んでおいて損はありません。この機会にぜひ、Pythonについてより深く学んでみましょう。

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まとめ

電算システムでは、企業にデータ解析を行うためのデータ分析プラットホームとして、Google Cloud Platformの利用を推進しており、データ統合や BIなど、データの価値を最大化させるソリューションとして「データプラットホーム」向けサービス、AI・ビッグデータの活用、データサイエンティストによるコンサルティング、予測モデルの構築など、データ分析に関するあらゆる課題を解決する「データ分析」サービスをご用意しています。

自社にPythonを扱えるエンジニアがいなくても、弊社のような企業と組むことによって、機械学習やディープラーニングなどの対応が可能です。

これからデータ分析を業務に活用しようと検討されている方に最適なサービスをご用意していますので、お気軽にご相談ください。

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