【保存版】今話題のPythonでできることを、プログラミング未経験者でもわかるようにまとめてみた

プログラミングを知らない人でも、Pythonという言葉を聞いたことがある人は多いのではないでしょうか。

書店などに行くと、Pythonに関する書籍があふれていますが、プログラミングを知らない人からするとPythonを学ぶと何がうれしいのか、

さっぱりわかりませんよね。

そこで今回は、Pythonを学ぶとどんなことができるようになるのかを、普段プログラミングに触れていない人にもわかりやすくまとめてみたいと思います。一緒にどうやればできるようになるのかについても解説します。

ちなみに！先に言っておきますが、Pythonができると　めちゃくちゃ　便利です！また、初学者でも学びやすい言語なので、エンジニアではない人でも非常に重宝します。

このツイートに書いたとおり、Python使えると本当に便利なんですよね～

Pythonでできること

では、Pythonではどういうことができるのでしょうか。結論からいうと、

1. Webスクレイピング ：データの自動収集が行える
2. Web API：TwitterのAPIを利用して、インフルエンサーのツイートデータを収集
3. データ分析：データの前処理がすごく簡単になる

Pythonでスクレイピングという技術で、自動でネット上のデータを取得することができる

Pythonでは、スクレイピングという技術があります。スクレイピングとは、簡単に言うとプログラミングで自動でWebサイトにアクセスして、インターネット上の情報を取得して、ダウンロードできてしまう技術です。

例えば、僕の友人では、海外の商品を仕入れて、日本で販売している人がいます。そして、そのために海外のWebサイトにアクセスして、毎日そのサイトに在庫があるのかを確認していたんですよね。でも、正直めっちゃくちゃ時間がかかるわけで、大変なんです。

でも、Pythonを学んでスクレイピングの技術を学ぶと、その面倒なルーティンを完全に自動化できます。Webサイトの中のすべての商品データにアクセスして、その中で在庫があるものだけピックアップして、CSVファイルやExcelファイルにダウンロードすることも可能なわけです。クラウドソーシングの案件で、以前これを自動化してあげたところ、お客さんが本当に喜んでくれました。

昔クラウドソーシングである海外の洋服の輸入業者のお客さんに、海外のECサイトの在庫確認に1時間かけていた作業を、Pythonで自動化して自動で毎日CSVに落とし込めるようにしたらすごく喜んでたなぁ。毎日データとれるから売れ筋なものとかちゃんと予測できるしね。マーケターがPython使えると超便利。

— DAI (@never_be_a_pm) July 21, 2018

他にも、例えば営業先の顧客リストを創りたいみたいなときも、スクレイピングを利用すると非常に簡単に作ることができますね。僕自身が以前に作ったチュートリアルだと、あるWebサイトの記事名と記事URLを自動ダウンロードできるように解説しました。この技術を学ぶと、営業リストを自動で作成することもできます。

購入させていただきました！営業リストをゴリゴリ作って行きます。

Pythonによるスクレイピング超絶入門｜Dai @never_be_a_pm｜note（ノート） https://t.co/mhnEn2LQWk

— いちせ@someru (@kohei_someru) July 14, 2018

昔僕がやっていたのは、クラウドソーシングサイトでどういうスキルが一番単価が高いのかを調べた時もスクレイピングが非常に便利でしたね。

今日のスクレイピングはココナラ。趣味で需要もあって、高値で売れるスキルをマイニングしてます。Webサービスのデータから、広告してユーザー数増やせる、データアドバタイザーになろう。 pic.twitter.com/IRCpF97Vjb

— DAI (@never_be_a_pm) November 22, 2017

PythonでAPIという技術を利用すれば、普通だと取得できない他人のツイッターのデータを取得して分析することができる

僕はフォロワーが1.1万人いるのですが、このフォロワーを獲得するためにはかなりツイッターのデータを分析したうえで施策を考えているんですよね。

だからインフルエンサーのツイートとかって、めっちゃくちゃ勉強しているんですよ。どんなツイートが伸びやすいのかとか、favされやすいのかとか。

でも普通にツイッターを利用して、他人のツイートをさかのぼろうとすると、データがとれないんですよね。手打ちでやるのは相当面倒くさいです。

でも、Pythonが使えれば、APIというデータの窓口からツイッターにアクセスすることができます。APIとは、あるウェブサイトから情報を取得したり、情報を送信することができる窓口のことです。

ツイッターはAPIを提供しているので、例えばPythonからAPIを経由してツイッターに投稿するようなこともできるんですよね。ちなみにAPIとスクレイピングからのデータ取得の違いは、APIは公式でデータが取得できる窓口なのに対し、スクレイピングは公式の窓口からデータ取得しているわけではないということになります。

僕がよく使うのは、ツイッターのAPIを利用して、他人のツイートをすべて取得したりできます。自分がツイートを参考にしているインフルエンサー10人の過去500件のツイートをPythonでデータを取得して、そのデータをもとに特にRTが多かったものを並び替えるなんてことも、Pythonを使うと学ぶことができます。めっちゃくちゃ便利じゃないですか？

あとは例えば、自分のツイートで特に伸びたツイートとかをAPI経由でデータを抽出して、自分の伸びるツイートの特徴を洗い出してみると、伸びやすいツイートってしやすくなりますよね。実際僕は過去のツイートを5000件くらい取得して、特に伸びたツイートを分類してひたすらツイートをしたら、フォロワーが5カ月で6000人くらい増えました。

5月はフォロワー5000人くらいだったんだけど、自分のツイートのデータを抽出して、ツイートの特徴をすべて分類して伸びやすいツイートの特徴を可視化して、それ通りツイートしたら本当に分析通り伸びて今2カ月で1.1万フォロワーになった。こういうデータへのアクセスと分析もPython使うと簡単でよい。

— DAI (@never_be_a_pm) July 21, 2018

また、Pythonを用いたTwitterの分析Webアプリの開発方法もManajobの『Pythonコース』で学習できます。

Pythonを使えば、データの加工をエクセルより簡単にすることができる

例えば、営業チームのExcelを取得して、ほかのチームとデータを結合したいみたいな場合がありますよね。

でも人によっては、売上を￥11,000　と書いている人がいたり、11000円と書いていたり、￥11000と書いている人がいる場合ってよくあると思うんですよ。

これをエクセルで全部処理しようとすると、途方もなく時間がかかります。

でも、Pythonを利用してデータの加工を行うと、3行くらいのスクリプトで全部きれいに整理することができるんですよね。下のコードはイメージですが、こんな感じ。

import pandas as pd # データを加工できるツールを読み込む
df = pd.read_csv("text.csv")# CSVのデータを読み込む
df["price"] = df[df["price"]].replace("円", "") #円と書いてある部分を消すことができる

エクセルで人力でデータの加工をしていたのがあほらしくなってくるくらい、Pythonができると便利です。

Pythonを使えば、データ分析ができる

例えば、データを処理して、それを折れ線グラフや円グラフに可視化したい場合って、多くの人がエクセルを使うと思うんですけど、エクセルで対応しているグラフ以外で可視化したい場合もありますよね。例えば、ワードクラウドと呼ばれるような可視化の方法もありますが、エクセルではできません。

また、可視化に限らず、込み入った統計解析をしたい方もいらっしゃると思います。

たとえば二項ロジスティック回帰分析を過去にエクセル上でしようとしたのですが、エクセルではできずに非常に困った記憶があります。（エクセルはぎりぎり重回帰分析ぐらいまで）

しかし、Pythonではほぼすべてのグラフ表示に対応していたり、AIと呼ばれるような機械学習の統計解析方法についてもすべて網羅しています。PythonではMatplotlibというライブラリ（ツール）を利用すれば、簡単にグラフの描画を行うことができるのです。

また、Pythonを利用して他人にプレゼン資料が創れるJupyter Notebookを利用すれば、そのデータ分析の過程もWeb上で共有できるのです。本当に便利ですよね。

また、データの取得から加工、分析までもシームレスにできるのも、Pythonの良い点です。

例えば、メルカリのデータを取得して、こんな感じで可視化をすることもできるんですよね。これも全部Pythonでやっています。

メルカリの、ルンバ（iRobot）の価格と、購入率のヒストグラムをWebスクレイピングして加工してみた結果、

・価格が上がるにつれて、購入率が低下する
・価格は1-2万円のものが多い

ということが分かった。この商品をこの値段で売ると、何割の可能性で購入してくれるかが可視化できるになりそう。 pic.twitter.com/sGrQgIYRIe

— DAI (@never_be_a_pm) November 14, 2017

 

PythonはAIのライブラリが最先端である

AIを学んでみたい人も多いと思いますが、AIのライブラリが豊富なのはRという言語とPythonです。（一応ほかにもJuliaなんてものもあります）

機械学習のライブラリ、ディープラーニングのライブラリが豊富なので、AIを学びたいという方はPython一択かと思います。

Pythonを使えば、Webアプリを作ることができる

例えば、ログインが必要なWebアプリを作りたい人もいるかもしれません。

Pythonを使えば、Webアプリケーションを作ることができます。PythonでWebアプリを作るためには、HTML, CSS, JavaScriptなどWebページの見た目を作る言語と、Webアプリを作るためのフレームワークDjango、Flask、またデータを保存するSQLを学ぶ必要があります。

僕が以前に作ったのは、メルカリ上のデータをWebの画面からポチポチするだけでダウンロードできるようなシステムです。こんな感じでスクレイピングとWebアプリをかけ合わせたりすることもできますね。

#Flask
メルカリで商品情報を取得するフロントエンド部分を作成。取得したいキーワードを入れると、バックエンドでメルカリから自動でデータを取得し、CSV形式にエクスポートしてくれる仕組み。ディプロイできたら、スクレイピングの汎用ツールできる。 pic.twitter.com/MECQr238lX

— DAI (@never_be_a_pm) December 9, 2017

なのでほかのスキルと比べると難易度が高いですが、AIとも相性がよいので、AIアプリをつくりたいなんてときもPythonが非常におすすめです。
具体的にどのように作ればいいかについては、こちらの記事も読んでみてください。

学習方法

ということで、Pythonを学ぶと様々なことができるようになります。再度やりたいこと別に、学ぶべきことをまとめてみます。

やりたいこと	学ぶべき言語	学ぶべきPythonライブラリ	難易度	使える場面
スクレイピング	Python	BeautifulSoup, Selenium	低	営業リストの作成
データの加工	Python	Pandas	低	データの前処理
データ分析	Python	Pandas, Matplotlib, Numpy	中	データの可視化、統計解析
AI	Python	scikit-learn, keras等	高	機械学習、ディープラーニングの分析
Webアプリ開発	Python, HTML, CSS, JavaScript, SQL	Django, Flask	高	Webサイトの作成

スクレイピング

スクレイピングに関しては、BeautifulSoupやSeleniumというライブラリがあります。BeautifulSoupは、取得したHTMLデータを切り貼りできるライブラリです。Seleniumは、ログインが必要なサイトのスクレイピング等に利用することが多いです。

学習教材としては、Manajobの『Pythonコース』がおすすめです。実際にPythonとPythonのライブラリを使用して、以下のことが学習できます。

• ゼロから実際のブログのデータをスクレイピングして、CSVに出力する方法
• ブログのカテゴリから全記事をダウンロードする方法

データ分析

データ分析に関しては、データ前処理のライブラリPandas、図形描画ライブラリであるMatplotlib、計算高速化ライブラリであるNumpyを学ぶことになると思います。こちらも以下のチュートリアルで学習することができるので、利用してみてください。

具体的には、実際に生のツイッターのデータを分析して、どういうツイートの特徴がリツイートされやすいのかを、データをもとに分析することができます。

AI

AI開発に関しては、機械学習やディープラーニングで、scikit-learnやTensor-flow, Keras等のライブラリを勉強する必要があります。こちらもnoteで全て学習することができます。

おすすめの教材は、【AIプログラミング】LINEに画像を送ったら自動で文字起こししてくれる機械学習アプリを作ろう です。これは、Google Apps Scriptを利用して、LINEで送った画像から文字を起こして返してくれるというアプリです。Pythonではないですが、非常に楽しくAIを学ぶことができるかと思います。

エンジニアだった10年前を思い出してやったらすぐできた。このnote素晴らしいです。ド素人でもできます。
【AIプログラミング】LINEに画像を送ったら自動で文字起こししてくれる機械学習アプリを作ろう｜Dai @never_be_a_pm｜note（ノート） https://t.co/RZfBhCD4Jb

— Yoshio FUJIWARA (@yoshio81) August 17, 2018

> noteで自動文字起こしアプリの作成方法を学ぶ

また、Pythonでスクレイピングした画像を、顔認識するアプリを作るチュートリアル、「スケベAI「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作るスケベ・チュートリアルを公開します」もおすすめです。

購入した。自分の幼い頃と長女がどのくらい似ているか判定するものを作りたいだけで、決してスケベ心からではないのだ。ないのだ。
スケベAI「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作るスケベ・チュートリアルを公開します｜Dai @never_be_a_pm｜note（ノート） https://t.co/uJKuBX1oC1

— Yoshio FUJIWARA (@yoshio81) August 18, 2018

DAIさんのど「スケベ博士」チュートリアル、内容がかなり良さそうだったので購入しました。挑戦してみます！ありがとうございます。

スケベAI「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作るスケベ・チュートリアルを公開します｜Dai @never_be_a_pm｜note（ノート） https://t.co/ku3Lmf4lpZ

— Computer Software Engineer M (@bluejin55) August 1, 2018

最初に、Pythonで画像をスクレイピングして取得して、それをMicrosoft Cognitive Face APIを利用して、画像を学習させて、顔認識までができるようになるアプリをつくることができます。

> noteで顔認識アプリの作成方法を学ぶ

本気でAI開発を学びたいなら、プログラミングスクールで学習するのもおすすめです。AIが学べるおすすめのプログラミングスクールは、

• キカガク：最大70%！給付金をもらってAI人材を目指したい方向け
• TechAcademy：最安値でオンライン学習したい方向け
• Aidemy：Python特化型AI学習したい方向け
• CodeCamp：完全オンライン・マンツーマンレッスンで学習したい方向け

がおすすめです。解説記事も読んでみてください。

Webアプリ開発

Webアプリ開発に関しては、FlaskやDjangoなどのwebフレームワークが有名です。

ManajobのPythonコースやUdemyなどでPythonを用いたWebアプリケーション開発のチュートリアルがあるので、そちらを利用すると良いでしょう。

その場合は、Progateやキカガクの脱ブラックボックスコースでPythonの基礎を学習してからトライするのがおすすめです。

最後に:Pythonでできることまとめ

ということで、Pythonでできることについてまとめました

Pythonはプログラマー以外の人が学習すると、非常に市場価値があがります。

Python本当に便利だ。

・毎日の自分の記事の検索順位を自動取得してSlackに通知
・Web上のデータを抜き出して、営業顧客リストを毎日自動作成
・ツイッターでインフルエンサーのRTが多いツイートを自動取得してCSVにダウンロードしてデータ分析

マーケターが使えると超いいね。

— DAI (@never_be_a_pm) July 21, 2018

 

自分もマーケターですががPythonは覚えやすいので本当ツイートで言っている通りマジで便利！！ https://t.co/ENycLpvb0p

— 怠惰な自動化好き@Tomotaka Kihara (@change_tomo) July 22, 2018

より本格的に学びたいなら、プログラミングスクールがおすすめ

上記の教材は、基礎的なことを理解するうえでとてもよいのですが、より発展的なことを学んだり、エンジニアになりたい場合はプログラミングスクールで学ぶのがおすすめです。

全てを独学でやろうとすると、遠回りになってしまうことが多く、時間が無駄にかかってしまいます。

独学でやってみて、つらかったこととしては、こんな感じです。

• エラーの解決方法が全く分からず、3日間悩んでしまう
• 目標を達成するために、何を勉強すべきか全くわからなくなる
• いくら調べて勉強しても、具体的なサイト・アプリが作れる気がしない…

僕の場合は、プログラミングスクールを経営している友達がいたので、彼に途中からメンターに入ってもらったのですが、かなり学習効率が上がりました。

• 3日間悩んでいたことが、30秒で解決できるようになった
• Webサイトを作るところから逆算して何を学べばいいかわかるから、やる気が上がった
• エラーも自己解決できるような、学習方法が学べたので、学習効率が上がった

一気に効率的に学習できるようになり上達しました。

プログラミングスクールを選ぶなら

おすすめなプログラミングスクールは、以下の4つです。

正直、プログラミングスクールを選ぶと、アフィリエイト記事の評判ばかりなので本当に受講した人の声が聞けないです。
そこで、実際に私自身がスクールを実際に体験したり、プログラミングスクールの卒業生に独占インタビューした内容をもとに記事にまとめました。

• キカガク（公式：https://www.kikagaku.ai/）
  あのマイクロソフトが導入するほどの高品質なPythonスクール。本格的にAI・機械学習を学ぶならPython特化型スクール。給付金で最大55万円OFF。
• Aidemy（公式：https://aidemy.net/）
  日本の大企業のDXで利用されている、高品質なPythonスクール。こちらも給付金が使えるPython・AI・機械学習特化型。
• TechAcademy（公式：https://techacademy.jp/）
  価格を抑えて、教養としてAI・Pythonを学びたいなら！統計学の基礎からPythonのライブラリ使ってデータ分析の手法を習得できます。知名度抜群の総合型プログラミングスクール。
• CodeCamp（公式：https://codecamp.jp/）
  価格を抑えながらスクレイピングなどPythonでのデータ収集・業務自動化を学びたいなら！同じく知名度抜群の総合型プログラミングスクール。

キカガク

キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/

キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。

コースの特徴

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

引用：キカガク公式

キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

実際の講座を受講前に体験することができる

キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

• Python&機械学習入門
• 脱ブラックボックスコース

整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。

• まずは、スクールに行く前にAIや機械学習についてもっと詳しく知りたい
• 将来的に仕事でデータサイエンスなどに関われるようになりたい
• お得に資格取得をして、社内で更に活躍したい

※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。

Aidemy

Aidemy(公式)：https://premium.aidemy.net/

Aidemyは、AIに特化した東大発のプログラミングスクールです。

東証一部上場企業のAI研修などもおこなっている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。

AIを本格的に学べるプログラミングスクールの中でも、非常にハイレベルで高品質のスクールです。

• ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
• AIについて本格的に仕事にしたいと思っている

Aidemyでは、Pythonに特化した講座を8種類用意しています。

• AIアプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• 実践データサイエンス講座
• E資格対策講座
• 機械学習マスター講座
• ビジネスAI対策講座
• 組織を変えるDX講座

各コースの金額は以下の通りです。

	3ヶ月	6ヶ月	9ヶ月
AIアプリ開発講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
データ分析講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
自然言語処理講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
実践データサイエンス講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
E資格対策講座	￥327,800	–	–
機械学習マスター講座	￥528,000	￥858,000	￥1,078,000
ビジネスAI対策講座	￥330,000	–	–
組織を変えるDX講座	￥330,000	–	–

引用：https://premium.aidemy.net/（2023年4月時点。金額はすべて税込価格です）

また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。

• AI アプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。

引用：https://premium.aidemy.net/

Aidemyでは挫折しにくいサポートに加え、一部の講座では残りの受講期間を有意義に使える学び放題システムを利用することもできます。

丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。

国の給付金を利用すれば安く受講できるので、興味のある方は対象者かどうか一度確認してみましょう。

Techacademy

2023年4月時点, TechAcademy公式サイトより

TechAcademyは完全オンラインのプログラミングスクールです。

専任のエンジニアがマンツーマンでメンターとしてサポートしてくれます。

引用：TechAcademy公式サイト

TechAcademyでAIを学べるコースとしては

• AIコース
• データサイエンスコース

があります。

AIコースとデータサイエンスコースのポイント

引用：TechAcademy公式サイト

AIコースは、Python  x AIを専門に学びたい人におすすめです。

具体的には、

• 機械学習
• ディープラーニング
• クラスタリング

などを、Pythonのライブラリで実装していきます。

一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめです。

より本格的に

• 統計学の理解
• 統計モデリングの理解

などを行っていきます。

	AIコース	データサイエンスコース
学習内容	Python 機械学習 ディープラーニング クラスタリング	プログラミング 機械学習 数学・統計学 モデルの構築
価格/受講期間	174,900円 / 1カ月 229,900円 / 2カ月	174,900円 / 1カ月 229,900円 / 2カ月
公式ページ	https://techacademy.jp/course/ai	https://techacademy.jp/course/datascience

30秒ほどで無料体験に申し込むと、

• HTML / CSSの学習コースを無料で体験できる
• 1回分の現役エンジニアとのビデオチャットで相談できる
• 無料体験からの本受講で最大1万円引き

という特典があるので、まずは公式サイトから無料体験を受講してみるのがおすすめです！

※更新情報　2022年2月2日時点、TechAcademyでは3つの特別割引プランがあります。
①『先割』受講料5%OFF：対象プランに先行申し込みで適応
②『トモ割』10,000円割引：同僚や友人が一緒に受講される場合に適応
（別々のコースになっても割引は適用されます）
③ 『複数コースセット割引』：複数コースをセットで申し込むと、別々に学ぶよりも最大138,000円もお得に。

無料体験はこちら

CodeCamp

CodeCamp公式サイトより：https://codecamp.jp

CodeCamp（コードキャンプ）は、完全オンライン・マンツーマンレッスン型のプログラミングスクールです。

中でも「データの抽出や整理を学びたい」という人におすすめなのが「Pythonデータサイエンスコース」です。

データサイエンス領域の「データ収集」を重視したカリキュラム

Pythonが活躍するデータサイエンスの世界には、

• 「データ収集」
• 「データ加工」
• 「モデル構築」

の3つのフェーズがあります。

データサイエンスコースでは、その中でも「データ収集」フェーズに重きをおいた学習内容となっています。

PythonのWebスクレイピングテクニックを使ってWeb上から必要なデータを抽出し、Excelやcsvの形に整理するというような、実務で役立つスキルを会得できるでしょう。

このスキルを会得すれば、面倒な単純作業をPythonにやらせることができるようになります。

気になる人は、無料体験レッスンで内容を体験してみてください。

	データサイエンスコース
料金 / 期間	受講料金 165,000円(税込) / 2ヶ月 + 入学金 33,000円(税込)
学習内容	Pythonを利用したデータ収集
公式	https://www.lp.codecamp.jp/python

CodeCamp（公式）：https://codecamp.jp

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