Pythonはやめとけ？時代遅れや簡単すぎると言われているのは本当？
「Pythonは本当に学ぶ価値があるのだろうか？」
「自分にPythonは向いているのだろうか？」
「自分にPythonは向いているのだろうか？」
という疑問をお持ちではありませんか？
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を
- Pythonはやめとけと言われる理由
- Pythonが向いていない人の特徴
- Pythonを習得すべき人の特徴
の順番に解説していきます。
プログラミング言語の選択に悩んでいる人や、キャリアアップを考えている人には役立つ記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
プログラミング言語の選択に悩んでいる人や、キャリアアップを考えている人には役立つ記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
Pythonはやめとけと言われているのは本当なのか？
プログラミング言語の選択は、目的や状況に応じて行われるため、Pythonは「やめとけ」と一概に言うのは適切ではありません。
Pythonには、以下のメリットがあります。
Pythonには、以下のメリットがあります。
- 開発速度が早い
- コードの構造が明確で初心者にとっても理解しやすい
こうした実用性の高さがある一方で、なぜ「やめとけ」と言われるのか、以下で3つに分けて紹介します。
Pythonは時代遅れ？歴史の古い言語
Pythonは1991年に誕生した古い言語であり、その歴史の古さから、「新しく学ぶにはやめておいた方が良い」と言われることがあります。
しかし、Pythonは常に進化を続けており、AI・データサイエンス分野での活用など、最新のテクノロジーやトレンドに適応しているため、非常に使い勝手の良い言語です。
また、TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語人気ランキング「TIOBE Index」においても、2021年秋以降から2024年1月現在まで、1位を保持しています。
このことから、Pythonは長年の使用実績があり、実用性と適応性の高い言語だといえます。
しかし、Pythonは常に進化を続けており、AI・データサイエンス分野での活用など、最新のテクノロジーやトレンドに適応しているため、非常に使い勝手の良い言語です。
また、TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語人気ランキング「TIOBE Index」においても、2021年秋以降から2024年1月現在まで、1位を保持しています。
このことから、Pythonは長年の使用実績があり、実用性と適応性の高い言語だといえます。
Pythonは稼げない
Pythonは稼げないからやめとけと言われることがあります。
しかし、それは主に初心者が短期間で大きく稼ぐことが難しいためです。
Pythonは需要が高い言語ですが、専門知識や実務経験が必要で、プログラムの基礎を学んだだけでは高収入を得ることは難しいでしょう。
しかし、スキルを磨き、データ分析やAIなどの専門分野に進むことで、Pythonを活かして十分に稼ぐことが可能です。
初心者でも努力次第で、将来的には大きく稼げる道が開けます。
しかし、それは主に初心者が短期間で大きく稼ぐことが難しいためです。
Pythonは需要が高い言語ですが、専門知識や実務経験が必要で、プログラムの基礎を学んだだけでは高収入を得ることは難しいでしょう。
しかし、スキルを磨き、データ分析やAIなどの専門分野に進むことで、Pythonを活かして十分に稼ぐことが可能です。
初心者でも努力次第で、将来的には大きく稼げる道が開けます。
Pythonに将来性はない
「Pythonに将来性はない」と言われることもあります。
しかし、実際には将来性が非常に高い言語です。
Pythonはデータ分析や人工知能（AI）、機械学習といった成長分野で広く使われており、その需要は今後も増加する見込みです。
加えて、初心者でも学びやすいシンプルな構文や豊富なライブラリがあり、多くの企業や開発者が支持しています。
技術革新が進む中で、Pythonはその柔軟性と応用範囲の広さから、今後も主要なプログラミング言語として活躍し続けるでしょう。
しかし、実際には将来性が非常に高い言語です。
Pythonはデータ分析や人工知能（AI）、機械学習といった成長分野で広く使われており、その需要は今後も増加する見込みです。
加えて、初心者でも学びやすいシンプルな構文や豊富なライブラリがあり、多くの企業や開発者が支持しています。
技術革新が進む中で、Pythonはその柔軟性と応用範囲の広さから、今後も主要なプログラミング言語として活躍し続けるでしょう。
こんな人はやめとけ｜Pythonの学習が向いていない人とは？
Pythonは多くの人に人気のあるプログラミング言語ですが、必ずしもすべての人に適しているわけではありません。
ここでは、Pythonが向いていない人の特徴について解説します。
ここでは、Pythonが向いていない人の特徴について解説します。
継続的学習のできない人
Pythonの習得には継続的な学習と実践が不可欠です。
プログラミングの学習は、非常に難しく、短期的成果を求める傾向がある方にはあまり向いていないでしょう。
さらに、困難に直面するとすぐ諦める、自己学習の習慣がない、時間管理が苦手な人なども向いていないと言えるでしょう。
プログラミングの学習は、非常に難しく、短期的成果を求める傾向がある方にはあまり向いていないでしょう。
さらに、困難に直面するとすぐ諦める、自己学習の習慣がない、時間管理が苦手な人なども向いていないと言えるでしょう。
プログラミングを学ぶ目的が曖昧な人
Pythonに向いていない人の特徴として、「プログラミングを学ぶ目的が曖昧な人」が挙げられます。
プログラミング全般に言えることですが、目的が不明確だとモチベーションを保つのが難しくなり、学習の進捗も遅れがちです。
Pythonはデータ分析、AI、Web開発など幅広い分野で活用されていますが、どの分野で使いたいのか明確にしておかないと、習得したスキルを活かす機会が減少し、結果的に効果的に学べなくなってしまうことがあります。
プログラミング全般に言えることですが、目的が不明確だとモチベーションを保つのが難しくなり、学習の進捗も遅れがちです。
Pythonはデータ分析、AI、Web開発など幅広い分野で活用されていますが、どの分野で使いたいのか明確にしておかないと、習得したスキルを活かす機会が減少し、結果的に効果的に学べなくなってしまうことがあります。
論理的思考が苦手な人
プログラミングは、論理的思考を求められます。
Python自体は構文がシンプルで簡単に見えますが、アルゴリズムやデータ構造を理解するには論理的なアプローチが必要です。
問題解決が苦手で、複雑なことを考えるのを嫌う人には難しいかもしれません。
Python自体は構文がシンプルで簡単に見えますが、アルゴリズムやデータ構造を理解するには論理的なアプローチが必要です。
問題解決が苦手で、複雑なことを考えるのを嫌う人には難しいかもしれません。
パフォーマンス至上主義の人
Pythonは実行速度が他の言語に比べて遅いです。
CやC++のような言語を使って、ハードウェアに近いレベルで最適化されたコードを書きたい、または主流なシステムでパフォーマンスを極限まで追求したいという人にとっては、Pythonはあまり適していないと感じます。
CやC++のような言語を使って、ハードウェアに近いレベルで最適化されたコードを書きたい、または主流なシステムでパフォーマンスを極限まで追求したいという人にとっては、Pythonはあまり適していないと感じます。
静的な型付けを重視する人や他の言語が好きな人
Pythonは動的型付けを採用しており、変数の型を事前に宣言する必要がありません。
これにより柔軟性がありますが、一部のプログラマーはこれを嫌い、静的な型付けの言語（例: Java、 C++）のほうが好きな場合があります。
型安全性を重視する人には、Pythonの動的型付けは不快に感じられるかも知れません。
これにより柔軟性がありますが、一部のプログラマーはこれを嫌い、静的な型付けの言語（例: Java、 C++）のほうが好きな場合があります。
型安全性を重視する人には、Pythonの動的型付けは不快に感じられるかも知れません。
オープンソース文化に抵抗がある人
Pythonはオープンソースのプロジェクトであり、コミュニティによる開発が盛んです。
オープンソースソフトウェアやコミュニティ主導の文化に興味がない、あるいは関わりたくない人には、Pythonの開発プロセスやライブラリの利用には厳しいかもしれません。
オープンソースソフトウェアやコミュニティ主導の文化に興味がない、あるいは関わりたくない人には、Pythonの開発プロセスやライブラリの利用には厳しいかもしれません。
Pythonを習得すべき人はどんな人？
Pythonは幅広い分野で活用できる汎用性の高い言語であり、特に以下のような人にとって習得する価値が高いと言えます。
AI開発に興味がある人
Pythonは機械学習やディープラーニングのための豊富なライブラリを提供しており、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどで複雑なAIモデルの構築や訓練を効率的に行えます。
また、Pythonの簡潔な文法はアイデアを素早くプロトタイプ化し、テストの実行も可能にします。
さらに、自然言語処理や画像認識などの特定のAI分野においても、専門的なライブラリでAI技術を比較的容易に実装できるのです。
また、Pythonの簡潔な文法はアイデアを素早くプロトタイプ化し、テストの実行も可能にします。
さらに、自然言語処理や画像認識などの特定のAI分野においても、専門的なライブラリでAI技術を比較的容易に実装できるのです。
データ分析が好きな人
Pythonは、データ処理や分析に特化した豊富なライブラリを提供しています。
例えば、NumPyは高性能な数値計算、pandasはデータ操作と分析、Matplotlibはデータの可視化（グラフ作成など）を効率的に行えます。
Pythonを使えば、大規模なデータセットを簡単に処理し、複雑な統計分析を実行できます。
また、その結果をグラフなどで視覚的に表現することが可能です。
さらに、機械学習ライブラリとの連携が優れており、予測モデルの構築や高度なデータマイニングも容易に行えます。
例えば、NumPyは高性能な数値計算、pandasはデータ操作と分析、Matplotlibはデータの可視化（グラフ作成など）を効率的に行えます。
Pythonを使えば、大規模なデータセットを簡単に処理し、複雑な統計分析を実行できます。
また、その結果をグラフなどで視覚的に表現することが可能です。
さらに、機械学習ライブラリとの連携が優れており、予測モデルの構築や高度なデータマイニングも容易に行えます。
仕事の幅を広げたい人
PythonはWeb開発、データ分析、AI開発、システム管理、ゲーム開発など、多岐にわたる分野で使用されているため、異なる業界や職種への転向がしやすくなります。
また、Pythonは多くの企業で採用されており、大手テック企業からスタートアップまで幅広く使用されています。
もちろん、最近注目を集めている生成AIの分野でも、PythonはOpenAIのAPIなどを通じて最先端の技術にアクセス可能です。
このことから、現在の仕事の効率化だけでなく、新たなキャリアパスの開拓も可能になるのです。
また、Pythonは多くの企業で採用されており、大手テック企業からスタートアップまで幅広く使用されています。
もちろん、最近注目を集めている生成AIの分野でも、PythonはOpenAIのAPIなどを通じて最先端の技術にアクセス可能です。
このことから、現在の仕事の効率化だけでなく、新たなキャリアパスの開拓も可能になるのです。
Webアプリの開発に興味がある人
Pythonには、DjangoやFlaskといったWebフレームワークが用意されており、効率的にWebアプリケーションを開発できます。
Djangoは、複雑で大規模なWebアプリの開発に適しており、セキュリティや管理機能などが標準で組み込まれています。
一方、Flaskは軽量で柔軟性が高く、小規模なプロジェクトや特定の機能に特化したアプリケーションの開発に適したフレームワークです。
どちらでも、データベース操作、API開発、テンプレートエンジンの使用など、Webアプリケーションに必要なスキルを習得できる点はPythonを学ぶメリットになるでしょう。
Djangoは、複雑で大規模なWebアプリの開発に適しており、セキュリティや管理機能などが標準で組み込まれています。
一方、Flaskは軽量で柔軟性が高く、小規模なプロジェクトや特定の機能に特化したアプリケーションの開発に適したフレームワークです。
どちらでも、データベース操作、API開発、テンプレートエンジンの使用など、Webアプリケーションに必要なスキルを習得できる点はPythonを学ぶメリットになるでしょう。
Pythonを仕事で使えるレベルはどのくらい？
Pythonを仕事で活用するためには、基本的な文法の理解だけでは不十分です。
実務で使えるレベルとしては、以下のスキルが求められます。
・基礎的なプログラミングスキル
データ型や制御構文、関数の定義・呼び出し、クラスやオブジェクト指向プログラミングの理解。
・主要ライブラリの活用
データ分析でのpandasやNumPy、可視化でのMatplotlibなど、目的に応じたライブラリを使いこなせること。
・実務に即したプロジェクト経験
実際にPythonを使ったプロジェクト経験や、データ処理、自動化、APIの利用など、実務に即したタスクをこなせること。
・問題解決能力
エラーの解決や効率的なコードを書く力、さらに新しいライブラリや技術を柔軟に取り入れる力も重要。
これらのスキルを習得することで、Pythonを実務で使えるレベルに到達できます。
実務で使えるレベルとしては、以下のスキルが求められます。
・基礎的なプログラミングスキル
データ型や制御構文、関数の定義・呼び出し、クラスやオブジェクト指向プログラミングの理解。
・主要ライブラリの活用
データ分析でのpandasやNumPy、可視化でのMatplotlibなど、目的に応じたライブラリを使いこなせること。
・実務に即したプロジェクト経験
実際にPythonを使ったプロジェクト経験や、データ処理、自動化、APIの利用など、実務に即したタスクをこなせること。
・問題解決能力
エラーの解決や効率的なコードを書く力、さらに新しいライブラリや技術を柔軟に取り入れる力も重要。
これらのスキルを習得することで、Pythonを実務で使えるレベルに到達できます。
転職でおすすめのプログラミング言語は？
転職を考えている方が新しく学ぶのにおすすめのプログラミング言語は、需要と将来性を考えると、JavaScript、Python、Javaの3つと言えるでしょう。
JavaScript
JavaScriptは、Web開発に不可欠な言語で、フロントエンドからバックエンドまで幅広く使用することができます。
その汎用性の高さから、求人数も多く、転職の選択肢が豊富です。
また、PythonやJavaと比較すると、学びやすいと言われることが多いため、プログラミングを全く学んだことがない人でも学習し始めるのにおすすめです。
その汎用性の高さから、求人数も多く、転職の選択肢が豊富です。
また、PythonやJavaと比較すると、学びやすいと言われることが多いため、プログラミングを全く学んだことがない人でも学習し始めるのにおすすめです。
Python
Pythonは、データサイエンスやAI開発の領域で多く使用されています。
それらの領域はニーズが増えているため、将来性も期待できます。
シンプルな文法で学びやすく、多くの企業で需要が増加する見込みです。
それらの領域はニーズが増えているため、将来性も期待できます。
シンプルな文法で学びやすく、多くの企業で需要が増加する見込みです。
Java
Javaは長年企業システムで使用されてきた実績があり、安定した需要があります。
大規模システムの開発やAndroidのアプリ開発など、幅広い分野で活躍できます。
大規模システムの開発やAndroidのアプリ開発など、幅広い分野で活躍できます。
まとめ
Pythonは、時代遅れや稼げないという理由で「やめとけ」と耳にする一方で、現代のテクノロジー分野で重要な役割を果たしているプログラミング言語です。
特に、AI開発、データ分析、Webアプリケーション開発など、多岐にわたる分野で活躍の場を広げており、その将来性はきっと明るいと言えます。
とはいえ、実際にどのようなレベルを勤務先で求められるかは、企業や職種によって異なります。
自分のスキルと市場の需要を把握するには、実際の求人情報を見てみることをおすすめします。
テクノジョブサーチでは、IT業界の未経験者、経験者のどちらにも対応した豊富な求人を取りそろえています。
現在のレベルを踏まえて、自分に合った求人を見つけるためにも、ぜひ一度、テクノジョブサーチを確認してみてください。
特に、AI開発、データ分析、Webアプリケーション開発など、多岐にわたる分野で活躍の場を広げており、その将来性はきっと明るいと言えます。
とはいえ、実際にどのようなレベルを勤務先で求められるかは、企業や職種によって異なります。
自分のスキルと市場の需要を把握するには、実際の求人情報を見てみることをおすすめします。
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現在のレベルを踏まえて、自分に合った求人を見つけるためにも、ぜひ一度、テクノジョブサーチを確認してみてください。
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