Pythonを学びたい人が急増していますが、
大事なのはPythonで何をやりたいのかです
2019年8月28日

こんにちは。KCCSキャリアテック様でコラムを連載している吉政創成の吉政でございます。
実は私は仲間とともに一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会を立ち上げ、Python3エンジニア認定試験を運営しています。

以前も紹介しましたが、Indeed Japanの2019年5月の求人データ集計によると、Pythonの求人数は前年比252%増となり初の2万件を超えました。

PythonはAI、機械学習、ビッグデータ、ネットワークインフラなどで中心的に使用されており、今後さらに成長していくことが予想されています。
プログラミング未経験の方は特にですが、AI、機械学習、ビッグデータ、ネットワークインフラの各分野はそれぞれ全く違う分野ということを認識して、学習を進めたほうがいいです。
何故ならば、AI、機械学習、ビッグデータ、ネットワークインフラのそれぞれの分野において必要な知識やノウハウはPythonだけではなく、関連の知識がむしろ重要だからです。
ビッグデータであれば統計学が前提ですし、ネットワークインフラはサーバーやネットワークの技術も知っておく必要があります。それぞれが別々の分野で専門性が高いので、全部学ぶのはかなり大変です。道も長いです。そして、勉強を進める際に目的意識があったほうが効率よく学べるので、これから学ぶ方には「Pythonで何をやりたいか」というのをある程度決めたほうが良いと思います。

ちなみにですが、Indeed Japanの2019年7月の集計データを見ると、Pythonの求人は以下のような割合になっています。

AIと機械学習で44%になります。AI、機械学習は世の中の全てのシステムに普及していくため、今後は更に急激に伸びていく分野です。
今はAIや機械学習というとかなり高度な専門家が仕事をしている分野に思えるかもしれません。
しかし、AIや機会学習が普及していくシステムは高度なものもあれば難易度が低いものもあります。今後はツールも発達していきます。つまり、AIや機械学習の分野も難易度が低い仕事もこれから増えていきます。

仕事の量で見るなら、AI・機械学習のほうが今も多いですし、今後も伸びそうではあります。
でも、インフラが好き!という方は是非インフラに行ってください。統計したい!という方はビッグデータだと思うのです。嫌いな分野に行くと、良いことないですよ! 好きな分野で努力をするとストレスも少ないですし、努力するだけ楽しみも増えるというものです。

AIエンジニアやインフラエンジニアを目指されている方は、このコラムを掲載いただいているKCCSキャリアテック様で、未経験からAIエンジニアorインフラエンジニア向けの研修制度「キャリテク!」を実施していますので、是非ご覧になってください。

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執筆者:吉政忠志
業界を代表するトップベンチャー企業でマーケティング責任者を歴任。現在は、吉政創成株式会社 代表取締役、PHP技術者認定機構理事長、Rails技術者認定試験運営委員会理事長、一般社団法人BOSS-CON JAPAN 代表理事、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 代表理事を兼任。
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