Pythonの基礎は分かったけど、これからどうすればいいの?
企業が本当に求めている実務スキルって何だろう?
どうやって企業に役立つ実務スキルを身につけたらよいのか、悩んでいる方は多いのではないでしょうか。どこから手をつけたらよいのか迷ってしまいますよね。
そこでこの記事では企業が本当に求める7つの実践的なPythonスキルを、具体例を交えながら詳しく解説していきます。
将来はエンジニアとして活躍したい、そんな方はぜひご覧になって参考にしてください。
- Pythonの7つの実務スキルを理解し身につけることができる
- 価値の高いエンジニアとして企業で活躍できる
■本のご紹介
こちらの本はPythonの基礎知識から機械学習、ディープラーニングの基礎が学べる1冊となっています。内容が凝縮されており練習問題も交えて学習できますので取り組みやすい内容です。
実践編ではWebアプリケーションも制作でき楽しく学べるので初心者の人にも最適です。
筆者も実際に使用して学習しました。初心者向けですが、少し難しいところも交えてあるのでやりがいがありPythonの知識が増したように感じました。
今回の記事でご紹介した企業が本当に求める7つの実践的なPythonスキルの学習にも役立ちますので、ぜひ参考になさってください。
Python初心者が身につけるべき実務スキルの理由
スキルが重要視される理由は、以下の通りです。
- データ駆動型の意思決定が増加しているため
- 業務効率化の需要が高まっているため
- クラウドサービスとの連携が必須になっているため
- チーム開発やプロジェクト管理の重要性が増しているため
それでは、各スキルについて詳しく見ていきましょう。
Python初心者が身につけるべき実務スキル
企業が求めるPython実務スキルは主に7つあります。1つひとつ詳しく解説します。
- データ処理・分析能力
- ウェブスクレイピング技術
- 自動化スクリプト作成力
- データベース操作スキル
- APIの理解と活用能力
- 基本的なウェブアプリケーション開発力
- バージョン管理とコード品質の意識
1. データ処理・分析能力
Pythonを使ったデータ処理は、企業での意思決定に大きな影響を与えます。
簡単な例:CSVファイルの読み込みと基本的な分析
この例では、架空の売上データを使用しています。実際の業務では、このような基本的な集計から始まり、より詳細な分析へと発展していきます。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
・コマンドプロンプトにpandasをインポート
pip install pandas
・prosses.py(仮ファイル名)を作成
import pandas as pd
# CSVファイルを読み込む
data = pd.read_csv('sale.csv')
# 売上の合計を計算
total_sales = data['amount'].sum()
# 平均売上を計算
average_sales = data['amount'].mean()
print(f"総売上: {total_sales}円")
print(f"平均売上: {average_sales}円")
・sale.csv(仮ファイル名)を作成
amount
1000000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
900000
1000000
実行結果:
総売上: 6400000円
平均売上: 640000.0円
データ処理・分析に使用する主要なPythonライブラリ
ライブラリ名 | 主な用途 | 難易度 |
---|---|---|
Pandas | データ操作・分析 | ★★★☆☆ |
NumPy | 数値計算・配列操作 | ★★★☆☆ |
Matplotlib | データ可視化 | ★★★☆☆ |
Scikit-learn | 機械学習 | ★★★★☆ |
2. ウェブスクレイピング技術
ウェブから情報を収集する能力は、多くの企業で重宝されます。
簡単な例:ウェブページのタイトルを取得する
この例では、Python公式サイトのタイトルを取得しています。実際の仕事では、この技術を使ってさまざまな情報(価格、ニュース、統計データなど)を収集します。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
・コマンドプロンプトにbeautifulsoup4をインポート
pip install beautifulsoup4
・web_page(仮ファイル名)
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# ウェブページを取得
url = "https://www.python.org"
response = requests.get(url)
# HTMLを解析
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# タイトルを取得して表示
title = soup.title.string
print(f"ページタイトル: {title}")
実行結果:
ページタイトル: Welcome to Python.org
ウェブスクレイピングの主要ライブラリと特徴
ライブラリ名 | 主な特徴 | 用途 |
---|---|---|
Requests | HTTPリクエストの送信 | ウェブページの取得 |
BeautifulSoup | HTML/XML解析 | ページ内の情報抽出 |
Scrapy | 大規模スクレイピング | 複数サイトの並列処理 |
Selenium | 動的ページの操作 | JavaScript使用サイトの処理 |
3. 自動化スクリプト作成力
繰り返し行う作業を自動化することで、業務効率が大幅に向上します。
簡単な例:ファイル名を一括で変更する
この例では、”documents”フォルダ内のファイル名に含まれる”old”という文字列を”new”に置き換えています。実務では、このような自動化スクリプトを使って、大量のファイルの整理やデータの前処理などを効率的に行います。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
import os
def rename_files(directory, old_text, new_text):
for filename in os.listdir(directory):
if old_text in filename:
new_filename = filename.replace(old_text, new_text)
os.rename(os.path.join(directory, filename),
os.path.join(directory, new_filename))
print(f"{filename} を {new_filename} に変更しました")
# 使用例
rename_files("./documents", "old", "new")
実行結果:
old_report_2023.txt を new_report_2023.txt に変更しました
old_data_file.csv を new_data_file.csv に変更しました
old_presentation.pptx を new_presentation.pptx に変更しました
自動化スクリプトの主要コンポーネント
コンポーネント | 説明 | 重要度 |
---|---|---|
入力処理 | データの読み込み、パラメータ設定 | ★★★★☆ |
メイン処理 | 核となる自動化ロジック | ★★★★★ |
エラー処理 | 例外のキャッチと適切な対応 | ★★★★★ |
ログ記録 | 処理状況の記録と追跡 | ★★★★☆ |
出力処理 | 結果の保存、レポート生成 | ★★★★☆ |
4. データベース操作スキル
多くの企業システムはデータベースを使用しています。基本的なSQL操作は必須スキルです。
簡単な例:SQLiteデータベースの操作
この例では、SQLiteデータベースを使って、テーブルの作成、データの挿入、取得を行っています。実務では、より複雑なクエリや大規模なデータベースを扱うことがありますが、基本的な操作方法は同じです。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
import sqlite3
# データベースに接続
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# テーブルを作成
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
# データを挿入
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("太郎", 30))
# データを取得
cursor.execute("SELECT * FROM users")
for row in cursor.fetchall():
print(row)
# 変更を保存してクローズ
conn.commit()
conn.close()
実行結果:
(1, '太郎', 30)
Pythonでのデータベース操作ライブラリ比較
ライブラリ名 | 対応DB | 特徴 | 使いやすさ |
---|---|---|---|
SQLite3 | SQLite | 標準ライブラリ、軽量 | ★★★★★ |
psycopg2 | PostgreSQL | 高機能、高速 | ★★★☆☆ |
pymysql | MySQL | 純Python実装 | ★★★★☆ |
SQLAlchemy | 複数DB対応 | ORM機能、抽象化レベル高 | ★★★☆☆ |
5. APIの理解と活用能力
外部サービスとデータをやり取りするためのAPI活用は、現代のソフトウェア開発に欠かせません。
簡単な例:天気情報APIの利用
この例では、OpenWeatherMap APIを使って、指定した都市の現在の気温を取得しています。実務では、さまざまなAPIを組み合わせて、複雑なシステムを構築することがあります。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
import requests
def get_weather(city):
api_key = "あなたのAPIキー"
url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric"
response = requests.get(url)
data = response.json()
return data['main']['temp']
# 使用例
temp = get_weather("Tokyo")
print(f"東京の現在の気温: {temp}°C")
実行結果:
東京の現在の気温: 22.5°C
注:APIは架空なのでこの結果は実際とは異なります。APIキーの設定と現在の気象条件によって変わります。
APIの種類と特徴
API種類 | 特徴 | 使用例 | 難易度 |
---|---|---|---|
REST API | HTTPベース、シンプル | Webサービス連携 | ★★★☆☆ |
GraphQL | 柔軟なデータ取得 | 複雑なデータ構造 | ★★★★☆ |
SOAP | XML使用、堅牢性高 | エンタープライズシステム | ★★★★★ |
WebSocket | リアルタイム双方向通信 | チャット、ライブ更新 | ★★★★☆ |
6. 基本的なウェブアプリケーション開発力
Pythonを使ったウェブアプリケーション開発は、多くの企業で需要があります。
簡単な例:Flaskを使った簡単なウェブアプリ
この例では、Flaskフレームワークを使って、簡単な入力フォームを持つウェブアプリケーションを作成しています。実務では、より複雑な機能を持つウェブアプリケーションを開発することがあります。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
・コマンドプロンプトにflaskをインポート
pip install flask
エディタに入力
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def hello():
if request.method == 'POST':
name = request.form['name']
return f"こんにちは、{name}さん!"
return '''
<form method="post">
お名前: <input type="text" name="name">
<input type="submit" value="送信">
</form>
'''
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
実行結果:
ブラウザでhttp://localhost:5000にアクセスすると、名前を入力するフォームが表示されます。
名前を入力して送信すると、"こんにちは、[入力した名前]さん!"というメッセージが表示されます。
Pythonウェブフレームワーク比較
フレームワーク | 特徴 | 学習曲線 | 適した用途 |
---|---|---|---|
Django | フルスタック、管理画面付属 | ★★★★☆ | 大規模アプリ、短期開発 |
Flask | 軽量、カスタマイズ性高い | ★★★☆☆ | 小規模アプリ、API開発 |
FastAPI | 高速、型ヒント活用 | ★★★☆☆ | APIサービス、マイクロサービス |
Pyramid | 柔軟性高い、スケーラブル | ★★★★☆ | 中〜大規模アプリ |
7. バージョン管理とコード品質の意識
Gitを使ったバージョン管理は、チーム開発には欠かせません。また、PEP8に準拠したコーディングスタイルを守ることも重要です。
Gitの基本的な使い方
この例では、PEP8のガイドラインに従って、関数名や変数名の命名規則、ドキュメンテーション文字列の使用、適切なスペースの使用などが守られています。
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
# 新しいブランチを作成
git checkout -b feature/new-function
# 変更をステージングエリアに追加
git add .
# 変更をコミット
git commit -m "新機能を追加: ユーザー登録フォーム"
# リモートリポジトリにプッシュ
git push origin feature/new-function
実行結果:
これらのコマンドを実行すると、新しいブランチが作成され、変更がコミットされ、リモートリポジトリにプッシュされます。
具体的な出力はGitの設定や状況によって異なります。
PEP8に準拠したコーディング例
※下をクリックすると全体のコードを見ることができます。
def calculate_average(numbers):
"""数値のリストの平均を計算する関数"""
if not numbers:
return 0
return sum(numbers) / len(numbers)
# 使用例
scores = [80, 75, 90, 85]
average_score = calculate_average(scores)
print(f"平均点: {average_score}")
実行結果:
平均点: 82.5
コード品質を維持するためのツールと手法
ツール/手法 | 目的 | 重要度 | 難易度 |
---|---|---|---|
PEP 8 | コーディング規約 | ★★★★★ | ★★☆☆☆ |
pylint | 静的コード解析 | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
unittest | ユニットテスト | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
Black | コードフォーマッタ | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ |
Code Review | ピアレビュー | ★★★★★ | ★★★★☆ |
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Python初心者が身につけるべき実務スキル|企業が求める7つの能力:まとめ
これらの7つのスキルは、それぞれが独立しているようで実は密接に関連しています。例えば、ウェブスクレイピングで収集したデータを分析し、その結果をデータベースに保存し、APIを通じて提供するウェブアプリケーションを開発する、といった具合です。
これらのスキルを身につけるためには、以下のステップを踏んでいきます。
- 基礎を固める:Python公式ドキュメントやオンライン学習プラットフォームを活用する。
- 小さなプロジェクトから始める:自分の興味のある分野で、小規模なプロジェクトを始めてみる
- オープンソースプロジェクトに貢献する:GitHubなどで公開されているプロジェクトに貢献することで、実践的なスキルが身につきます。
- コードレビューを受ける:同僚や先輩、オンラインコミュニティでコードレビューを受け、フィードバックを活かしましょう。
- 継続的に学習する:技術の進歩は速いので、常に新しい技術やベストプラクティスをキャッチアップする姿勢を持つことが大切です。
一度にすべてを習得しようとする必要はありません。まずは興味のある分野から始めて、少しずつ範囲を広げていきましょう。大切なのは、コードを書く機会を増やし、実践的な経験を積むことです。
プログラミングは単なるコーディングスキルだけではありません。問題解決能力、論理的思考、そしてコミュニケーション能力も同様に重要です。
技術スキルと同時に、これらのソフトスキルの向上にも努めることで、より価値の高いエンジニアとして活躍できるはずです。
企業に求められる、理論と実践のバランスの取れたPythonエンジニアとして成長してきましょう。
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