こんにちは！
データサイエンティストのウマたん（@statistics1012）です！
元々大学では、統計を学んでいてRをメインで使用。C+とかJavaとかも少々触ってました。
そんで、社会人になってからはPythonに全切り替え！マーケティング周りのデータ分析が主戦場だけど、開発も結構やる！
そんなステータスです。
ゴリゴリのエンジニアではないですが、比較的幅広く色んな言語に手出してきたのでPythonと他の言語について比較できる！
ということでいってみましょう！
はたしてPythonは難しいのか簡単なのか！！
個人的には簡単に扱えるし出来ることの幅が広いので最強の言語だと思っているのですが・・・
ある観点からは簡単だと言えるし、ある観点からは難しいと言える！
当たり障りないですが実際そうなんですよー。
ここでしっかり簡単な理由と難しい部分の両サイドをおさえておくことは大事です！
この記事では、それぞれの観点から3分でまとめていきますよー！
Pythonの特徴については以下の動画で解説しているのであわせてチェックしてみてください！
目次
Pythonが難しいと言われる理由
まずは、Pythonが難しいと言われる理由について見ていきましょうー！
出来ることの幅が広くて全網羅的に学ぶのは難しい
Pythonは他の言語と比較して圧倒的に出来ることの幅が広いです！
出来ることはざっとこんな感じ。
データ集計・加工・描画
機械学習を使った回帰・分類
WEBスクレイピング
データベース操作
API連携
Webアプリケーション開発
データ解析特化の言語だと思われがちですが、サーバーサイド言語としても機能するのでWebアプリケーション開発も得意。
インスタグラムやネットフリックなどのサービスにもPythonのWebフレームワークが用いられているんですよー！
6つのできることに関しては以下の記事でコードと共にまとめていますので詳しく知りたい方はぜひチェックしてみてください！
できることの幅が広いということは、全てを網羅して学ぼうとすると時間がかかり習得が難しいということになりかねません。
だからこそPythonを学ぶ時は
を明確にしておくことが大事です。
Pythonで出来ることを簡単に理解しておきたいという方は以下の僕のUdemy講座がオススメです！
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| 【レベル】 | 初級～中級 |
Pythonで出来ることのうち以下の5つを網羅して学んでいきます。
・データ集計・加工・描画
・機械学習を使ったモデル構築
・Webスクレイピング
・APIの利用
・Webアプリケーション開発
データ集計・加工・描画と機械学習モデル構築に関してはKaggleというデータ分析コンペティションのWalmartの小売データを扱いながら学んでいきます。
WebスクレイピングとAPI利用とWebアプリケーション開発に関しては、楽天の在庫情報を取得してSlackに自動で通知するWebアプリケーションを作成して学んでいきます。
Pythonで何ができるのか知りたい！という方には一番はじめにまず受けていただきたいコースです！
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ただ、あくまでPythonは手段でしかないので、手段に溺れないように注意しましょう（自分への戒めも込めて笑）
日本語のリファレンスが少ない
また、Pythonは他の言語と比較すると日本語リファレンスが少ないです。
とはいえ昔に比べるとだいぶリファレンスが充実してきましたので、昔ほど不便に感じることはないでしょう！
ただ、やはりPythonは海外圏が盛んなので最新の情報は英語でしか得られないことが多いです。
その分英語が分かる人は有利！
コーディングで詰まったらエラー文をそのままGoogleに叩けば英語のサイトがずらーっと並ぶので英語が分かる人はそれで十分いけます。
Pythonが簡単と言われる理由
さて、Pythonが難しいと言われる理由について見てきましたが、実際は簡単だと言われることの方が多いです。
ここでは簡単と言われる理由について見ていきます。
コードの記法が分かりやすく簡単
そう、Pythonのコードは他の言語と比較するとスッキリしていて分かりやすいんです！
とにかくスッキリ！
プログラミングで定番のfor文やif文の構造もインデントだけで表現することができるし面倒な変数宣言もいらない。
面倒なコーディングを省いて直感的にコーディングできるようになっています。
しかしその分、記法にはある程度暗黙のルールがありますのでしっかり学んでおくことをオススメします。
ライブラリが豊富で簡単に実装可能
ライブラリを使うことで、自分で0からコードを書かなくても先人の知恵をお借りして簡単に様々な手法を実装できちゃいます。
全世界で優秀な人が有用なライブラリを作り出してくれていてそれを無料で使うことが出来るのは本当に素晴らしいですよねー！
以下のコードは世界のデータコンペでよく使われる勾配ブースティング手法「LightGBM」ですが、こんなに簡単に実装できちゃうんです。
このサイトでは多くの機械学習手法をPythonで実装していますので、ぜひチェックしてみてください！
Pythonは難しいor簡単 結論
両サイドからPythonの難しさについて見てきましたがどう感じましたでしょうか？
Python自体は非常に簡単で分かりやすいですが、出来ることの幅が広く突き詰めるとなると結構難しい、そしてそうなると日本語リファレンスでは限界を迎える。
そんな言語です。
ただ初心者のハードルは低く、最初に学ぶプログラミング言語としてもおすすめです。
初心者でPythonが難しいと感じる人は、他のプログラミング言語でも難しいと感じるでしょう。
最初からすんなりプログラミングができるわけありません。
多少の困難を乗り越えてこそ身に付くのです。
Pythonは初心者からトップエンジニアまで幅広いレベルの人に愛されている素晴らしい言語なのです。
Pythonを効率よく簡単に学ぶ方法
さて、最後にそんなPythonを効率よく学ぶ方法についてまとめていきましょう！
まず大前提として、プログラミング言語の学習だけを目的にしていてはいつまで経っても身に付きません。
冒頭でも述べましたが、Pythonを使って何をしたいのかを明確にして学習に臨むべきです。
それを念頭に置いて学習を進めてください！
Python学習でオススメなのは以下の3つのサイト
実際に自分がこれらのサービスを基に学んできたので自信を持ってオススメできます！
ただ、それぞれのサービスにメリットデメリットあるんで以下の記事をチェックしてみてください！
プログラミングスクールは少々価格が高いですが、パーソナルメンターがしっかり付いて伴走してくれるモチベーションを保ちやすいです。
価格が高いのはちょっと・・・という方には当メディアが運営しているAIデータサイエンス特化スクール「スタアカ（スタビジアカデミー）」をオススメしています！
公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/
| 【価格】 | ライトプラン：1280円/月 プレミアムプラン：149,800円 |
|---|---|
| 【オススメ度】 | |
| 【サポート体制】 | |
| 【受講形式】 | オンライン形式 |
| 【学習範囲】 | データサイエンスを網羅的に学ぶ 実践的なビジネスフレームワークを学ぶ SQLとPythonを組みあわせて実データを使った様々なワークを行う マーケティングの実行プラン策定 マーケティングとデータ分析の掛け合わせで集客マネタイズ |
以下の盛りだくさんの内容になっております！
・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析
・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測
・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ
以下の記事でPythonを学べるスクールを比較しています。
Pythonを本気で学ぶならスクールに通ってみることをオススメします！
また、Python学習のロードマップに関しては以下の記事で詳しくまとめていますのでチェックしてみてください！
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