Pythonとは？開発で使うメリットや活用事例、スキルの学習法を解説

Pythonとは

Pythonとは、多くの分野で活用されているプログラミング言語です。Pythonはその汎用性と学習のしやすさから需要が高まり、特にデータ分析や機械学習などで今後も活躍が期待されています。
ここでは、Pythonに関する基本的な知識について紹介します。

Pythonの概要・特徴

Pythonとは、シンプルで汎用性の高いプログラミング言語です。オープンソースで運用されており、Webアプリケーションや人工知能などの開発のほか、データ分析の領域でも用いられています。
学習がしやすいことから日本のみならず海外でも人気があり、世界中で活用されている言語です。

Pythonには、統計分析に特化したライブラリが多くあり、データ分析や統計分野で広く活用されています。Pythonは統計だけでなくデータ分析ツールも扱えるため、より柔軟に多様な用途に対応でき、統計分野でもR言語と同等の人気を持っています。

どのプログラミング言語を学ぶか迷っている方は、「PythonとC#勉強するならどっち？両者の特徴を分かりやすく比較」の記事も参考にしてください。

Pythonの歴史

Pythonは、1980年代後半にグイド・ヴァンロッサム氏が開発を始め、1991年に最初のバージョンがリリースされました。もとは教育や研究用途目的でしたが、シンプルな文法と豊富な公式ライブラリが評価され、次第に商用利用も拡大しました。

現在はWeb開発やデータサイエンス、機械学習など多岐にわたる分野で利用されています。Python 2とPython 3の各バージョンで互換性の違いがありましたが、現在はPython 3が主流です。

Pythonの文法の基本要素

Pythonとは、シンプルで分かりやすい文法が特徴です。
コードをインデント（字下げ）で構造化して余分のない記述が可能なため、初心者でも理解しやすい点が魅力です。他のプログラムよりも短くて読みやすいプログラム作成ができます。

Pythonの基本文法には変数、データ型、制御構文などがあり、これらを理解することで効率的なプログラミングができます。

変数

Pythonでは変数を使用する際にデータ型を明示的に指定する必要がなく、代入する値によって自動的にデータ型が決定されます。変数の命名もシンプルで、文字列の連結や数値計算などの操作をスムーズに行えるのが特徴です。
また、Pythonにはグローバル変数とローカル変数があり、変数の範囲（スコープ）を意識して効率的に管理できます。

データ型

Pythonのデータ型には、整数型や浮動小数点数型、文字列型、リスト型、辞書型、タプル型などがあります。特にリストや辞書などのデータ構造はデータ分析やアルゴリズムの実装で役立つため、多くの場面で活用されます。
Pythonではデータ型同士の変換が簡単に行えるため、柔軟にデータを操作できるのが魅力です。こうした多様なデータ型を理解することで、Pythonでの開発や分析をより効率的にできます。

制御構文

Pythonの制御構文には、条件分岐の「if」文や繰り返し処理を行う「for」文、「while」文などがあります。条件分岐では条件に応じた処理を行い、繰り返し処理では同じ処理を複数回繰り返せます。
Pythonの制御構文はシンプルでありながらも柔軟な処理が可能であり、複雑なプログラムも見通し良く記述できるのが利点です。また、構造の統一がとれているため、コードの可読性が高く、バグが発生する確率を減らせます。

Pythonを活用しているサービス事例

Pythonは、身近なサイト・サービスから、世界規模の最先端プロジェクトまで、幅広い領域で活用されています。

世界的に利用されている動画共有サービスをはじめ、代表的なメールや地図、写真管理などのサービスはPythonで作られています。ほかにも画像共有やオンラインストレージ、格安航空券の比較・検索システム、配車サービスなどもPythonで開発されています。
さらにECサイトやグルメポータルサイト、FinTech関連では世界最大規模のオンライン決済サービス、ブロックチェーン関連では暗号資産取り引きのプラットフォームがPythonを使って開発されました。
このほか、Pythonは研究分野でも活用され、アメリカの著名な大学やヨーロッパの研究機関にも用いられています。

Pythonでできること

Pythonを用いれば、現代を支える多様なアプリの開発やWebサイトの構築、AI（人工知能）や機械学習といった先端分野のソフトウェア開発などが行えます。
ここでは、Pythonを活用してできることを紹介します。

アプリ開発

Pythonにはアプリ開発に便利なフレームワークが多数存在しています。世界的な大企業をはじめ、中小企業においてもPythonによるアプリ開発がされています。

人工知能開発・機械学習

現在Pythonは、特に人工知能の開発や機械学習の分野で広く使われています。関連するライブラリやフレームワークも充実しており、人工知能開発・機械学習の分野は今後の発展が期待される分野です。

ビッグデータ抽出と解析

人工知能開発において重要な作業の1つが、ビッグデータを処理することです。
Pythonはデータ解析や抽出のフレームワークも豊富にあり、データ収集、分析、格納可能なデータへの変換、分析前の処理など全ての工程でPythonが使われています。

ブロックチェーン開発

Pythonは、仮想通貨をはじめとする暗号資産の分野でも開発に使われています。
今日において、ブロックチェーンは仮想現実世界の実現に欠かせない技術であり、今後さらなる発展が見込まれる分野です。

スクレイピング

スクレイピングとは、Webサイトから自動でデータを収集する技術です。指定したWebページのHTML構造から必要な情報を抽出し、データベースやExcelなどに保存できます。
Pythonには「BeautifulSoup」や「Selenium」「Scrapy」などのライブラリが揃っており、これらを用いることで簡単にスクレイピングの処理ができます。

自動化

Pythonは繰り返し作業の自動化が得意な言語で、事務処理やデータ管理、メール送信などの業務を効率化できます。データ処理の「Pandas」、Excel操作の「OpenPyXL」「xlwings」など豊富なライブラリがあり、これらを用いることで日常業務を大幅に自動化可能です。
さらにRPAのように業務フローに沿った処理を行えます。

Pythonでできる仕事についてさらに詳しく知りたい人は、「Pythonを仕事に活かそう！できることや将来性は？」をご参照ください。

Pythonが不向きなこと

Pythonは汎用性が高く、多くの分野で活用されていますが、苦手な分野も存在します。
ここではPythonが不向きなことについて、具体的な例を挙げて解説します。

Webデザイン

Pythonは、Webデザインには不向きな点がいくつかあります。

PythonはWebアプリケーションのバックエンド処理に強いものの、ユーザーインターフェースや視覚的なデザインを扱うには適していません。Pythonはデータ処理やロジック構築などのサポート的な役割を担います。
ビジュアル面を重視するデザイン部分では、HTML・CSS・JavaScriptのようなフロントエンド向きの言語に関する知識が必要です。

ゲーム・スマホアプリの開発

Pythonはゲーム・スマホアプリの開発には向いていません。
Pythonは簡潔で扱いやすい一方、PythonはCPUの処理速度が比較的遅いため、リアルタイム処理が求められるゲーム開発やハードウェアを活用する処理には不向きです。

スマホアプリでは、iOSの「Swift」やAndroidの「Kotlin」など、OSに最適化されたプログラミング言語が必要とされるため、Python単独では難しいでしょう。ただし、簡単なプロトタイプや教育目的ではアプリならPythonで作成することができ、Pygameなどのライブラリを使えば2Dゲームの開発は可能です。

Pythonのメリット

Pythonはシンプルで汎用性が高く、人気が急上昇している言語です。
ここでは、Pythonのメリットを紹介します。

プログラミング初心者も習得しやすい

Pythonは初心者でもプログラミングにチャレンジしやすいという点がメリットとして挙げられます。
Pythonは文法・構文がシンプルで、他の言語に比べても簡潔で明快なコードによって記述できます。独自のルールが少ないため、スキルの拡充に有効です。

無料で利用できる

Pythonはオープンソースで提供されているため誰でも無料で利用可能で、開発者や学習者は初期費用をかけずに開発環境を整えられます。
また、Pythonは多くのライブラリやツールも無料で提供されているため、企業や個人の費用削減に貢献するでしょう。Pythonのライセンスは企業利用が許可されており、商用アプリケーションの開発にも適しています。

バグが少なく修正もしやすい

Pythonは文法がシンプルで読み書きしやすく、個人差の少ない仕上がりとなりやすい特徴があります。開発において他人の手によるコードを修正したり、変更を加えて運用したりする際には、この点が大きなメリットです。
素早く的確な開発を継続でき、バグを発生しにくくすることができます。

汎用性が高い

Pythonは汎用性が高いプログラミング言語です。データ分析やAI分野のほか、Webアプリケーションの開発やデータ収集にも活用できます。そのため、プログラミングの初学者からデータサイエンティスト、エンジニアまで多くのユーザーに支持されています。
また幅広いライブラリが整備されているため、Web開発用の「Django」やデータ分析用の「Pandas」「NumPy」など、用途に応じたツールを柔軟に活用できる点が大きなメリットです。

動作できる環境が多い

PythonはWindows・macOS・LinuxなどのOSで動作するため、多様な環境で利用可能です。また、Raspberry Piのような小型コンピュータでも動作するため、IoTデバイスの開発にも活用されています。
幅広い動作環境によって、PythonはWebサーバーやローカルコンピュータ、クラウド環境でも共通して使用できる言語となり、環境に依存しない柔軟な開発を可能にしています。

AI・機械学習の開発に向いている

Pythonは、AIや機械学習の分野において最も活用されている言語の一つです。
多くのデータサイエンス向けライブラリがPythonで提供されています。「TensorFlow」「Keras」「PyTorch」などを活用すれば、高度な機械学習モデルやディープラーニングモデルの開発も可能です。
PythonはAI研究の分野で広く利用されているため、今後の技術発展に対応していくためのスキルとして学ぶ価値は高いでしょう。

データ分析・アプリ操作を自動化できる

Pythonはデータ分析やアプリ操作の自動化に優れており、効率的な業務の実現をサポートします。「Pandas」や「Matplotlib」などのライブラリを使うことで、データの前処理や可視化が簡単に可能です。また、Excelの操作やデータ処理を自動化して効率的に業務を進められるため、企業の業務効率化にも活用されています。
Pythonによる自動化は、事務作業の効率化に大いに役立つでしょう。

コミュニティが活発で情報共有しやすい

Pythonはエンジニアのコミュニティが活発な言語で、勉強会やカンファレンスも多く開催されています。基礎が短期間で習得可能であるのに加え、応用・発展を学びやすい環境が整っていることは優れたポイントといえるでしょう。
かつては日本語での情報収集が難しかったPythonですが、近年は日本語で得られる学習情報・関連情報も増え、Webや書籍で情報収集を行うことが容易になりました。

学習方法が多い

Pythonは学習教材が非常に豊富であるため、初心者から上級者まで学びやすい言語です。
公式ドキュメントをはじめ、無料のオンラインコースや書籍、動画教材が多数提供されており、独学でも始めやすいのが特徴です。多様な学習方法を通じて、幅広いレベルの学習者がスムーズに習得を目指せるでしょう。

趣味にも活用できる

Pythonは、趣味のプロジェクトにも適した言語です。
たとえば、スクレイピングを使って興味のある分野のデータを収集したり、家電を制御するためにIoTプロジェクトを試したりなどが可能です。Raspberry Piのような小型デバイスとの相性も良いため、家庭で簡単なガジェットや自動化システムを作成できます。
Pythonは趣味や自己学習を通して実生活に活かせることもあり、プログラミングの楽しさを知る手段としても人気です。

Pythonのデメリット

数多くのメリットを持つPythonですが、不向きな分野やシンプルな文法を採用しているために生じる欠点も存在します。
ここでは、Pythonのデメリットについて解説します。

実行速度が遅い

Pythonは、実行速度が遅いというデメリットがあります。そのままではC言語などに比べて実行速度が遅く、企業の基幹システムや高度なゲームの開発など、スピードが求められる領域の開発には向いていません。

実際の開発シーンでは、用途に合ったライブラリを用いて実行速度の高速化を図ることによって、このデメリットをカバーできます。

記述の自由度が低い

Pythonのデメリットとして、記述の制約が挙げられます。Pythonは記述ルールが少ないものの、簡潔さと読みやすさ、書きやすさを守るための制約があり、自由度は低めです。

Pythonは「インデント」という字下げによって、1つの処理にかかるブロックを判断する仕様です。インデントを行っていなかったり、下げるべきスペースが揃っていなかったりするとエラーになってしまいます。また、メソッドを定義する際には、第一引数にselfを用いる決まりがあり、メソッド引数名の前に必ずselfを記述しなければなりません。他の言語では同様の操作が必須ではないため、Python特有の面倒さとしてデメリットに感じるおそれがあります。

一方で、この仕組みによって可読性の高さが保たれています。使っていく間に慣れてしまえば、いずれ気にならなくなるでしょう。

Pythonのライブラリとフレームワーム

Pythonとは、数多くのライブラリやフレームワークによって支えられているプログラミング言語です。これらは開発効率を高め、初心者から上級者までの幅広いニーズに応えます。
ここでは、Pythonの代表的なライブラリとフレームワークについて解説します。

Pythonのライブラリ

Pythonのライブラリは、プログラム開発に必要な機能をあらかじめ用意したツールの集合であり、幅広い用途に活用できます。特にPythonには豊富な標準ライブラリが備わっているため、他言語と比較しても新たな環境を整える手間の少ない点が大きな特徴です。標準ライブラリの利用によって、システムの操作や日付の処理、数学的な演算処理などが簡単にできます。

以下に、基本的な標準ライブラリを表にまとめます。

名称	説明
sys	OSの機能を使うときのライブラリ
datetime	日付や時間を取得するときのライブラリ
time	時間経過の情報を使うときのライブラリ
math	数学関数の機能を使うときのライブラリ
tkinter	アプリ開発に用いられるライブラリ

また、追加のライブラリをインストールすれば、データ分析やAI、Web開発の高度なプログラムが作成可能です。

Pythonのフレームワーク

フレームワークとは、システムやアプリを開発する際に土台となる枠組みのことです。
Pythonのフレームワークは主に以下の3種類に分類されます。

• フルスタックフレームワーク
• マイクロフレームワーム
• 非同期フレームワーク

フルスタックフレームワークは、Web開発に必要な機能がまとまったものです。汎用性が高く大規模なWeb開発に適しています。
マイクロフレームワームは、必要最低限の機能のみをまとめたフレームワークです。シンプルな設計であり、フルスタックフレームワークと比較して覚えることが少ないため初心者にもおすすめです。
非同期フレームワークの特徴は、同時に複数の接続処理が可能なことです。データの送信者と受信者間で平行処理ができるため、効率よく作業ができます。

Pythonでおすすめのフレームワークとは

Python案件の中には、指定のフレームワークの使用経験を求められることがあります。指定されたフレームワークに関する学習をすることが理想ですが、フレームワークはさまざまな種類があり、学習に時間がかかるものも珍しくありません。
そこで、効率よく学習を進めるために現状と今後の予測を含めて、おすすめのフレームワークを紹介します。

Django

Djangoは、写真・動画共有SNSでも使用されている、大規模なWeb開発に適した多機能フルスタックフレームワークです。Pythonのフレームワークの中でもシェア率が高く、今後も広く使用されることが予想されます。
オープンソースであり、日本語での学習も比較的容易です。

Flask

Flaskは、小規模なWebアプリ開発に適したPythonのマイクロフレームワークです。軽量であり、データベースが必須ではないので導入が容易といえます。搭載されている機能は必要最低限な機能のみですが、それゆえ拡張性が高いことも特徴です。Web開発ではDjangoと並んで広く使われています。
また、日本語の書籍もあり、初心者にもおすすめのフレームワークです。

Bottle

Bottleは、小中規模のWeb開発に適したシンプルなマイクロフレームワークです。
Flask同様、備わっている機能は限定的ですが、その分高速で動作します。また、開発力は必要ですが、カスタマイズしやすいことも特徴です。
Bottleはシンプルなため学習は比較的容易で、Bottleを習得することでほかのフレームワークの理解へとつながるでしょう。

Tornado

Tornadoは、多数の同時アクセスに対応できる非同期フレームワークです。数万件のオープン接続を高速処理できます。
日本語の書籍やWeb上の解説は少ないため、学習するのはやや難しいといえます。ただし、英語で情報収集ができる方にとってはほかと差をつけるチャンスでもあるため、習得すると仕事の幅が広がるでしょう。

Tensorflow

Tensorflowは、機械学習向けにGoogleが開発した、ライブラリとしての側面を持つフレームワークです。オープンソースであり注目度が高く、大手企業も利用しています。また、Python以外の言語でも利用可能です。
機械学習の分野はこれからも発展が期待される分野であるため、今後このフレームワークを活用した案件が増えることが見込まれます。
学習の難易度は高めですが、開発コミュニティが活発なため、そこでの情報収集は学習の大きな助けになるといえるでしょう。

PyTorch

PyTorchは、機械学習向けのフレームワークです。
オープンソースであり、日本語の関連書籍も多く存在します。コミュニティも活発であるため、疑問点を解決したり、情報を集めたりしやすいことがメリットです。
2024年現在、日本国内でのシェア率は、DjangoやFlaskなどの主要フレームワークと比較して高いとはいえませんが、今後に期待されている人気急上昇のフレームワークといえます。

FastAPI

FastAPIは、PythonでのREST API構築に特化したフレームワークです。非同期処理をサポートし、高速なデータベース操作や応答性が求められる場面で優れた性能を発揮します。タイプヒントによるエラー予測が可能で、開発効率が高いことも特徴です。SwaggerやReDocなどのAPIドキュメント生成機能を標準搭載し、APIの公開をスムーズにできます。
新しいフレームワークながら、そのスピードと利便性から幅広い分野で導入が進んでいます。

Streamlit

Streamlitは、Pythonのコードのみでデータ分析アプリを作成できるフレームワークです。Webの知識が不要で、直感的なUIを簡単に構築でき、スライダーやチェックボックスなどを利用したインタラクティブなデータ操作が可能です。視覚化や操作性に優れており、データサイエンティストが短期間で分析結果を共有する手段として、企業や教育機関での活用が増えています。

Pythonのフレームワークについてさらに詳しく知りたい方は、「Pythonにはどのようなフレームワークがある？種類と特徴を紹介」を参考にしてください。

Pythonの習得がおすすめの職種

Pythonを学ぶことは、多くのIT職種で有用とされています。AIエンジニアやデータサイエンティストなど、今後の成長が見込まれる分野で特に強みになるでしょう。
ここでは、Pythonの習得がおすすめの職種について紹介します。

AIエンジニア・機械学習エンジニア

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングを活用して人工知能システムの開発を行う専門職です。Pythonは、TensorFlowやPyTorchなど豊富なAI関連ライブラリを備えており、AI技術の実装に最適とされています。このため、AIエンジニアにはPythonスキルが欠かせないでしょう。
AI分野の高度な知識が求められるPythonエンジニアは高収入が期待されており、企業からの需要が高まっています。

AIエンジニアの仕事については「AIエンジニアの年収は？高収入の理由と市場価値を紹介」の記事をご覧ください。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータを分析して経営上の課題解決に役立つ知見を見出す専門職です。ビジネスの意思決定に貢献する仕事であり、データサイエンティストへの需要は今後も増加が見込まれます。
Pythonはデータの取得や処理、統計分析に役立つPandas・NumPy・Scikit-Learnなどのライブラリが豊富で、データ分析に強みを持つ言語とされています。

データサイエンティストについて詳しく知りたい場合は、「データサイエンティストの仕事内容は？やりがいや活躍の場も紹介」をご参照ください。

Webエンジニア

Webエンジニアは、WebサイトやWebアプリケーションの設計と運用を担う専門職です。Webエンジニアには技術スキルだけでなく、チームでの協力が求められるため協調性が重要です。
PythonはDjangoやFlaskなどのWeb開発向けフレームワークによって、バックエンド開発を効率的に行うのに適しています。さらに、PythonはAPIを活用したデータ取得や処理が容易で、柔軟なWeb開発を支援します。

Webエンジニアの仕事に興味がある方は、「Webエンジニアとは？未経験から目指すために必要なスキル」の記事をご覧ください。

Pythonの勉強法

ここでは、Pythonの勉強法を紹介します。

書籍やWebサービスなどを利用する

独学で進める場合、書籍やWebサイトが利用できます。プログラミング学習用の書籍や動画コンテンツなどを使って学びましょう。
独学でPythonを勉強する場合、自分のペースで進められる点がメリットです。

プログラミングスクールに通う

Python未経験者の場合は、プログラミングスクールでの学習を検討してみてください。専門的な知識を持っている講師からレクチャーしてもらえます。
また、独学では挫折しがちな方にもおすすめです。

オンラインスクールについて知りたい方は「おすすめのオンラインで学べるプログラミングスクール7選」も参考にしてください。

大学で学ぶ

大学の情報学部や工学部などでは、Pythonを用いたプログラミングやデータサイエンスの基礎から応用までを段階的に学べるカリキュラムが多く組まれています。Pythonは多くの分野で活用できる汎用的な言語であり、大学では専門的な指導を受けつつ、基礎知識を実践的に学べるため、効率的に理解を深められます。

Pythonの習得に役立つ資格とは

ここでは、Pythonの習得に役立つ資格について解説します
国内では一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が複数の資格試験を運営しており、基礎から応用までの知識を身につけたことを証明可能です。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは、Pythonの最も基本的な試験です。
この試験を通じてPythonの基礎を習得すれば、次のレベルのプログラミング知識へと進むための土台を築けます。

この試験では、変数やデータ構造、概念、基本文法をはじめ、標準ライブラリを活用した計算やデータ処理などの基礎的な知識が評価されます。試験範囲は、Pythonの基本文法に重点を置いており、実務や高度な機能を必要としないシンプルな構造が特徴です。
Pythonを初めて学ぶエンジニアやIT関連の職に就く方が最初に取得する資格として人気があります。プログラミング初心者は、Pythonの基礎知識をつけてから主教材を使った勉強に臨みましょう。

Python 3 エンジニア認定実践試験

Python 3 エンジニア認定実践試験とは、Pythonの知識を実務で活用する能力を測る試験です。
この資格を取得することで、企業での業務効率向上に貢献できる実践的なスキルを保持していることを証明できます。

基礎試験とは異なり、データ処理やファイル操作、ネットワークプログラムなど、実務に必要な知識を中心に評価します。Pythonの代表的なライブラリやフレームワークの活用方法、関数設計などの理解が求められるため、Pythonを業務で使用するエンジニアがステップアップを目指すのに適した資格です。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験とは、データ処理技術やデータ構造に関するPythonの基本的な知識を評価する試験です。
この資格を取得することで、企業におけるデータ分析業務を支えるスキルがあると証明できるため、データサイエンス分野でのキャリア形成に役立ちます。

この試験では、データ分析に必須のNumPyやPandasなどのライブラリを用いたデータ操作や処理技術が求められ、データサイエンスの基礎スキルを認定します。また、Pythonを用いて機械学習やデータ可視化を行う際、必要なデータ構造やアルゴリズムに関する知識も重要です。

Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験

Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験とは、データ分析業務で求められるPythonの高度な実践スキルを測定する試験です。
取得すれば、データ分析プロジェクトの中心メンバーとして貢献できるスキルを証明できます。

この試験では、データ処理の効率化や高度な統計分析、データ可視化など、データサイエンティストに必要とされる高度な技術が問われます。ビジネスデータを対象とした分析に役立つため、データサイエンス分野のプロフェッショナルを目指すエンジニアにとって重要な資格となるでしょう。

Pythonとネットワークの自動化基礎検定

Pythonとネットワークの自動化基礎検定とは、ネットワークエンジニアがPythonを使ってネットワークを自動化するための基本的な知識を評価する試験です。
本試験は一般社団法人日本ネットワーク技術者協会との提携試験です。

ネットワーク設定の自動化や運用効率の向上が重要視されるなかで、Pythonの文法や自動化スクリプト作成が求められます。特に、Cisco機器などの設定をスクリプト化する技術が評価され、ネットワーク自動化の基礎スキルが身についていることを証明できます。

Pythonに関する資格についてさらに知りたい方は、「Python資格にはどんなものがある？取得するメリットと勉強方法を紹介」をご参照ください。

まとめ

Pythonは汎用性の高さや学習の取り組みやすさなどにより、注目度を高めています。Pythonは、身近に使用されているサイトやアプリから大規模なプロジェクトまで、幅広い領域で活用されています。
データ分析や機械学習の発展により需要が高まっており、将来性の高いプログラミング言語です。

Pythonを活かせる職種にはAIエンジニアや機械学習エンジニア、データサイエンティスト、Webエンジニアなどがあります。
Pythonはコードがシンプルで分かりやすい文法です。未経験者の方も比較的取り組みやすいので、これらの仕事に興味がある方はぜひ挑戦してみましょう。