python学習について

今現在、ITに興味を持ってPythonの勉強を初めて基礎の参考書を1冊やり終えました。

そこで私の将来やってみたいことは業務効率改善などです。

この場合数あるライブラリの中からどれを勉強するべきなのか情報が多く分からない状態にあります。

またpandasなど聞いてもピンと来ないようなものもあり戸惑っています。

一応、Pythonで1つのライブラリをやってみたら次の言語をやってみようとも思っています。

ここで2つ質問なのですが、業務効率改善を実現するために学ぶべきなのはどれが良いでしょうか？

2つ目に次に学ぶと良い言語はあるでしょうか？

よろしければご教授いただけると助かります。

No.2 ベストアンサー 回答者： tateisu 回答日時： 2025/03/01 22:04

Excelのソルバーって機能を使って業務効率を行う事があるんだけど結構遅いんだよ。

実務者寄りの人が概念実証でExcelを使ってやりたい事を表現、現物を持って仕様とし、ちょっと詳しい若手がPythonで同じ事をさせたりするんだよ。生成AI使いながらで結構できるんだよ。

ちなみに。
工場の例えなんだけど。
プロセスの知識、品質の知識、そして技術の知識。この3つが備わっていないとソリューションとして成立しない、つまり業務改善が出来ないんだよ。
主様は技術習得を頑張ったとして、実務経験で得られる要求も習得する必要があるんだよ。
こればかりはネットや書籍だけではどうにもならず、実践あるのみなんだよ。

この回答へのお礼

やはり実務が重要になってくるんですね。

ありがとうございます！

お礼日時：2025/03/02 13:51

No.1 回答者： LHS07 回答日時： 2025/03/01 18:26

Pythonで業務効率改善を実現するために学ぶべきスキルやツールは、業務の内容や目標に応じて異なりますが、以下の分野を学ぶと効果的です。

1. データ操作・分析
Pandas: データフレームを使ったデータの操作や分析を行うライブラリ。データの集計やフィルタリング、加工が簡単にできるため、データを扱う業務に非常に便利です。
NumPy: 数値計算を効率よく行うためのライブラリ。特に大量の数値データを扱う業務に役立ちます。
Matplotlib / Seaborn: データを視覚化するためのライブラリ。グラフやチャートを作成し、データの可視化を行うことで、レポート作成やプレゼンテーションの効率化が可能です。

2. 自動化・タスク管理
OpenPyXL / xlrd: Excelファイルを操作するライブラリ。データの読み書きや編集を自動化することができ、定期的な報告書作成やデータ更新を効率化できます。
Selenium: Webブラウザの自動操作を行うためのツール。定期的なWebサイトの確認やデータ収集作業を自動化できます。
BeautifulSoup: Webスクレイピングを行い、インターネット上の情報を収集するのに役立ちます。大量の情報を手動で集める時間を短縮できます。

3. API連携
Requests: Web APIと簡単に連携するためのライブラリ。さまざまな外部システムとデータをやり取りする業務を効率化できます。
JSON: APIから返されるデータ（JSON形式）の処理を学ぶことで、外部データの自動取得や統合が可能になります。

4. スケジューリング・タスク実行
Schedule / APScheduler: 定期的なタスク実行をスケジュールするライブラリ。毎日の業務やレポート作成を自動化するのに便利です。
Celery: 大規模なタスク管理やバックグラウンドでの非同期処理を行うツール。効率的に時間を分散させて、タスクを並列で実行することができます。

5. 機械学習・予測分析
Scikit-learn: 機械学習の基礎的なアルゴリズムを学ぶためのライブラリ。売上予測や需要予測など、業務の予測分析に役立ちます。
TensorFlow / Keras: より高度な機械学習や深層学習を学ぶためのツール。大量のデータを使って業務効率をさらに向上させることができます。

6. ファイル処理・データベース
SQLAlchemy / SQLite: データベース操作のためのライブラリ。データベースと連携した業務管理システムやレポート作成を自動化できます。
PyPDF2 / pdfminer: PDFファイルの操作を自動化するためのライブラリ。大量のPDFファイルから情報を抽出したり、処理を自動化したりできます。

7. Webアプリケーション開発
Flask / Django: Webアプリケーションの開発フレームワーク。業務に特化した内部ツールやダッシュボードを作成し、業務フローを効率化できます。

8. ロギング・エラーハンドリング
Logging: プログラムの実行状態を記録する方法を学ぶことで、エラーの追跡やシステム運用の効率化ができます。
UnitTest / Pytest: テストの自動化により、開発したツールの品質を確保できます。

どこから学ぶべきか？
基本的なデータ操作から始めるのが良いでしょう。業務データを効率よく扱うスキルはほぼすべての業務に役立ちます。まずはPandasを使ったデータ処理を学び、その後、ExcelやWebスクレイピング、API連携などを学んでいくとよいです。
自動化の部分は、頻繁に繰り返し行うタスク（例えば、レポート作成やデータ更新作業など）がある場合に特に有効です。Pythonでこれらのタスクを自動化すれば、時間を大幅に節約できます。

業務効率改善のために必要なスキルは業種や業務内容によって異なるので、まずは自分の業務にどんな課題があるのかを考え、それに応じたPythonのライブラリやツールを学んでいくとよいでしょう。

ｂｙＣＨＡＴＧＰＴ

この回答へのお礼

お礼日時：2025/03/02 13:51