DX（デジタルトランスフォーメーション）
今回から新しいシリーズを始めていきます。
その名も「PythonでなんちゃってDX」！
ここ最近、会社の業務をデジタル化して、効率をよくしましょうということからDX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉を色々なところで聞くようになりました。
もちろん本当は効率を良くするだけでなく、空いた時間でもっとクリエイティブなことしましょうとか、人間では扱いきれないほど膨大な量のデータを扱うことで新しいこと始めましょうとか、そういうことだと勝手に解釈しています。
かと言っても会社全体や部署全体に関わるような大きな変化を個人が一度にやろうとするのはものすごく難しいこと。
ということでまずは隗より始めよ、つまり自分のタスクが楽になるようなプログラムを作っていこうというのがこのシリーズです。
そしてそれが他の人にも使えるのであれば使ってもらってみんなで楽になっていけばいいし、プログラミングの勉強のネタとして使ってもらって、各自が改変したり、もっと使い易いプログラムを作っていくなんてことになればいいなと思っています。
特に作っていくプログラムは、特定の作業に関してですが、それでもなるべく汎用性の高いものにしていくので、自分が使い易いように改変するというのは勉強になることでしょう。
ということで「Pythonで始めるなんちゃってDX」、ゆるゆると始めていきましょう。
Pythonのインストール
まずはPythonのインストールからです。
自分のPC上でPythonを使えるようにするために必須なのですが、いくつか方法があります。
3PySciでは「Anaconda」というPythonのプログラミング環境ソフトウェアを紹介しています。
個人で使うならこれがおすすめなのですが、会社で使うとなるとライセンスに引っかかる可能性があります。
そこでPythonの基本プログラムだけをインストールして、とりあえず実行できるようにするのも手です。
この場合、プログラムの簡単な改変であればテキストエディタでもできますし、Microsoft社が提供している「Visual Studio Code」というプログラミング環境ソフトをインストールして、がっつりプログラミングにハマるのもいいでしょう。
（ライセンス関係は各自でご確認をお願いします）
ライブラリのアップデート
Pythonのインストールが終わったら、ライブラリをアップデートします。
ライブラリというのは、とりあえずはPythonの追加機能のことだと思ってもらえればいいと思います。
例えば機械学習したい人であれば、機械学習用のライブラリを追加しますし、グラフ表示をしたい人であればグラフ作成用のライブラリを追加するといった感じです。
つまりPython自体を自分が使うようにカスタマイズしていくための追加機能というわけです。
プログラミング環境としてAnacondaを使う方はこちらの記事でライブラリのインストールの仕方を解説しています。
Anacondaではなく、Pythonそのものをインストールした方やWindowsの方は、こちらの記事が参考になると思います。
個人的な感想ですが、プログラミング初心者にとって、一番ハードルが高いのがこのプログラミング環境構築だと思っています。
プログラミングができる環境が整えば、あとはトライアンドエラーでガンガン進めていけるのですが、環境構築に関してはエラーとなると立ち往生してしまうからです。
なので、プログラミング初心者の方は「ここが一番難しいんだ」と考えて、もし自力で解決できなさそうなら、近くでPythonを使っている人を見つけて教えてもらってください。
どうしても周りにPythonを使っている人がいない場合は、お金がかかってしまうかもしれませんが、Pythonの初心者講習なんかを探したり、ココナラのようなサイトで教えてくれる人を探すのがいいです。
とにかくここが一番難しいので、何とか乗り切ってPythonの世界に飛び込みましょう！
次回からは実際にプログラムを作っていきましょう。
ではでは今回はこんな感じで。
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