近年，PythonとData（データ）を組み合わせた「PyData」と呼ばれる領域に注目が集まっています。PyDataでは，データ分析，数値計算，画像処理，自然言語処理など，データをさまざまな方法で扱って活用していきます。

PyDataはPythonとDataを組み合わせた造語です。「⁠PyData」は，狭義にはPyDataコミュニティを指します。また，プログラミング言語 Pythonで実装されたデータ分析関連パッケージやツールの総称としても用いられます。データ分析を行うためのプログラミング言語としてPythonが広まった理由の1つに，データ分析関連の便利なパッケージが豊富に揃っていることが挙げられます。科学技術計算を行うSciPy，機械学習のツールキットscikit-learn，自然言語処理を取り扱うNLTKなどがその一例です。

PyDataについて語るのであれば，はずすことのできない注目すべきできごとが2015年9月に起こりました。Googleが深層学習向けライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー⁠）⁠」をオープンソースソフトウェアとしてリリースしたのです。その使い勝手もさることながら，Googleの知名度もあいまって，TensorFlowは大いに注目を集めました。TensorFlowのコアはC++で記述されていますが，Pythonインターフェイスが提供されており，結果的にPythonが改めて脚光を浴びるかたちとなりました。

Pythonはデータ分析や統計といったデータサイエンスに特化しているように思われるかもしれません。しかし，あくまでもPythonは汎用プログラミング言語であり，Webアプリケーションの開発も得意としています。Pythonなら，数値計算や機械学習によって得た結果をWebサービスとして提供するところまでを，1つのプログラミング言語で行えます。そうした汎用性の高さも，Pythonの魅力の1つと言えます。

「Pythonエンジニア ファーストブック」では，Pythonによる開発を業務として行いたい方を対象に，Pythonの歴史や文法，開発環境から，ここでとりあげたPyDataやWebスクレイピング，そして人気の定番フレームワークDjangoを使ったWebアプリケーション開発などまで，まず知っておきたいことをわかりやすく解説しています。