Pythonとは、人工知能を作る際に使われる、今話題のプログラミング言語です。Pythonエンジニアは、コンピューターに与えるデータを整理したり、機械学習や深層学習のアルゴリズムを利用しながら、データを解析しています。
Pythonを使いこなすためには、数学的知識が欠かせません。その中でも、「微積分学」や「線形代数学」、「確率・統計学」などの分野が重要です。Pythonエンジニアは、微積分を使用することで、機械学習の最適化を行い、統計学を使うことでデータ解析をしています。

最近の、人工知能システムは、コーディングされたプログラムだけでは機能しません。ビッグデータや大規模データベースなどを利用しながら機能します。そのため、Pythonエンジニアはデータベースの知識も必要です。会社の業務などから得られるデータはデータベースにて管理されています。
これらを扱うために、MySQLやNoSQLなどのデータベース管理システムの知識が、データ解析する上で重要な知識です。

人工知能を学習させるためには、どのようなデータを学習させるか考慮することが大切です。特に、ビッグデータなどが活用するシーンが多いですが、その際には「クロス集計」や「ロジスティック回帰分析」、「決定木分析」などの知識が必要です。その他には、人工知能を効率的に学習させるために機械学習のフレームワークに関する知識も必要になります。有名なものとしては、「scikit-learn」や「genism」などが頻繁に使用されています。
その一方、深層学習のフレームワークも使いこなす必要があります。特に「TensorFlow」や「Chainer」が重要です。
このようなPythonを使いこなせるエンジニアはまだまだ人材不足で、このサイト《将来どうなる？Java・Pythonエンジニア》にも触れられているように、貴重な存在ゆえ年収や将来性にも期待できます。