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- [インフラエンジニアはキツイのか？その仕事内容やスキル、将来性を解説！](https://and-engineer.com/articles/X_zyrRAAACcAGzKn)

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**LinuCとLPICはLinuxの知識や技能を証明するための資格試験**であり、どちらの試験を受験するか迷われる方は少なくないでしょう。ここでは、LPICとLinuCそれぞれの試験概要について詳しく紹介します。

**LinuC（リナック）とはLPI-Japanが運営する試験であり、2018年から提供が開始されました。**2020年4月には出題範囲が改定され、クラウド時代に適応した現在の試験となっています。*LinuCは、難易度がレベル1（level1）からレベル3（level3）までの3段階があります。*上位レベルの認定を受けるためには、下位レベルの認定が必要です。例えばLinuCレベル2の認定を受けるには、LinuCレベル1の認定を受けている必要があります。

全ての試験でCBT方式が採用されており、コンピュータを利用して受験します。*受験料は全てのレベルで共通しており、1試験16,500円です。*ただしLinuCレベル3の試験では1回目が不合格であった場合、2年間同一試験を1度に限り5,500円で再受験できます。合格率や合格点は公表されていませんが、合格点の目安は公開されており、65%～75%程度の得点率で合格可能です。また*資格認定には有意性の期限があり、5年間とされています。*
（ 参考：https://linuc.org/faq/ ）

**LPIC（エルピック）とはLPIが運営する試験であり、2001年から資格の認定が開始されました。**LPIは20万人以上の認定保有者を誇るLinuxおよびオープンソースの認定機関であり、180カ国以上で試験が実施されています。また*日本語や英語だけではなく、様々な言語で受験できるのが特徴です。*
（ 参考：https://www.lpi.org/ja/ ）

*LPICもLinuCと同様で、難易度がレベル1（level1）からレベル3（level3）までの3つに分かれています。*また上位レベルの認定を受けるには、下位レベルの認定が必要です。全ての試験はCBT方式で実施され、認定の有効期間は5年間です。こちらも正確な合格率や合格点は公表されていません。*受験料については、受験者の居住国によって異なります。*

なお、LPI-Japanが実施していた2018年8月以前におけるLPICの受験や認定に関する履歴は、手続きをすればLinuCに移行させることも可能です。
（ 参考：https://linuc.org/linuc/lpic03.html ）

### LinuCとLPICのどっちを受験すべきか？

LinuCとLPICでは、試験内容・難易度・有効期限・受験方式など共通点が数多くあり、どちらも日本で受験することが可能です。そのためLinuCとLPICのどちらを受験すべきか気になる方も多いでしょう。

*LinuCは日本市場向けに作成された試験であるため、公式サイトなどが日本語で理解しやすいのが特徴です。*一方*LPICはLinuCより前から実施されており、数多くの国で実施されているのが特徴です。*そのため**LPICの方が、LinuCよりも国際的な認知度は高いと言えます。**

Linuxのスキルを高めたいと考えている方は、LinuCとLPICのどちらを受験しても問題ないでしょう。しかし*海外でスキルを証明したいと考えている方は、LPICの受験がおすすめと言えます。*

## LinuCやLPICの資格を取得するメリット

LinuCとLPICの共通点や違いは理解できたでしょうか。ここでは、LinuCやLPICの資格を取得するメリットについて詳しく紹介します。

### 就職や転職でアピールできる

**LinuCやLPICの資格を取得すれば、就職や転職の活動で自身のスキルをアピールすることができます。**特にサーバーエンジニアなどのインフラエンジニアでは、Linuxの知識や技能は土台となるスキルです。またアプリケーションエンジニアでも、Linuxに関するスキルがあるとインフラエンジニアとのコミュニケーションをスムーズにできるなどのメリットがあります。

さらに*未経験からエンジニアを目指すうえで、LinuCやLPICの資格を保有していると、エンジニアになりたいという意志を面接官に示すことが可能です。*

このようにLinuxのスキルは、エンジニアの業務など幅広い用途で利用できるため、就職や転職の際にアピールしやすいです。また*LinuCやLPICの資格を保有していれば、Linuxのスキルを客観的に証明することができます。*そのため就職や転職の活動で有利になることもあるでしょう。

他にも基本情報技術者試験・CCNA・ORACLE MASTERなど様々なIT系の資格があるため、将来のキャリアや目指す職種に合わせて、適した資格を取得するのがおすすめです。

### 資格手当や報奨金がもらえる

**LinuCやLPICの資格を取得すると、資格手当や報奨金として一時金を受け取ることができる企業もあります。**また昇進や昇格の条件としている企業もあります。そのためLinuCやLPICの資格はスキルアップやスキルの証明だけではなく、年収アップにもつながるでしょう。

### 実務で役立つLinuxのスキルを習得できる

LinuCやLPICは暗記問題で解ける問題も多く出題されるため、深い知識がなくとも合格できてしまうこともあります。これがLinuCやLPICの資格が「意味ない」と言われる理由の1つです。しかし**きちんとコマンドの意味やLinuxの操作知識を学習すれば、実務で役立つLinuxのスキルを身に付けることができます。**そのため参考書だけではなく、実際にLinuxの操作環境を用意し、検証しながら学習するのがおすすめです。

LinuCやLPICの資格を取得するメリットは理解できたでしょうか。ここでは、LinuCやLPICの資格を取得するための勉強方法について詳しく紹介します。

LinuCやLPICを勉強するにあたって、参考書を活用するのは最も一般的な方法です。ただし参考書を選ぶにあたって、*実務経験のない方であれば、実際にLinuxの操作環境の構築方法についても解説している本を選択するのがおすすめです。*OSの仕組みやコマンドの意味は、実際に実機を活用して操作しながら学習することで、理解が深まります。
ここからは、LinuCとLPICのレベル1におけるおすすめの参考書を1冊ずつ紹介します。

*[LinuCレベル1おすすめ参考書：Linux教科書 LinuCレベル1 Version 10.0対応](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798167602)*
LinuCは2020年4月よりVersion 10.0にバージョンアップしており、**本書籍は新しいバージョンに対応したLinuCの参考書です。**また*試験の運営元であるLPI-Japanが認定したテキストであるため、信頼性の高さが特徴と言えます。*101試験と102試験の両方を対策でき、練習問題や模擬試験も搭載しています。さらにLinuxを操作できる環境を、翔泳社のWebサイトからダウンロードできるため、実際に実機で検証しながら学習を進めることが可能です。


*[LPICレベル1のおすすめ参考書：Linux教科書 LPICレベル1 Version5.0対応](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798160498)*
**本書籍は新しいバージョンに対応しており、試験の運営元であるLPIが認定したLPICの参考書です。**101試験と102試験の両方を対策でき、練習問題や模擬試験も搭載しています。またLinuxの操作環境を翔泳社のWebサイトからダウンロードできるため、Linuxを実際に扱いながら勉強を深めることが可能です。

LinuCやLPICの学習に、勉強サイトを活用するのもおすすめです。**勉強サイトの代表例として「Ping-t」が挙げられます。**無料登録だけでもLinuCとLPICの101試験の対策を行うことが可能です。また有料会員になれば、LinuCとLPICの全てのレベルの対策を行うことができます。
（ 参考：https://ping-t.com/ ）

Ping-tには豊富な問題が提供されているため、問題集の代わりに利用することもできます。また通勤や休憩時間などの隙間時間を活用して勉強することも可能です。さらに*参考書と勉強サイトを併用すれば、効率よく学習することができます。*

### 通信講座やスクールを活用する

参考書や勉強サイトは独学向けの勉強方法です。独学で勉強するメリットは、コストがかからないことや自分のペースで学習できることなどです。ただし*疑問点や不明点がある場合、自身で解決しなければならず、途中で挫折してしまう方も少なくありません。*

**独学の苦手な方は、通信講座やスクールを利用するのがおすすめです。**費用は独学よりもかかりますが、サポートを受けながら学習できるため、確実な資格の取得を目指せます。このように様々な勉強方法があるため、自分に合った方法で学習しましょう。

## LinuCとLPICの違いを正しく把握して試験の対策をしよう

これまでに、LinuCとLPICの違い・資格を取得するメリット・勉強方法について解説しました。LinuCとLPICともにLinuxのスキルを証明するための資格試験です。**LinuCは日本市場向けの試験、LPICは国際的に認知されている試験ということもあり、海外で仕事を考えている方は、LPICの受験がおすすめと言えます。**

LinuCまたはLPICの資格を取得すれば、実務で役立つLinuxのスキルを習得することができ、特にインフラエンジニアの就職や転職で有利となるでしょう。勉強方法には参考書や勉強サイトなどが挙げられますが、*実際にLinuxの実機に触れながら学習するのが重要です。*まずはLinuCとLPICの違いを正確に把握して、自分に合った試験の対策を行いましょう。

LinuCとLPICは、共にLinuxのスキルを証明するための資格試験であり、どっちを受験したら良いか迷われている方は少なくないでしょう。当記事では、LinuCとLPICの違い・資格を取得するメリット・勉強方法について解説します。

LinuCは日本市場向けの試験、LPICは国際的に認知されている試験という違いがある

海外での仕事を考えている方は、LPICの受験がおすすめ

LinuCまたはLPICの勉強をするにあたって、実際にLinuxの実機に触れながら学習するとスキルが身に付きやすい

LinuCとLPICの違いとは？資格を取得するメリットや勉強方法を解説

HTMLのdivタグとは？読み方・目的・使い方などを解説！ 

HTML・CSSとは何か？使い方やできること、独学方法を解説！

HTMLタグとは？HTMLタグ一覧など初心者向けに解説！ 

この記事ではHTMLの勉強法について解説しますが、その前にHTMLを学ぶ必要性や目的について確認しておきましょう。学ぶには明確な目的が必要です。「何となく」「後学のために」といった軽い気持ちで学んでも身に付きません。
学ぶ以上は、「*HTMLを学んで何をしたいのか*」「*自らの人生設計にどう役立てるのか*」を明らかにすることが先決です。

### エンジニアにHTMLの知識が必要な理由

*Webサイトは基本的にHTMLで作られています*。「ブログを作ったことはあるけれど、HTMLは使わなかった」という方は多いです。最近はCMSと呼ばれる、テキスト入力やWord操作の感覚でWebサイトの作成や更新ができるツールが増えました。
誰もが知っているWordPressではHTMLの知識が皆無でもWebページを作れますが、WordPressのアウトプットはHTMLです。つまり、Webページを作るだけなら、HTMLの知識は無くとも困ることはありませんが、次の理由から*ITエンジニアにとってHTMLは必要不可欠の知識*と分かります。

**1.Webページの最終調整にはHTMLスキルが求められる**

WordPressの操作で、シンプルなWebページは作れますが、特徴的なWebページを作るのに限界があります。仮にWordPressで作成できても、最終的な*Webページの微調整・動き・色合い整など、デリケートな調整はHTMLで直接記述することがあります*。

**2.HTMLの知識があると具体的な指示を出せる**

システムエンジニアがWebプログラマーやWebデザイナーに開発の指示・修正・微調整の指示を出す際に、*HTMLを知っているか否かによって、指示の具体性が大きく変わります*。

**3.フルスタックエンジニアへの近道**

複数の領域のスキルを持ち、オールラウンドに活躍できるエンジニアをフルスタックエンジニアと称しますが、*HTMLのスキルを持ったエンジニアは、フルスタックエンジニアを目指せる可能性*があります。
例えば、*フロントエンド開発の領域ではHTML・CSS・JavaScriptの3つを習得していれば、ほぼ独力でフロントエンド開発を担えます*。
さらにPHPやPythonなどの言語スキルを身に付け、*フロントエンド開発に加えてバックエンド開発を担えると、フルスタックエンジニアとして活躍の機会*が広がるでしょう。

HTMLは"Hyper Text Markup Language"の略語です。Languageは言語と訳されることが多いため、プログラム言語の一種と思いがちですが、プログラム言語ではありません。

HTMLのLanguageは言語の意味ではなく、文法やルールの意味合いです。*HTMLはプログラミング言語ではなく、マークアップ言語なのです*。

私たちが日常利用しているWebページは、視覚的に分かりやすくタイトル・文字・画像などが配置されています。一方、コンピューター側からWebページを見てみると、単なるコードの羅列です。
実は**HTMLがコンピューターと人間を取り持ち、翻訳者の役割を果たしています。**
HTMLがコンピューターに対して、Webページに表示する文字・画像のサイズ・配置を教え、その指示を受けたコンピューターが人間の視覚に訴えるページを作成します。
次に、HTMLのHyper Text （ハイパーテキスト）について確認しておきましょう。

### ハイパーテキスト（HyperText）とは

「HyperText」のHyperは直訳すると「超」です。「HyperText」はテキストを超越するテキストという意味になります。では、何が「超」なのでしょうか？

Webページには「ハイパーリンク」というものが頻繁に登場します。このハイパーリンクには、元の語句から直接、関連文章や説明文書を呼び出す機能があります。
このように*語句や文章を「関連づける」ことをハイパーリンク*と呼び、**ハイパーリンク機能を持っている文書を「ハイパーテキスト」と呼んでいます**。この「ハイパーテキスト」から成り立っているのがHTMLの特徴の1つです。

HTMLがハイパーテキストで構成されていることは理解できました。ではマークアップ"Markup"とは何を意味するのでしょうか？

「タグ（Tag）」と呼ばれる記号によって文章を囲い、**「マークアップ（Markup）」は文章に「目印をつけて」意味を持たせること**です。

*「タグ」（Tag）とはWebページ上での表示のさせ方を指定する「命令文」*であり、テキストをその意味ごとに"&lt;&gt;"で囲みます。

この**タグをコンピューターが読み取り、人に分かりやすい表示に変えてくれる**という仕組みです。

たとえば、見出しであれば階層の上から&lt;h1&gt;~&lt;h6&gt;を用います。大見出しの場合は&lt;h1&gt;大見出しの文言&lt;/h1&gt;と記述します。

本文であれば、段落を表す&lt;p&gt;本文&lt;/p&gt;を用います。

他、*画像は&lt;img&gt;タグを用います。&lt;img src="画像ファイル名"/&gt;の様に記述*します。

Webページの作成において、HTMLと切ってもきれない関係にあるのがCSSで、CSSは"Cascading Style Sheets"の略語です。
CSSは化粧に近いものと考えてください。**HTMLだけで作られたWebページに見栄えよく化粧を施したり、動きを付ける役目**を持ちます。HTMLを学習する際には、ぜひCSSも学びましょう。

HTMLが主にWebページの作成に使われていることは理解できましたが、実はHTMLはWebページ以外にも活用されています。ここでは、*HTMLが利用されている主な3つの領域*について紹介していきます。

世界中のWebサイトのほとんどがHTMLによって開発されています。それを確認する方法があります。

HTMLで記述されているソースコードを確認するには、*Windowsパソコンなら「Ctrl+U」、Macの場合は「⌘+Option+U」を同時に押すことでソースコードが現れます。*

**Webサイトの裏側はすべてHTMLで記述されている**のです。

普段利用している*EメールでもHTMLが使われているケースが増えています*。特に多いのは、広告メールです。メールを開くと、あたかもWebページのように画像やアニメーションが見られるメールを受け取ったことがあるでしょう。
ビジネスメールではテキストメールが主流ですが、**メルマガや登録サイトのお知らせメールなども「HTMLメール」が大半**です。

HTMLはOSに制限されない点が強みです。iOSやAndroidOSに関わらず、HTMLは共通の言語です。スマホアプリの開発では、iOSはObjective-CやSwiftなどを利用し、Androidは主にJavaを使います。iOSとAndroidの双方に対応できるスマホアプリを開発する場合は、基本的に二重開発を余儀なくされます。

しかし、**JavaScriptと、HTML（HTML5）を使うことで、iOSとAndoroid兼用のスマホアプリの開発が可能**です。
このようなアプリを*ハイブリッドアプリと言い、開発コストの低減が図れる*ことから注目を浴びましたが、動作面やパフォーマンス面の弱点があり、必ずしもスタンダードにはなっていません。

ここまででHTMLの概略は理解できたでしょうか。ここからは*HTMLの勉強法について紹介*していきます。何から勉強を始めるのか迷うところですね。

スクールに通う、オンラインスクールを受講するといった方法も選択肢としてはありますが、本格的にスクールに通う場合は、数十万円の受講料が必要です。オンラインスクールも有料のスクールは数万円程度かかります。
しかしHTMLやCSSは、さほど難易度は高くないため、独学が可能です。以上の理由から、ここでは独学をおすすめします。

### 難易度や習得に必要な勉強時間

*ITスキルのある方*（ITの基礎知識がある人、プログラミング言語を1つ程度習得している人）であれば、**1日1時間の学習で、半月から1カ月もあれば独力でブログサイトが作れる程度のレベルには達する**ことができるでしょう。

HTML・CSSの作成で、特別なものを用意する必要はありません。普段使っている*パソコン・Webブラウザ・テキストエディタ（ex.メモ帳）*があれば、すぐにでも作業は始められます。

テキストエディタがあればHTMLのコーディングは可能ですが、できれば**HTMLエディタを利用した方が、コーディングがはかどります**。
コードの記述ミスをチェックしてくれたり、タグの種類ごとに色分けしてくれたり、作業をサポートしてくれるため、フロントエンドエンジニアは必ずといっていいほど、それぞれが気に入ったHTMLエディタを活用しています。初めての方におすすめしたいHTMLエディタは以下の3つです。

*1.[Atom](https://atom.io/)*
定番ともいうべきHTMLエディタです。ベースは英語ですが、日本語化プラグインもあり、初心者から熟練者まで幅広く使えます。

*2.[サクラエディタ](https://sakura-editor.github.io/)*
日本人が開発したエディタです。日本語の解説サイトもあり、使い方に困った際には大きな力になります。

*3.[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)*
マイクロソフト社提供の無料のエディタです。さまざまなプログラム開発で重宝します。

ここでは、おすすめの独学法として2つ紹介します。もちろんすべてを選んでも構いませんし、1つに集中しても構いません。どちらも、*「一方的に講義を聞く」「ただ単にテキストを読む」という方法ではなく、手を動かして覚える実践的な方法*です。
いずれの学習法でも終了する頃には、独力で簡単なWebページを作れるだけのスキルが身についているはずです。

### 無料でプログラミング学習サービスを利用する

プログラミング学習サービスの1つに*[Progate](https://prog-8.com/)*というサービスがあります。この中に*[「HTML & CSS 初級編」](https://prog-8.com/lessons/html/study/1)*という学習コースがあり、**会員登録をすると誰でも無料で受講**ができます。中級以上でも月額1,078円で受講できるため、書籍代よりも安上がりかもしれません。Progateは初心者に優しいサービスが作られているので、飽きずに続けられるのがおすすめポイントです。

### 入門者向けのテキストで学ぶ

*[1冊ですべて身につくＨＴＭＬ＆ＣＳＳとＷｅｂデザイン入門講座（ ＳＢクリエイティブ）](https://honto.jp/netstore/pd-book_29559725.html)*

その名の通り、**この1冊でHTMLとCSS、さらにはWebデザインまで学べます**。テキストに従って、*実際に1つのサイトを作るので、実践を交えながら基礎を学ぶため、習熟は早い*でしょう。
テキストに従って最後まで進めていくと、お洒落なサイトが出来上がりますので、学習の達成感が倍増します。ちなみに著者はMana（マナ）という方で、「マナブログ」で有名な人気ブロガーの坂内学さんではないかと考える人がいますが、別人のようです。

スマホでスキマ時間にHTMLを学べるようなアプリがあると便利です。一時期、*「Trico-Hello world without PC」というHTML学習アプリがiPhoneアプリとして存在していましたが、残念ながら現在は提供されていません*。

HTML/CSSはどこまで勉強すればよいのか、誰もが不安に感じる点でしょう。とりあえず簡単なブログサイトを作れればそれで良いという方は、ひと月も学習すれば十分です。一方、**フロントエンドエンジニアを志す方は次の認定資格の取得**を目指しましょう。

*[HTML5プロフェッショナル認定試験](https://html5exam.jp/)*

エルピーアイジャパン（LPI-Japan）という特定非営利活動法人の認定資格で、*HTML5以外にCSSやJavaScriptなどに関する技術や知識も必要な試験*です。
レベルは1と2があり、*エンジニアレベルのスキルが求められます*。合格率は不明ですが、合格には70%の正当率が求められるため、決して易しくはありません。

以上、HTMLの勉強法について解説してきました。ここまで読まれたエンジニアの皆さんは、HTMLを習得し、もうワンランク上のエンジニアを目指してみてください。

Web全盛の時代を迎え、Webの基本であるHTMLはITエンジニアにとって必須知識・スキルといっても過言ではありません。ではHTMLはどう学べばよいのでしょう。ここではHTMLの習得を目指すエンジニアの方に向けて、HTMLの基本から勉強法まで解説していきます。

世界中のWebがHTMLによって作られていることから、ITエンジニアにとってHTMLは必須知識となっている。

HTMLはOSに左右されにくいWebアプリの開発にも利用されており、CSSとセットで学ぶことが望ましい。

HTMLは比較的易しい言語であり、教材も多く揃っていることから費用をかけず独学でも学べる。

HTMLは独学で学べる？勉強法や初級エンジニアに必要な習得時間

- [Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説](https://and-engineer.com/articles/YT2muRAAACQAnsQM?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics01_211029)

- [Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう](https://and-engineer.com/articles/YJjVUREAABL1ZVii?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics02_211029)

- [PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！](https://and-engineer.com/articles/YPuC3xIAACQAic3M?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics03_211029)

Django（ジャンゴ）とは、**ウェブアプリケーションフレームワーク**の1つを指し、*Pythonで実装*されています。Djangoは*データベース主体のウェブサイト*を簡単に構築できるように、Pythonを用いて*データモデルを定義するだけでシステムが構成できます*。
参考：[django](https://www.djangoproject.com/)

Djangoは日本語コミュニティもあるため、必要な情報はコミュニティからも入手可能です。
参考：[DJANGOPROJECT.JP](https://djangoproject.jp/)

### そもそもアプリケーションフレームワークとは？

アプリケーションフレームワークとは、アプリケーションを使用するための**考え方を整理しルール化したもの**です。ルール化に沿って*使い方やAPIが設定*され、これらを**ライブラリ化して提供している**ものがアプリケーションフレームワークです。

また、ウェブアプリケーションフレームワークは*ウェブアプリケーションをフレームワーク化*したもので、効率的にウェブアプリケーションを開発するための作法ならびにライブラリです。

### DjangoとPythonのバージョンの対応

DjangoはPythonを用いるため、対応バージョンが決められています。最新オフィシャルバージョンである*Django 3.2*は、*Python 3.6から最新のPython 3.10まで対応*しますが、**Python最新バージョンの利用が推奨**されています。旧バージョンの対応状況は以下のリンクからご確認ください。
参考：[Django どのバージョンの Python で Django が使えますか?](https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/faq/install/#faq-python-version-support)

## Djangoをインストールするには？

DjangoはPythonを使用するため、**事前にPythonをインストール**します。

Pythonのソースコードやインストーラは、*Python公式サイトのDownloadリンク*にあります。2021年10月現在*Python 3.10.0が最新*で、バージョンを指定してダウンロードすることが可能です。*Windows・LinuxやMac OS*および他のプラットフォームの情報が提供されています。
参考：[Python Download](https://www.python.org/downloads/)

実際のモジュールやインストーラのダウンロードはバージョンごとにまとめられているので、最新版のダウンロードはPython 3.10.0のダウンロードサイトを用います。
参考：[Python 3.10.0 Download](https://www.python.org/downloads/release/python-3100/)

Djangoのインストールは、**Python標準のpipコマンド**を使います。pipは、Python標準のPyPI（Python Package Index）のパッケージをインストール・管理するツールです。pipを用いたインストール方法では、次のようにDjangoをインストールします。
**Linux・MacOSの場合：**
　$ python -m pip install Django
**Windowsの場合：**
　C:\> py -m pip install Django

2021年10月現在の最新リリースは、3.2.8です。インストール時にバージョン指定がない場合は最新版がインストールされます。pipでバージョン指定する場合は、目的のバージョンを以下の様に指定します。
**Linux・MacOSの場合：**
　$ python -m pip install Django==3.2.8
**Windowsの場合：**
　C:\> py -m pip install Django==3.2.8

なお、WindowsでLinuxと同じ環境を再現する方法として、「*Windows Subsystem for Linux*」を用いる方法があります。Windows10の手順は以下の通りです。

・*「Windows Subsystem for Linux」の有効化方法*
　スタートメニューを右クリック、「ファイル名を指定して実行」をクリックします。
　ファイル名を指定して実行の「名前」にcontrolを入力し「OK」をクリックします。
　表示されたコントロールパネルの「プログラムと機能」をクリックします。
　左に表示されている「Windowsの機能の有効化または無効化」をクリックします。
　「Linux用 Windows サブシステム」をチェックして「OK」ボタンをクリックします。
・*Ubuntuの入手*
　UbuntuをMicrosoft Storeから検索し、「入手」をクリックします。

Djangoの動作確認は、Pythonを起動して**djangoをimport**後以下の方法で行います。
*確認方法：*
　$ python
　>>> import django
　>>> print(django.get\_version())
　3.2

Djangoの仮想環境作成方法は、**Pythonの手順**に従います。Pythonでは開発プロジェクトを複数作成する際に、仮想環境を作成します。仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。

手順としては、最初に*venvコマンド*を用いて仮想環境を作成します。
*用法：*
　$ python3 -m venv 新しいパス名
**使用例：Linux・MacOSの場合**
　$ python -m venv myvenv
**使用例：Windowsの場合**
　C:\Users\user> py -m venv myvenv

続いて仮想環境に入り、pipコマンドを用いて仮想環境へパッケージをインストールします。
**使用例：Linux・MacOSの場合**
　$ source myvenv/bin/activate
　(myvenv) $ pip install django
　(myvenv) $ deactivate
　$
**使用例：Windowsの場合**
　C:\Users\user> myvenv\Scripts\activate.bat
　(myvenv) C:\Users\user> pip install django
　(myvenv) C:\Users\user> deactivate
　C:\Users\user>
参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

Djangoの動作確認が終わりましたら、実際に使ってみましょう。以下はセットアップと起動の入門情報です。

・*初期セットアップ*
　最初にプロジェクトを構成することでコードが自動生成されます。
　コマンドはdjango-adminを用います。
**使用例：Linux・MacOSの場合**
　$ django-admin startproject プロジェクト名
**使用例：Windowsの場合**
　C:\Users\user> django-admin startproject プロジェクト名

プロジェクト名をmyprojectとすると、myprojectディレクトリに必要なコードが自動生成されます。プロジェクト名はdjangoやtestは使用すると名前の解決・処理で問題が発生するため、それ以外の名称を指定します。

・*プロジェクトフォルダ内のファイル*
　”django-admin startproject プロジェクト名”で以下のファイルが作成されます。
　manage.py - プロジェクト管理用のユーティリティ
　プロジェクト名/\_\_init\_\_.py - Pythonパッケージであることを通知する空ファイル
　プロジェクト名/settings.py - Djangoの設定ファイル
　プロジェクト名/urls.py - DjangoのURLファイル
　プロジェクト名/asgi.py - ASGI互換ウェブサーバーのエントリポイント
　プロジェクト名/wsgi.py - WSGI互換ウェブサーバーのエントリーポイント

・*開発サーバーの起動*
　初期セットアップが完了したら、以下のコマンドで動作を確認しましょう。
**使用例：Linux・MacOSの場合**
　$ python manage.py runserver
**使用例：Windowsの場合**
　C:\Users\user> py manage.py runserver

　”System check identified no issues (0 silenced).”が表示されたら正常です。
　ブラウザで”http\:\/\/127.0.0.1:8000\/” に接続し、"Congratulations!"の表示を確認します。
　終了は「Ctrl」+「C」です。
　サーバのポート番号は”manage.py runserver” の後ろに指定可能で、デフォルトは8000です。

### インストールできない場合の対処方法

Djangoが上手くインストールできない場合や動作しない場合は、以下の確認をおすすめします。

Djangoのユーティリティ**django-adminが起動しない場合**は、以下のエラーが表示されます。
*“command not found: django-admin”*
この場合はPATHが正しく設定されているか確認してください。PATHが正しい場合は仮想環境の確認をしてください。

MacOSやUnix系システムの場合は、**django-admin実行時に以下のエラーが表示される**ことがあります。
*"permission denied" *
この場合はターミナル等を開き、chmodでdjango-adminファイルの実行可能モードの設定が必要です。”sudo chmod +x django-admin”でモード変更を行います。

詳細なトラブル対応方法は、公式サイトまたはコミュニティサイトのドキュメントをご参照ください。
参考：[django Troubleshooting](https://docs.djangoproject.com/en/3.2/faq/troubleshooting/)
参考：[django トラブルシューティング](https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/faq/troubleshooting/)

## Djangoがインストールできたらウェブアプリケーションに活用しましょう

Djangoは簡単にデータベース接続ができる*ウェブアプリケーションフレームワーク*で、*InstagramやMozilla*でも採用されています。学習効果が高く、手間をかけずにシステム構築が完了します。インストールできたら、実際のウェブアプリケーションで**効率的なシステム開発を行う**ことをおすすめします。

Djangoは、Pythonで実装されているウェブアプリケーションフレームワークです。データベースとの接続性が高く、多くの有名サイトで利用されています。ここでは、実際のDjangoのインストール手順と確認方法を入門情報を交えて説明していきます。

Djangoとは、Pythonで実装されているウェブアプリケーションフレームワークの1つを指します

Djangoは、Pythonを用いてデータモデルを定義するだけでシステムが構成できます

簡単で学習効果が高く、有名サイトでの採用が多い人気のフレームワークです

Djangoのインストール：実際の作業と入門情報を解説！ 

- [Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics01_211028)

- [Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！](https://and-engineer.com/articles/YHRoMxMAACIAFP2i?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics02_211028)

- [PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！](https://and-engineer.com/articles/YPuC3xIAACQAic3M?utm_source=blog&utm_medium=none&utm_campaign=and-engineer_topics03_211028)

## Pythonライブラリ：Pandasとは？

*Pandas*とは*Pythonのデータ解析用ライブラリ*の1つを指し、数表や時系列データを得意とする**データ操作・解析ライブラリ**です。
参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

Pandasは表計算で用いられている*行（ロー）*と、*列（カラム）*から成る**DataFrame（データフレーム）オブジェクト**をサポートします。これにより、高速に表計算やデータベースのデータを読み書きできます。データを読み込んで*並べ替え*を行ったり、*欠損データの補完*を行いデータ分析しやすい形式に変換したりします。

ファイルフォーマットは、csv・excel・sql・jsonなど多様なフォーマットをサポートしているため、主に*データの読み込み工程*や*データの前処理工程*で用いられます。

### Pandas以外のデータ解析ライブラリは？

Pandasはベースライブラリとして**NumPy**を利用します。NumPyはPythonの代表的な数値計算ライブラリの1つで、*多次元配列オブジェクトをPythonに実装し、主にデータの読み込み工程やデータの前処理・加工工程で広く用いられています。*PandasはNumPyに依存関係がありますので、NumPyを同時にインストールして利用します。
参考：[NumPy](https://numpy.org/)

次に、**Matplotlib**を紹介します。*MatplotlibとはNumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリで、データの可視化に用います。*データの可視化はデータ集計・加工の後工程で必要なため、Pandasのインストール時にMatplotlibのインストールも合わせて行うことをおすすめします。
参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Pandasをインストールする際に利用するのが、**pip**です。pipは、*Python標準のPyPI（Python Package Index）のパッケージをインストール・管理します。*PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、pipを用いてインストールすることができます。

Pandasをインストールする方法は、pip以外に**Anaconda**を使う方法があります。*Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれている*ため、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。GUI版のAnaconda Navigator、CUI版のcondaツールがそれぞれ提供されています。

どちらのインストーラを使うかですが、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのがAnacondaの「*conda*」、*初心者や汎用用途*ではPyPIを使う「*pip*」の利用がおすすめです。

Pandasのインストール方法は、*パッケージインストーラ*を用います。以下に**pipの基本操作**を説明します。pipでは「*パッケージ名==バージョン番号*」とすることで、バージョン指定が可能です。

・*pipを用いたインストール方法*（**MacOS、Linux**）
　$ python -m pip install pandas、または
　$ pip install pandas

・*pipを用いたインストール方法*（**Windows**）
　$ py -m pip install pandas
参考：[pandas Installation](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/install.html)

### Pandasのpip以外のインストール方法

pip以外のインストール方法の場合も、Pandasのパッケージ名：”*python3-pandas*”を指定することでインストールできます。Anacondaの**conda**はWindows・Linux・MacOSで利用可能です。UbuntuやDebianでは、**sudo**を用いることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**sudo**）
　$ sudo apt-get install python3-pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

sudoの他には、OpenSuseはzypper、Fedoraはdnf、Contos/RHELはyumのパッケージマネージャを用いてpython3-pandasをインストールできます。公式サイトでは、*最新バージョンの入手*は**pipまたはcondaでインストールすることが推奨**されています。

なお、Anacondaでは*標準でPandasや依存ライブラリであるNumPyがインストール*されるため、”conda list”やAnaconda Navigatorでインストールされていることをご確認ください。そこでバージョン変更したい場合や、誤ってアンインストールした場合は以下のコマンド、またはAnaconda Navigatorでインストールすることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**Anaconda**）
　$ conda install -c anaconda pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

Anaconda Navigatorの場合は、パッケージの「Not Installed」からPandasをチェックし「Apply」をクリックします。「Installed」に表示されたら使用可能です。

Pandasの使い方は、Pythonコードで以下のように*ライブラリをインポート*します。
“**import pandas as pd**”
”pd”はPandasのドキュメントでも頻繁に利用される名称なため、問題なければそのまま使用します。

”import”時にエラーとなるなどPandasが使えない場合は、Pandasがインストールされていない可能性があります。その際は今1度インストール状況を確認してみましょう。インストールしても“import pandas as pd”とエラーが発生する場合は、*ライブラリのパス*が正しく反映されていない可能性があります。

Python実行時に「コマンドが見つかりません」のエラーの場合は、Pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATHまたはPYTHONPATH環境変数を確認して、パス設定を正しく行ってください。

Pandasのバージョンは、*pd.\_\_version\_\_*属性を表示すれば確認できます。さらに、*pd.show\_versions()*関数で詳細情報を表示してくれるため、必要に応じてご確認ください。

### Pandasのインストール確認方法

Pandasには、**ユニットテストの関数**があります。pytest 6.0以降とHypothesis 3.58以降があれば、*pd.test()*で*セットアップに問題がないか確認できます*。なお、依存ライブラリはNumPy 1.17.3以降、python-dateutil 2.7.3以降、pytz 2017.3以降が必要です。

### Pandasがインストールできない場合は？

 Pandasがインストールできない場合は、他のPythonライブラリ同様概ね以下のことが考えられます。下記の設定確認をしてみてください。

・*システム管理者権限を確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールは、システム権限がない場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。**システム管理者の権限が設定されていること**を確認しましょう。

・*pipが最新バージョンか確認*
pipが古いとその旨の警告が表示される場合があります。pipを最新にすることでパッケージ管理で生じるエラー発生リスクを低減することができます。pipのアップグレードも、パッケージのアップグレードと同等です。”python -m pip install --upgrade pip” で最新の状態を維持してください。

・*pipのインストール状況を確認*
pipは、Python2.7.9・Python3.4からPythonに同梱されています。それ以前のバージョンの場合は、Python自体のバージョンアップまたはpipの個別インストールが必要です。また、pipではなくpip3のみが入っている場合は、pip3を使用します。*pip3はPython3に同梱されている*ため、**Pandasインストール前に事前確認する**ことをおすすめします。

・*インターネット接続を確認*
pipをはじめとするインストーラはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。そのため、ネットワーク環境が正しいか**アクセス制限含めて確認**してください。

*VSCode（Visual Studio Code）*は、マイクロソフト社が提供する*無料コードエディタ*です。VSCodeを使ってPythonおよびPandasを使うためには、**VSCode Python extension**をインストールする必要があります。

VSCode Python extensionは、Extension Marketplaceから入手します。Extension Viewで「*VSCode Python extension*」を検索すると表示されますので、Installボタンをクリックします。
参考：[Visual Studio Code Python extension for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python)

## Pandasをインストールしたらデータの読み込み・加工に利用しましょう

*Pandas*はPythonの*データの読み込み工程やデータの前処理工程*で用いられます。多様なフォーマットをサポートしており、頻繁に利用されています。無事にインストールできたら実際にデータの読み込みを行ってみましょう。Pandasを使って*欠損データの補完やデータ集計*等の**データ分析に活用してください。**

Pandasは、数表や時系列データを得意とするPythonデータ操作解析ライブラリです。多様なフォーマットをサポートしており、欠損データの補完や集計に用いられます。ここではPandasのインストール方法や、インストールできない場合の対応方法を解説していきます。

Pandasとは、数表や時系列データを得意とするPythonのデータ操作解析ライブラリを指します

Pandasのインストールは、Pythonで使用するpipまたはcondaを利用します

インストールは簡単ですので、すぐに欠損データの補完や集計に活用できます

Pythonライブラリ：Pandasのインストール方法を解説！

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Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

*PythonのPandasの基礎知識を解説*します。Pandasはデータ分析を行うなら、まずは知っておきたいライブラリです。**Pandasとは何か、データ分析とは何か、という所から説明**しましょう。Pandasという言葉を始めて聞いた方は、まずはここからお読みください。

*Pandasはデータ分析を行うためのPythonライブラリ*で、読み方は「パンダス」です。オープンソースのライブラリであり、**誰でも無料で扱うことが可能**です。Pandasには、Excelやcsvファイルのデータを読み取る、データの加工や修正を行うなどの機能が揃っています。

データ分析を行う際、最も時間がかかるのは前段階の処理と言われています。しかしPandasを使うことで、面倒な前段階の処理をスピーディーに終わらせて、分析作業に集中することが可能です。また、データの分析だけでなく、分析結果をグラフにして分かりやすく見える化することもできます。

Pandasの作成にはC言語が用いられています。C言語はコンパイラ言語であるため、処理が高速なのがメリットです。対してPythonはインタプリタ言語であり、処理速度が遅いです。Pythonだけでデータ分析を行うと処理速度の遅さがデメリットとなりますが、**Pandasを使えばデータ分析を効率的に行うことができる**のです。

*データ分析とは、大量のデータから、有益な情報を導き出すこと*です。たとえば、Twitterにはユーザーが商品の感想について書き込みをしています。こういった書き込みを分析することで、商品改善に役立つでしょう。昨今SNSをやるユーザーが増えたこともあり、**ネット上に多くの情報が書き込まれるようになったので、それらをどう活かすかは重要な課題**となっています。データ分析を専門として行う人を、データサイエンティストと呼びます。データサイエンティストは、PythonのPandasを使う機会も多いでしょう。

### Pandas以外のデータ分析ライブラリ

Pandas以外にもPythonにはデータ分析ライブラリが多くあります。基本的にはPandas単体で使うことは少なく、*他のライブラリと組み合わせてデータ分析を行います*。

たとえばMatplotlibというライブラリがあります。こちらはグラフを描画するライブラリで、2Dだけでなく3Dグラフも描けるのが特徴でしょう。他にも、Numpyという数値計算ができるライブラリも多く使われます。Pandasでデータの整形を行った後、**Numpyでデータの集計作業などを行い、最後にMatplotlibで見える化する**、といった感じに組み合わせて使います。

ちなみに、これらのライブラリはAnacondaを使えば一括でインストール可能です。

## PythonのPandasで主にできること

*PythonのPandasで主にできることをまとめました*。Pandasの使い方は公式サイトのマニュアルに書かれていますが、日本語ではなく英語で書かれています。そのため、**英語が読めない方は使うのが難しい**でしょう。そこで、Pandasの基本的なメソッドを本記事で紹介します。

*Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能*です。たとえば、read_csvメソッドを使えば、CSV形式のデータを読み込めます。他にも、read_excelならExcelのデータ、read_jsonならJSON形式のデータを読む込むことが可能です。このように、**データ形式によってそれぞれ別のメソッドが用意**されています。

*Pandasはデータを加工するメソッドも豊富*です。たとえば、DataFrameオブジェクトなどを使えば、データの切り出しができます。また、DataFrameオブジェクトのsort_valuesメソッドを使えば、値による並べ替えが可能です。このような、**データを整形するメソッドはまだ他にも多くあり**ます。

DataFrameオブジェクトのinfoメソッドを使うことで、*データの特徴を表示*できます。他にもdescribeのように要約統計量を表示するメソッドや、データの一部のみを表示できるメソッドもあります。**幅広いデータ分析の手段があるのが、Pandasのメリット**でしょう。

次に、*PythonのPandasを使うメリット*をまとめました。Pandasを使わなくても、データ分析は一応可能です。しかし、特に**初心者の場合はPandasを使うことをおすすめ**します。その理由を解説していきましょう。

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