*for文は、プログラミング言語の中で反復処理を行うための言語仕様です。*Pythonにおいても、反復処理のためにfor文が定義されています。ここでは、反復処理で使う関数や手順を中心にサンプルコードを用いて解説していきます。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス](https://docs.python.org/ja/3/reference/index.html)

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

反復処理とは、特定の条件で終了するループ構造を取る処理を指します。*Pythonの反復処理の構文には、代表的なものとして条件分岐を実行するif文、式が真である間、実行を繰り返すwhile文、オブジェクトの要素に従って実行するfor文などがあります。*

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス 複合文 (compound statement)](https://docs.python.org/ja/3/reference/compound_stmts.html)

*Pythonのfor文は、変数に静的なタプルや動的なリストなどのイテラブルオブジェクトを取り込んで使用します。*イテラブルとは順番に取り出せるオブジェクトで、for文などの反復処理で使用する他のプログラミング言語の変数配列のようなイメージです。

ここからは、実際にサンプルコードを用いて解説します。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス for 文](https://docs.python.org/ja/3/reference/compound_stmts.html#the-for-statement)

for文の文法は、簡単に”for i in list:”などと記します。このPythonで用いるiとは、カウンターを意味するもので、正確には、次のように表すことができます。

```
for 変数 in イテラブルオブジェクト :
    　コード
```

*for文で用いるイテラブルオブジェクトには、タプルやリストなどのオブジェクトを使用します。*

タプルは、変更不可の静的な配列のデータ型を持つオブジェクトで、イミュータブル（変更不可）と呼ばれます。リストは、動的に変更可能な配列のデータ型を持つオブジェクトで、こちらはミュータブル（変更可能）と呼ばれます。

ここで実際に、for文を使ってみましょう。イテラブルオブジェクトには、タプルとリストそれぞれを使ってみます。

タプルの例では、数字を代入していますが、静的であり値の変更はできません。リストの例では、文字列を用いており、変更可能です。*文字列はシングルクォーテーション、またはダブルクォーテーションいずれかを用い、違いはありません。*

```
# タプルの例
number = (1, 2, 3, 4, 5)
print ("タプル=", number)
for i in number:
    print (i)

# リストの例
favorite = ["apple", "banana", "chocolate"]
print ("リスト=", favorite)
for i in favorite:
    print (i)
```

```
タプル= (1, 2, 3, 4, 5)
1
2
3
4
5
リスト= ['apple', 'banana', 'chocolate']
apple
banana
chocolate
```

このように、for文は、タプルやリストに格納された値を順に取り出し、利用することができます。

*Pythonのfor文は単純ではあるものの、他のプログラミング言語と違い初期値を設定したり、ループ回数を指定したりすることはそのままではできません。*ここからは、for文を使いこなすための関数や手続きなどを学びます。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

range関数を使用すると、C言語などのように変数の初期値（開始値）や加算値、終了条件（終了値）などを設定することができます。*この関数は、for文の反復処理ループを制御することを目的として実装されています。*

```
range(終了値）
range(開始値、終了値[、加算値]）
```

加算値は省略可能で、省略した場合は値が1つずつ加算されます。終了値のみ指定した場合は、開始値が0で、1つずつ加算されます。1から始める場合は、終了値だけでなく開始値と終了値を指定します。終了値は、終わりとして識別され、反復処理ループの終了条件となります。

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス range](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#ranges)

### range関数でfor文を使ってみる

ここでは、実際にrange関数を使用してfor文を使ってみます。加算値は正が加算、負が減算に対応します。

サンプル1は、0〜4の5つの変数（ターゲット）の値を示します。サンプル2は、 1〜9まで2つずつ加算し、表示します。サンプル3は、5～(-4)まで1つずつ減算します。指定した終了値は、反復処理に含まれません。

```
# 1: 終了値のみ指定
print("サンプル1")
for i in range(5):
    print("1", i)

# 2: 1～9まで2つずつ加算
print("サンプル2")
for i in range(1,10,2):
    print("2", i)

# 3: 5～(-4)まで1つずつ減算
print("サンプル3")
for i in range(5,-5,-1):
    print("3", i)
```

```
サンプル1
0
1
2
3
4
サンプル2
1
3
5
7
9
サンプル3
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
```

このように、*range関数で自由にカウンターを設定できますので、ほとんどの処理はこの関数で足りるでしょう。*

### 反復処理を処理に応じて変更する

先ほどのrange関数で、ほとんどの処理にfor文を使用することができます。ここでは反復処理のループから条件に応じて抜けだしたり、次の処理にスキップしたりする方法を学びます。

*反復処理ループから抜けるには、break文を用います。*ここでは、自分の作成したmyfunc関数の戻り値を調べて、-1の場合はエラーとしてループから抜け出すサンプルです。

```
for i in range(10):
    ret = myfunc(i)
    if ret == -1:
         break
    print(i, ret)
```

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス break文](https://docs.python.org/ja/3/reference/simple_stmts.html#the-break-statement)

続いて、*反復処理ループを条件に応じてスキップする場合には、continue文を用います。*ここでは、自分の作成したmyfunc関数の戻り値を調べて、99の場合は除外する値としてループをスキップし、次のfor文を続けるサンプルです。

```
for i in range(10):
    ret = myfunc(i)
    if ret == 99:
         continue
    print(i, ret)
```

【参考】：[Python: Python 言語リファレンス continue文](https://docs.python.org/ja/3/reference/simple_stmts.html#the-continue-statement)

break文とcontinue文の違いは、for文の反復処理ループから抜けるのか続けるのかの違いです。break文は、for文のループから抜け出して次のステップに進みますが、continue文は、for文の先頭に戻って、次のループすなわちrange関数の加算（または減算）を行って次の処理が始まります。

*for文で文字列をイテレータに用いると、文字列の要素を個々の要素に分解してくれます。*つまり、文字列を単一の文字に分解して扱うことができます。文字列の区切り文字を識別したり変更したりする場合などに用います。

ここでは、”Hello World”をイテレータとして変数に渡して、表示させてみます。

```
strings="Hello World"
for i in strings:
    print(i)
```

サンプルコードは、単純に変数を表示するだけですが、実行結果を見ると単一の文字単位で表示されていることがわかります。

for文などで用いる反復処理は、何度もコードを実行するため少しのオーバーヘッドでも、処理時間の累積によってスローダウンを引き起こす場合もあります。反復処理ループの内部は、簡潔に記述し使用する関数もオーバーヘッドの少ないものを採用するなどの工夫が必要です。

*ループ内で使用するアルゴリズムによっても実行速度の違いが生じますので、コードの実行結果を比較して最良のコードを選択するのが良いでしょう。*

Pythonは、簡単にコード作成ができるプログラミング言語です。for文はほとんどのプログラムコードで使用します。**想定通りに動作した場合は、その処理をライブラリ化するなど、基本を理解して活用の幅を広げていくと良いでしょう。**

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

Pythonのfor文は、言語仕様にしたがって反復処理を行うための構文が定義されています。for文を使うと、コードをシンプルに記述することができます。ここでは、Pythonの反復処理で使う関数や手順など、サンプルコードを用いて解説します。

for文は、繰り返し実行される反復処理ループを実装する言語仕様です

for文では、静的なタプルや動的なリストなどの格納データを使用して反復処理します

反復処理のカウンターとして、range関数を用いると簡単にコードを作成することができます

Pythonのfor文を使うには？基本からサンプルを用いて解説

Pythonのリスト（list）は、さまざまなデータ型を要素として持つことができる柔軟なデータ構造です。*リストはPythonプログラミングで、複数の要素を順序付けて保存するために利用されます。*リストは角括弧 [] を使って定義します。

初心者にとってリストの概念と基本的な操作を理解することは、プログラミング学習の重要なステップです。本記事では、Pythonのリストの概要、リストのメリットとデメリット、基本的な使い方について解説していきます。

これからPythonを学ぶ方、初学者の方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)
【参考】：[リスト: ゼロからのPython入門講座 ｜ python.jp](https://www.python.jp/train/list/list.html)

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

プログラミングの独学は何から始めるべき？おすすめの言語や本を紹介

### Pythonの4種類のコレクション

Pythonにおいては、**データを格納するためのデータ構造として、リストを含めて主に4種類の「コレクション」が用意されています。**それぞれのコレクションは、異なる特性と用途を持っています。状況に応じて適切なコレクションを選択することが重要です。

*▪ リスト（list）*
リストは複数のデータを1列に並べて管理するコレクションです。他のプログラミング言語では「配列（array）」と呼ばれることもあります。

要素は角括弧 [] の中にカンマ区切りで並べます。例えば、次のようにリストを定義できます。

```
# カラーのリストを作成
colors = [red, blue, green, black, white]
```

リストから値を取得するには、インデックス（0から始まる番号）を使います。例えば、colors[0] はredを返します。colors[1] はblueを返します。またリストには2次元リストがあり、リストの中にリストを格納するデータ構造を指します。

具体的には、リストの要素として別のリストを含めることで、行列や表形式のデータを表現します。

*▪ タプル（tuple）*
タプルはリストに似たコレクションで、要素の追加や変更ができません。タプルは丸括弧 () の中に要素をカンマ区切りで並べます。リストよりもデータの安全性が高く、変更することが想定されないデータの格納に適しています。

タプルは次のように定義します。定義方法がリストに似ていますが、丸括弧 () で括られているのが見た目の違いです。

```
# フルーツのタプルを作成
fruits = (apple, banana, orange)
```

リストと同じく、インデックス（0から始まる番号）を使ってタプルから値を取得できます。例えば、fruits[0] はappleを返します。

*▪ ディクショナリ（Dictionary）*
ディクショナリはキーと値のペアを持つコレクションです。キーを使って値を取得できます。ディクショナリは波括弧 {} の中にキーと値を記述します。次のように定義します。

```
# 名前別の年齢のディクショナリを作成
ages = {'Alice': 25, 'Bob': 30, 'Charlie': 22}
```

*▪ セット（set）*
セットは重複のない要素を持つコレクションで、順序を持ちません。セットは波括弧 {} の中に要素を記述します。集合同士の論理演算などを行うことができます。

```
# 数字のセットを作成
unique_numbers = {1, 2, 3, 4}
```

set型は集合演算ができます。例えば、和集合や積集合、差集合などを計算できます。重複のないデータを効率的に扱いたい場合や、集合演算を行いたい場合に便利です。

リストは、*複数の値を順番に格納するデータ構造です。*他のプログラミング言語における配列と同様の機能を持ち、リストは柔軟性が高く、さまざまな操作を行うことができます。

リストを使うと、プログラムの内容や目的、変数の意味、関数の仕様などを自分や他の人に伝えることができます。**リストは、プログラムの可読性や保守性を高めるために重要です。**リストを書くときは、以下の点に注意しましょう。

*▪ 異なるデータ型の要素を格納できる*
数値や文字列、ブール値など、異なるデータ型の要素を1つのリストに格納することができます。

*▪ 要素の追加・削除・変更が可能*
リストは可変長であり、要素を追加したり削除したり、値を変更することができます。

*▪ インデックスによる要素へのアクセス*
リスト内の要素は、インデックスと呼ばれる番号を使ってアクセスすることができます。インデックスは0から始まり、リストの最後の要素のインデックスはリストの長さマイナス1となります。リストの3番目のデータを取得する場合のインデックス番号は2（=3-1）です。

【参考】：[Pythonコードのコーディング規約 ](https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/#)

Pythonにおいてリストがなぜ重要なのかについて見ていきましょう。リストは最も基本的なデータ構造の1つであり、Pythonのプログラミングではさまざまな場面で利用されます。その重要性について挙げていきましょう。

*▪ データの集合を効率的に扱える*
リストは、複数のデータをまとめて格納することができます。これは、数値や文字列、その他のオブジェクトなど、さまざまな種類のデータを扱うことができます。

*▪ データの操作が容易*
リストには要素の追加や削除、挿入、検索、抽出など、さまざまな操作を行うためのメソッドが用意されています。

*▪ コードの可読性とメンテナンス性の向上*
リストを使用することで、コードをより分かりやすく、メンテナンスしやすくなります。これは、データを論理的にグループ化し、処理の流れを明確にすることができるためです。

*▪ 幅広い用途で利用できる*
リストは、データ分析や機械学習、Webスクレイピングなど、さまざまな用途で利用することができます。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

スクレイピングとは？APIとの違いや注意点も含め丁寧に解説

## Pythonリストのメリットとデメリット

Pythonの「リスト」を使うことで、さまざまなメリットが得られますが、デメリットもあります。状況に応じて、リストとタプルなどの他のデータ構造を使い分けることが重要です。

Pythonのリストは、データ処理においてさまざまなメリットをもたらします。主なメリットは以下の通りです。

*▪ 柔軟性*
リストはさまざまなデータ型を要素として格納できるため、データ構造の柔軟性を高めることができます。

*▪ 操作の容易性*
リストには、要素の追加、削除、変更、検索など、さまざまな操作を行うためのメソッドが豊富に用意されています。

*▪ コードの簡潔性*
リスト内包表記を用いることで、複雑なリスト生成を簡潔なコードで記述することができます。

*▪ データ構造の表現力*
リストは二次元配列や行列など、さまざまなデータ構造を表現することができます。

一方で、リストにはいくつかのデメリットも存在します。デメリットを理解した上で正しく利用しましょう。

*▪ パフォーマンス低下*
リストは可変長であるため、要素の挿入や削除などの操作において、タプルなどの固定長データ構造に比べて処理速度が遅くなる場合があります。

*▪ メモリ使用量増加*
リストは可変長であるため、要素の数に応じてメモリ使用量が増加します。

## Pythonリストに関わる基本的な操作

これから、Pythonにおけるlistの基礎的な記述方法を見ていきましょう。

リストは、角括弧 [] を用いて作成します。要素をカンマ(,)で区切って記述します。

```
# 空のリストを作成
my_list = []
```

```
# 要素を含むリストを作成
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]
```

```
# 文字列を含むリストを作成
names_list = [Alice, Bob, Charlie]
```

リストの長さは、len()関数を使って取得することができます。

```
# リストを定義
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# リストの長さを取得
list_length = len(my_list)
# 結果を出力
print(list_length)  # 出力: 5
```

リストの要素は、インデックスを使ってアクセスすることができます。

```
# 最初の要素を取得
first_number = numbers_list[0]
print(first_number)  # 1を出力
```

```
# 最後の要素を取得
last_name = names_list[-1]
print(last_name)  # Charlieを出力
```

要素は、append()メソッドを使ってリストの末尾に追加することができます。

```
numbers_list.append(6)
print(numbers_list)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]を出力
```

要素は、remove()メソッドを使ってリストから削除することができます。

```
numbers_list.remove(3)
print(numbers_list)  # [1, 2, 4, 5, 6]を出力
```

複数のリストを結合するには、＋演算子を使用することができます。

```
merged_list = numbers_list + names_list
print(merged_list)  # [1, 2, 4, 5, 6, Alice, Bob, Charlie]を出力
```

リストのスライスは、リストから一部の要素を取り出す操作のことです。スライスを用いることで、リストの一部を簡単に取得できます。基本的な構文は以下の通りです。

*リスト[開始位置:終了位置:ステップ数]*

・開始位置、終了位置、ステップ数は、コロン「:」で区切って指定します。
・ステップ数は省略可能です。

以下、1次元リストのスライス（開始位置、終了位置）の記述例です。

Pythonのリスト（list）は、Pythonを使う上で欠かせない、さまざまなデータ型を要素として持つことができる柔軟なデータ構造です。この記事では、Pythonリストの概要やメリット・デメリット、リストの使い方について解説しますので、ぜひ参考にしてください。

Pythonリストは複数の要素を順序付けて保存するために利用され、角括弧 [] を使って定義する

リストを使うことで、プログラム内容や目的、変数の意味、関数の仕様などを他の人に伝えられる

リストにはさまざまなメリットがある一方、パフォーマンス低下やメモリ消費などもデメリットもある

Pythonのリストとは？その概要や基本的な使い方について解説

## Pythonの学習ロードマップとは？

*Pythonは数あるプログラミング言語の中でも、常に人気の位置にある言語です。*ソフトウェアの品質評価や追跡を行っているオランダの「TIOBE Software」の「TIOBEインデックス」では、プログラミング言語の検索数ランキングでPythonが1位を獲得しています。日本のみならず、世界的に人気の高いプログラミング言語ということが分かります。

【参考】：[TIOBE Index](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

そんなPythonを学習するためには、どういった手順で行うのが効率的なのでしょうか。この記事では、Pythonを学習するためのコツや学習方法などについて解説します。まずは、学習ロードマップから紹介します。

まずはPythonを知り、どういったことができるのかを学ぶところから始めます。次に、Pythonの文法・関数・メソッド・スクレイピング・プログラミングに必要な知識など、Webアプリ開発などに必要なスキルを習得します。

その際に、**Pythonに限らずプログラミング学習において欠かせないのが、参考書と学習サイトの活用です。**Python入門を謳う参考書や学習サイトでPythonの文法やスクレイピングなどについて知識を深め、それから実際にコードを書いて練習するというのが一般的な学習スタイルです。

開発環境とは、開発に必要なソフトウェアなどをインストールし、自分のコンピュータでソースコードの実行や実行結果の確認などを行えるようにすることです。**Pythonはもちろん、プログラミングを行う上で開発環境の構築は欠かせません。**

Pythonの開発環境を構築するには、公式のインストーラを使ったりターミナル経由で行ったり、Pythonの実行環境であるAnacondaを使う方法などがあります。

【参考】：[Free Download | Anaconda](https://www.anaconda.com/download)

また、Pythonの開発環境を整えるためには統合開発環境（IDE）もおすすめです。PC内にあるメモ帳でも代用できますが、IDEにはPython開発に必要な機能が多く備わっているため、IDEを活用した方が効率的に開発を行えます。IDEには様々な種類があるため、用途に合わせたものを選択しましょう。

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

【2022年最新】Pythonの開発環境の構築方法を初心者向けに解説！

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

Pythonの開発環境が整ったら、基本構文を学んでいきましょう。Pythonの基本構文を学習するには、参考書や学習サイトなどを活用して知識を深めていく方法がおすすめです。具体的には以下のようなことを学習しましょう。

・リテラルと変数
・演算子とインデント
・複合文
・関数とクラス、ライブラリ

また、Pythonにおける正しい情報を得るには、公式サイトでも確認できます。公式ドキュメントは日本語にも対応しており、これまでのバージョンについても検索が可能です。「初心者向けガイド」も記載されているため、初心者の方には特におすすめです。

【参考】：[Our Documentation | Python.org](https://www.python.org/doc/)
【参考】：[BeginnersGuide - Python Wiki](https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide)
【参考】：[3.12.2 Documentation](https://docs.python.org/ja/3/)

### アプリやシステムを開発してみる

ある程度学習が進んだら、実際にPythonを活用してWebアプリやシステム開発を行なってみましょう。

Python初心者が作れるものとしておすすめなのは、Webサイト上にある情報を集めるクローリングプログラムや、その中から特定の条件を指定して絞り込みを行うスクレイピングプログラムなどです。

さらにレベルを上げると、Excelの自動化プログラムや画像認識プログラムなども作れるようになります。

このようなプログラムは転職の際にポートフォリオとしても提示できるため、客観的にスキルのアピールが可能です。様々な作品を作ってみましょう。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

**Pythonとはプログラミング言語の1つであり、AI開発やWebアプリ開発に多く使われています。**また、データ解析・ゲーム開発・ブロックチェーン開発などでも活躍しており、特にAI開発は最近注目されている分野であるため、それに比例してPythonの人気も高まっています。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonの特徴の1つに、*プログラムの記述がシンプルなことが挙げられます。*コードを記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。また、Pythonはインタプリタであるためデバッグも簡単です。コード開発が順次行われており、ライブラリ共有が進んでいます。

さらに、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されているため、AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

Pythonのメリットは、前述したようにシンプルな記述であるため、比較的初心者でも理解がしやすい言語であることです。昨今、小学生を対象としたプログラミング教室などではPythonを活用したプログラムなどが数多く実施されており、年齢を問わず導入しやすい言語であることが分かります。

また、*可読性が高いため他の人が書いたソースコードを読みやすく、ライブラリも充実しています。*加えて、Pythonはオブジェクト指向のプログラミング言語であるため、高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットもあります。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

オブジェクト指向言語とは？概念とプログラミング言語をわかりやすく解説！

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「システムエンジニア」「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」など、様々な職種があります。ここでは、システムエンジニアの年収例を参考に紹介します。

システムエンジニアの「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は455万円（2024年3月時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、システムエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

システムエンジニアは年齢やスキルによって、年収の差が大きい職種です。**システムエンジニアとしてキャリアを積んだら、高収入が期待できるデータサイエンティストなどにキャリアアップするのもおすすめです。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

続いて、Pythonでできることについて具体的に解説します。Pythonは様々な用途で活用できます。以下では、特にPythonのスキルが必要な求人数が多いものをまとめました。これらの開発に携わりたい場合は、ぜひPythonを学びましょう。

Pythonでできることの代表例が、**Webアプリケーション開発です。**Pythonで開発されたWebアプリは数多くあり、代表的なものにYoutube・Instagram・Dropboxなどがあります。Pythonには優秀なフレームワークが多いため、目的に応じてフレームワークを選択することで、開発コストを抑えられます。

また、Webアプリ開発は案件数も多く、Python経験が浅い人でも参入しやすいでしょう。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

Pythonと言えば機械学習と考える方も多いでしょう。機械学習は現在需要の高い技術分野の1つです。**Pythonには機械学習ライブラリが数多くあるため、効率的に機械学習アプリを開発することが可能です。**人気のライブラリには、NumPy・pandas・XGBoostなどがあります。

【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[XGBoost](https://xgboost.ai/)

将来、機械学習エンジニアは人手不足に陥ると言われているため、機械学習スキルを身につければ、市場価値を上げることができます。

【参考】：[経産省「DXレポートサマリー」](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf)

Pythonの機械学習ライブラリ10選！メリット・デメリットも解説

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

XGboostとは？その特徴と用語・プログラムでの使い方を解説！

Pythonはデータ解析にも多く用いられます。具体的には、大規模なデータの中から企業にとって有益な情報を導き出す、といったことが可能です。**Pythonには数学ライブラリやグラフを作成するためのライブラリも多くあるため、データ解析にも向いています。**

データ解析のスキルを身につければ、データアナリストなどの職種に就く道が開かれます。データアナリストは平均年収が高い職種のため、Pythonを習得してデータアナリストを目指すのも良いでしょう。

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

**Pythonは、スクレイピングに使われることも多いです。**スクレイピングとは、Webサイトから情報を抜き出して、エクセルなどにまとめることです。こういった作業は手動でやると時間がかかるため、プログラミングを使って行います。

スクレイピング案件は、スキルレベルがそこまで高くなくても、獲得できる場合も多いです。Pythonを習得したら、まずはスクレイピング案件の獲得を目指すのがおすすめです。

ここでは、Pythonを学習するためのコツをいくつか紹介します。当記事を参考に、効率的な学習を目指しましょう。

Pythonを学習する前に、まずは学習の目的を決めましょう。Pythonで何を作りたいのか目的を決めないまま勉強すると、モチベーションが続かなくなってしまいます。

Pythonを活用する分野として、Webアプリ開発・AI開発・データ解析などがあるため、興味のある分野から選びましょう。*AI開発に関しては初心者には難しいため、Webアプリ開発などからスタートするのがおすすめです。*

Pythonを含むプログラミングの学習には、学習スケジュールを立てることも肝心です。*1週間後、1ヶ月ごとなどのノルマを決めて進捗管理をしましょう。*初心者の場合、プログラミングの勉強は半年以上かかることが多いため、スケジュールなしで勉強すると、どこまで学習が進んだのかわからなくなり、モチベーション低下に繋がるかも知れません。

1つずつ、少しずつ課題をクリアしていくことで、スキルが身についていることを実感しやすく、モチベーションを維持しやすいでしょう。

プログラミングを勉強する順番を初心者向けに解説！目的別に何から学習すべき？

### 実際に手を動かして学習する

プログラミング学習は座学での知識の習得はもちろん、*実際に手を動かしながら行うのがポイントです。*参考書を読むのもおすすめですが、それだけではなかなか理解は深まらないでしょう。参考書にあるサンプルコードを実際に書き、自分の環境で実行してみることで記憶に定着しやすくなります。

企業によっては研修制度が充実している場合もあるため、そういった研修制度を利用してPythonスキルを獲得するのも良いでしょう。優良企業を探すには転職エージェントを活用するのがおすすめです。

ここでは、Pythonが学習できるサイトをまとめました。*これらのサイトを活用することで、効率的にPythonの文法・ライブラリ・フレームワークなどに関する知識の習得が可能です。*有料のものもありますが、そこまで高額ではないため、書籍を購入するよりもコスパが良い場合もあります。

1つ1つ、おすすめの学習サイトを見ていきましょう。

**Progateは、スライド形式で学習できるサイトです。**教材にはイラストが多く使われていることで読みやすく、内容も分かりやすいものが多いため、初心者には最適でしょう。また、多くの初学者がProgateを活用しており、中には教材を5周以上見直す人もいます。

Progateは各単元ごとに練習問題が出されており、理解が十分ではないまま学習を進めてしまうことを防ぎます。練習問題はブラウザにソースコードを記述する形式のため、開発環境を整えなくても良いのもメリットです。

【参考】：[Progate](https://prog-8.com/)

**ドットインストールは、動画を通じてPythonが学習できるサイトです。**動画内で講師が分かりやすく教えてくれるため、参考書を読むのが苦手な方にもおすすめです。動画のスピードは自由に変更できるため、難しい箇所はスピードを遅くし、ついていきやすくすることもできます。

ドットインストールも練習問題が用意されているため、これらの問題は忘れずに解くようにしましょう。また、Pythonだけでなく、Gitの使い方やMySQLなど、かなり幅広い動画が用意されています。これらの動画も合わせて観ることで、Pythonエンジニアに必須なスキルを身につけることができるでしょう。

【参考】：[ドットインストール](https://dotinstall.com/)

本記事では、Pythonの学習方法について解説します。Pythonが学習できるおすすめサイトや、学習する際の注意点についてまとめました。プログラミング学習は正しい方法で行うことが肝心なため、ぜひ本記事を参考に正しいPythonの学習方法を学びましょう。

Pythonが学習できるサイトには、Progateやドットインストールなどがある

Pythonでできることは、Webアプリケーション開発や機械学習など

UdemyやKaggleといったサイトでは、Pythonを活用した機械学習が学べる

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

## Pythonでできること・できないこととは？

Pythonは1990年代初頭に公開されたプログラミング言語で、日本語での読み方は「パイソン」です。初心者でも読みやすく、わかりやすい言語として認知されており、人気の高い言語の1つです。また、実用性や拡張性の面でも大変優れており、各種利用度調査でも高い位置を占めている言語です。

そんなPythonには、作れるものやできることがさまざまあります。一方で、苦手とする分野があるのも事実です。*本記事では、Pythonがどういう言語なのかを詳しく解説するとともに、できること・苦手なことについてまとめました。*

【参考】：[PythonJapan:プログラミング言語 Pythonの紹介](https://www.python.jp/pages/about.html)

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