開発環境構築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。システム開発を行う場合、まずは自分専用の開発環境を作らなくてはいけません。

たとえばPythonでWebアプリ開発を行う場合、Pythonの実行に必要なソフトやソースコードを記述するためのソフト、実行結果を確認するためのWebブラウザなどを準備する必要があります。

また、単にソフトをインストールするだけでなく、問題なく動作できるよう設定ファイルを変更するなどの作業が必要な場合もあります。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

## Python開発環境の３つの構築方法

Pythonの開発環境を構築する場合、3つの方法があります。3つの方法のメリット・デメリットや難易度について詳しく解説します。

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！

1つ目はPython公式のインストーラを使う方法です。*インストーラは公式サイトから簡単にダウンロードできるうえに、インストーラの指示に従って作業すれば良いため、他の方法よりも簡単に開発環境を構築することが可能です。*

特に初心者の場合開発環境構築に手間取ることが多く、文法を学習する段階に入る前に挫折してしまうこともあるため、なるべく簡単な方法を取ると良いでしょう。また、Python単体なのでパソコンの容量をそこまで消費しないこともメリットです。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

**Macではターミナル経由でPythonをインストールすることが可能です。**具体的にはpyenvというコマンドを使ってインストールを行っていきます。コマンド入力に慣れている方ならこの方法がもっとも素早く開発環境を構築できます。

しかし、コマンド入力に慣れていない方やWindowsユーザーの方は、公式のインストーラを利用することをおすすめします。

*Anacondaというパッケージを使って開発環境を構築することも可能です。*AnacondaにはPython本体とPythonライブラリがひとまとめになっており、Anacondaをインストールするだけで機械学習やデータ分析に必要な環境を整えることができます。

しかし、Anacondaは稼働させるのにパソコンのスペックを多く消費します。また、初心者の場合、機械学習ライブラリなどをインストールしても使うことは少ないため、ある程度慣れた方向けの開発環境構築方法と言えるでしょう。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

ここではPythonの公式サイトからインストールする手順について解説します。実際にインストールしながらお読みいただけると幸いです。

### 公式サイトからインストーラをダウンロードする

まず、公式サイトからPythonのインストーラをダウンロードします。インストーラとはコンピュータにソフトウェアをインストールするためのツールのことで、基本的にインストーラの指示に従うことでインストールを完了させることが可能です。

*PythonのインストーラのダウンロードボタンはPython公式サイトへアクセスし、トップページの「Download」にあります。*灰色のダウンロードボタンをクリックするとダウンロードが自動で始まります。ダウンロードは数秒で完了します。

ダウンロードが完了したらインストーラを開きます。**パソコンの下部に表示されるファイル名をダブルクリックすることで、インストーラを開くことが可能です。**「ようこそPythonインストーラへ」という画面が表示されればダウンロードは成功しています。

ここからはインストーラの指示に従ってインストールを行っていきます。インストーラではPythonの細かい設定変更を行うことができますが、基本的にはデフォルトのままで問題ありません。

「続ける」をクリックしていき画面を進めていきます。途中でソフトウェア使用許諾契約への同意を求められますので、文章を読んだ後に「同意する」をクリックします。

*最後に「インストール」をクリックすればインストールが始まります。*インストール時にパソコンのパスワード入力を求められたら、パスワードを入力しましょう。インストールには約1分程度かかります。「インストールが完了しました」と出れば完了ですので、「閉じる」をクリックします。

続いて、Pythonが正常にインストールされているか確認を行います。Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナルを開いてください。**Windows10の場合、スタートメニューから「cmd」と入力することでコマンドプロンプトを選択できます。**

### インストールされているか確認する

*コマンドプロンプトに対して「python --version」というPythonのバーションを確認するコマンドを入力します。*入力してEnterをクリック後、Pythonのバージョンが表示されれば正常にインストールされています。インストールが確認できたらインストーラは削除しても問題ありません。

続いて、Anacondaのインストール手順を解説します。Anacondaを使うことでPythonだけでなく、機械学習ライブラリなどもまとめてインストールすることが可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

**まず、公式サイトからAnacondaのインストーラをダウンロードします。**Anacondaの公式サイトにアクセスすると「Download」というボタンがあるのでクリックします。クリックするとダウンロードが始まりますが、Anacondaは容量が大きいためダウンロードに時間がかかる場合もあります。

【参考】：[Anaconda](https://www.anaconda.com/)

ダウンロードが完了したら、インストーラを開きます。*パソコン下部のファイル名をダブルクリックして、インストーラを開きます。*「ようこそAnacondaインストーラへ」という画面が表示されればダウンロードは成功しています。

インストーラの指示に従いインストールを行っています。途中でライセンスの同意を求められるため文章を読み「I Agree」を選択してください。Anacondaのインストール場所を設定する画面も途中で表示されますが、こちらはデフォルトのままで問題ありません。

**最後に「Install」を選択するとインストールが開始します。**Anacondaのインストールには5分程度かかる場合が多いです。インストールが完了すると「Completed」が表示されます。再びインストーラの指示に従って作業を行い、最後に「finish」をクリックして画面を閉じます。

最後に、Anacondaを起動します。Windowsの場合スタートメニューから「Anaconda」と入力することで、Anacondaを選択することが可能です。*Anacondaを正常に起動できればインストールは成功しています。*

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

## Pythonの開発環境を整える際におすすめのIDE4選

最後に、Pythonの開発環境を整える際におすすめの統合開発環境（IDE）をまとめました。パソコンに最初から備わっているメモ帳などでも開発は可能ですが、IDEにはPython開発に必要な機能が多く備わっているため、IDE導入をおすすめします。

これらのIDEを使うことで日々の開発が捗るようになるので、導入を検討してみてください。

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

**Visual StudioはMicrosoft社が提供する人気の高いIDEの1つで、Pythonでの開発に必要な機能が多く揃っています。**1つの画面だけで開発を進めることができるため、開発効率を上げやすいのがメリットです。また、拡張機能も豊富であり、自分で使いやすいようにカスタマイズすることができます。

利用者も多いためネット上に情報も多く、分からないことを調べやすいため初心者にもおすすめです。

【参考】：[Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/ja/)

Visual Studio 2022の新機能がIDEで歴代最高な理由

Visual Studio 2022 for Macプレビュー6の開発状況を解説！

Visual Studio Code（略称：VSCode）はMicrosoft社が提供しているIEです。*Windows・Mac・LinuxとOSを問わず使える点や、多言語に対応している点が強味と言えるでしょう。*また、Git連携機能やデバッグ機能が標準で備わっているので、機能面も優れています。動作も比較的軽く、使いやすいIDEの1つです。

【参考】：[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

VS Codeのプラグインとは？導入方法やおすすめの拡張機能も紹介

VSCodeのショートカット一覧！開発作業を効率化する秘訣を解説

AtomはGitHubが開発した、機能がシンプルで初心者でも使いやすいIEです。タブ型であり1つの画面で多くのファイルなどを開くことができる点もメリットでしょう。**また、拡張性も高くプラグインが豊富なため、上級者からも支持が厚い点も特徴です。**

開発終了のAtomとは？後継や代わりのおすすめエディタを紹介！

jupyterは非営利団体Project Jupyterが提供する、特に大規模開発に適したIDEです。jupyterは数行のソースコードごとに実行結果を確認できるため、効率的に開発を進めることができます。

1つの画面にソースコードと実行結果を並べて表示できるため、エラーの解決も素早く行うことが可能です。エラー解決に時間を有する初心者にもありがたい機能と言えるでしょう。

【参考】：[jupyter](https://jupyter.org/)

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

## Pythonは開発環境の構築が簡単にできる言語

Pythonの開発環境の整え方が分からない方も多いのではないでしょうか。Pythonのインストール手順などはバージョンによって少し異なるため、最新情報を参考にすることが大切です。本記事では2022年版のPythonの開発環境の整え方を解説します。

Pythonの開発環境の構築方法は、公式サイト経由で行う・Anacondaを使う・ターミナル経由で行うの3つ

Visual StudioやVisual Studio Codeなどの統合開発環境がPython開発におすすめできる

Pythonの開発環境は5分程度で構築可能

【2022年最新】Pythonの開発環境の構築方法を初心者向けに解説！

データ分析とは蓄積したデータを手法に基づいて解析し、その**データの要素や性質・傾向を定量的・定性的に明らかにしていくこと**です。解析手法としては、*統計学等を用いたプログラミング*が一般的です。

現在データ分析は多岐に用いられており、*金融リスク分析*や*ウェブ・マーケティング分析*、*販売予測*等が代表的な例です。近年統計学やパターン認識を活用した*データマイニング*が進んでおり、人工知能で用いるデータ解析や*機械学習・深層学習*に活用されています。

### データ分析エンジニアとは？

データ分析を担当するエンジニアを、*データ分析エンジニア*または*データアナリスト*と呼びます。データ分析エンジニア（データアナリスト）は、以下の**データ分析手法**等を活用しデータ分析を行います。
・*数学や統計学を用いた数学的手法*
・*計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法*
・*機械学習やパターン認識等の人工知能技術*

### データ分析の一連の流れは？

データ分析は以下の一連の流れにより進められます。
（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

この一連の流れ全般を担当するエンジニアを、*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**データ分析工程に特化した専門家**です。そのため、データ分析手法を*学術的に研究し実践する*ことに強みがあり、複雑な分析を*高度な技法を活用して分析*していきます。

## Pythonを用いたデータ分析は？

*データ分析の工程*を詳しく見ていきます。例えば、機械学習の場合は以下の**分析フェーズ**に処理を分解できます。

（1）*データの読み込み*
　　自社データあるいはオープンデータの統計データを読み込みます
　　WebスクレイピングあるいはWeb APIを用いてウェブデータを取込むこともできます
（2）*データの前処理・加工*
　　欠損値を平均値・中央値等あるいは重回帰分析で補正代入します
　　文字データから解析可能な定量データに変換します
（3）*データの可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データを可視化します
（4）*モデルの作成*
　　各種変数を統計モデルを用いて入力します
（5）*モデルの評価*
　　モデルの妥当性を検証します
（6）*分析結果の可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データ分析結果を可視化します

### Pythonのデータ分析の特徴は？

Pythonの特徴は、*プログラム記述がシンプルなこと*が挙げられます。そのためPythonは記述しやすく、かつ判読しやすいので**メンテナンス性に優れています**。さらに、オブジェクト指向プログラミングにより*高機能なプログラムが簡単に記述できる*メリットがあります。

加えて、Pythonはインタプリタのため*デバッグが簡単*です。コード開発が順次行われておりライブラリー共有が進んでいます。このことから、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは*機械学習や深層学習のライブラリーが数多く提供されています*。特に、Pythonはオープンソースですので各データ分析フェーズに対応した*ライブラリーが充実している*ことが特徴です。

以上の理由により、**AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています**。

### データ分析に有効なPythonのライブラリーは？

Pythonでは、ライブラリーを*import*することで*標準ライブラリー*や*パッケージライブラリー*が**簡単に利用できます**。先にお話ししたデータ分析工程に代表的なライブラリーを当てはめてみます。

（1）*データの読み込み*　　　：　NumPy、SciPy、Pandas
（2）*データの前処理・加工*　：　NumPy、SciPy、Pandas
（3）*データの可視化*　　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair
（4）*モデルの作成*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（5）*モデルの評価*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（6）*分析結果の可視化*　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair

以下に各ライブラリーの特徴を説明します。
・*数学・科学技術計算用*
　「NumPy」 　　 多次元配列オブジェクトをPythonに実装し多数の演算関数を提供
　　　　　　　　　参考：[NumPy](https://numpy.org/)
　「SciPy」 　　　NumPyをベースにした科学計算ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[SciPy](https://scipy.org/scipylib/)
　「Pandas」 　　 数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

・*データの可視化用*
　「Matplotlib]　　NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)
　「seaborn」 　　Matplotlibを用いた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
　「Altair」 　　　 簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Altair](https://altair-viz.github.io/index.html)

・*機械学習・深層学習用*
　「scikit-learn」  分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)
　「TensorFlow」 Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
　「PyTorch」　　Facebookが開発した機械学習ライブラリー、深層学習へ適用拡大
　　　　　　　　　参考：[PyTorch](https://pytorch.org/)

*Pythonのライブラリー*は各*公式サイト*または*GitHub*で入手可能です。用途に応じて色々と試してみましょう。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonや機械学習ライブラリーを動作させるには*自身のPCをセットアップ*したり、*GPUを用意*したり何かと**事前準備が必要**です。Googleが提供する*Colaboratory*（略称 Colabo）は**Python実行環境を無料提供**してくれます。さらに**GPUの利用も無料**です。

Colaboは*Googleのクラウド上で実行される*ため、ウェブブラウザのみ用意できれば実行確認ができます。なお、利用にはGoogleアカウントが必要です。*Pandas*や*Tensorflow*についての紹介情報も記載されており、さらに未導入のライブラリーも手動でインストール可能です。
参考：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

## データ分析エンジニアの資格は？

データ分析能力を高めるためには**資格取得が有効**です。データ分析エンジニアは*ITスキル・データ分析スキル*が求められます。さらに、データ収集のための*データベーススキル*やプログラム言語である*Pythonのスキル*が求められます。

以降で詳細を説明していきます。

### データ分析エンジニアにおすすめのデータ分析資格は？

データ分析エンジニアは、*学術的な知識と技術スキル*をデータ分析に活用していきます。そのため、**数学や統計の専門知識**が求められます。

最初に、統計自体の能力を証明するために、*統計質保証推進協会*の*統計検定*をおすすめします。この資格はデータに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力を証明します。
参考：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

次に人工知能全般の能力を証明するために、*日本ディープラーニング協会*の検定を紹介します。*G検定*はジェネラリスト向けの検定で、*E資格*はエンジニア向けです。E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有するエンジニアレベルを検定します。
参考：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

### データ分析エンジニアにおすすめのデータベース資格は？

データ分析の前段の*データ収集工程*では、**データベース**の専門スキルが要求されます。

一般知識として、*情報処理推進機構（IPA）*の*情報処理技術者試験*の区分である*データベーススペシャリスト試験（DB）*をおすすめします。データ収集の環境構築に必要なデータベースの汎用的な設計・開発・構築・運用の能力が証明されます。
参考：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

*オープン系データベース*向けの資格、*OSS-DB技術者認定試験*を紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いためおすすめの資格です。同様に*商用データベース*向けの資格は、市場占有率の高い*オラクル社*の*Oracle Master*をおすすめします。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データ分析エンジニアにおすすめのPython資格は？

Python資格はまず**Pythonの文法基礎**を認定する資格で、*Python 3 エンジニア認定基礎試験*を紹介します。オライリー・ジャパン「*Pythonチュートリアル 第3版*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。初心者向けの資格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

続いて、**分析計アプリケーションのプログラミング能力**を証明するために、*Python 3エンジニア認定データ分析試験*が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が試され、上級者向けの資格です。翔泳社「*Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

データベーススペシャリストの年収は高い？資格試験についても解説！

## Pythonのデータ分析で高精度の分析作業を行いましょう

Pythonはシンプルな言語構造で人気があります。さらに、データ分析に必要な*数学・科学技術計算ライブラリー*や*可視化ライブラリー*、および*機械学習・深層学習ライブラリー*が揃っています。Pythonの言語を理解できたら、次は*データ分析*に挑戦してみましょう。*Pythonを活用する*ことで**分析作業の効率が上がる**ため、積極的な利用をおすすめします。

Pythonはライブラリーが利用できるため、広範囲な統計分析手法を活用する機械学習や深層学習等のデータ分析にはうってつけです。ここでは、データ分析の工程とPythonおよびライブラリーの活用方法を説明します。さらにデータ分析の資格についても紹介していきます。

データ分析とは蓄積データを解析し、そのデータの要素や性質・傾向を定量的・定性的に分析することを指します

Pythonは利用者が多く、AIをはじめとするデータ分析に活用されています

データ分析は多用途に活用されており、データ分析エンジニアの活躍の場が広がっています

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

*Pythonは構文が簡単*で、大変人気があります。*豊富なライブラリーが公開されている*ため、特にAI分野での機械学習・深層学習では**標準言語**となっています。

LinuxやUNIXの多くのディストリビューションでは、**最新のPythonバージョンが同梱**されています。Windows・Mac OS・他のOSでも**簡単にPythonをインストール**して利用することができます。
参考：[Python Getting Started](https://www.python.org/about/gettingstarted/)

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### Pythonを利用するための事前準備は？

Pythonを利用するための事前準備として、**Pythonの情報を入手しておき適宜参照する**のが良いでしょう。*Python公式サイトの日本語ドキュメント*は、以下のリンクから参照できます。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)
加えて、「*日本Pythonユーザ会*」においても*インストール方法*を紹介しています。こちらも参考になる情報です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド](https://www.python.jp/install/install.html)

その他の情報としては、*Python開発者向け日本語情報のTipsサイトやBlogサイトのリンク*が公式サイトで紹介されています。合わせて確認しておくのが良いでしょう。
参考：[Python JapaneseLanguage](https://wiki.python.org/moin/JapaneseLanguage)

### Pythonをダウンロードするには？

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。現在**Python 3.9.6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。同様に、*プラットフォーム固有情報も整理されている*ため、Windows・Mac OS・他のプラットフォーム分類での情報が提供されています。
参考：[Python Download](https://www.python.org/downloads/)

## PythonをWindowsで利用するには？

Pythonの*Windowsリリース情報*は以下のダウンロードサイトで提供されています。現在WindowsのPython最新版は、**Python 3.9.6**です。
参考：[Python Relase for Windows](https://www.python.org/downloads/windows/)

### PythonのWindows版をダウンロードする方法は？

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ため、最新版のダウンロードは*Python 3.9.6のダウンロードサイト*を用います。このサイトでは、リリースノートとダウンロードのリンクが掲載されています。
参考：[Python 3.9.6 Download](https://www.python.org/downloads/release/python-396/)

### PythonのWindows版をインストールする方法は？

PythonのWindows版をインストールするには、次の**2通りの方法**があります。

・*Python公式サイトから完全版インストーラをダウンロードする方法*
Windows版のPythonは、**zip形式のパッケージ並びにexe形式のインストーラが提供**されています。簡単にインストールすることが可能なため、インストーラをダウンロードしましょう。参考までに、Windows32ビット版/64ビット版のリンク情報をお伝えします。
参考：[Python 3.9.6 Download Windows installer (32-bit)](https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/python-3.9.6.exe)
参考：[Python 3.9.6 Download Windows installer (64-bit)](https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/python-3.9.6-amd64.exe)

・*Microsoft Storeからインストールする方法*
Microsoft Storeでpythonを検索すると、各バージョンの公式版Pythonが表示され、希望するバージョンのPythonがインストール可能です。Microsoft Storeを利用する方法は初心者でも簡単にインストールできます。

しかし、Microsoft Store提供版では、Pythonの最新バージョンを自動実行する*Python ランチャー（Python Launcher）*が同梱されていません。また、*Microsoft Storeのアクセス制限*によりTEMPへの書き込みやレジストリ書き込みが制限されています。これによって、使用する*Pythonアプリケーション動作に不具合が生じることもある*ため、本格利用には注意が必要です。
参考：[マイクロソフト Docs Windows での Python の使用についてよく寄せられる質問](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/python/faqs)
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 3. Windows で Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html)

## PythonをMac OSで利用するには？

Pythonの*Mac OSリリース情報*は以下のダウンロードサイトで提供されています。現在Mac OSのPython最新版は、**Python 3.9.6**です。
参考：[Python Relase for Mac OS X](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)

### PythonのMac OS版をダウンロードする方法は？

PythonのMac OS版は、*Mac OSにプリインストール*されています。しかし、プリインストール版は*バージョンがPython 2.7やPython 3.7と古い*ため、**最新版をダウンロード**するのが良いでしょう。

実際の*モジュールやインストーラのダウンロードはWindows版と同じ考え方*で、バージョンごとにまとめられており、最新版のダウンロードは*Python 3.9.6のダウンロードサイト*を用います。このサイトではリリースノートとダウンロードのリンクが掲載されています。
参考：[Python 3.9.6 Download](https://www.python.org/downloads/release/python-396/)

### PythonのMac OS版をインストールする方法は？

PythonのMac OS版をインストールするには、次の**3通りの方法**があります。

・*Python公式サイトからインストールパッケージをダウンロードする方法*
Mac OS版のPythonはpkg形式のインストーラが提供されています。参考までに、Intel版とUniversal2版インストーラのリンク情報をお伝えします。
参考：[Python 3.9.6 Download macOS 64-bit Intel installer](https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/python-3.9.6-macosx10.9.pkg)
参考：[Python 3.9.6 Download macOS 64-bit universal2 installer](https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/python-3.9.6-macos11.pkg)
その他必要とされる追加手順については、以下のサイトに記載されています。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 4. Macintoshで Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/mac.html)

・*Homebrewを用いてインストールする方法*
HomebrewとはMac OSのパッケージ管理システムで、Rubyスクリプトを用いて動作しています。Homebrewをインストールするには、Mac OSのターミナル上でbashを用いて以下のコマンドを実行します。
*使用方法：（後述するypenvでもHomebrewを使います）*
$ /bin/bash -c  \\
\"$(curl -fsSL https\://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)\"
次にコマンド実行中に”Press RETURN to continue or any other key to abort”が表示されたらリターンキーを押して処理を継続します。
参考：[Homebrew](https://brew.sh/index_ja.html)

続いて、ターミナル上でインストールコマンド（brew install）を実行します。最新版のPythonをインストールする方法は以下の通りです。
*使用方法：*
$ brew install python3

ここで指定したpython3は最新版を指しますが、希望するバージョンのPythonがインストール可能です。Pythonを起動する際は標準インストールされているPythonではなく、インストールしたPythonのバージョンを指定する必要があります。
*使用例：*
$ python3

・*Homebrewおよびpyenvを併用してインストール管理する方法*
複数バージョンのPythonを使い分ける場合は、Homebrewに加えて**pyenvも追加インストールする**のが良いでしょう。pyenvもHomebrewからインストールできますので先ほどと同様の手順でHomebrew自体をインストールしておきます。Homebrewのインストールが完了したら、pyenvをインストールします。
*使用方法：*
$ brew install pyenv

続いて、pyenvを用いてPythonのインストール管理を行うので、以下のインストールコマンド（pyenv install）を実行しPythonをインストールします。pyenvは “install --list” 引数でインストールできるバージョンを表示することができます。
*使用方法：*
$ pyenv install Pythonのバージョン番号または--list
*使用例：*
$ pyenv install --list
$ pyenv install 3.9.6

続いて、インストールバージョンを全体のデフォルト実行するPythonに設定します。
*使用例：*
$ pyenv global 3.9.6
$ python -V
Python 3.9.6

これでバージョン番号の指定を気にせずにPythonを利用することが可能です。*Homebrewとpyenv*を利用する方法はとても簡単なため、**初心者におすすめの方法**です。

## Pythonインストール後は演習して理解を深めまよう

Pythonのインストールが完了し、Pythonが実行できたら*サンプルコード*を試してみましょう。サンプルコードは、ウェブサイトあるいは参考書籍に多数掲載されています。「習うより慣れろ」のスタイルで、*学習インプット*にめどが立ったら、*コード作成のアウトプット*を実践し**さらにスキルを高める**ことがおすすめです。

Pythonは簡単に記述できるため初心者でも人気が高まっています。ここではPythonのダウンロード方法およびインストール方法を説明します。Windows版およびMac OS版を中心に、必要となるインストール作業について詳しく解説していきます。

Pythonのインストールに関する情報は整備されており、作業は簡単に実施できます

Windows版のPythonは、Python公式サイトやMicrosft Storeからインストール可能です

Mac OS版のPythonは、Python公式サイト並びにフリーパッケージ管理システムを用いてインストールします

*プログラミング言語のPythonは今、もっとも注目されている人気の言語*ですが、注目されている理由はそのシンプルさや学びやすさだけではありません。**DX推進の1つの鍵となっている「AI関連」の開発や機械学習にPythonが利用されていることが人気を集めている秘訣**です。

ここでは、AIエンジニアや機械学習エンジニアを目指す方のために、PythonとAIの関係について掘り下げていきます。

Pythonは1990年にグイド・ヴァン・ロッサム氏が開発して1991年に公開された、比較的歴史のあるプログラミング言語です。*構文が非常にシンプルで、少ないコードで開発できる*点が魅力です。サンプルコードで他言語と比較したサイトなどを見てみると、*Cのサンプルコードと比較して、Pythonは1/4程度の記述で済む*ことが分かります。

**言語のタイプは、オブジェクト指向・スクリプト言語・インタプリタ言語であり、Rubyとよく似ている**と言われます。他、C言語とも相性がよく、また機械学習分野やデータ解析に加えてWebアプリケーション開発にもよく利用され、*使い勝手の良さと汎用性の高さも人気の理由*です。

Pythonはその特性を活かして**AI開発分野の機械学習・深層学習（ディープラーニング）・データ解析処理にもよく利用**されていますが、実はWebアプリケーション開発でもよく利用され、*Pythonで作られたものとしてはYouTube・Instagram・DropBoxなどが知られています*。

その他にも、ゲーム・アプリ、デスクトップ・アプリの開発でもPythonは活用されるなど、その汎用性の高さが際立っています。

**Pythonを学ぶには、AIについて理解しておくことが必要**です。Pythonとは切っても切れない関係にあるAIについて見ていきましょう。

### 第4産業革命の原動力となるAI

今最も注目されている最新テクノロジーとして、AI（人工知能）があります。**デジタル革命による第4次産業革命の時代が到来していると言われる中、AIはその中心的役割**を果たそうとしています。

*AIは、人が持つ知覚や知性を人工的に再現する技術として理解されていますが、AIについて一意に決まった定義があるわけではありません*。まだ各界で議論があるようですが、いずれにしてもAIによって世界を根底から覆すような産業革命が起きているのは間違いありません。

### 特定分野では人を超えるAIが出現

AIはまだ発展途上にあり、全ての領域において人間を超えるようなAIはまだ出現していません。しかし、**特定の分野ではAIが人間をはるかに超える能力を発揮**しているケースもあります。医療分野では、一般的な医師に代わって的確な診断を行えるAIが出現しています。

金融分野でも超高速で、精度の高い取引を行うアルゴリズム取引が市場に浸透していると言われています。タクシードライバーの他、会計士・弁護士・教師までAIに置き換わるとさえ言われているほど、*AI技術の進展には目覚ましいものがあります*。

AIの黎明期である*「第1世代」では、人の経験則をベースにして、人の知的作業の支援をするAIが出現*しました。*「第2世代」では統計/探索のモデルによる最適解の発見がAIの役割*となり、**「第3世代」のAIでは脳モデルに基づいた認識性能の飛躍的向上**を目指しています。

昨今、AIが大きく注目を浴びるようになったのは、この第3世代テクノロジーの出現にあります。

*人間の脳モデルを参考にしたアルゴリズムの「ディープラーニング」（深層学習）がその代表的な例*です。

従来の機械学習ではコンピュータ自身がビッグデータを読み解いて、裏にある相関関係などの特徴を見つけてくれましたが、*ディープラーニングによってコンピュータは人の介在やコントロールを必要とせずに自律的・自発的に学習し、自分で判断することが可能*になっています。

## AI分野でPythonが注目される理由

AI分野や機械学習ではPythonが必要不可欠な言語と言われていますが、何十種類ものプログラミング言語がある中で、特にPythonが注目されるのはなぜなのでしょうか。ここでは、**PythonがAIに欠かせない言語とされる背景、他言語との違いなど**について見ていきましょう。

### 科学技術計算分野で主流の言語に転換

Pythonは元々は分散OSの管理用に開発された言語でしたが、海外の科学者やエンジニアのコミュニティで注目され、科学技術計算の分野で評価を得て、次々と新技術の実装にPythonが利用されるようになりました。

その結果、**ライブラリがさらに充実し、科学技術計算の主流言語である「R」言語の機能がPythonに盛り込まれたことで、それまで「R」を用いていた活動の多くがPythonに置き換えられていった**のです。*これが、Pythonが機械学習やデータ解析などで主流になっていった理由*です。

米国の*コンピュータ・サイエンス分野の教育で、Pythonは圧倒的な使用率*を誇っている言語です。米国の大学では、プログラミング教育にPythonが頻繁に使用されています。さらに日本の大学でも近年、教育用言語としてPythonを採用する大学が増加しています。

これは、**Pythonが無駄を排し、非常にシンプルな構文で、初心者にも覚えやすいこと**があります。このような背景から、結果としてPython人口が拡大し、Pythonがさらに活用され、またPythonの利用が拡大するというスパイラルが生まれていることが挙げられます。

### 機械学習に強いといわれるRとの違い

R言語は元々、データ解析や統計プログラムを目的に開発された言語で、当初から主に学術分野や研究分野で使用されており、これらの分野ではR言語が有利でした。一方、**次第にPythonがR言語が持つ機能を吸収し、安定が進んできたことで、科学計算や機械学習分野ではR言語とPythonの機能に差がなくなり、両方の言語が併存**するようになりました。

とはいっても、データ解析・統計処理・多変量解析などの複雑な計算にはR言語の方が優れた部分もあり、*一部の専門領域ではまだR言語が有利*とされています。

## PythonによるAIの作り方の手順

PythonとAIが不可分の関係にあることは分かりましたが、ではPythonを用いてどのようにAIを開発するのでしょうか。ここでは、**PythonによるAI構築の一般的な手順の概略**について見ていきましょう。

最初に、どのようなAIを構築するのかについてAIの概要設計を行います。**概要設計では、用途や目的によってAIの機能（画像・文字認識機能、予測機能など）を決めて、開発用のPythonライブラリやフレームワークを選定し、AI構築の大枠を作ります**。次に、AIに対する学習モデルの選択を行います。学習モデルには大きく分けて*「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3パターンがあり、この中から最適な学習モデルを選びます*。

次に、コンピュータに学習させるためのデータ収集を行います。**AIは「機械学習」を繰り返すことでその精度が上がるため、「機械学習」用のデータが必要**です。そのデータは学習に最適なデータである必要があります。不良なデータを与えればコンピュータの学習精度は低下します。*学習用のデータは精査され、適したラベルが付けられ、クリーニングされ、最適化*されなくてはなりませんが、最近ではこの作業を自動化する動きも出ています。

こうして整備された**学習用データを用いて、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を行います**。これらの学習には多くの場合*「TensorFlow」「Amazon Machine Learning」「Azure ML」などのライブラリーや学習ツールが利用*されます。

**AIの学習が済むと、プログラミングによりAIを製品やサービスに実装**します。最近では、AIの作成ツール、プログラミングに必要な機械学習ライブラリが多く公開されており、*誰もが簡単にAIを作成できる*ようになっています。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

## 市場価値の高いエンジニアを目指そう

市場価値の高いエンジニアを目指す上で、プログラミング言語に加え、さまざまなスキルの習得が必要です。**AIや機械学習エンジニアを目指すなら、プログラミングに加えてAIや機械学習に関する知識やスキル、ビッグデータなどに関する知識も必要**です。人気の高いPythonプログラマーは急速に増えていますが、それだけではエンジニアとしての市場価値は上がりません。

今後、AI開発に必須のPythonに関するスキルに加え、*AI・機械学習・深層学習に関する高度なスキル*が益々求められることでしょう。

AIを備えたサービスや製品が増加する中、機械学習を中心にPythonエンジニアの需要が急速に増加しています。*Pythonが組めるだけでは通用しなくなってくる*でしょう。そこで**強みとなるのは、機械学習や深層学習のスキルを有すること**です。

これらを体系に学ぶ方法もありますが、とにかくPythonは机上で学ぶよりは実践を重ねることです。自らPythonを用いたプロジェクトに積極的に関わり、経験を積みましょう。

### データサイエンティストとして活躍

今、注目されている職種の1つにデータサイエンティストがあります。**データサイエンティストとはデータの統計や分析によって、ビジネスに関する戦略策定に寄与する職種**です。

データサイエンティストは統計学や確率、モデリング手法などに関する知識に加えて機械学習関する知識が求められます。機械学習ではPythonの知識が不可欠です。*Pythonを学ぶ人で、統計学などを学んだ経験のある人は、データサイエンティストを目標にするのも良い*でしょう。

DX推進に欠かせないAI技術ですが、そのAI開発に欠かせないプログラミング言語と言えばPythonです。なぜAIにPythonが欠かせないのか、 AIの機械学習に強いR言語とは何が違うのか、PythonとAIとの関係、AIの仕組みなどについても解説していきます。

AI構築に必要な機械学習や深層学習にはPythonが利用されることが多く、PythonとAIは不可分の関係にある

科学技術計算や分析などはR言語の得意分野だったが、Pythonがその機能を吸収することでPythonが主流になった

Pythonエンジニアは、機械学習やAI分野の知識を併せ持つことで活躍の場が広がる

## Python入門編！まずは何から学ぶべき？

Pythonは機械学習やWebアプリ開発など、さまざまなシステム開発に活用されている人気のプログラミング言語ですが、Pythonを学ぶにあたって、どういった部分からスタートしたらいいのか分からない方は多いのではないでしょうか。

特にプログラミング初学者にとっては、プログラミングはとても難しそうなイメージがあります。そこで、この記事ではPython入門編として、*効率的に学習できる学習ロードマップをご紹介します。*

**Pythonを習得するには、まずはPythonの基礎から学習する必要があります。**この記事では、後ほどPythonの構文を解説しますので、構文の基本的な考え方を学びましょう。具体的な学習方法は、参考書や学習サイトなどを活用することで、ある程度理解することができます。特に動画配信サイトなどでは無料でPythonについて解説している動画を多く見つけられます。動画を参考に、実際に手を動かしながら学習できるためおすすめです。

それと並行して、学習サイトを活用することで効率的な学習を目指せます。学習サイトはさまざまな種類がありますが、まずは無料プランのものから始めて、学習が進んできたらコンテンツ量が多い有料プランなどに切り替えることをおすすめします。

また、基礎を学べたら練習問題にチャレンジしてみることで、理解できている箇所と勉強不足な箇所が浮き彫りになります。練習問題についても学習サイトに記載されていたり、練習問題に特化したサイトがあったりするので、うまく利用して学習を進めましょう。

Pythonのスキルは昨今様々な現場で活用頻度が多いため、習得することで活躍の場が広がり、転職にも有利に働きます。

Pythonの独学方法とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説！

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Pythonの記事（9ページ目）