## プログラミングに興味があるが目的がない人は多い

プログラミングに興味はあるが目的がないという人は多いです。「プログラミングは稼げる」「これからプログラマーは市場価値が上がる」という情報は特にネット上に多くあり、それを見た人がとりあえず勉強をはじめてしまう場合が多いためです。

たしかに、プログラミングを学べば転職しやすくなったり、市場価値を上げることに繋がったりするのは事実です。学ぶ動機は「稼げるから」でも良いのですが、ある程度学習を進めたら、プログラミングで何がしたいのかを決めていくことが肝心です。

## 目的がないとプログラミングスキルは身につきにくい

*目的がないとプログラミングスキルは身につきにくくなってしまいます*。プログラミング学習は挫折率がとても高いと言われており、せっかく勉強したものの転職レベルまでスキルアップできずに終わってしまう人もいます。

転職レベルのプログラミングスキルを身につけるには、200時間程度必要と言われています。何が作りたいかを明確に決めることでモチベーションを維持しやすくなり、学習を途中で挫折しにくくなります。

## プログラミングでできること

プログラミングで何ができるかを知らないと、そもそも作りたいものを考えることができないでしょう。そこでプログラミングでどういったことが実現するのかについて解説します。

*プログラミングを行うことで身の回りの細かい作業を効率化させることが可能です。*たとえばWordやExcelの書き込みや表の作成を自動化したり、毎日決まった時間に集計作業を行えるようにしたりなどです。仕事や趣味で「この単純作業は面倒くさい」と感じることも、プログラミングで自動化できる可能性があります。

プログラマーに転職すると入社当初は大規模なシステムやアプリの開発よりも、社内で使う便利ツールなどの開発を任されることが多いです。そのため、転職前に業務効率化ツールを自分で作ってみるのはおすすめできます。

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

HTML・CSSだけでなくプログラミング言語を使うことによって動的なWebサイトを作ることも可能です。**動的なサイトとは、入力内容がそのときによって変わるページのことであり、SNSやECサイトなどが該当します。**また、入力フォームなどもプログラミングによって作ることが可能です。

HTML・CSSとは何か？使い方やできること、独学方法を解説！

HTML入門：基本から学ぶHTMLの構造と構成要素を解説！

プログラミングによってスマホアプリやWebアプリも作ることが可能です。**ネットやSNSの普及によりアプリを使う人は最近増えたため、アプリ開発の需要は高まっています。**アプリ開発を行う企業は多くありますし、個人でもアプリ開発で稼ぐ人は多くいます。

*任天堂Switchのような家庭用ゲームのソフトもプログラミングによって作ることが可能です。*ただし、ゲームは個人で作るのはハードルが高いかもしれません。キャラクターのアニメーションなどをすべてプログラムしないといけないうえに、BGMやイラストまで用意する必要があるためです。

2次元からVRまで、いまクリエイターに人気のゲームエンジニアとは？

## プログラミング学習に目的が必要な理由

プログラミング学習に目的が必要な理由を解説します。目的を決めずに学習を進めてしまうとどういったことが起こるのかについて説明します。

### モチベーションが続きにくい

どんな勉強にせよゴールをあらかじめ決めないと、何のために勉強を行っているのか分からなくなりモチベーションが続かなくなってしまいがちです。*特にプログラミング学習は長い期間行う必要があるため、モチベーションを維持することは大切です。*

プログラミング学習は手を動かして実際にソースコードを書きながら学ぶことが大切です。**手を動かさず参考書を読むだけの学習方法だと、記憶に定着しにくく学習が遅れてしまうことが多いです。**プログラミングの目的がないと、自分でシステム・アプリを作ってみようという気持ちにならず、手を動かす学習を避けてしまう恐れがあります。

### 言語によって開発できるものは異なる

プログラミング言語は種類によって開発できるものが異なります。たとえば、PHPはWebアプリ開発以外にはほとんど使われることがありません。そのためPHPを学び終えた後に「本当はスマホアプリ開発がやりたかった」と思うと、また別の言語を勉強する必要性が出てきます。*他の言語を1から覚えるのは大変ですので、目的を決めたうえで言語を選択するのが大切です。*

## プログラミング学習の目的を見つける方法

プログラミング学習の目的を見つける具体的方法について解説します。これら3つはすぐにでもできることですので、実践してみることをおすすめします。

### 身の回りで不便だと思うものを探してみる

*日々の業務で、毎日同じことを繰り返していることがないか確認してみましょう。*たとえば毎回ファイルに同じことを書き込んでいる場合、その作業をプログラミングで自動化できる可能性があります。このように、身の回りで不便なことや非効率だと思うことを探すことで、作りたいものを見つけられることもあります。

### セミナーに参加したり本を読んだりする

**セミナーに参加したり本を読んだりして知見を広げるのもおすすめです。**プログラミング関連の本を読むことで、各プログラミング言語で具体的に何ができるのか学ぶことが可能です。また、セミナーに参加することで、今まで知らなかったプログラミングの可能性が見えてくることもあります。

【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

## プログラミング学習の目的を見つけたら次にやりたいこと

プログラミング学習の目的を見つけたら次にやりたいことを3つ解説します。これら3つを行うことで、プログラマーとしての転職を実現しやすくなります。

*学習のゴールが決まったら、そのゴールへ向かうためのスケジュールを立てるのが良いです。*たとえば「1ヶ月後までにPHPの文法をマスターする、2ヶ月目はライブラリの使い方を覚える」といった感じに1ヶ月ごとの目標をまず決め、それから1日ごとのノルマを定めましょう。

学習スケジュールを立てることで効率的にプログラミングを学ぶことができます。また、後何日勉強すれば良いかが可視化されるため、モチベーションを維持しやすくなるメリットもあります。

プログラミング言語ごとにいくつかのコミュニティがあるので、どれか1つに所属してみることをおすすめします。コミュニティに所属することで、プログラミング学習で分からないことを先輩に相談したり、プログラミング言語の最新情報を得たりすることが可能です。

また、**コミュニティで一緒に勉強する仲間を作れば、モチベーションをアップさせることができます。**このようにコミュニティ参加には多くのメリットがあります。

プログラミングで何を作りたいかを決めたら、その開発に携われる企業についても調べることをおすすめします。その企業に転職するためにはどんなスキルが必要かを知るためです。

たとえば、Webアプリ開発企業に転職する場合、プログラミング言語のスキル以外にも、サーバ・ネットワークやGitHubなどの知識、HTML・CSSなどのスキルも身につけた方が良いでしょう。*企業について調べることで、プログラミングのほかに何を勉強すべきかが見えてきます。*

また、その業界で今トレンドとなっている分野は何かや、今後どのように伸びていくかも調べると良いです。転職活動時に将来性のある企業を見つけやすくなります。

## 興味がある開発ができるIT企業に転職するために

プログラミングで何を作りたいかを決めても、それが実現できる企業に転職できるとはかぎりません。業界・業種によっては転職難易度が高く、転職が難しい場合もあります。

興味がある開発ができるIT企業に転職するには、選考対策をしっかり行う必要があります。しかし、選考対策といっても何からはじめて良いのか分からない方がほとんどでしょう。

*そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07/)です。*

マイナビITエージェント【公式】IT・Webエンジニアの求人・転職エージェント

【マイナビIT AGENT】迷ったら相談すればいいんだ

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

**IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。**

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

<center>[『マイナビ エージェント』なら、IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、<br/>あなたの転職を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

プログラミングができるようになりたいと漠然と考えているものの、具体的に何を作りたいかは決まっていないという方は多いです。プログラミング学習ではまず最初に、何を作りたいか決めることが肝心です。当記事では、プログラミング学習の目的を見つける方法について解説します。

プログラミング学習は目的がないと続きにくい

セミナーに参加したり本を読んだりして何を作りたいかを考えることが大切

学習の目的を見つけたら次はプログラマーへの転職について調べたい

プログラミング学習の目的がない？作りたいものを見つける方法を解説！

プログラミング言語の習得度合いについては客観的には把握しづらい面がありますが、資格取得はそのスキル証明となり、プログラマーとしての地位の確立や、就職・転職に有利に働きます。

Pythonに関して資格試験制度がある以上は、自身の実力判定とスキルアップのために、受験をおすすめします。

この記事では**「Python3エンジニア認定試験」に関する概要、資格取得のメリット、勉強法などについて解説**をしていきます。

Pythonは大人気のプログラミング言語の1つです。PythonはAIの機械学習、深層学習に適した言語として知られていますが、**初心者にも分かりやすく、覚えやすい言語であり、しかも利用範囲が広いのが特徴**です。

PythonはAI開発の他、組込アプリの開発からWebアプリケーション開発、データ分析など、さまざまな分野で活用されています。

2021年現在のGitHubの調査では、JavaScriptに続いて世界第2位の人気となり、またマイナビニュースによれば「2021年、 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語ランキング調査」でも断トツの1位を記録しています。

*【参考】：[Github公式:Top languages over the years2021](https://octoverse.github.com/#geographical-distribution-of-active-users)*

*【参考】：[マイナビニュースTECH+：2021年 ITエンジニアが学びたいプログラミング言語、第1位はPython](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20210205-1697145/)*

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### Pythonエンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が運営する「Python3 エンジニア認定基礎試験」と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」があります。

さらに今後は「Python 3 エンジニア認定実践試験」が追加される予定になっています。ここでは、**Pythonエンジニアを目指す皆さんに最初に受けて頂きたい、「Python3 エンジニア認定基礎試験」を中心に紹介**していきます。

## Python3 エンジニア認定基礎試験

**「Python3エンジニア認定基礎試験」は、一般社団法人の「Pythonエンジニア育成推進協会」が実施する、Python3に関する基礎的な知識や文法知識を問う初心者向けの民間試験**です。

同法人が実施している試験としては、2020年3月からスタートした「Python3エンジニア認定データ分析試験」があり、主にPython3のデータ分析についての知識を問う試験です。

Python資格試験の申込み方法から受験、合否までの流れを確認しましょう。

試験は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで通年実施されています。

**Python資格試験の受験申込は各試験会場にWebなどから直接申し込み**ます。

*[試験申込み](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place.html)*：最寄りの試験会場を探し、試験申込みと受験料の支払を行います。

*[Odyssey IDの登録](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/registration/index.action)*：受験する前に登録が必要です。Odyssey IDは一度登録すれば繰り返し使えます。

試験当日には①Odyssey ID・②パスワード、③受験票、④身分証明書（運転免許証やパスポート等）が必要です。忘れないようにしましょう。

合否は試験終了の直後に判定され、受験者に「試験結果レポート」が渡されます。また[「合格者の照会」ページ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbt/pass_reference_form.action)で合格を確認できます。

試験合格者には、4〜6週間以内に合格証が郵送されます。

### Python 3 エンジニア認定基礎試験詳細

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の試験詳細は以下の通り**です。受験に際して理解しておきましょう。

▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式

　※試験会場に設置されたパソコンで回答します。

　・一般価格　11,000円（税込）

　・学割価格　  5,500円（税込）

*【参考】：[マイナビAGENT：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

## Python3エンジニア認定基礎試験に合格するメリット

**「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格することによるメリット**は何でしょうか？これからメリットについて詳しく見ていきましょう。

### Pythonエンジニアとしてのスキル証明になる

「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格すれば、合格認定書が付与され、履歴書には「Python 3 エンジニア認定基礎試験　合格」と記載することができます。

この資格取得によって、**Pythonに関する基礎知識を有している証明となり、プログラミング未経験者も含めて、就職や転職で有利**になります。

また資格取得によって仕事の幅が広がり、Python3エンジニアとして、AI開発や、機械学習、データ分析などのさまざまな分野で活躍できる可能性が広がります。

### 自身のスキルアップ・キャリアアップにつながる

「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた学習がスキルアップにつながり、資格取得によって仕事の幅が広がり、技術が蓄積されれば、エンジニアとしてさらにスキルを高められます。その**スキルの積み上げがキャリアアップへとつながっていく**でしょう。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた勉強法**について解説します。

**「Python3エンジニア認定基礎試験」の主教材は、オライリー・ジャパン 刊の『Pythonチュートリアル第4版』**です。他に、プログラミングに関する一般知識は、この教材以外からも出題されますので、主教材だけに頼らないよう、幅広く学習してください。

*【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)*

▪出版：オライリー・ジャパン

▪著者：Guido van Rossum（鴨澤 眞夫　訳）

Pythonエンジニア育成推進協会では主教材以外の参考書の使用も推奨しています。ここでは**入門者向けの教材**をおすすめします。

*1.[スラスラわかるPython 第2版](https://www.seshop.com/product/detail/24718?utm_source=sebook&utm_medium=organic)*

▪監修：寺田 学（Pythonエンジニア育成推進協会　顧問理事）

▪概要:初学者向けのPython入門書です。Pythonの基礎的な知識の習得を目標とし、必要最低限の知識を学べるよう丁寧に解説しています。章末問題で理解度のチェックができるようになっています。この試験は 2021年10月リリースのPython 3.10に基づいています。

*2.[ゲームセンターあらしと学ぶ プログラミング入門 まんが版こんにちはPython](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/20/P88820/)*

▪概要：子供から大人まで、プログラミングをたのしみたい人向けの入門マンガです。

### PRIME STUDY（無料の模擬試験）

**「PRIME STUDY」はPython試験やPHP試験等の模擬試験サイトで、何度でも無料で受験**できます。このサイトには「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」合格者の学習法が載っていますので、参考にすると良いでしょう。

*【参考】：[PRIME STUDY](https://study.prime-strategy.co.jp/)*

*【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式：認定教材・参考教材](https://www.pythonic-exam.com/material)*

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

Pythonが学べるおすすめのプログラミング学習サイトを紹介！

## Pythonブームを生かしてキャリアアップを！

この記事では、「Python3エンジニア認定基礎試験」の概要や勉強法を中心に解説してきました。扱いやすく、ライブラリが豊富なPythonの人気は高まる一方で、Pythonエンジニアの不足が懸念されるほどです。

こんな時こそ、Pythonエンジニアを目指す皆さんは**スキル証明となるPython3資格を取得し、自らのキャリアアップに繋げるチャンス**です。この記事を参考にして、ぜひ「Python3エンジニア認定基礎試験」に挑戦してみてください。

近年急速に人気が高まっているPythonですが、「Python3エンジニア認定資格」を取得すればPythonエンジニアのスキル証明となります。ここでは「Python3エンジニア認定試験」の概要、メリット、勉強法など合格に向けて必要な知識について解説します。

Pythonは世界的にも人気の高い言語であり、そのスキル証明が得られるメリットは大きい

Python試験は通年実施されているが、申込みは各会場に直接行う必要がある

Python試験の勉強は主教材だけに頼らず、まんべんなく勉強することが求められる

Pythonエンジニア認定資格の試験概要と攻略法を徹底解説

Kaggleは、予測モデリングを行う会社とそのサービスを表します。Kaggleでは予測モデリングや分析手法のプラットフォーム運営を行いながら、*設定課題にむけて研究者がデータを投稿してモデルの良し悪しを競争し、手法のブラッシュアップを図っています*。
【参考】：[kaggle](https://www.kaggle.com/)

Kaggleは登録会員800万人を超える、*最大のデータサイエンス向けCompetition（コンペ）サービスプラットフォームとなります*。企業とデータサイエンティストとのマッチングがされるメリットがあるほか、自己学習のインプットと競争によるアウトプットが実現できる場としても有効です。
【参考】：[Unique Kaggle Users](https://www.kaggle.com/tunguz/unique-kaggle-users)

Kaggleを始めるには、公式サイトの右上「Register」をクリックし無料会員登録を行います。会員登録のアカウントはGoogleアカウントを用いるか、Eメールを使いサインインします。
【参考】：[Kaggle Register](https://www.kaggle.com/account/login?phase=startRegisterTab&returnUrl=%2F)

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Kaggleのサイトのカテゴリーは、*「Competitions」「Datasets」「Code」「Course」に分類されています*。
【参考】：[Competitions](https://www.kaggle.com/competitions)
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)
【参考】：[Code](https://www.kaggle.com/code)
【参考】：[Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Competitions（コンペティション）はいわゆるコンペで、機械学習・データ分析のベストなアルゴリズムを競い合います。賞金が得られますので、優秀なアイデアが集約できるメリットがあります。Datasetsデータセット）はデータサイエンスや機械学習で用いるデータの集合体です会員・コミュニティはデータを活用し、分析に役立てることができます。

Code（コード）では、データサイエンスと機械学習のコードが集約されており、データ分析にすぐ活用できます。Learn（学習）では、AI学習プラットフォームとして16の各コースを無償利用し、修了認定を受けることができます。

Kaggleのコード編集・デバッグ・実行は、Kaggle Notebook（ノートブック）を用います。アカウントにサインイン後に、左上の「＋」ボタンをクリックし、「New Notebook」で作成します。

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされていることが利用者増加につながっています。

データセットとはデータサイエンスで用いるデータの集合体です。データサイエンス業務に必要とされるコードとデータとして、CSVやJSON・SQLite等のファイルフォーマットがサポートされています。

具体的には、「Trending Datasets（トレンドデータセット）」「Popular Datasets（定番人気のデータセット）」等の他、テーマ別のデータセットが多数掲載されています。およそ*50,000のデータセットと400,000のノートブックが公開されています*。
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)

JSON入門！基本フォーマットからファイルの作り方まで解説

### Kaggleのおすすめデータセット

Kaggleのドキュメントでは、*「CSV」「SQLite」「アーカイブ形式」のファイルタイプに応じたデータセットが紹介されています*。

「The Complete Pokemon Dataset」では、7世代の802体のポケモンの基本データがCSVで提供されています。「European Soccer Database」では、欧州プロサッカーの25,000を超える対戦データと、10,000を超える選手のデータがSQLiteで掲載されています。
【参考】：[The Complete Pokemon Dataset](https://www.kaggle.com/rounakbanik/pokemon)
【参考】：[European Soccer Database](https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer)

アーカイブ形式はZipや7zがサポートされています。「Chest X-Ray Images (Pneumonia)」圧縮アーカイブされた胸部X線画像（肺炎）の画像データセットが紹介されています。
【参考】：[Chest X-Ray Images (Pneumonia)](https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia)

Kaggleの学習と成長を支えるために関連情報が整理され「Kaggle Progression System」として公開されています。以下の主要な報奨制度を挙げておきます。
【参考】：[Kaggle Progression System](https://www.kaggle.com/progression)

・*付与される称号レベル*
作業品質や達成状況に応じて、「Novice」「Contributor」「Expert」「 Master」「Grandmaster」の階級が設定されています。そのランキングも「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」ごとに公開されています。Grandmasterは一握りで、Competition分野で248名が掲載されています。
【参考】：[Kaggle Rankings](https://www.kaggle.com/rankings?group=competitions&page=1&pageSize=20)

・*メダルの授与*
Kaggleにおいても、表彰の方法としてメダル授与が一般的です。「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれに付与条件が決まっています。コンペの場合は参加チーム数によって多少の差がありますが、Goldがトップ10、Silverがトップ5～20%、Bronzeがトップ10～40%に付与されています。金メダルはやはり難関だと言えそうです。

・*ランキングとポイント*
ランキングと獲得ポイントも公式サイトのLeaderboard順位表に掲載されます。獲得ポイントは時間とともに減衰するよう計算されており、最新の達成状況がポイント上位になります。称号やメダルと同様に、ポイント付与においても「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれにポイント計算の条件が決まっています。

Kaggleの勉強法ですが、まずはKaggle提供の学習コースがおすすめです。KaggleのLearn（学習）サイトでは各16コースの紹介があります。Python自体を学ぶことも可能ですし、SQLや計算科学・機械学習等があります。入門から中上級レベルのコースまでカバーされています。

料金は無料で、修了証明書が授与されます。各コースの時間は3～5時間程度ですので、全て学習しても2週間程度で終了可能です。まずはここでコンペで必要なベーススキルを蓄積することをおすすめします。
【参考】：[Kaggle Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Kaggleのおすすめ書籍としては、初学者向け・経験者向けに各1冊の参考書をおすすめします。

・*実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック*
　出版元：講談社
　初学者向けの入門からコンペに参加するまで解説しています。
　サンプルコードと解説で、内容が身に着くよう工夫されています。
【参考】：[実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000325172)

・*Kaggleで勝つデータ分析の技術*
　出版元：技術評論社
　データサイエンティストとしてデータ分析を担当している人向けの情報です。
　Kaggleのコンペで予測モデルの精度向上をしたい方に適しています。
【参考】：[Kaggleで勝つデータ分析の技術](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4)

Competitions（コンペ）と言っても、Kaggleでは各種形式のコンペが提供されています。主なコンペ形式としては*「Getting Started」「Playground」「Featured」「Research」、等があります*。

Getting Startedは、入門編で賞金やポイントはありませんが、入門チュートリアルとして利用されています。会員登録後の手始めとして参加する方が多いです。Playgroundは遊び場を意味し、Getting Startedの次のステップとして利用します。機械学習の比較的シンプルなタスクが提供されており、少額の賞金が出ることもあります。

Featuredは呼び物を意味し、Kaggleを代表するコンペとなります。難易度は高く、フルスケールの機械学習の課題が与えられます。Researchは、KaggleでFeaturedに並ぶコンペで、実験的なリサーチが対象です。通常は、賞金やポイントが得られることはありません。

コンペの退出フォーマットは、いくつか分類されています。最初は、*各コンペの実施要項・ルールにしたがい参加しやすいものを選ぶのが良いでしょう*。
【参考】：[Kaggle Competition Formats](https://www.kaggle.com/docs/competitions#competition-formats)

SimpleはKaggleの通常形式で、クラシックとも言います。この形式ではルールに基づき全データセットをダウンロードし、予測ファイルを生成します。予測結果が得られたらアップロードします。Two-stageは、ステージ1とステージ2にわかれた形式です。ステージ2に進むにはステージ1の達成状況によります。それぞれステージ開始前に新しいテストデータセットが提供されます。

CodeはKaggle Notebookの指定環境で、テストデータを推論します。CPUやGPUの使用時間、外部データやインターネット使用に制限が課せられます。推論上の制約が課せられるのでシンプルなコンペ形式が多い傾向があります。

Kaggleの賞金は難易度や情勢で変動しますが、およそ25,000米ドルから100,000米ドルが提供されているとのことです。過去にはミリオンドル越えの賞金がかけられたこともあります。
【参考】：[Kaggle General](https://www.kaggle.com/general/22994)

会員の中には賞金稼ぎ目的の人もいますが、勝てないとあきらめずにコツコツ続けてメダルを勝ち取る方もいますので、*継続したスキルアップが求められることに変わりありません*。

Kaggleは英語表記のためとまどう人も多いと思いますが、Chromeの翻訳機能を使うことで内容を理解することは十分可能です。しかしながら、どうしても英語はちょっとという方向けに同等の取り組みを紹介します。

最初に紹介するのは、Kaggleの日本語版とも言われているSIGNATEです。SIGNATEは、Competition（コンペ）・Career（キャリアアップ）・Learning（スキルアップ）で構成されていますのでKaggleと同等です。参加規模はKaggleにかないませんが、それでも累計賞金額62,000,000円以上となっています
【参考】：[SIGNATE](https://signate.jp/)

次に紹介するのは、特許庁の試みです。特許庁初のAIコンペとして「AI×商標：イメージサーチコンペティション」が実施されました。

優れた類似商標画像の検出ツールを審査システムに搭載し、2022年4月にも人工知能（AI）を利用した商標の画像検索システムをリリースの模様です。日本版Kaggleとしてメディアにも掲載されています。*この試みが定着すると、日本人技術者にもメリットがあると考えられます*。
【参考】：[特許庁 AI×商標：イメージサーチコンペティション」の開催](https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/ai_action_plan-image.html)

## Kaggle会員になったらスキルアップを継続しましょう

Kaggleではラーニング用途に留まってしまい、コンペ参加に至らない方も少なくはないです。自身の知識を高めるには、他の参加者の知見を活用することも重要です。共有されている*DiscussionやCodeから新しい気付きを得て、スキルアップに取り組むことをおすすめします*。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスのプラットフォームです。無料登録で学習からコンペ参加まで要望に合わせて利用することができます。ここではKaggleのサービス概要から学習方法、コンペの概要まで解説していきます。

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスプラットフォームです

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされています

コンペ参加により賞金やメダルが授与され、やる気が高まるよう工夫されています

Kaggleのサービス概要から学習・コンペまで入門情報を解説！

*Node.jsとは、JavaScriptの実行環境の一つです。*

本来、JavaScriptはフロントエンド言語です。Webページ上の要素にアクセスし、ユーザの操作をトリガーとしたHTML要素の動きを実現できます。「このボタンをホバーしたら、クリックしやすいようにボタンが大きくなる」等の動きがこれに当たります。

**更にNode.js環境を用意することで、JavaScriptにバックエンドの処理も行わせることができます。**例えば、サーバに配置されたファイルの読み書きやDBとのアクセスがJavaScriptで出来るようになります。

【参考】：[公式-Node.jsとは](https://nodejs.org/ja/about/)

*「JavaScriptは書いたことあるけど、Node.jsで何が出来るのか分からない」*

*「チーム開発でNode.jsを使うことになったけど、何からやればいいか分からない」*

*「Node.jsを自走して学習していきたいが、どうやればいいか分からない」*

Node.jsで実現出来ることをお話した後に、実際にNode.jsを使うための手順、自走して学習していく方法を解説します。

Node.jsとは？JavaScriptとの違いや使い所を解説

ここでは、Node.jsを使うと我々エンジニアは何を実現出来るのかについて解説します。

*・単体でWebアプリケーションを作ることができる*

**Node.jsはWEBサーバとしての役割も担います。**つまり、nginxのような通常WEBサーバとして用いられるソフトウェアを使うことなく、Node.jsだけでサーバを起動しHTTP通信を行うことができます。

また、Node.jsを用いることでブラウザ上でのHTML操作だけでなく、DBとのデータ連携が可能になることをすでに述べました。このことから、Node.js環境でWEBアプリケーションを作成することができます。

*・モバイルアプリケーションが作れる*

**Node.jsを導入することで、スマホアプリ開発用フレームワークであるReact Nativeを動作させることができます。**React Nativeの開発言語はJavaScriptであるため、動作させるにはJavaScriptの実行環境であるNode.jsが必要です。

React Native入門！将来性やアプリ開発環境について解説

*・新仕様のJavaScriptを古いブラウザでも動作させられる*

JavaScriptはアップデートが年々行われている言語であり、そのためバージョンによってはコードの記述方法が一部異なる場合があります。特に、JavaScriptのバージョン「ES2015」以降はオブジェクト指向での記述が可能になったりと、大幅な仕様変更がありました。

バージョンアップによって、古いブラウザ（Internet Explorer11など）がその仕様に適応できない場合があります。

これを防ぎ、バージョンアップしたJavaScriptと古いブラウザの互換性を保証するためにJavaScriptコードの変換を行う必要があります。**これを実現するツールのうち代表的なものに「Babel」があり、その動作環境としてNode.jsがよく選択されています。**

*・最新のフロントエンド技術を導入できる*

**フロントエンドの技術として、TypeScriptやReact、Vue.jsといった言葉を聞いたことはあるでしょうか。これらを導入する際の実行環境としてNode.jsはよく選択されています。**

選択されている理由として、上記で挙げた技術では、ブラウザ上でのDOM操作だけではなく、ソースコードのコンパイルやファイルインストールといったサーバサイド処理が必要になってくることが挙げられます。そのため、JavaScriptをサーバサイドでも扱えるNode.jsが実行環境として適しているのです。

TypeScriptはJavaScriptの上位互換？違いは開発規模や機能面にアリ

MacOS環境でのNode.jsインストール方法をこちらで解説します。以下ではHomebrewを用いてインストールを進めていきます。

**nodenvとは、Node.jsのパッケージ管理ツールです。**複数プロジェクトで異なるバージョンのNode.jsを利用したい場合に重宝します。

ターミナルを開いて、下記3つのコマンドを順番に実行して下さい。

curl -fsSL https://github.com/nodenv/nodenv-installer/raw/master/bin/nodenv-doctor | bash

*それぞれ、「nodenvをインストールする」「パスを通す」「nodenvがインストールできているか確認する」を意味するコマンドです。*

3つめのコマンドに対して下記の表示があれば、正しくnodenvがインストールできています。

下記の2コマンドを順に実行します。{バージョン番号}には、インストールしたいNode.jsのバージョンを記載します。

インストールしたnodeのバージョンが2つめのコマンドで表示されれば、無事にNode.jsがインストールできています。

さらにnodenvでは、ディレクトリごとに使うNode.jsのバージョンを指定できます。プロジェクトで利用したいディレクトリ配下に移動して、下記の2コマンドを実行してください。

インストールしたいバージョンが表示されれば、インストール完了です。

## ローカルでWebアプリを立ち上げるまで

ここまでで、ローカルPCにNode.jsをインストールすることができました。では、実際に簡単なWEBアプリを作成してみましょう。

Node.jsはJavaScriptの実行環境を指し、JavaScriptでサーバサイド処理を行うことが可能です。ReactやVue.jsなど、最新のフロント技術の導入時にはよく選択される環境なので、将来性は高いです。この機会に是非習得することをお勧めします。

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