プログラミング言語のPythonはAIからWebアプリケーション、データ解析などさまざまな分野で利用され、ソフトウェア開発の現場でも人気が高まっています。*そのPythonを中心にプログラミングを行うのがPythonプログラマーです。*

人気の高いプログラミング言語にはJavaやJavaScriptなどがありますが、まだ実務経験者がさほど揃っていないPythonプログラマーの需要は高く、未経験者でもPythonプログラマーを目指す人は少なくありません。

この記事では、Pythonプログラマーを目指し、さらにIT業界での活躍を目標とする方に向けて、Pythonの特徴やメリット、Pythonプログラマーの仕事、将来性、年収、学習方法などについて解説します。

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

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されたオープンソース（無料）のプログラミング言語です。その名称は、イギリスBBCのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』に由来しています。

*Pythonの主な特徴としては、シンプルで分かりやすい文法と、少ないコードで簡単にプログラムを書けることです。*

以下では、Pythonの特徴と用途を紹介します。以下に挙げるように、Pythonは初心者の方にも取り組みやすい言語でありながら、汎用性が高く、あらゆる局面で活用できる言語です。

### 文法がシンプルで分かりやすい

Pythonは誰が書いても同じようなコードになるように設計されています。他の言語と比べても圧倒的に「読みやすい」「書きやすい」です。文系出身の方でも習得しやすい言語の1つでもあります。

### プログラミングの環境構築が簡単

初心者がプログラミングを始める際の最初のハードルは環境構築です。Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）を使えば、3分で環境構築が完了し、すぐにPythonのコードを実行できます。

【参考】：[Colaboratory へようこそ ｜ Colaboratory](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

Pythonは汎用性の高い言語で、以下に挙げるようなことを実現できます。

▪️ExcelやWordの自動操作
▪️データベースの操作と分析
▪️人工知能（AI）による予測や分類
▪️Webサイトのデータ収集
▪️ロボットの制御
▪️自然言語処理
▪️画像データの認識
▪️Webアプリケーション開発

PythonはGoogle社内の公式言語となっているほか、FacebookやYouTubeでも使われるなど広く普及が進み、Pythonプログラマーが求められる環境が整ってきました。未経験者の方もぜひPythonプログラマーを目指してみましょう。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

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## Pythonプログラマーから目指せる職種

Pythonを学習してプログラマーとしてキャリアを磨くことで、さまざまな職種が目指せます。以下に目指せる代表的な職種を紹介します。

PythonはAI開発で広く利用されています。AIエンジニアは、*機械学習やディープラーニングなどのAI技術を使用して、ITシステムやソフトウェアを設計・開発・運用するプロフェッショナルです。*

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

データサイエンティストは、*ビッグデータの解析やデータサイエンスに関する知識を持つプロフェッショナルです。*Pythonを使ってデータを分析し、そこから必要な情報を抽出し、ビジネスの改善に活用します。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

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WebサービスやWebアプリケーションの開発にも利用されています。有名なWebサービス（例：Facebook、YouTube）でもPythonが活用されています。

Web系エンジニアを目指すには、*Python以外にHTMLやCSS、JavaScriptなどの言語知識、SQLなどのデータベース言語のスキルも必要です。*

Webエンジニアとは？仕事内容や年収、向いている人をわかりやすく解説

データベースの種類とは？エンジニアが今さら聞けない基本知識を徹底解説！

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Pythonプログラマーの年収データがないため、今回はシステムエンジニアの年収を紹介します。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2024年3月執筆時点）、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、Javaプログラマーは一般平均年収よりも、やや低めから高めまで幅があることが分かります。

需要が高く、さまざまな案件で活躍できるPythonプログラマーは高年収が期待できます。*そのためには、スキル証明となる資格を取得し、実践経験を積むことが求められます。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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)

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！

## Pythonプログラムを学ぶメリット

Pythonプログラマーを目指すメリットについて確認しておきましょう。

### 可読性の高いコードが書ける

Pythonはシンプルで読みやすい言語で、少ないコード量で効率的なプログラムを書くことができます。他の人が書いたコードでもミスやエラーを発見しやすく、**開発プロジェクトを円滑に進めることができます。**

### 豊富なライブラリとフレームワーク

Pythonには多くのライブラリやフレームワークが用意されており、開発の効率化に役立ちます。機械学習ライブラリのTensorFlowやデータ分析ライブラリのPandasなどがあります。

【参考】：[Pandas ｜ Python データ分析ライブラリ](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

Pythonは機械学習やデータ分析、Wenサービス、Webアプリケーションなどの分野で広く利用されています。初心者にも学びやすいとされています。

Pythonを機械学習に活かそう！できることやおすすめ本を紹介

Pythonは30年以上の歴史があり、多くのWebサービスやAI開発で利用されています。将来的にも需要が高まることが予想されています。

## Pythonプログラマーになるには

**Pythonプログラマーになるには、まずPythonの基本的な文法や記述ルールなど基礎知識を身に付けることが必要です。**基礎知識を習得してから、実際にプログラミングの経験を積むことで、より実践的なスキルが身についていきます。

### Pythonに関する基礎知識を身につける

Pythonの基礎知識を身につけるには、次のPythonの入門書の利用をおすすめします。Pythonの文法やコードの記述ルール、ライブラリの概要などが自然に身に付いていくでしょう。

また、Python JapanのサイトにはPythonの入門講座があり、こちらを併用することで学習効果を上げることができます。

*■ スッキリわかるPython入門 第2版*
シリーズ累計90万部のPython入門書の改訂版です。初心者向けに、Pythonの基礎をわかりやすく解説しています。コツやしくみ、落とし穴をしっかり押さえてあり、Pythonプログラミングが自然に身に付いていきます。

第2版では、PCやスマホのWebブラウザで手軽にプログラミングができる「dokopy」を導入し、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」も追加されています。

▪著者：国本 大悟、須藤 秋良
▪出版社：インプレス
▪ページ数：416ページ
▪発売日：2023/11/6

【参考】：[スッキリわかるPython入門 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1122101165)

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

*■ ゼロからのPython入門講座*
プログラミング未経験者・初心者を対象にした無料の「ゼロからのPython入門講座」では、ブラウザからPythonを実行できるサービス、Google Colaboratory（Colab）を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説しています。

環境設定を必要とせず簡単にプログラミングを体験できるため、プログラミング入門者におすすめです。

【参考】：[ゼロからのPython入門講座｜Python.jp](https://www.python.jp/train/index.html)

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！

### スキル証明となるPython資格を取得する

Pythonプログラマーを目指す方におすすめの資格を2つ紹介します。**IPAが主催する「基本情報技術者試験」とPythonエンジニア育成推進協会が主催の「Python 3 エンジニア認定基礎試験」です。**以下、試験の概要を紹介しますので、ぜひチャレンジしてみましょう。

*■ 基本情報技術者試験*
「基本情報技術者試験」は、ITエンジニアの登竜門とされる国家試験です。IT基本知識を身につけ、実践的な活用能力を証明します。CBT方式で随時実施され、IT戦略立案からシステム開発まで幅広いスキルが要求されるため、IT業界への転職を希望する人はぜひとも取得しておきたい資格です。

【参考】：[基本情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

*■ Python 3 エンジニア認定基礎試験*
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する「Python 3 エンジニア認定基礎試験」は、Pythonの基礎知識を問う試験です。出題範囲は主教材「Pythonチュートリアル 第4版」から選ばれ、40問の選択式問題で構成されています。試験時間は60分で、合格基準は正解率70%です。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験 ｜ オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam/python3basic.html)
【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版](https://aoten.jp/store/detail.html?no=a1800i_k210201)

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

### 研修が手厚い企業を選択する

**Pythonプログラマーとしてスキルアップを図るには、研修に手厚い企業に転職する道もあります。**企業に入ってから言語を学ぶメリットを挙げてみましょう。

*1.組織のニーズに合ったカリキュラム*
企業における研修では、Pythonの基本から応用まで企業側のニーズに合わせた習得が可能です。実際のプロジェクトや業務に合致する、実践的なスキルを重視した内容になっており、座学よりも実践力が身に付くでしょう。

*2.同僚との学習コミュニティ*
同一企業内で同僚と共に学ぶことで、連帯感や競争心が高まり、また研修内での質問や知識共有がしやすく、よい学習コミュニティが形成されます。

*3.奨励金や資格手当が期待できる*
概ね研修が手厚い企業は従業員の資格取得に熱心であることが多く、資格取得に対するインセンティブや資格手当を期待でき、スキルアップが収入アップにも繋がります。

Python未経験者の求人が少ないと考える方、研修が手厚い企業に転職したいという方には、有力な転職エージェントの活用をおすすめします。

## 将来性の高いPythonエンジニアを目指そう

AIや自動化技術で人気のPython言語は求人も多く、Pythonプログラマーを目標にしている方は少なくないでしょう。この記事ではPythonプログラマーを目指す上で知っておきたいPythonの概要、目指せる職種や年収、メリット、学習法などを解説していきます。

PythonプログラマーはAIからデータ解析など、さまざまな分野で利用されるPythonで開発を行うエンジニア

PythonプログラマーはAIエンジニアやデータサイエンティスト、Web系エンジニアを目指せる

Pythonプログラマーを目指すには、基本情報処理技術者試験やPython 3 エンジニア認定基礎試験の資格取得が有効

Pythonプログラマーとは？目指せる職種やメリット、学習法を解説

MongoDBとは何か、についてまずは解説します。MongoDBの性質やMySQLとの違い、MongoDBが人気の理由などについてまとめたので参考にしてください。

MongoDBはデータベースの1種であり、アメリカのMongoDB Inc.によって運営されています。C++という言語で作られ2009年に公開された比較的新しいデータベースです。

データベースとは、検索や更新が効率的に行えるよう整理された情報の集まりのことです。Webアプリやソーシャルゲームなど多くのデータを保持する必要があるサービスにとって、データベースは必要不可欠なものです。

MongoDBは*データベースの中でもNoSQLに分類され、NoSQLの中でも更にドキュメント指向データベースに分類*されます。昨今注目されているデータベースでもあり、MySQLなどのRDBMSに継いで人気と言われています。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

NoSQLはデータベースの分類を表します。MySQLなどの通常のデータベースはリレーショナルデータベースと呼ばれており、データを表形式で管理します。エクセルの表のように列ごとに何のデータが入るか予め設定され、それに従ってデータを格納していきます。

NoSQLは**リレーショナルデータベース以外の全てのデータベースを意味します。**リレーショナルデータベース以外にも、キーバリュー・カラム指向・ドキュメント指向・グラフ指向など、数々の形式のデータモデルがあり、これらはNoSQLに分類されます。

MongoDBもNoSQLの1つでありリレーショナルデータベースとは違う種類ということです。

### ドキュメント指向データベースとは？

ドキュメント指向データベースとは、*ドキュメントとして構成するデータベース*のことです。具体的にはXML形式またはJSON形式のドキュメントで管理します。MongoDBはドキュメント指向データベースの1つであり、JSON形式でデータを管理します。

JSON形式とは、JavaScriptのオブジェクトの書き方を参考にした定義方法のことです。JavaScriptをはじめPython・Java・PHPなど数々の言語で使われており、Webアプリで扱いやすいのが特徴です。JSON形式は単なるキーとバリューの構造だけでなく、複雑な階層構造にもできます。そのため、データごとの形式が変わっても問題なく扱うことが可能です。

また、ドキュメント指向データベースには他にもCouchDB、BaseXなどがあります。

JSONファイルとは？基本構造からファイルの読み書き方法まで解説

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベースの中でも人気が高く、多くのWebアプリで導入されています。WordPressなどのCMSにも採用されています。

MySQLは表形式でデータを格納するため、**設計段階でカラム数などのデータベースの構造を厳密に決定しないとならず、その分設計コストがかかります**。一方、MongoDBはデータをJSON形式で扱うため、事前にデータベース構造を決めなくて良く、設計時間の短縮に繋がります。

ただし、MongoDBにも苦手分野は多くあるため、どちらが優れているなどはありません。両方の性質を見極めた上で使い分けていくことが重要です。

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

NoSQLが注目されている理由は、*ビッグデータを扱う重要性が高まっているため*です。ビッグデータとは大量かつデータ形式が統一されていないデータ群のことです。たとえば、SNSの書き込みやユーザーの行動ログなど、毎秒ごとに増えていくデータを指します。

これらのビッグデータを上手く扱うことで、企業によって有益な情報を導き出せる可能性があり、ビッグデータは注目ワードとなっています。こういった統一されていないデータはMySQLなどでは扱いが難しいです。

そこでMongoDBをはじめとした、データを表形式で扱わないNoSQLが注目されてきました。

続いて、MongoDBを使うメリットを解説します。アプリ開発でMongoDBを導入することでどういったメリットがあるのかまとめました。

複雑なデータを扱えるのがMongoDBの1番の特徴です。JSON形式でデータを管理するため、**階層構造などになっているデータでも問題なく格納**でき、更新・削除なども素早く行えます。様々なデータ構造に対応できるため、データ形式を予め統一させる必要もなく、そのまま格納していくことが可能です。

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

### 大量のデータを高速処理可能

MongoDBはインメモリで動作するため、*大量のデータを高速処理することが可能*です。インメモリとはデータをメインメモリ上に保持して扱う方式であり、ストレージを使うことがないため、処理速度を速くすることができます。行動ログの処理など、大量のデータをリアルタイムで処理する必要がある場面にMongoDBは向いているでしょう。

ただし、サーバのメモリよりも多くのデータを処理すると性能が下がってしまうので、注意が必要です。

### Shardingで水平分散を実現可能

MongoDBはShardingという手法を用いることで、水平分散を実現可能です。水平分散とはサーバの台数を増やしデータをサーバごとに分散させることで、1つのサーバの負荷をへらす仕組みを指します。

**MongoDBならサーバの台数を増やすだけで負荷分散して性能を上げられる**ため、スケールアウトしやすいメリットがあります。

### レプリカセットという機能がある

MongoDBにはレプリカセットという、3台以上のサーバでデータの同期を行う機能が備わっています。この機能のおかげで、*障害が発生してサーバが使えなくなった場合に別のサーバに切り替えることで凌ぐことが可能*です。

## MongoDBができないこと・苦手なこと

続いて、MongoDBができないことや苦手なことについて解説します。MySQLなら容易にできることでもMongoDBの場合困難なことは多くあるので、それらについて知っておくことも大切です。

トランザクションとは関連のある複数の処理を1つにまとめることです。MySQLにはトランザクション機能があるため、**複数のデータに対し一連の処理を同時に行うことができます**。しかしMongoDBにはこの機能がないため、複数のデータを同時更新することが難しくなります。

MongoDBではGROUP BYやSUMなどのSQL構文が使えず、*他の構文を代わりに使うことになります*。そのためMySQLをマスターした方でもMongoDBを扱う場合、学習コストがかかってしまいます。

他のデータベースで学んだ知識を活用できないというのは、MongoDBのデメリットと言えるでしょう。

SQLとは？その概要やプログラミング言語との違いについて紹介！

続いて、MongoDBの使いどころについて解説します。アプリ開発においてMongoDBはどういった場面で活躍するのかまとめたので、MongoDBを自社サービスに導入する予定の方などは参考にしてください。

MongoDBはデータ量が膨大になると推測される場面と相性が良いです。Webアプリを開発する場合、**基本的な部分はMySQLで管理して更新頻度が多くなる箇所はMongoDBを利用する**、というように使い分けるのが一般的でしょう。

MongoDBは*Webサイトの操作データログの蓄積に適しています*。MongoDBは出力形式の違うログを一括して扱うことができるのに加え、「TTL Collection」という有効期限切れのログを自動削除する機能が備わっているためです。

MongoDBはソーシャルゲームにも活用できると言われています。**ソーシャルゲームは小規模な書き込み・読み込みが頻繁に発生するため**です。また、スケールアウトがしやすいのもソーシャルゲーム向きと言えるでしょう。

最後に、MongoDBの使い方を学ぶ方法について解説します。MongoDBは最近注目されはじめたデータベースのため、MongoDBについて全く知らない方も多いでしょう。そこで、MongoDBを全く知らない方でも無理なく学習できる方法を紹介するので参考にしてください。

まずは*学習サイトを使ってMongoDBの基礎を押さえるのがおすすめ*です。MongoDBやNoSQLについて解説しているサイトは数多くあります。学習サイトは本を開く必要がないため、通勤時間や空き時間などで手軽に勉強できるのがメリットです。

学習サイトで基礎を押さえたら書籍で本格的な勉強をはじめましょう。MongoDBについて日本語で解説している書籍はまだ少ないですが、その中でもおすすめなのは「はじめてのMongoDB」です。

本書は**「MongoDBとは何か」という点から丁寧に解説**しています。MongoDBのインストール方法やデータの操作方法、具体的なアプリケーション開発などを手順に沿って無理なく習得していくことが可能です。

また、NoSQL全体について学びたい方には「RDB技術者のためのNoSQLガイド」がおすすめです。本書には主要なNoSQLの概要や最新情報がまとめられています。RDBの使用経験はあるものの、NoSQLは全く知らない方が対象となっており、NoSQLを実際に業務で活用するための視点を与えてくれます。また、MongoDBについても解説されています。

【参考】：[はじめてのMongoDB](https://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-1962-0)
【参考】：[RDB技術者のためのNoSQLガイド](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798045733.html)

## MongoDBは使いどころを考えて使うことが肝心

本記事では*MongoDBについて解説*しました。MongoDBのメリット・デメリットや使いどころについてご理解いただけたかと思います。MongoDBは昨今注目されているデータベースですが、向き不向きの場面も多くあるため使いどころを考えた上で導入することが大切です。

MongoDBはデータ量が膨大になると予想される場面において力を発揮します。MongoDBを習得したい場合は、まず学習サイトで基礎知識を押さえ、その後書籍で詳しく扱い方について勉強するのが良いでしょう。本記事がMongoDBを知りたい方にとって有意義なものとなれば幸いです。

本記事ではMongoDBについて解説します。MongoDBとは何か、できること、使いどころなどの基礎知識をまとめました。また、MongoDBの学習方法についても例を挙げています。本記事を読むことで、MongoDBの勉強をはじめることができます。

MongoDBはNoSQLデータベースの1つであり、JSON形式でデータを管理する

MongoDBはデータ構造が異なる場合でも処理できるなどのメリットがある

MongoDBは操作データログの蓄積やソーシャルゲーム開発などで活用しやすい

MongoDBとは？できることや使いどころ、学習方法について解説

近年、DX（デジタル・トランスフォーメーション）の推進などのデジタル化が進展してきました。そうしたデジタルデータを業務の効率化や生産性の向上、新規事業の創出、的確な経営判断などビジネスに役立てる「データ活用」に注目が集まっています。

データ分析の主な目的は、数多く存在する情報の中から知見を獲得することです。そのためには、分析に用いられる情報を速やかに見やすい形で表示したり、共有したりして意思決定・判断に活用できる仕組みが必要です。

ただ、ビッグデータなどの膨大なデータを収集、視覚化するためには、専門的なスキルや多くの時間・手間が必要になると考えられてきました。そうした課題を解決するため、効率的なデータ分析に役立つものとして「BI（ビジネス・インテリジェンス）ツール」が普及しています。

**数あるBIツールの中でも代表的なツールが「Tableau（タブロー）」です。**国内外で多数の導入実績があります。なぜ、Tableauは人気があるのでしょうか。その特徴や使い方、活用事例、学習方法などを解説していきます。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

*Tableauは「タブロー」という読み方のBIツールです。*データ分析に関する専門的な知識を持たない人でも簡単に扱うことができるセルフサービス型で、データの可視化に特化した機能を豊富に備えている点が特徴の1つです。

複雑かつ大量のデータを多彩なグラフやチャート形式で表示し、分かりやすく内容を伝えたり、理解したりする場合に役立ちます。

Tableauは元々、2003年に設立された米国のソフトウェア企業であるTableau Softwareから発表され、その後、同社は企業統合を経て、2019年6月にCRM（顧客情報管理）ベンダーのSalesforce（セールスフォース）に買収され、同会社の事業部門としてTableauの開発に携わっています。

また、Tableauは市場調査企業ガートナーが公表する市場調査レポート「マジック・クアドラント」のアナリティクス／BIプラットフォーム部門で、10年連続で「リーダー」の評価を獲得しています。

【参考】：[Tableau公式サイト](https://www.tableau.com/ja-jp)

### 「BIツール」の種類とTableauの立ち位置

BIとは「Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）」の略で、ビジネスにおけるデータの分析や活用のことを意味します。BIツールは、企業が蓄積するさまざまなデータを集約して可視化し、分析からインサイトを得ることで、データに基づいた意思決定や課題解決を支援するツールです。

BIツールには、大きく「トラディショナルBI」「モダンBI」の2種類があります。トラディショナルBIは、企業内のIT部門などに所属するデータアナリストなど専門的なスキルを持つ人が使用するツールです。

一方、モダンBIは、高度な専門知識や技術が必要ではなく、現場にいる従業員が利用できるという特徴を持っています。TableauはモダンBIの1つとされ、エンドユーザによる現場主導でのデータ分析を支援するために利用されてきました。

**Tableauは、様々なデータの「分析」「可視化」「レポートの作成」などの業務を一貫して実施できる機能を備えています。**事前に用意されているチャートやグラフを用いて、データを基にしたビジネスの現状を視覚的に理解したり、把握したりできる点が強みです。

### 直感的な操作性と優れた表現力

Tableauの特徴の1つとして挙げられるのが「直感的な操作性と優れた表現力」です。Tableauでは、基本的には「ドラッグ＆ドロップ」などマウスによる操作のみで、データの分析やレポートの作成までを完了できます。

また、多数のチャートタイプの中から分析に合わせた色や形、大きさなどの表示形式を選択することで、分析対象となるデータを多彩な表現力で可視化します。この可視化によって、データを直感的に認識し、素早く理解することに役立てられます。

### ダッシュボードなどのレポーティング機能

Tableauの特徴に挙げられるのが「レポーティング」機能です。「Microsoft Excel」「Microsoft Word」や「Microsoft PowerPoint」、PDFやCSVといった各種ファイルに変換できます。また、同ツールのデザイン機能を使うと、データを成形して定型的・非定型的など各種報告書・帳票として出力可能です。

レポーティング機能の1つである「ダッシュボード」も便利な機能です。ダッシュボード画面では、さまざまなグラフやチャート、レポートなどの複数の表示内容を簡潔にまとめて、画面上で一覧表示できます。

また、リアルタイムにデータをさまざまな表示方法で閲覧でき、PCだけではなくスマートフォンやタブレットなど各種デバイスでも情報共有できるため、メンバー間のデータ共有にも役立っています。

### さまざまなデータソースに対応できる

Tableauでは、複数の異なるデータソースの様々なデータを集計・分析することが可能です。「Microsoft Excel」やcsvなどのファイル、「Oracle Database」や「Microsoft SQL Server」などのデータベース、「Google Analytics」や「Salesforce」などのクラウドサービスなど幅広い種類が対象です。

また、リアルタイムにデータをさまざまな表示方法で閲覧でき、PCだけではなくスマートフォンやタブレットなど各種デバイスでもWeb上で他のユーザとデータ共有が可能です。

さらに権限を付与したユーザだけにアクセスを許可したり、一部の情報をWebページに埋め込むことで複数のユーザ間で共同作業したりできます。

【参考】：[公式サイト「Tableauとは？」](https://www.tableau.com/ja-jp/why-tableau/what-is-tableau)

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

## TableauとExcelのデータ分析での違い

「膨大な量のデータを処理できる」と聞くと、「Excel」のことを思い浮かべる方もいるでしょう。確かにExcelは、表計算処理やグラフ化などの機能も充実しています。「Excelがあるのに、Tableauを導入する必要はあるのか」と考えた方もいるかもしれません。

ここからは、TableauとExcelについて、主にデータ分析という観点から違いを見ていきましょう。

データ処理や可視化などで類似機能を多く持っているTableauとExcelですが、それぞれのコンセプトの方向性が異なります。

まず、Excelのメイン機能は「表計算」であるのに対して、Tableauは「データの可視化や分析」がメインです。Excelの可視化機能は、あくまで「表計算からの延長」機能として位置づけられます。

このように、データ計算・処理のためのExcelと、分析結果から迅速な意思決定を支援するTableauでは、ツールの主目的が異なるのです。

### 扱えるデータの量や接続対象の違い

Excelの場合、基本的にはCSV形式のデータを取り扱うことが中心です。また、単一のワークシートの中で取り扱える行数に約100万行程度の制限があり、データ量が多くなると動作が重くなることもあります。

対して、Tableauはハードウェアの制約はもちろんありますが、基本的には扱えるデータ量の上限はありません。また、業務システムなどで使われているデータベースのデータを直接分析できるため、その場合もExcelよりも大量のデータを取り扱うことが可能です。

Excelで表やグラフなどを作成する場合は、計算式や関数やマクロなどを理解している必要があります。Tableauでデータの分析や可視化をする場合は、直感的な操作で完了できるため専門的なプログラミングの知識が不要です。

また、Excelでデータを集計する場合、そのプロセスでは属人的な手作業を伴うことがあり、人手を介することによる集計ミスなどが起こる可能性も出てきます。一方、Tableauでは、これらの集計作業を自動化できたり、集計関数も1度定義するだけでデータ更新時でも適用範囲を修正したりする必要はありません。

ここまで紹介してきたように、TableauとExcelには様々な違いがあることが分かります。

簡潔に言えば、Excelは構造化データ（列と行の概念を持つデータ）を使った主に統計的なアプローチでの分析に適しています。*一方、Tableauはビッグデータを素早く簡単に目に見える形に表現し、意思決定や分析結果を理解することに優れていると言えます。*

両者は、製品の思想として異なるツールであり、どちらかだけにすべきものというものでもありません。適材適所で利用することをおすすめします。

## Tableauの学習方法／トレーニング

ここから、実際にTableauを使ってみたいという方に向けて、どのような学習方法があるのか、効率的にデータを扱えるためのポイントなどを紹介していきます。

自身の状況に合わせた学習方法／トレーニングを活用して、スキルアップを目指してください。

### データ可視化ギャラリー「Tableau Public」を利用する

まずは、データ可視化ギャラリー「Tableau Public」を利用する方法です。Tableau Publicは、一般公開されているデータをオンラインで利用して、インタラクティブなビジュアライゼーションを探索、作成、共有できる無料のプラットフォームです。

「とりあえずTableauに触ってみたい」「Tableauを日常的に使って、より良いダッシュボードを作成したい」などと考えているTableau初心者の方におすすめのサービスです。「リバースエンジニアリング」によって、ダッシュボードなどがどのように作成されているかをトレースすることができます。

たとえば、作成したいイメージやキーワードで検索したり、気に入った作品をダウンロードして作り方を学ぶという使い方に適しています。実物を見て読み解くというのも非常に良い学習になるでしょう。

ただ、Tableau Publicの作品は公表対象となりますので、企業・組織で活用するデータを利用することは絶対にやめましょう。

【参考】：[「Tableau Public」公式サイト](https://public.tableau.com/app/discover/viz-of-the-day)

### Tableauコミュニティに参加する

Tableauには、世界各国から100万人以上のメンバーが参加する「Tableauコミュニティ」があります。日本国内でも「Japan Tableau User Group」をはじめとする複数の分科会が存在します。

Tableauコミュニティに参加することで「世界中の知見を手に入れることができる」「世界中の人とつながりが生まれる」「現役コミュニティメンバーからアドバイスを受けられる」というメリットがあります。

【参考】：[「Tableauコミュニティ」公式サイト](https://www.tableau.com/ja-jp/community)

### 無料トレーニング動画で学習する

*Tableauの公式サイトでは、「作成者」「管理者」などTableauを利用する立場に応じて細かく分割されたトピックを解説するトレーニング動画を公開しています。*

作成者向けには「データの準備や分析、共有の方法」、データ作業者向けには「Webでデータに関する作業方法」、管理者向けには「組織のTableau導入環境のセキュリティ、ガバナンス、管理」に関する動画などを無料で視聴可能です。

【参考】：[「Tableau無料トレーニング」公式サイト](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/training/)

### 有料のe-Learning講座を活用する

Tableauの公式サイトでは、有料のe-Learning講座も用意されています。アナリストやデータサイエンティスト、デザイナーなどに向けたコンテンツを1年間学習することが可能です。

たとえば、アナリスト向け学習過程では、Tableau Desktop の基本から始まり、アナリストのスキルセットを網羅するトピックを学べます。また、各モジュールの最後には、学んだ知識を確認する評価（テスト）が用意されているため、自身のスキル習熟度を確認することも可能です。

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