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。

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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。

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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。

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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。

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### 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。

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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。

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*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)

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## 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。

【参考】：[「Tableau  eLearning」公式サイト](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/training/elearning)

**その他、企業・組織を対象とするハンズオンセミナーなどを活用することで、Tableauの基本的な操作から難易度の高い操作までを学ぶこともできます。**

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

Tableauには、データの取り扱いに応じて複数の製品があります。「Tableau Desktop」「Tableau Prep」「Tableau Server／Tableau Online」などをセットで利用できます。ここでは、タブローの各製品と機能を紹介します。

【参考】：[「Tableau プラットフォーム」公式サイト](https://www.tableau.com/ja-jp/products/our-platform)

Tableau Desktopは、自社サーバで運用されるPCにインストールして利用するソフトです。主にデータの可視化（ビジュアライズ）や分析処理で利用します。Excel・スプレッドシート・データベース・ビッグデータなどのデータソースにアクセスして、分析することが可能です。

Tableau Prepは、分析用データをクリーニングしたり形式を整えたりすることができるツールです。Tableau Desktopでも簡単なデータのクリーニングや結合は可能ですが、Tableau Prepであらかじめデータを準備することで、Tableau Desktopではデータの分析に集中するという役割分担が可能です。

Tableau Prepには「Tableau Prep Builder」と「Tableau Prep Conductor」の2種類があります。Tableau Prep Builderは、データの結合や、分析に適した形への変換などを担い、Tableau Prep Conductorは、サーバー環境におけるフローの実行や管理を担う製品です。

Tableau Onlineは、クラウド環境で利用できるビジュアル分析に利用する製品です。PCのブラウザだけでなく、タブレットやスマートフォンなどでも活用でき、外出先からのアクセスやダッシュボードの操作などが可能です。

Tableau Serverは、Tableau Desktopの分析データをどの端末からでも閲覧可能にする製品です。具体的には、Tableau Desktopのダッシュボードの保存やデータの自動更新などが可能です。

Tableauには、オンプレミス型の「Tableau Server」と、クラウド型の「Tableau Online」という2つの料金体系があります。また、それぞれに「クリエイター」「エクスプローラー」「ビューワー」という権限別の3種類のライセンスがあります。

### Tableau Creator（クリエイターライセンス）

Tableau Creatorは、データを作成する人向けのベースとなるライセンスです。データの作成や分析、共有などすべての作業を実施することができます。

### Tableau Explorer（エクスプローラーライセンス）

近年、DX（デジタル・トランスフォーメーション）の推進によって、デジタルデータの分析結果を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。そこで注目を集めているのがBIツール「Tableau」です。その特徴や利用用途、学習方法、活用事例などを解説します。

Tableauとは、さまざまなデータを集約して可視化して分析し、その分析結果に基づいた意思決定や課題解決を支援するツールです

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

日本航空（JAL）や住友化学、北陸大学やヤマト運輸、スマートニュースなどデータ分析を重視する多くの国内企業で導入されています

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## バックエンドの言語選びに悩んでいる方は多い

バックエンドの知識を身につけて、エンジニアとして転職やスキルアップを目指している人の中には、どの言語を学べばよいか悩んでいる人も多いのではないでしょうか。

バックエンドの言語は、それぞれの言語で文法や特徴が異なります。**また、未経験でゼロから勉強する場合は、難易度の高すぎる言語を選択してしまうと、途中で勉強が嫌になってしまう可能性もあります。**

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## バックエンドにおすすめの言語はGo

**結論から言うと、バックエンドにおすすめの言語はGoです。**Goは、Googleやその他のコミュニティが共同で開発したオープンソースのプロジェクトです。

また、このGoは他のバックエンドの言語と比較すると、少ないコードで実装ができるメリットがあります。また、日本でもGoを使用して開発をする企業も増えており、今後さらに需要が高まる可能性を持っている言語です。

【参考】：[Go 公式](https://go.dev/)

Go言語とは？Go言語の特徴・将来性・習得に向いている人を解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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=acv07_2)</center>

**ここからは、バックエンドの基礎知識を解説します。**そもそもバックエンドとは何かや、バックエンドのエンジニアの年収についてご紹介します。

*バックエンドとは、ユーザからは直接見えないサーバーサイドの処理を行うことを指します。*例えば、データベースやサーバの構築や導入を行い、必要に応じて運用保守なども担当します。

データベースやサーバに関する知識や、セキュリティの知識など幅広いスキルが求められることが多いのがバックエンドのエンジニアです。

### バックエンドのエンジニアの年収について

バックエンドのエンジニアの年収についてみてみましょう。「バックエンドエンジニア」という職種でのデータは該当しないため、本記事ではサーバーエンジニアの年収データを紹介します。

サーバーエンジニアの年収は「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462万円、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」から近い職種のエンジニアを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、サーバー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。

*サーバやデータベースの管理ができる人材は安定して需要があるため、平均年収も高くなる傾向にあるといえます。*

【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/it04/?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)

フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアを詳しく解説！

バックエンドでGo言語を学習すると言っても、具体的にどのように勉強すべきか悩まれる方もいるかもしれません。

**基本的には、文法などを理解した後に、自分で手を動かしてコードを書くことをおすすめします。**ここからは、それぞれの方法について詳しく解説します。

### 参考書などで文法を理解する

*Goに関する書籍は沢山出ていますので、参考書などを使用して文法を理解しましょう。*ちなみに、参考書以外にも公式サイトにドキュメントがありますので、そちらを参考にしてもよいでしょう。

ただし、初学者の方の場合、ドキュメントに書かれている表現が難しいと感じるかもしれませんので自分に合う方法で文法を学びましょう。

【参考】：[Go 公式ドキュメント](https://go.dev/doc/)

Go言語でできることは？Go言語の特徴やメリット・勉強方法を徹底解説！

基本的な文法を理解できたら、実際にコードを書いてみましょう。*実際にコードを記述し、デバッグを行うことでご自身の知識が正しいか、再度確認することができます。*

また、コードを書くためには開発環境を用意する必要があり、環境構築の方法なども学べます。参考書などで知識を増やしたあとは、より実践的なスキルを身につけていきましょう。

主要なコードレビューツールを紹介！ツールがなぜ必要かについても解説

### アプリケーションを作成する

コードの記述に慣れてきたら、アプリケーションを作成してみましょう。どんな機能を使うか、データベースには何を利用するかなどを学ぶことで、サーバ側の知識も深まるでしょう。

*作成したアプリケーションはできれば経験者の方に見てもらい、フィードバックをもらうことをおすすめします。*そこで設計にミスがないかなどを確認してもらうとスキルがさらに高まるでしょう。

また、未経験の方に研修を行なってくれる企業や、メンターをつけてスキルを磨く機会を設けてくれる企業もあります。そういった企業を探したい場合は、転職エージェントに相談することをおすすめします。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## その他のバックエンドの言語について

ここまでGo言語について触れてきましたが、バックエンドにはその他の言語もあります。**ここからは、その他のバックエンド言語について紹介します。**Goの学習を終えてさらに勉強したい場合や、他の言語に興味がある場合はこちらも参考にしてください。

*Pythonは、数学や科学的分野のライブラリやフレームワークが非常に充実している言語です。*そのため、アプリケーションの開発だけでなく研究などでも使用されています。

AIやデータ分析などの分野でも使用されますが、その場合は、多少数学の知識も要する場面があります。

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

Pythonの勉強方法・手順とは？具体的なロードマップを解説！

*JavaはORACLE社が開発したプログラミング言語で、オブジェクト指向型の言語です。*Javaは世界中の人に活用されている言語のため、バグの発生が少ないことが特徴として挙げられます。

またJavaはC#などと異なり、ガベージコレクションと呼ばれる不要なメモリを削除する機能も用意されています。さらに、OSに関わらず開発できることも、メリットといえるでしょう。

【参考】：[Java 公式](https://www.java.com/ja/)

Javaを本で学ぶ！独学におすすめの参考書6選と選び方を紹介

RubyはJavaと同様に、オブジェクト指向型のプログラミング言語です。*また、Ruby on Railsと呼ばれるフレームワークが用意されており、Rubyの開発現場ではこのフレームワークを使って開発する企業も多いです。*

【参考】：[Ruby 公式](https://www.ruby-lang.org/ja/)

Ruby入門！特徴や基本事項、Ruby on Railsを解説！

## バックエンドのエンジニアを目指すなら

本記事ではバックエンドでおすすめの言語についてまとめました。バックエンドエンジニアとして今後活躍したい方は、本記事でご紹介した勉強方法などを参考にして学習してみましょう。

しかし、バックエンドの勉強をしただけで、すぐに転職するのは難しいです。**未経験からバックエンドのエンジニアになる場合、技術者向けの経歴書の作成や企業探しなどをする必要があります。**しかし、それらを全て自力で行うのはなかなか難しいのではないでしょうか。

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_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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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。

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バックエンドのプログラミング言語にはさまざまな種類があり、どの言語から勉強すべきか悩まれる方も多いでしょう。本記事では、バックエンドでおすすめの言語や、その他にバックエンドで使われる言語、プログラミングの勉強方法などを詳しく紹介します。

バックエンドでプログラム言語を学ぶなら、Go言語がおすすめです

Goをはじめとするバックエンドの学習では、知識を身につけたら実際にコードを書くのがおすすめです

バックエンドのエンジニアとして転職を検討しているなら、転職エージェントの利用がおすすめ

バックエンドのプログラミング言語とは？種類や勉強方法を紹介

*AWS（Amazon Web Services）は、Amazonが提供するクラウドコンピューティングを活用した世界最大のサービスの名称です。*

クラウドコンピューティングサービスを利用すると、サーバ・ストレージ・ソフトウェア・データベースなど、さまざまなIT関連のリソースを必要なときに必要な分だけインターネットを介して利用できます。

もともとAWSは、Amazon社のITインフラを整備する（膨大なアクセスに対応するなどの）ために開発されたものでした。現在では、個人や企業向けに200種類近いサービスを提供し、サーバ環境の構築、大量のデータの保存、AIのデータ分析活用など、さまざまなニーズや用途に対応しています。

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