Javaの勉強方法を紹介する前に、まずはJavaの基礎知識について解説します。Javaはどういったプログラミング言語なのか、Javaで作れるものは何かについて説明します。

*Javaはプログラミング言語の1つであり、1996年にサン・マイクロシステムズによって発表され、現在はオラクル社が管理しています。*

JavaはWindowsやMac、Androidなど多くの環境で動かすことができる点や、オブジェクト指向で書けるため大規模開発に向いている点などが評価されており、多くの企業で使われています。

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**Javaは多くの開発で使うことができるのが利点と言えます。**Javaで作れるものの代表例をまとめました。

- 業務システム
- Webアプリ
- Androidアプリ
- ゲームアプリ
- デスクトップアプリ
- 組み込みシステム

このようにさまざまな開発で用いられているため、Javaを学ぶことで他の分野の開発にも参入しやすくなり、転職しやすくなるメリットもあるでしょう。

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### Javaを勉強する際の目安時間は？

Javaは他のプログラミング言語と比較して、習得するのが難しい言語と言われます。その理由として、オブジェクト指向という独特のルールを理解しなければならないこと、コードの記述量が多いこと、実践にあたってはプログラミング以外の知識も求められることなどが挙げられます。

そのため、**未経験の方がJavaを実務で扱えるようになるまでは、独学であれば2,000時間以上必要になることがあります。**一方、その他の言語を習得済の方や、オブジェクト指向について理解している方は、50～200時間程度で簡単なプログラムを記述できるレベルに到達できる可能性があります。

このようにJavaの勉強時間は、個々のレベルや事前知識によって大きく異なります。なるべく短期間で習得したい場合は、費用はかかるものの、専門のスクールで学ぶのが最も効率的でしょう。

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## Javaを勉強する際のロードマップ例

続いて、Javaを勉強する際のロードマップについて解説します。あくまで例ですが、この手順で勉強していけば、勉強を途中で挫折する可能性を下げることができるので参考にしてください。

まずは、学習の目的を決めることが大切です。解説した通りJavaはさまざまな開発で使える言語ですが、開発分野によって学ぶべきものはそれぞれ異なります。

たとえば、Webアプリ開発を行う場合、Webサイトの仕組みやデータベース、JavaScriptと通信を行う方法なども学ばなくてはいけません。*何を作りたいかを明確化させることで、何を学ぶべきかも明確化させることが可能です。*

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次に、Javaの開発環境を整えます。**Javaの勉強を行う場合はJDK（Java Development Kit）というJavaを動かせるソフトウェアをインストールする必要があります。**また、Javaのソースコードを記述し実行結果を確認するためには統合開発環境（IDE）が必要です。

開発環境の構築は初心者がよくつまずく箇所ですが、Javaの場合はそこまで難しくありません。ただし、公式サイトのレイアウトが変更されるなどでインストール手順が変わることもあるため、なるべく最新の情報を参考にして開発環境を整えることが大切です。

【参考】：[Java Downloads | Oracle](https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/)

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*次に、Javaの基礎文法を学びます。*四則演算から始まり、ループ処理や条件分岐、入出力処理などを1つずつ丁寧に覚えましょう。文法を理解しないと、Javaでアプリやシステムを開発することはできません。また、主要な関数の使い方なども少しずつ覚えていくことが重要です。

### ライブラリやフレームワークを学ぶ

システムやアプリを開発するにあたっては、膨大なプログラムを書かなければなりません。特に、Javaはコードの記述量が多くなる言語であり、いかに効率化を図れるかが重要なポイントです。

*短時間でセキュリティの高いプログラミングを行うためには、ライブラリやフレームワークを活用することが必要不可欠です。*ライブラリとは頻繁に使う機能を取り出してまとめたもの、フレームワークは必要な機能が準備されている枠組みと言い換えられます。

Javaには多くのライブラリやフレームワークがあるため、必要に応じて使い分けられるように学んでおくようにしましょう。

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文法を覚えたらJavaで簡単なアプリを作ってみましょう。WebアプリやスマホアプリなどはJava以外の知識も必要で作るのが難しいため、最初は電卓やカレンダーなど簡単なデスクトップアプリを作るのがおすすめです。

**アプリを実際に作ってみることで、自分の理解が足りていない点はどこか判断できます。**また、実際に動かしてみることで、デバッグの方法など実際の開発の手順についても学ぶことができます。

続いて、Javaのおすすめ勉強方法について解説します。これらの勉強方法を組み合わせることで、効率的にJavaを学ぶことが可能です。

*学習サイトは空いた時間でスマホから手軽に勉強できるのが利点です。*また、講師の方に質問ができる学習サイトもあります。無料のものから有料のものまでJavaを学べる学習サイトは多くあるので、利用しやすいものを選択すると良いでしょう。

参考書に沿って勉強することで、着実にJavaの基礎を抑えることができます。**参考書を購入するときは、なるべく最新のものを選ぶのがポイントです。**古い参考書の場合、Javaの最新機能に関する説明が不足していたり、インストール手順が異なっていたりする場合があるためです。

### プログラミングスクールで学ぶ

*独学でJavaを勉強するのが難しい場合、プログラミングスクールに入会するのもおすすめです。*スクールで講師の方に学習管理を行ってもらえば、途中で挫折する心配は少ないでしょう。また、分からない箇所はいつでも質問することが可能です。

Javaの習得にはかなりの時間を要するため、途中で目標を見失い挫折してしまう方も少なくありません。そんな時は、資格取得を目指すのもいい方法です。

資格取得に向けて勉強することでより深い知識が身に付くと共に、資格取得を目標に据えれば勉強のモチベーションも維持できるでしょう。*Javaの資格には「Oracle認定Javaプログラマー」や「Javaプログラミング能力認定試験」などがあります。*

【参考】：[Oracle認定Javaプログラマー](https://www.oracle.com/jp/education/certification/jse11-5570635-ja.html)
【参考】：[Javaプログラミング能力認定試験](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/introduction/)

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## 初心者がJavaを勉強する際のおすすめ本

続いて、初心者がJavaを勉強する際におすすめの本について解説します。ここでは、イラストや図が多く、基礎から応用まで初心者でも分かりやすく解説されている本をピックアップしました。

Javaの知識がゼロの方でも、安心して学習できる入門書です。*開発環境の導入からJava言語の基礎まで丁寧に解説されており、段階的に知識を積み上げられます。*動作を試せるサンプルプログラムも豊富に掲載されているため、最終的に本格的なアプリ開発を行いたい方にもおすすめです。

▪著者：松浦健一郎／ 司ゆき
▪ページ数：656ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2024/03/02

【参考】：[Java[完全]入門](https://www.sbcr.jp/product/4815619244/)

最新バージョンであるJava 21に対応した書籍です。Javaの基本的な知識・概念・機能はもちろん、文法やプログラムの書き方も体系的に習得できます。*解説→例題→理解度チェックという3つのステップで、プログラミング初心者の方でも一歩踏み込んだ知識を身につけられます。*

▪著者：山田 祥寛
▪ページ数：672ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2024/02/15

【参考】：[独習Java 第6版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798180946)

### スッキリわかるJava入門 第4版

見やすさとわかりやすさに定評のある大人気のJava入門書です。 *Javaの基礎からオブジェクト指向まで、初心者がつまづきがちな「なぜ？」が必ずわかる解説が掲載されています。*また、約300点の豊富なイラストで、理解が難しい文法や概念もすっきりマスターできます。

▪著者：中山 清喬／国本 大悟　監修：株式会社フレアリンク
▪ページ数：760ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2023/11/06

【参考】：[スッキリわかるJava入門 第4版](https://book.impress.co.jp/books/1123101044)

スラスラわかるJavaはプログラミング初心者におすすめできる本です。基本的な演算処理からストリーム処理の方法まで解説が網羅されており、これ1冊で基礎文法はマスターできます。

*ソースコードも多く掲載されているうえに、コードは短いものが多いため初心者でも理解しやすいでしょう。*さらに、イラストや図も多く解説がわかりやすく、練習問題も多く掲載されているため理解度を確認しながら勉強を進めることができます。

▪著者：中垣 健志 ／ 林 満也
▪ページ数：582ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/09/12

【参考】：[スラスラわかるJava 第3版 ](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798175638)

### プロになるJava―仕事で必要なプログラミングの知識がゼロから身につく最高の指南書

*この書籍はJavaの基礎知識に加え、業務に必要な知識について解説された1冊です。*MavenやJavadoc、Gitなどの開発ツールの使い方や実践的なJavaプログラミング、SQLやデータベースなどについて学ぶことができます。

Javaの基礎がある程度固まっており、これからプロとして仕事をできるようになりたい方におすすめです。

▪著者：きしだなおき ／ 山本裕介 ／ 杉山貴章
▪ページ数：512ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/03/19

【参考】：[プロになるJava](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12685-8)

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

最後に、Javaを勉強するメリットについて解説します。どのプログラミング言語を勉強しようか迷っている方は参考にしてください。

Javaは多くの企業で使われており需要があるのが特徴です。求人数が多いためJavaをマスターするだけで多くの企業に応募することができます。

**TIOBEの2024年のプログラミング言語検索数ランキングでは、JavaはPython、C、C++に次いで4位となっています。**恐らくJavaの需要はしばらく続くことが予想されます。

【参考】：[TIOBE Index for January 2024](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

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### オブジェクト指向の基礎を学べる

Javaを学ぶことでオブジェクト指向の基礎を習得することができます。*オブジェクト指向はJavaだけでなく、Python・Rubyなど多くの需要のある言語で使われています。*オブジェクト指向で書くことでチームで作業分担がしやすくなり、大規模開発もスムーズに進められるメリットがあるためです。

オブジェクト指向をマスターすることで他言語も理解しやすくなり、さらに多くの企業を視野に入れて転職活動できるようになります。

Javaを勉強したいと思っているものの、何から始めるべきなのか分からない方も多いのではないでしょうか。Javaは人気言語のため情報も多く、何を参考にしたら良いか迷ってしまう方もいるでしょう。本記事ではJavaの勉強方法やおすすめの本について解説します。

Javaの勉強方法には学習サイトを利用する・参考書を購入する・プログラミングスクールを活用するといった方法がある

まずはJavaを学習する目的を明確に決めることが重要である

Javaは需要がある言語のため身につけておくと将来のキャリアアップが期待できる

Javaの勉強方法とは？ロードマップや初心者向けおすすめ本を紹介

今人気のプログラミング言語といえば、Pythonを思い浮かべる人が少なくないでしょう。また、人気の機械学習ではPythonがよく使用されています。そんなことからPythonを習得して、機械学習エンジニアを目指すエンジニアの方も増えています。

ここでは、*Pythonと機械学習の関係について理解を深めていきましょう。*

**Pythonは今、もっとも注目される人気のプログラミング言語で、平易な文法でプログラミング初心者でも習得しやすいこと、およびAI関連の開発でも利用されている点が特徴です。**

Pythonはインタプリタ型言語に属し、実行時には機械語に変換されるため、コンパイル（機械語への翻訳）が不要です。手間はかからないものの、同時翻訳を行うことから処理速度がやや遅くなるのは弱点です。インタプリタ言語には他にも、Ruby・Perl・PHP・JavaScriptなどがあります。

機械学習を一言で述べると、**人間の学習能力と同様の能力をコンピュータに与えるための技術です。**

具体的にはコンピュータに大量データを読み込ませ、アルゴリズムを元にデータを分析させます（モデル化）。その結果、コンピュータがそこに潜んでいる特徴やパターンに基づき、新しいデータの分析や予測を行うのです。

機械学習には、あらかじめラベルが付いたデータを読み込ませる「教師あり学習」と、ラベルの付かないデータを与えて、特徴や傾向を学習させる「教師なし学習」、さらには教師あり学習の中でも、出力結果に点数を付けて精度を高める「強化学習」の3パターンがあります。

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## 機械学習とAI・ディープラーニングの違いは？

機械学習とよく似た言葉に、AIやディープラーニング（深層学習）があります。ここでは、それぞれの違いについて解説します。

機械学習はAIの一部で、学習方法を設定しコントロールすることであり、コンピュータに学習させるプログラムの技法を指します。

一方、**AI（人工知能）とは人間の知的ふるまいの一部について、ソフトウエアを用いて再現する技術の総称です。**AIが目指すのは人と同様、もしくはそれ以上の知能を有するコンピュータの実現です。つまり両者は、「AI > 機械学習」の関係にあると言えます。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

### 機械学習とディープラーニングの違い

機械学習と対比する形で、ディープラーニング（深層学習）という言葉をよく耳にします。どちらもコンピュータの学習機能ですが、機械学習は学習プログラムと人によるコントロールで学習が進められます。

一方、**ディープラーニングは人間の指示を待たずにコンピュータ自らが学習し、その性能を高めていく手法です。**

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## Pythonが機械学習によく利用される理由

*AIブームが追い風となって、機械学習の人気が高まっています。*この機械学習にはPythonがR言語やC言語を抑えてよく利用されていますが、それには次のような理由があると考えられます。

Pythonは扱いやすく、高い生産性を生み出す言語です。実は、PythonはWebアプリケーション開発分野でも広く利用されています。例えば、皆さんよくご存じのYouTube・Dropbox・Instagramなどの一部機能はPythonによって開発されています。

もちろん、大手企業以外のベンチャー系でも活用されており、このように利用実績や利用ユーザが多いことも、機械学習分野でよく利用される理由の1つです。

### 文法がシンプルで分かりやすい

**Pythonはコード数が少なく、文法がシンプルで覚えやすい言語のため、教育でも利用されています。**また、他の人が記述したコードも分かりやすいので、メンテナンス性が高く、共同開発に適していることも機械学習分野で利用される理由に挙げられます。

初心者でも比較的習得しやすいPythonは、これからITエンジニアを目指す方にもおすすめの言語です。もしも、未経験からITエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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！

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### ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはライブラリが多く、フレームワークが充実している点も特徴として挙げられます。

ライブラリやフレームワークを活用すると開発効率を上げられます。こうしたことから、言語としての利便性が高く汎用性があり、使いやすさがさらに増します。

特に、Pythonは機械学習に必要な関数のライブラリが豊富で、さまざまな関数を自ら実装する手間がかかりません。初心者でも機械学習のコードを書くことができる点が、Pythonを採用する理由になっています。

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

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

Pythonのコミュニティは数が多く、その活動も非常に活発です。Pythonコミュニティに参加するとプログラミングの仲間ができ、独学よりも効果的にPythonを学べます。

また、必要な時は仲間に助けを求めることもできます。このPythonコミュニティの豊富さ、活発な活動がPythonが広く利用される理由です。

## Pythonによる機械学習でできること

ここまでPythonによる機械学習の基本について解説をしていきましたが、ここではPythonの機械学習を利用すると何が実現できるのかについて紹介します。

### 株価予想や競馬の勝ち馬予測

**人間は何かを予測する際に、何らかのアルゴリズムに基づいて予測をしています。**

例えば、上昇基調に入った株式銘柄は、引き続き上がる可能性がありますし、下降基調から底値に達した銘柄は上昇基調に入る可能性が高まります。人は株価チャートを見ながら、こうした株価予測を行います。

このパターンをコンピュータに教え込むと、数千もある銘柄から、株価が上がる可能性が高い銘柄を瞬時に見つけてくれます。

これは競馬予想でも同様です。競馬予想の専門家が持つアルゴリズムをコンピュータに与え、予測に必要なデータを投入するとコンピュータが予測をします。こうした予測は今やAIの得意分野となっています。

パソコンやスマホの世界でも顔認証が当たり前になってきましたが、この画像認識や画像解析も機械学習によって可能となっています。*画像解析には、物体分類、シーン認識といった「分類」と、物体検出や領域検出といった「検出」の4つの領域があり、車の自動運転では、領域検出の技術が利用されています。*

**テキストマイニングとは、大量のテキストデータの中から有益な情報を取り出す分析手法のことで、言語解析や統計解析などの手法を用います。**

例えば、集められた大量のアンケートは、X（旧：Twitter）などのSNSの分析に用いられ、顧客の潜在ニーズの分析や、今後ブームになるであろうワードの抽出や市場予測など、さまざまな目的で利用されています。

他にも、スパムメールの判別を行うスパムフィルターなどにもテキストマイニング技術が活用されています。

AI活用のテキストマイニングとは？メリットやおすすめツールも紹介！

## Pythonを機械学習に使うエンジニアとは

Pythonを使った機械学習を担当するITエンジニア、すなわち「機械学習エンジニア」について触れておきましょう。

**機械学習エンジニアとは、主にAI（人口知能）関連の分野でシステム設計や構築に携わるITエンジニアのことです**。中でも、機械学習エンジニアは主に機械学習システムの実装や開発を担当します。

機械学習の英語、Machine Learningの頭文字から「MLエンジニア」とも呼ばれます。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

### 機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアは、PythonやC系言語を中心としたプログラミング技術、学習アルゴリズムの設計に関する知識が求められます。アルゴリズムの設計には高等数学や統計理論などを用いますので、そうした分野の学歴や経験が必要になります。

その他、HadoopやSQLなどのデータベースに関する知見も重要です。さらには大量の蓄積データの活用においては、ビッグデータ解析の知識や経験も求められるでしょう。

また、システムインフラに関する一定の知見が必要になることもあります。具体的にはOSとハードウェアに関する知識です。以上、一口に機械学習エンジニアと言っても、かなり広範囲のスキルが求められますので、実務を通じてさまざまな経験を積む必要があります。

機械学習エンジニアの将来性は？必要なスキル・資格や年収なども解説

次に、機械学習エンジニアの年収例を紹介します。ここでは「製品開発／研究開発」というカテゴリを例に挙げて見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「製品開発／研究開発」の平均年収は477万円（※2024年1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「IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））」を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、製品開発／研究開発は平均年収よりもやや高いことが分かります。

**機械学習エンジニアやAIエンジニアは、スキルや実績によって年収が変動しやすい職種です。**資格を取得するなどしてスキルを証明できれば、さらなる年収アップや上位職へのキャリアアップに繋げることができるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

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### データサイエンティストとの違いは

*「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」は大変似た職種のように思われがちですが、実はかなり違いがあります。*

「機械学習エンジニア」は機械学習のアルゴリズムに関する設計や開発・実装を行う技術者で、ITエンジニア職種の1種です。

一方の「データサイエンティスト」は機械学習アルゴリズムを利用する側で、データ分析や統計に関する専門家です。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

## Pythonを使える機械学習エンジニアを目指すには

機械学習エンジニアは主にAI（人工知能）の分野で機械学習を担当するエンジニアであり、将来性が高い職種と考えられます。この機械学習エンジニアを目指す上で必要なスキル・機械学習エンジニアになる上で役立つ資格・機械学習エンジニアの将来性について考察していきましょう。

### Python習得におすすめの本とサイト

ここでは、Python習得におすすめの本とサイトを紹介します。初心者でもわかりやすい入門的な内容なので、まずはこういった本やサイトを利用して理解を深めましょう。

・*「スッキリわかるPython入門 第2版」*
シリーズ累計90万部を突破した人気の書籍です。Pythonのコツやしくみだけでなく、ついつい間違えやすい落とし穴までしっかり抑えられています。イラストと文章でわかりやすく解説されており、初心者にはぴったりの内容です。

さらに、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」も掲載されています。

▪著者：国本 大悟 / 須藤 秋良　監修：株式会社フレアリンク
▪ページ数：416ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪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)

・*「ゼロからのPython入門講座」*
Pythonの公式HPでは、初心者向けの入門講座が提供されています。Webブラウザから面倒な環境設定なしに、プログラミングを体験できるため、試しにやってみたい、という方におすすめです。

このサイトでは、Pythonプログラミングに必要な最低限の操作方法と、基礎知識の習得が目指せます。先に紹介したPythonの入門書と共に学習へ取り込むと、より習得がスムーズになるでしょう。

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

Python学習ならこの本がおすすめ！厳選22冊をレベル別に紹介

Pythonといえば機械学習と言われるほど、Pythonと機械学習は密接な関係にあります。AIブームで注目される機械学習ですが、それを支えるのがプログラミング言語のPythonです。ここでは、Pythonエンジニアを目指す方に役立つ情報を知識を提供します。

Pythonの機械学習は、人間の学習能力と同様の能力をコンピュータに与えるための技術

Pythonの機械学習はAIの一部であり、機械学習に適したPython言語を学ぶことでAIの領域に近づける

AIエンジニア、機械学習エンジニアの需要は大きく伸びており、将来性の高い職種である

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は世界的に人気のプログラミング言語であり、初心者や上級者にかかわらず、多くのエンジニアが好んで活用しています。**機械学習や統計解析、Webアプリ開発など様々な分野に活用できますが、Python習得中のプログラミング初心者にはどういったものが作れるのでしょうか。

プログラミング初心者におすすめなのは、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、さらに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。これらは難易度が低めであるため、チャレンジしやすい案件です。

これらができるようになったら、Excelの自動化プログラムや画像認識プログラムなど、どんどんできることを増やしていきましょう。

Pythonを扱えるようになれば、Pythonエンジニアとしての活躍が期待できます。そのためにも、まずはPythonの基礎知識をしっかりと学ぶ必要があります。

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

*Pythonはインタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。*言語の仕様がシンプルのため、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。特に、AI（人工知能）分野での開発言語はPythonが最も用いられています。

Pythonでは、それぞれの専門分野に多数のライブラリが公開されています。そのためライブラリを活用することで初心者でも作れるものが多数あり、人気である理由の1つです。

Pythonは構文が簡単であり、豊富なライブラリも公開されているため、特にAI分野での機械学習・深層学習では標準的に用いられています。**Pythonはできることが非常に多く、AI分野の他にも、データサイエンス・データ収集・汎用用途・学習・ゲームで広く利用されています。**

また、Pythonはデバッグが簡単なため、プログラム学習環境としても活用されています。大学のプログラミング授業でもPythonの講座が多く提供されています。同様に、初心者向けに豊富な参考サイトや参考書籍並びに多くのサンプルコードがあるため、学習効率も高いです。

### 必要なのはテキストエディタとPCのみ

Pythonを利用するには、**Pythonと編集用テキストエディタおよび開発用PCがあればすぐ始められます。**

Windows・Linux/UNIX・macOS等のOSに対応しており、対象となる多種多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。

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

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！

Python初心者の環境構築は簡単にセットアップできるため利用者が増えています。

**Python初心者の環境構築は、Python公式サービスの「The Python Package Index（PyPI）」を使うか、「Anaconda」というパッケージ管理するシステムを利用します。**macOSでは、Homebrewおよびpyenvを用いてインストール管理するのがおすすめです。

その後、必要なライブラリを準備していくことで用途別に最適な環境が構築できます。Anacondaでは、主要な数学・科学技術計算用ライブラリやデータの可視化用ライブラリ、並びに機械学習・深層学習用ライブラリが各種用意されています。データサイエンス用途におすすめです。

環境構築が完了したらPythonを起動してみましょう。Pythonが起動できたら、print(“Hello World!”) 等を入力してください。このように、初心者でも作れるものとして多種多様な入門レベルのアプリケーションに対応しています。

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

Anaconda（アナコンダ）とは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonを活用するエンジニアを通称「Pythonエンジニア」と呼びますが、実際には担当する業務によって職種が分けられています。

具体的には、*プログラマーやWebアプリケーションエンジニア、AIエンジニア、データサイエンティストなどが挙げられます。*なかでも、アプリ開発や機械学習の分野においては需要が高めです。自身のキャリアでPythonをどう扱っていきたいかによって、選択する職種が見えてくるでしょう。

ここでは、Pythonエンジニアの1種でもあるプログラマーの年収を紹介します。

「マイナビITエージェント 職種図鑑」でのプログラマーの平均年収は344万円（※2024年1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」からエンジニア/プログラマを参考にすると、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、プログラマーの年収は、調査媒体によってバラつきがあることが分かります。

Pythonエンジニアを含むプログラマーは、スキルや実績によって年収が大きく変動します。**高収入プログラマーを目指すには、スキル証明となる資格取得や、ステップアップのための転職が有効です。**

【参考】：[マイナビIT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=acv12_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初心者が最初に学ぶこと

*Python初心者は最初にPythonのインストールと環境構築を学ぶ必要があります。*加えてPythonの言語仕様として基礎構文を学びます。基礎構文はプログラム言語の使い方ですので、理解しておきましょう。

入門サイトは数多くありますが、公式サイトに加えて日本Pythonユーザ会では「ゼロからのPython入門講座」として基本的な使い方から構文の説明までカバーしています。

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

Python初心者の最初の基本ステップとして、「リテラル」と「変数」を学びます。

リテラルとは、プログラム言語の直接記述される数値や文字列（直値）に相当するものを表す表記法です。簡単にいうと、各型の表記法です。int（整数）・float（小数）・complex（複素数）の数値型、あるいはstr（文字列型）等のリテラルがあります。

ここでいう数値型とは、演算可能な数値を表します。文字列とは「 ’（シングルクォーテーション）」や「”（ダブルクォーテーション）」で括った文字を表します。その他、int（整数）のサブクラスとしてbool（理論値）が用意されています。理論値とは論理演算する際に用いる型を表します。

変数は簡単にいうとリテラル表記する値に名前を付けることです。Pythonでは変数を特定のオブジェクトに対するラベルとして取り扱います。最初の1文字目が「\_ （アンダースコア）」、あるいは英字で表し2文字目以降は数字も利用できます。

### リスト型、タプル型、集合型、辞書型

その他に、Python固有のリテラルとして、list（リスト）・tuple（タプル）・set（集合）の複数の要素を格納する型や、dict（辞書）の型が定義されています。これらは基本リテラルをマスターしてから学習します。

リストは複数のデータを保持できるオブジェクトで、複数の要素を配列のように扱うことができます。リストは要素を「\[ \]（角カッコ）」で括り、中の要素を「,（カンマ）」で区切ります。

【使用例：リスト型のサンプルコード】

```
　drink=[‘coffee’, ‘juice’, ‘beer’]
　print(drink)
```

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