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！

**システム開発やWebアプリケーション開発に使用されるプログラミング言語は多種多様にありますが、その中でもJavaは世界中で利用されている人気や需要が高い言語の1つです。**レバテックが公表している2019年度プログラミング言語別新規求人割合ランキングを見ると、Javaは1位となっています。そのため、Javaを習得すると市場価値が高いエンジニアになることができるでしょう。
（ 参考：https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/606/ ）

ここでは、Javaの入門として概要やメリットについて詳しく紹介します。

*Javaのプログラミング言語は1995年頃にサン・マイクロシステムズ社によって開発されました。*Javaエンジニアの求人や案件は他のプログラミング言語と比較して多く、プログラマーなどのエンジニアを目指すのであれば、まず押さえておきたい言語と言えるでしょう。

**Javaはオブジェクト指向型言語であり、オブジェクト指向の概念を理解する際に学習コストがかかることが懸念点として挙げられます。しかし、Javaのプログラミングスキルを習得すれば、他のプログラミング言語を学習する際にも活かすことが可能です。**

**まずJavaのメリットとしてOSに依存しない点が挙げられます。**プログラミング言語には、特定のコンピュータやOSでないと動作しないことも少なくありません。*しかし、Javaの場合であればMacOS・Windows・LinuxなどのOSに依存せず、どのような環境でも動作させることが可能です。*あらゆる動作環境で互換性があることは、Javaのプログラミング言語のメリットと言えます。

**またJavaはフレームワークが充実しているため、開発効率の向上や運用コストの削減が期待できます。**フレームワークとは、プログラミング言語で開発を行う際に、よく使用される機能をまとめて提供してくれるもののことです。*汎用性の高い機能をまとめてあるライブラリやAPIがあらかじめ多数用意されていることも、Javaのメリットと言えます。*

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

JavaScriptとJavaの違いは？質問されたときの説明方法

Javaのプログラミング言語は需要が高い言語ということは理解できたでしょうか。ここでは、Javaの基本事項について詳しく紹介します。

**クラスとは、Javaなどのオブジェクト指向と呼ばれるプログラミング言語の基礎となるもので、1つの処理を実現させるために、必要なものを集めたものを指します。**クラスを定義する場合には「class クラス名{}」のように記述します。*「class」を記述後クラスの「名前」を記し、「{」と「}」の間に、実施したい処理のプログラムの記載していきます。*

ここからは具体例を見ていきましょう。

```class Test{
  public static void main(String[] args){
    System.out.println("Hello World!");
  }
}```

「public static void main(String[] args)」はJavaのプログラムを実行するために、必要不可欠なメソッドです。メソッドの概要については後述します。ここでは「Test」というクラスを定義しました。このクラスは画面に「Hello World!」というメッセージを表示させる処理を実現するためのものです。*Javaのプログラムはこのようなクラスを1つもしくは複数組み合わせて作成されます。プログラムが複雑になると、1つのアプリで使用されるクラスの数も多くなるでしょう。*

**メソッドとは、クラスの中で特定の処理を実行するために必要なプログラムをまとめたものを指します。**メソッドを定義する場合は、下記のように記載します。

```class クラス名{
  void メソッド名(){
  }
}```

*メソッドは行頭に戻り値のデータ型を記述後、メソッドの名前を記します。括弧「()」の中にはメソッドが呼び出される際に、渡される値を受け取るための仮引数を記述することが可能です。そして、 「{」「}」 の間にメソッドが呼び出された際に実行されるプログラムを記述します。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```class Test{
  public static void main(String[] args){
    Test test = new Test();
    test.hello();
    test.bye();
  }
  void hello(){
    System.out.println("Hello!");
  }
  void goodbye(){
    System.out.println("Goodbye!");
  }
}```

「Test」のクラスの中には、挨拶の処理を行う「hello」と「goodbye」、そして最初に呼び出される「main」の3つのメソッドがあります。また、下記のように挨拶というメソッドにまとめて記述することも可能です。

```class Test{
  public static void main(String[] args){
    Test test = new Test();
    test.greeting("Hello!");
    test.greeting("Goodbye!");
  }
  void greeting(String message){
    System.out.println(message);
  }
}```

*上記のように簡単なプログラムの場合は1つのメソッドにまとめて記述しても良いですが、例えば「Hello!」と挨拶する場合と「Goodbye!」と挨拶する場合で、異なる処理を行うプログラムを記述したいときには別々のメソッドにしたほうが良いでしょう。*

**フィールドとは、クラスの中でデータの値を保存する際に使用するものを指します。**フィールドを定義する際には、下記のように記載します。

```class クラス名{
  データ型 フィールド名;
}```

*フィールドは行頭に格納したいデータのデータ型を記述後、フィールドの名前を記します。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```class Test{
  String name = "太郎";
  String color = "緑";
}```

*上記のようにフィールドを用意しておけば、後に使用する可能性があるデータを保存しておくことができます。*この場合、データ型には「String」を使用しています。

**プログラムを記述する際に、定義したクラスやメソッド、フィールドに対して日本語でメモを残しておくと、第3者がソースコードを確認したときに理解しやすいでしょう。**例えば、クラスの作成者や作成日などを残すのは一般的です。このときに使用するのがコメントです。*コメントは定められた規則に従って記述すれば、プログラムの処理に影響を与えることはありません。*Javaではコメントの記述方法が3つあります。ここでは、コメントの記述方法についてそれぞれ詳しく紹介します。

**コメントの記述方法の1つ目は「//」を使用します。この方法では、単一行のみコメントにすることが可能です。**「//」から行末までがコメントになります。例えば「//」を行頭に記述してその行をコメント行にしたり、行の途中で「//」を記述してその位置から行末までをコメントにしたりすることが可能です。ここからは具体例を見ていきましょう。

```int sum = 0;
// 25回繰り返す
for (int i = 1 ; i <= 25 ; i++){
  sum = sum + i; // 数値を1ずつ加算する
}
System.out.println(sum);```

この場合「25回繰り返す」と「数値を1ずつ加算する」がコメントアウトされます。処理結果として「25」が出力されます。

を使用します。この方法では、複数行をコメントにすることが可能です。

までの間に改行を含められるため、複数行をコメントにすることができます。ここからは具体例を見ていきましょう。

```int sum = 0;
/`*`
 25回繰り返す
 変数「sum」に1ずつ値を加算していく
 最後に処理結果を出力する
`*`/
for (int i = 1; i <= 25; i++){
  sum = sum + i;
}
System.out.println(sum);```

この場合「25回繰り返す」から「最後に処理結果を出力する」までがコメントアウトされます。処理結果として「25」が出力されます。

**コメントの記述方法の3つ目は「Javadoc」と呼ばれるツールを使用し、プログラムに記述したコメントからドキュメントを自動で生成する方法です。**書式は一般的には複数行コメントと同様ですが

を使用します。下記が具体例です。

```
/`**`
 コメント
 コメント
 コメント
`*`/
```

*クラスやメソッドを定義する前にこの形式でコメントを記述しておけば、 Javadocを使用して自動でドキュメントを生成することが可能です。*

## Javaをマスターするには充分な時間の確保が大切！

これまでに、Javaの概要や基本事項、コメントの記述方法について解説しました。Javaは今もなお需要が非常に高いプログラミング言語の1つであり、大規模システム開発を行う際などによく使用されています。**Javaはオブジェクト指向の考え方を取り扱っているため、学習コストが大きいことに注意しましょう。**

ここで紹介したのはJavaの基礎の中のほんの一部です。他にも*変数・データ型・演算子・インスタンス化・コンストラクタ・クラスの継承*などさまざまなことを覚えなければ、実務で役立つスキルに到達することはできません。そのため、Javaを学習する際にはマスターするには時間がかかることを念頭におき、*書籍や学習サイトを活用して実際に手を動かしながら勉強しましょう。*

Rubyとは何か？Rubyの特徴やできることについて解説

**Rubyは国産のプログラミング言語であるため、日本語ドキュメントが豊富で、プログラミング初心者にとって学習しやすい言語の1つです。**ここでは、Rubyの特徴について詳しく紹介します。

**Rubyはコンパイルが不要で、そのまま実行できるスクリプト言語に分類されます。**コンパイルとは、人間が理解しやすい形式で記述されたソースコードを、コンピュータが理解できる形式に翻訳することです。スクリプト言語の場合、プログラムを実行すると同時に1行ずつソースコードを翻訳していきます。コンパイルが必要ないため、動作確認が素早く可能です。*そのため、スクリプト言語は、コンパイルが必要な言語と比較しても習得難易度が低い言語と言えます。*

**オブジェクト指向型言語とは、簡単に説明すると、プログラムのデータや処理を「オブジェクト」として扱うプログラミング言語のことです。**オブジェクトという単位ごとに独立して扱えるため、プログラムの影響する範囲を明確にすることができます。*オブジェクト指向型言語を使用することで、プログラムの修正・更新がしやすくなり、エラー・バグが発生したときには不具合が特定しやすくなります。*

**RubyGemsとは、Rubyで使用できるライブラリを作成して公開したり、インストール作業を補助したりするシステムのことです。**ライブラリとは、Rubyでプログラミングを行う際に汎用性が高い機能をまとめたものを指します。RubyGemsにはさまざまなライブラリがあるため、開発効率の向上が期待できるでしょう。

また、プログラミング初心者向けのライブラリも豊富にあるのも特徴です。*プログラミングのハードルを下げてくれるRubyGemsのようなシステムを使用できる点もRubyの魅力と言えるでしょう。*

Rubyでできることとは？入門者必見！作れるもの・サービスまとめ

ここでは、Rubyのプログラミング言語を使用する際に、覚えておきたい基本事項について詳しく紹介します。

**Rubyプログラムはテキストファイルとして記述するのが一般的です。**そのため、ソースコードを記述したり、作成したプログラムを閲覧したりするにはテキストエディタが必要です。例えば、OSとしてWindowsを使用している場合であれば、「メモ帳」「サクラエディタ」などがあればプログラムを記述することができます。ここからは具体例を見ていきましょう。

まずはテキストエディタを起動します。ここでは、下記をソースコードとして記述します。

「print」は引数に与えた文字列を標準出力として出力させるメソッドを指します。1行ですが、これだけでもRubyのプログラムは作成することが可能です。作成したプログラムはファイルとして保存します。*Rubyのプログラムでは、ソースコードファイルの拡張子を「.rb」とすることになっています。*ここでは「ruby-example1.rb」というファイル名で保存してみましょう。

ここでは、作成したRubyプログラムの実行方法について紹介します。OSがWindowsの場合、コマンドプロンプトを起動し、ソースコードファイルが配置されているディレクトリ（フォルダ）に移動します。**Rubyプログラムを実行する場合、コマンドプロンプト上に「ruby ソースファイル名」を入力します。**具体例を見ていきましょう。

先ほど作成した「ruby-example1.rb」を実行してみます。実行方法にしたがって、コマンドプロンプト上で「ruby ruby-example1.rb」を入力することで、プログラムを実行することが可能です。

*実際に実行するとソースコードファイルに記述されたプログラムが処理され、標準出力としてコマンドプロンプト上に「Hello World!」が出力されます。プログラムが複雑になったとしても、実行手順は一般的に同様に行われます。*

ソースコードに記述したデータは順次実行されていくため、同様のプログラム記述方法ではソースコードの中にメモを残すことはできません。メモを記述した場合、コンピュータはプログラムを処理できず、エラーが発生してしまします。*しかし、ソースコードファイルにコメントを残しておくことは、第3者がレビューを行うときなどに、プログラムの内容が理解しやすく便利です。*

**Rubyでは、コメントを記述する際には「#」を使用します。**この書式を利用することで、ソースコードの中にコメントを記述することが可能です。コメントはプログラムの中に記述しますが、実行されないようになっています。*ソースコードの中で「#」が記述されていた場合、「#」から行末までが全てコメントとなります。*ここからは具体例を見ていきましょう。

````#` 作成日 YYYY.MM.DD
print("Hello World!")   # 画面に「Hello World!」を出力します```

上記のソースコードでは、2つのコメントが記述されています。行頭に「#」がある場合には、行全体がコメントとなります。他の処理を記述した後に「#」がある場合には「#」から行末までがコメントとなります。プログラムの実行時にはコメント部分は処理されません。そのため「print("Hello")」の処理のみ実行されことになります。

ここで複数行をコメントにしたいと思う方もいるかもしれません。「#」を使用した場合、「#」から行末までがコメントとなりますので、複数行をコメントにすることができません。**そのため、複数行をコメントにしたい場合には「=begin」「=end」を使用します。**

```
=begin
複数行を
コメントに
することができます
=end
```

**この方法は「埋め込みドキュメント」と呼ばれ、ソースコードの中にドキュメントを記述する場合に利用されるのが一般的です。**「=begin」から「=end」までに記述された行については、プログラム実行時には処理されないため、コメントの代用として使用することができます。「=begin」と「=end」は行頭に記述する必要があるため、注意が必要です。

## Rubyの基礎を押さえて実務に役立てよう！

これまでに、RubyとRuby on Railsの概要やRubyの特徴、基本事項について解説しました。**Rubyとは、まつもとゆきひろ氏によって開発されたオブジェクト指向型のスクリプト言語のことです。**また、Ruby on Railsとは、Rubyのプログラミング言語を使用してWebアプリを開発するためのフレームワークを指します。*Ruby on Railsを使用することで、開発効率の向上や運用コストの削減が期待できます。*

*Rubyはスクリプト言語であるため、コンパイルが不要な点が特徴の1つです。またオブジェクト指向型言語でもあるため、プログラムの修正や更新がしやすいというメリットがあります。プログラムの記述方法や実行方法はシンプルなのも魅力です。*Rubyを使用してできることは数多くあるため、興味をもった方は学習してみてはいかがでしょうか。

Rubyの資格取得方法やメリットを、エンジニア初心者向けに解説！

Rubyとは、まつもとゆきひろ氏によって開発されたオブジェクト指向型のスクリプト言語を指します。Rubyは文法がシンプルで、習得しやすいのが特徴です。当記事では入門編として、RubyとRuby on Railsの概要やRubyの特徴、基本事項について解説します。

Rubyはまつもとゆきひろ氏によって開発された、文法がシンプルなプログラミング言語

Ruby on Railsとは、Rubyのプログラミング言語を使用してWebアプリを開発するためのフレームワーク

Rubyの特徴は「スクリプト言語」「オブジェクト指向型言語」「RubyGemsの使用可能」

Ruby入門！特徴や基本事項、Ruby on Railsを解説！

## 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！

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

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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=acv12_2)</center>

Pythonとは、インタープリタ型のオブジェクト指向のプログラミング言語です。言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。同様に、汎用用途での利用に加えてそれぞれの専門分野にライブラリーが公開されているため、多様なアプリケーション開発で利用が加速しています。

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

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

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。**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であるため、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はインタープリタである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、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されています。

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。

オブジェクト指向型言語の一覧を紹介！基礎やメリットも解説！

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

*Pythonは、Windows・Linux/UNIX・Mac OS X等のOSに対応しています。*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。最新バージョンは、3.11.1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エンジニアには、Pythonを活用する「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」などの職種があります。ここでは、データサイエンティストに近いアナリストの年収例を参考に紹介します。

「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824万円、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、アナリスト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。

このように、**Pythonのスキルを習得することで高収入が期待できる職種を目指すことができます。**まずはプログラマーやシステムエンジニアからスタートし、キャリアアップ先としてデータサイエンティストやアナリストを目指しましょう。

【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/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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でできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonの特徴や動作環境について分かりましたが、Pythonを活用するには構文を理解できるようにならなければなりません。ここでは、最初の一歩として構文の基本的な考え方を説明します。

一般的な開発言語では構文を、 ;（セミコロン）や {}（波カッコ）を用いて区切るケースが多いです。これは1行で記述しても複数行で記述しても構いませんが、開発者それぞれのコーディングのクセがありますので、担当者が変わるとメンテナンスがしにくいことがあります。

・その1
```#include <stdio.h>
int main(void)
{
　printf(“Hello World!”);
　　　　return;
}```
・その2
```#include <stdio.h>
int main(void)
{ printf(“Hello World!”);return; }```

上記C言語では2つの例とも正しいコーディングルールですが、複数行に記述したりインデントをずらしたりしていますので、開発者ごとに書き方に違いが出てしまいます。

Pythonでは必要最低限のコードで記述でき、コードの区切りを改行としているため、**誰が作成しても判別しやすいコードです。**また、インデントも構文解釈のためにルール化していており、記述しやすく、判別もしやすいです。その他、必要に応じて # から始まるコメントを記述し、メンテナンス性を高めることができます。

### Pythonの基本構文（1）リテラルと変数

リテラルとは、*プログラム言語の直値に相当するものを表す表記法です。*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。文字列はシングルクォーテーションまたはダブルクォーテーションで括り、解釈に違いはありません。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。

変数の役割は他の言語と同様です。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。

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。これらをさらに詳しく見ていきましょう。

・*リスト型*
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、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

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

・*タプル型*
タプルはリストと同様に複数の要素から構成されています。リストは生成した要素を変更できますが、タプルは生成してしまうと変更ができません。タプルは要素を( )（丸カッコ）で括り、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

・*集合型*
集合は数学の集合と同じで集合演算に用います。集合は要素を{ }（波カッコ）で括り、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

・*辞書型*
辞書型はリストと同じように複数の要素からなります。辞書型はキーと値の組み合わせで構成されています。要素を{ }（波カッコ）で括り、中に要素を キー:値の組み合わせとして入力し、 ,（カンマ）で区切ります。

（使用例）：
```mydata = {“banana”:1, “apple”:2, “orange”:3}
print(mydata)```

### Pythonの基本構文（2）演算子とインデント

ここでは、基本構文で用いられる演算子とインデントの扱いについて学んでいきます。

・*演算子*
数値型では "+ - \ /" の四則演算、 "%" の割り算の余り、"//" の割り算の商、"\*\*" の累乗が使用可能です。
文字列型では[str]+[str] の文字列結合、[str] *[int] の文字列繰り返しが実装されています。またキャスト機能が用意されていますので、int(文字列)やfloat(文字列)で文字列から数値に変換できますしstr(変数)で数値から文字列に変換できます。

・*インデント*
インデントとは行の先頭の空白文字で字下げを行うことです。すでにお話しした通り、インデントは構文解釈に用いられており、同じ空白数の処理のかたまりを同一ブロックとして解釈されます。これによって、for文やif文等の複合文の解釈を統一的に行うことができます。

### Pythonの基本構文（3）複合文

Pythonでは、1つの文が1つの処理に対応する文法形式を「単純文」と言います。また、複数の文で構成され、条件に応じて実行制御を伴う文法形式を「複合文」と言います。複合文の代表的なものは、if文・ while文・ for文です。

・*if文（条件分岐）*
if文を用いて条件に応じた処理を行います。else、elifは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```if 条件 :
　実行する文・ブロック
elif 条件 :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```
（使用例）：
```if i%2:
　print(str(i)+"は奇数です")
else:
　print(str(i)+"は偶数です")```

・*while文（繰り返し）*
while文は式の値がTrueである間、処理を繰り返します。elseは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```while 条件 :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```

・*for文（反復処理）*
for文は配列要素に必要な処理を続けて行います。elseは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```for 対象リスト in 条件リスト :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```

range関数を用いると指定回数、または開始数から終了数までの連続した数値を返します。for文等に使うと便利です。

（使用例）：
```for i in range(5):  　 # 開始値0、終了値5未満まで加算（0 1 2 3 4）
　print(i)
for i in range(5, 10): # 開始値5、終了値10未満まで加算（5 6 7 8 9）
　print(i)```

### Pythonの基本構文（4）関数とクラス、ライブラリ

ここでは、コード記述の効率を上げるために用いる関数とクラス並びにライブラリについて学んでいきます。

・*関数*
関数とは一連の処理をまとめたものです。関数を定義する場合はdef を用います。

（使用例）：
```def my\_func(data):
　print("入力値は"+str(data))　　# dataを表示
　print("計算値は"+str(data\*\*2))# dataの2乗を計算、表示
for i in range(3):
　my_func(i)```

・*クラス*
クラスはデータやメソッドを定義したもので、オブジェクト指向プログラミングで用いる定義語です。第1引数はselfで自動的にインスタンス自身が渡されます。

（使用例）：
```class Example():　　　　　　　　# クラスの宣言
　def my\_method(self):　　　　 # 関数を定義
　　print('変数は', self.var)
　　return True
　def \_\_init\_\_(self):　　　 # 最初に呼び出される関数を定義
　　print('\_\_init\_\_')
　　self.var = 1
test=Example() 　　　　　　　　 # クラス Exampleを呼び出す
print('test.var=',test.var)
test.var=test.var+1
test.my\_method()　　　　　　　 # クラス定義した関数を呼び出す```

・*ライブラリー*
ライブラリーとは、複数の機能をまとめたパッケージを指します。Pythonには便利なライブラリが多数あります。import文でライブラリを読み込むことができます。それぞれのライブラリは、各公式サイトあるいは共有サイトであるGitHubからダウンロード可能です。

【参考】：[GitHub](https://github.co.jp/)

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

Pythonには豊富な情報サイトがあります。理解を深めるためにも以下のサイトをご参照ください。

・*Python公式サイト*
Pythonにおける正しい情報を得るには、まずは公式サイトをチェックしましょう。公式ドキュメントは英語・日本語、両方に対応しており、これまでのバージョンについても検索が可能です。また、「初心者向けガイド」も記載されているため、入門者の方でも情報をチェックしやすいでしょう。

【参考】：[python document（英語）](https://www.python.org/doc/)
【参考】：[Python 3.11.1 ドキュメント（日本語）](https://docs.python.org/ja/3/)

・*ユーザー会*
Pythonユーザが集まり、PythonやPythonを活用したソフトウェアについて情報を交換し、ユーザ同士が交流するためのカンファレンスとなるサイトです。

【参考】：[日本Pythonユーザ会：python Japan](https://www.python.jp/index.html)

## Pythonの学習方法やおすすめの資格

ここでは、Pythonを学習するにあたっての勉強方法や、取得をおすすめする資格について紹介します。

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