*PythonはAI（人工知能）や機械学習、データ分析をはじめとしたさまざまな分野で幅広く活用されているプログラミング言語です。*シンプルな文法と高い可読性を持つプログラミング言語としても知られています。

多くの開発現場で使われるPythonですが、一方で時代遅れであるという主張もみられるようです。

あるプログラミング言語が時代遅れかどうかを一概に判断するのは難しいと言えますが、果たして、Pythonが時代遅れであるという主張は、どのような面をとらえたものなのでしょうか。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

## Pythonの特徴を知って活用できるか検討しよう

Pythonが時代遅れだと言われると、Pythonが自分にとって習得の価値があるか、今後さらにPythonのスキルアップを続けることに、将来的な問題がないかを気にする方もいるかもしれません。

Pythonは最先端のさまざまな分野で活用されており、今後も将来性のある言語と言えますが、何を判断基準とするかによっても評価が異なるでしょう。

*そのため、Pythonの特徴を知り、時代遅れという意見がどのようなものなのかを確認することで、自分にとってのPythonの必要性を自分で判断することが重要です。*

この記事では、Pythonが時代遅れだという意見が気になる方のために、そのように言われる理由や使用するメリットなどについて解説します。

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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まず、Pythonの特徴、活用できる分野、向いている人の特徴、活用できる職種の年収など、さまざまな面からPythonの概要を解説していきます。

**Pythonはオープンソースのプログラミング言語で、Webアプリケーション開発や機械学習、統計処理など、幅広い分野で活用されています。**

また、表記方法がシンプルであることから、学習しやすく理解しやすい言語としても知られ、異なるプログラマーがコーディングしても近いコードになりやすいために、メンテナンスしやすい言語です。

また、世界中の多くの開発現場で活用されているため、ライブラリも豊富でコミュニティも活発です。日本語のサポートは少ないですが、翻訳アプリなどを活用してすれば必要な情報も集めやすいでしょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

*Pythonは、シンプルな文法と豊富なライブラリの組み合わせにより、機械学習やデータサイエンス、Web開発、自動化処理など、幅広い領域で活躍できる言語です。*

Webアプリケーション開発においては、DjangoやFlaskなどの豊富なフレームワークを使ってWeb構築することができます。

また、NumPyやSciPyなどの科学技術計算ライブラリを活用することで、ビッグデータの可視化やAI開発における自然言語処理などにも応用されています。

さらに、Webデータの収集・解析であるウェブスクレイピングや、ロボティクス（ロボット工学）の分野でもPythonは活用されています。

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はデジタルデータを活用した業務に従事したい人に向いている言語であり、データサイエンス分野で活躍したい方はPythonの活用を考えるとよいでしょう。

また、Webアプリケーションフレームワークも豊富で、Webアプリ開発に携わりたい人々にとってもぜひ習得したい言語の1つと言えます。

*Pythonが向いている人の特徴としては、データ解析のような地道な作業をコツコツと行うことが好きな人や、日常生活の中でも先端技術やさまざまな専門分野のニュースや話題に興味を持っている人が挙げられるでしょう。*

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### Pythonを活用できる職種の年収とは

Pythonを活用できる代表的な職種である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4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、プログラマーは一般平均年収よりもやや低めからやや高めであることが分かります。

AIやWeb開発（フロントエンド・バックエンド）をはじめとしたさまざまな専門分野において、高度なプログラミングスキルを持つプログラマーは高年収となる傾向があります。

Pythonは幅広い分野で活用できるプログラミング言語です。*自らの専門分野においてより専門性を高め、先端技術を取り入れてPythonのスキルを高めることで、より高収入が期待できるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/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)

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## Pythonが時代遅れだと言われる理由とは

Pythonが時代遅れのプログラミング言語だと言われるのはなぜなのでしょうか。考えられる理由をいくつか挙げてみましょう。

Pythonが時代遅れだと言われる理由の1つとして、新しいプログラミング言語やフレームワークが次々と登場し、日本ではPythonの人気が低迷しているからという意見があります。

*しかし、Pythonは柔軟性があり幅広い用途で利用されており、データサイエンスや機械学習・人工知能などの先端分野でも依然として多く使われている言語です。*
Pythonはまだまだ多くの利用者がおり、コミュニティも活発で、時代遅れとは言い難いでしょう。

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### モバイルアプリ開発に向いていない？

Pythonは、今後需要がさらに高まると考えられるモバイルアプリ・スマートフォンアプリ開発が得意とは言えないことが、時代遅れだと言われる理由の1つだと考えられます。

Pythonを使用してAndroidやiOSのようなモバイルアプリの開発自体は可能ですが、他の言語に比べて開発に適したライブラリが少ない状況です。

主流のモバイルアプリ開発では、Unity、Java、Kotlin、Swiftなどの言語やフレームワークが一般的に採用されており、特にネイティブアプリ開発においてはこれらを使った開発の方がスムーズかつ効率的です。

しかし、それぞれの言語は異なる得意分野を持っています。*Pythonが得意とするAI技術やデータサイエンスも、今後さらに普及が見込まれる専門分野であり、モバイルアプリへの適性の点だけで時代遅れとは言えないと考えられます。*

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## Pythonを使用するメリットとは

Pythonは多くの開発現場で使われる言語でもあります。Pythonはなぜ人気なのか、そのメリットを確認していきましょう。

### 先端技術の開発で活用できる

**Pythonは、先端技術の開発で使われるプログラミング言語として重宝されています。**
具体的には、AI、機械学習、ブロックチェーン技術、ビッグデータ、自動運転技術、IoTなどの技術開発に多く使用されています。

Pythonがこのような先端技術開発に活用される理由の1つは、豊富なフレームワークやライブラリが利用できることです。

例えば、TensorFlow、Keras、Pytorch、Pandasなどは、Pythonをベースに開発されたフレームワークやライブラリで、AIや機械学習の開発において重要な役割を果たしています。

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### 実行にコンパイル不要で開発効率が高い

*Pythonはインタプリタ型言語で、コンパイルが不要なため開発効率が高いという特徴を持っています。*

インタプリタ型言語は、コードを実行する際にソースコードを機械語に変換する必要がなく、逐次的に解釈して実行することが可能です。開発中のプログラム実行までの手順が短く、効率的な作業が行えるのが利点と言えます。

そのため、Pythonでコーディングすると変更を加えた後すぐに結果を確認することができ、さらに柔軟性が高くコードの修正や変更が容易なため、開発効率の向上が期待できます。

### ソースコードがシンプルでわかりやすい

Pythonは、シンプルで分かりやすいソースコードが特徴です。文法は簡潔でコード記述量も少なく、他の言語と比較して文法やルールが比較的簡単で、初学者でも理解しやすいとされています。

*このシンプルさのおかげで、複数人での開発においても情報共有やコードの修正がしやすいメリットがあります。*

### 世界的に人気があり需要が高い

Pythonのメリットとして、世界的に人気があり需要が高いことが挙げられます。Pythonのスキルを身につけることで、海外でも仕事の機会を広げることができる可能性があります。

*幅広い専門分野に対応できることから需要も高まっており、Pythonのスキルを身につけることは、今後のエンジニアにとって大きなメリットとなるでしょう。*

自らのPythonのスキルを十分に活かしたいと考える場合には、希望するキャリアパスを実現できる企業に転職を検討することをおすすめします。

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## Pythonを活用してスキルアップを目指そう

ここまで、Pythonが時代遅れだと言われる理由やメリットを説明しました。Pythonはむしろ先端技術の発展に活用されており、現時点では時代遅れとはいいがたいプログラミング言語であることが分かったでしょう。

Pythonが使われる専門分野は今後も成長が見込まれるため、Pythonの需要は高まると予想されます。*エンジニアとして、時代に合わせたスキルアップを目指すのであれば、Pythonはぜひ学習しておくことをおすすめします。*

Pythonを学んだら、そのスキルを活かせる企業に転職するのもいいでしょう。自分が興味を持っている分野でPythonを活用できる企業が、きっとあるでしょう。

しかし、転職活動を1人で行うのは大変なものです。希望に合う企業を探して、自らのスキルを企業にアピールできるように準備し、面談の対策も必要です。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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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PythonはAI、機械学習、データ分析など幅広い分野で利用されるプログラミング言語です。一方でPythonは時代遅れとの意見も聞かれます。この記事では、Pythonが時代遅れかどうか気になる方のために、そう言われる理由や利用のメリットなどを解説します。

Pythonは機械学習、AI、データ分析などの先端分野で活用されている

時代遅れと言われるのは、他の新しい言語の人気に押されているという意見や、モバイルアプリ開発が得意でないことが理由として考えられる

Pythonは世界中の多くの開発現場で使われているため、習得すれば幅広く活用できる

Pythonは時代遅れなのか？そう言われる理由とメリットを解説

統計は、数量から現象や事象を調査することを表します。コンピュータを利用する際のデータ分析では、*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きます*。解析手法としては、統計学を応用したプログラミングが一般的です。

統計に基づくデータ分析は多岐に用いられています。人工知能で用いるデータ解析や機械学習・深層学習により、金融リスク分析やウェブ・マーケティング分析、販売予測などに活用されています。

PythonはAIや機械学習等のデータ分析を得意としています。そのため、統計の数値的解析手法である統計解析やデータ分析においてPythonの利用価値が高まっています。
【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は、コンパイルレスでかつコードがシンプルで初心者でも学びやすいメリットがあります。学習効果が高いため、色々な分野に利用されています。特に統計解析に役立つライブラリが豊富で、AIや機械学習などで数多く利用されています。

*Pythonのライブラリを利用することで、収集データが簡単に分析・可視化できます*。分析データは標準フォーマットを利用することで、自作アプリや各種ツールへ簡単に組み込むことが可能です。

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PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

統計解析は、統計学に基づく解析手法です。ベースとなるのは、統計の学問である統計学です。そのため統計学の基本用語は理解しておくとよいでしょう。

例えば、仮説の検証のためには検定という手法を用います。比較するためには推定の手法をとります。相互の関係も相関を用いて導きます。このように、*数学や統計学を用いた手法がベースの知識として求められます*。

コンピュータを活用する上では、計算機科学や情報工学を用いたアルゴリズム実装などのコンピュータ技法が求められます。データ分析から可視化まで全体を表す場合は、機械学習やパターン認識等の人工知能技術も有効な知識です。

統計解析では、収集されたデータを統計学に基づき考案された手法で解析し、データの規則性を導いて予測やビジネス判断に活用します。*統計解析の代表的な手法は、「回帰分析」「主成分分析」「クラスター分析」などがあります*。以降で、これらの手法をより詳細に解説していきます。

回帰分析では、*モデルを Y=f(X) とした場合にXとYの関係を収集データから逆算して求めます*。逆算する分析のことを回帰分析と呼びます。モデルと測定値の相関を求め、精度を高めていきます。その際、線形のモデルでは最小二乗法を用いて係数を推定していきます。

適用例は、店舗の来店者数と近隣公共機関の乗降数との関係、あるいは天候との関係などがあります。広く市場分析に利用されています。

主成分分析は、多変量解析の手法の1つでデータの分散から相関のある変数と、相関のない変数を見極め合成していきます。これにより、*ばらつきのある事象の予測を行っていきます*。成分分析にあたりベクトル演算と共分散の行列を用いて分析を進めます。

適用例としては、売れ筋商品と金額・品質・口コミ等の関係を調査したり、健康維持のための体重と運動量・食事量・生活習慣等の関係を調査したりすることが挙げられます。多くの要因がある場合の分析手法で、人事評価などにも応用されています。

### クラスター分析の概要と適用例

クラスター分析は、*データの集合から類似特性のあるデータ群を見つけ出す分析方法です*。類似特性のあるデータ群は、クラスター（集団）として分類し、さらに追加特性を調査していきます。

適用例は、市場分析や事業のターゲット分析（商圏や顧客層）などに活用されています。顧客アンケートにもとづき事業決定する際にも、分析作業に活用できます。

Pythonを統計解析に利用する場合ですが、統合開発環境（IDE）とソフトウェア管理製品があると便利です。統合開発環境とは、ソフトウェア開発に必要とされるエディタ・言語処理・デバッグ・実行に関するツールを、単一の操作環境で統合利用するものです。

*統合開発環境にはJupyter Notebookもしくは次世代インターフェースのJupyterLab、ソフトウェア管理にはAnacondaがあればほとんどの統計解析に対応できます*。

統合開発環境となるJupyter Notebookのドキュメントでは、数式や図式を入れることができるためデータ分析の統合開発環境として人気があります。データ分析機能を用いて、ビッグデータのデータ分析・統合にも用いることができます。
【参考】：[Project Jupyter | Home](https://jupyter.org/)

ソフトウェア管理を行うAnacondaには、数値計算やデータ解析に必要な1,500を超えるライブラリが組み込まれており、250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者はすぐに開発作業を開始することができます。
【参考】：[Anaconda](https://www.anaconda.com/)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

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Pythonのデータ分析は、*事前に準備・収集したデータ群に対して行います*。データ分析の前段階は、あらかじめデータ収集の仕組みを考えたり、ビジネスニーズに収集データが合致するか評価したりする工程となります。

その後、収集データを用いて、データ分析を行います。場合によっては欠損データの補正等の前処理を行います。データ分析工程では、分析のためにデータを可視化したり統計解析手法に基づき分析したりします。最終的には結果を評価し、ビジネス課題の解決に用います。

### Pythonを用いたデータ分析の詳細

Pythonでは、*標準ライブラリやパッケージライブラリをimportすることで簡単に利用することができます*。データ分析工程に標準的に用いるライブラリは、以下のように分類できます。

データの読み込み・前処理・加工工程では、データの取り込みや正規化・欠損処理などを行います。NumPy、SciPy、Pandasなどが利用されます。
【参考】：[NumPy](https://numpy.org/)
【参考】：[SciPy](https://scipy.org/)
【参考】：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

データの可視化工程では、データの分析に必要なプロットや可視化を行います。Matplotlib、seaborn、Altairなどを用います。
【参考】：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)
【参考】：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
【参考】：[Altair](https://altair-viz.github.io/index.html)

上記に加えて機械学習等では、モデルの作成・評価工程をscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどで実施します。その後、分析結果の可視化を前述のMatplotlib、seaborn、Altairなどで行います。
【参考】：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)
【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

## 統計解析を学べるおすすめ本

統計学にもとづく解析手法が統計解析ですので、*前提となる統計学と解析手法をそれぞれ理解していくのが良いでしょう*。以降では、参考となるおすすめ本を紹介していきます。まずは机上で理解を深めて実践することをおすすめします。

Pythonと統計解析の初心者向け参考本です。Pythonのインストールや基本文法等もカバーします。*Pythonをさわったことがない人も理解できる内容です*。

▪著者：山内 長承
▪ページ数：256ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2018/05/26
【参考】：[Pythonによる統計分析入門](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274222344/)

### Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版

2018年に出版された「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書」の第2版です。ページ数を大幅に増やしました。*統計の基礎から、統計モデルを学び、Pythonの得意なAIや機械学習までカバーします*。データ分析全般を効率的に学ぶことができます。

▪著者：馬場 真哉
▪ページ数：600ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/06/08
【参考】：[Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798171944)

### Pythonで理解する統計解析の基礎

*Pythonのプログラミングを通じてデータ分析を学んでいきます*。データの整理方法や、確率変数・確率分布、推定・検定などをカバーします。

▪著者：谷合 廣紀
▪ページ数：320ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2018/09/21
【参考】：[Pythonで理解する統計解析の基礎](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-297-10049-0)

### Python実践データ分析100本ノック

*ビジネスで発生する売上データや顧客データ等を題材に、即戦力となる応用力を100本ノックを通じて身につけます*。機械学習までカバーし、主要なPythonライブラリを用いて演習していきます。

▪著者：	下山 輝昌、松田 雄馬、三木 孝行
▪ページ数：272ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2019/09/27
【参考】：[Python実践データ分析100本ノック](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798058757.html)

## 多様化するニーズに対応するには正確な分析にもとづく意思決定が有効です

これまでの蓄積データから、いかにビジネスに有効なデータを抽出するかが差別化のポイントです。特に多様化するビジネスニーズに応えるには、より正確で有効なデータが必須となります。*統計解析は、一見無関係なデータから関係性を求めたり、過去の傾向から将来動向を予測するのに有効です*。

ビジネスでの意思決定は迅速性と正確性が求められます。データ分析に統計的手法を活用するのは、もっとも有効です。

Pythonは、統計解析に役立つライブラリが豊富で、AIや機械学習などで数多く利用されています。Pythonの環境は学習効果が高いので、これから統計学等を用いたプログラミングを学ぶ人には最適です。ここでは、統計の入門情報からおすすめ本まで解説していきます。

統計解析は、統計学を用いた解析手法で、Pythonのプログラムやライブラリが良く使われます

蓄積データの関係を求めたり、過去の傾向から将来動向を予測するのに有効です

多様化するビジネス課題には、正確で有効な分析データが必須となり、統計の基礎知識が有効です

Pythonで学ぶ統計 - 入門情報からおすすめ本まで解説！

## Pythonはネットワークエンジニアに必要？

ネットワークエンジニアにとってプログラミングは、ネットワーク構築やメンテナンス業務において不要とされてきました。

しかし、近年のIT環境の変化に伴い、その必要性が高まっています。ネットワーク構築を自動化するためにプログラミングスキルが求められるようになってきたためです。

手作業によるネットワーク構築はコストを要しますが、プログラミングを用いた自動化を導入することによりそのコストを削減することができます。

*特に、習得しやすくクラウドネットワークの構築もできるPythonが幅広く利用されるようになっており、ネットワークエンジニアにとってもPythonスキルを身につけることは大きな価値があると言えます。*

ネットワークエンジニアの仕事内容とは？目指す上で知っておくべきこと

## Pythonはネットワーク管理で有効活用できる

**今後、自動化やネットワークインフラ構築が普及すると考えられることから、ネットワークエンジニアとしてキャリアを重ねていくためには、プログラミング言語を習得することが重要です。**

現在ネットワークエンジニアとして活躍している方の中にも、ネットワーク構築で活用できるPythonを習得したいと考えている方も多いでしょう。

この記事では、Pythonがネットワークエンジニアにどのように役立つかを知りたい方のため、ネットワーク業務におけるPythonの活用方法や習得方法、役立つ資格試験などについて解説していきます。

## ネットワークエンジニアとPython

ここでは、ネットワークエンジニアにとってプログラミングはどのようなものなのか、Pythonはどのような特徴を持っているのかを確認しましょう。また、ネットワークエンジニアの年収に与えるPythonの影響についても確認しましょう。

### ネットワーク業務におけるプログラミング

従来、ネットワークエンジニアの業務においては、プログラミングがなくてもネットワーク機器の設定やコマンド入力を行って構築・運用・保守作業が行えるため、プログラミングスキルは必須ではありませんでした。

*しかし、近年の自動化の流れの中で、プログラミングを活用してネットワーク管理業務の効率化が図られるようになってきたことから、習得の必要性が高まってきています。*

さらに、近年はクラウドネットワークの活用が広がっており、クラウドサービスの設定にプログラミングを活用できることも、プログラミングが求められるようになってきた理由として挙げられます。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

Pythonは、組み込み開発やWebアプリケーション、デスクトップアプリケーションなど、幅広い分野で利用されるプログラミング言語です。特にAI（人工知能）や機械学習の分野では多く使われており、人気の言語として注目されています。

Pythonはさまざまなプラットフォームで動作すること、実用的なライブラリやフレームワークが多く用意されていることから、ネットワーク分野でも利用が広がっています。

その特徴は、文法が単純で、誰が書いても近いコードになりやすいことから可読性が高いことです。習得しやすいことから、初心者にも親しみやすい言語と言われています。

**ネットワークエンジニアは、Pythonを使うことでサーバの構築やネットワーク機器のメンテナンスなどを自動化し、業務効率化を図ることができます。**

### ネットワークエンジニアの年収とは

ネットワークエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は380万円（※2024年4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、ネットワークエンジニアは一般平均年収よりやや低めから高めまで、幅があることが分かります。

ネットワークエンジニアとして高収入を目指すためには、従来のネットワーク管理スキルに加え、Pythonなどのプログラミング言語を活用した自動化・クラウド構築の実装なども身に着けることで、キャリアアップを図ることが重要です。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/07.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)

ネットワークエンジニアの年収は低い？やめとけと言われる職種の将来性

ネットワークエンジニアの将来性は高い？市場価値を高めるスキルとは

## ネットワークエンジニアにおけるPythonの必要性

Pythonを活用することでネットワークエンジニアにどのようなメリットがあるかを見ていきましょう。ネットワーク運用を自動化ができる、クラウドネットワークの構築ができる、習得しやすい、ライブラリが豊富であるなどが挙げられます。

ネットワーク運用業務では、ネットワーク機器の状態を確認するコマンドの入力をはじめとして、繰り返し行う作業がいくつもあります。これらの作業をプログラムで自動化することで時間を節約し、業務の効率化を図ることができます。

*Pythonを活用することで、ネットワーク機器ステータスの取得やコンフィグ変更、機器のシャットダウン、OSのバージョンアップ、ファイルのコピーなどの作業を自動化することが可能になるのです。*

また、障害発生に備え、プログラムを使って障害対応に必要な情報を収集できるようにしておけば、障害の復旧や原因調査も素早く確実に行うことができます。

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に

### クラウドネットワークの構築・管理

Pythonは、クラウドネットワークの構築・管理にも役立ちます。

*クラウドサービスを利用してネットワークインフラを構築する際、様々な設定をWebブラウザから行うことが可能ですが、Pythonを使えばクラウド上のネットワークインフラをプログラムにより構築できます。*

仮想マシンの作成や管理、クラウドストレージの管理、クラウドデータベースの管理など様々なクラウドネットワークの機能をPythonでプログラムで効率的に実装することができます。

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

### 習得しやすく、ライブラリが豊富

Pythonは、シンプルで読みやすい文法が特徴です。*これまでプログラミング言語にあまり触れてこなかったネットワークエンジニアでも、比較的簡単に習得することができ、ネットワークプログラミングを実現することができるでしょう。*

また、Pythonではネットワーク管理に便利なライブラリも豊富です。ネットワーク機器の接続制御などの処理をライブラリで行うこともでき、効率的にネットワークを運用することができます。

これらのメリットから、Pythonはネットワーク業務にプログラミングを導入する時に使う言語として、多くのネットワークエンジニアに活用されています。

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## ネットワークエンジニアのためのPythonスキル習得

プログラミングになじみがないネットワークエンジニアの場合、その習得にはじっくりと取り組む必要があります。

資格試験を活用して勉強したり、自分に合った書籍や学習サイトを利用したりしてスキルを身に付けることで、将来的なキャリアアップにつなげることもできるため、地道に努力を積み重ねましょう。

### Pythonとネットワークの自動化基礎検定とは

Pythonを使ったネットワークの自動化が注目される中、そのスキルを確認するための資格試験として「Pythonとネットワークの自動化基礎検定」が注目を集めています。

この検定試験は、一般社団法人日本ネットワーク技術者協会が実施しており、ネットワーク自動化の構築・運用の知識を問うものです。

配属前から配属3年目程度のネットワークエンジニアを対象としているため、難易度としては初級から中級程度のネットワークエンジニア向けと言えるでしょう。

*Pythonを使ったネットワーク自動化の理解度を測る試験で、正しい知識と文法の理解度をチェックすることで、エンジニアの育成を支援しています。*

「Pythonとネットワークの自動化基礎検定」公式の参考書も販売されているため、ネットワークエンジニアとしてのスキルを磨きたい方は、学習のためにも受験を検討してみると良いでしょう。

【参考】：[Pythonとネットワークの自動化基礎検定](https://network-engineer.jp/pynet_basic)

### Pythonをネットワーク運用で活用するための勉強方法

*ネットワーク運用でPythonを効果的に活用するには、基本的な構文を学び、環境構築方法を理解する必要があります。*さまざまな学習方法を試し、自身に合ったスタイルを見つけましょう。

書籍での学習は、自身のペースで学習できます。プログラミングの学習が初めての場合は、Pythonの基礎が分かりやすく書かれた参考書や、実行環境の構築から解説している参考書がおすすめです。

Pythonを基礎から学べる学習サイトもあります。無償である程度学べるサイトもありますし、有償版でより詳しく学べたり、講師に質問ができたりするサイトもあります。自分に合ったサイトを選びましょう。

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！

Python学習におすすめの本27選！初心者・中級者・上級者別に紹介

### 将来的なキャリアパス構築に役立つ

プログラミングを習得して自動化やクラウドネットワークの構築に役立てられることで、ネットワークエンジニアとしての価値を高めることができます。

また、社会全体としてIT人材の不足が問題となっており、高度な技術を持つネットワークエンジニアの需要は今後さらに高まると考えられます。

*Pythonのプログラミングスキルを身につけることは今後のキャリアパスを考える上でも重要であると言えます。*スキルを身に着けて役立てられる企業へ転職するのも、将来のための1つの選択肢です。

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