[【関連記事】【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

[【関連記事】PythonのコードをEXE化するには? PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方](https://and-engineer.com/articles/ZDZ41BEAAH-qRRlT)

[【関連記事】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](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)

**AnacondaとはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。**Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、とても利便性が高いです。Anacondaの利用者は1,500万人以上とも言われています。

*AnacondaはGUI・CUIそれぞれ提供されています。*GUIはAnaconda Navigatorでインストール管理・起動管理ができます。CUIはcondaツールを用いて行います。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Python入門：はじめの一歩から基本構文までまとめて解説！

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

Anacondaは1,500以上のパッケージが含まれるディストリビューションとなります。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*インストール後すぐに開発作業を開始できる*というメリットがあります。

また、Anacondaはあらかじめデータサイエンスや機械学習のライブラリやソフトウェアパッケージを同梱し、依存関係をチェックしてくれます。そのため**インストール作業並びにバージョン管理を簡素化できるというメリットもあります。**

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

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のインストール方法を紹介

ここではAnacondaのインストール方法を紹介しています。**Anacondaには有料版と無料版があり、 無料版はIndividual Editionです。**ご注意ください。

【参考】：[Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaをインストールする方法と、他のアプリケーションをインストールする方法に大きな違いはありません。具体的な手順について簡単に紹介していますので参考にしてください。

・最初にAnacondaをダウンロードします。この際、自身の*使用環境に合ったものを選択*してください。
・ダイアログボックスが表示されたら「Next」・「I Agree」をクリックします。
・Anacondaを使用するユーザーが自身のみか他のユーザーも含むか選択します。
・インストールする*ディレクトリを設定*します。
・*PATHの設定*を行うか選択したら「Install」をクリックします。
・インストールが完了したら「Next」をクリックしていきます。
・最後に「Finish」をクリックしてAnacondaのインストールは完了です。

【参考】：[ Windows版Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html)

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Anacondaは2022年1月時点で以下のバージョンが最新版となります。

・*Windows Python3.9用*
　64ビット版・32ビット版

・*MacOS Python3.9用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux Python3.9用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

【参考】：[ANACONDAインストーラー](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaのインストール方法について紹介しましたので、ここではインストールしたAnacondaの使い方を簡単に紹介していきます。

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Anacondaは、特定のパッケージやライブラリをインストールしておく仮想環境と呼ばれるものを作成することができます。特に*複数のパッケージやライブラリを使用する場合、仮想環境の作成が必要*です。

この理由として、パッケージやライブラリによって対応しているpythonのバージョンが異なるという点が挙げられます。**仮想環境はpythonのバージョンごとに作成します。**

### Anacondaで仮想環境を作成する

Anacondaにおいて、*仮想環境を作成するには「conda create -n 仮想環境名」というコマンドを入力*します。前述の通り仮想環境はpythonのバージョンごとに作成する必要があります。そのため複数の仮想環境を作成する際は仮想環境名の後に「スペース」と「インストールするパッケージやライブラリの名前」を入力しましょう。

### Anacondaで作成した仮想環境の有効化を行う

仮想環境は作成しただけでは使用することができません。Anacondaで作成した仮想環境を使用するには有効化する必要があります。仮想環境有効化の際に使用するコマンドは「*conda activate 仮想環境名*」です。仮想環境を有効化したら「python」と入力しpythonを起動します。pythonを終了する際は「quit()」というコマンドを入力します。

### Anacondaでライブラリをインストールする

Anacondaで作成した仮想環境に入ったら、その状態でライブラリをインストールすることができます。ライブラリのインストールに使用するのは「*conda install*」というコマンドです。

### Anacondaで作成した仮想環境の無効化を行う

Anacondaでは「*conda deactive*」というコマンドを入力することで使用中の仮想環境を無効化することができます。

### Anacondaで作成した仮想環境を削除する

使用が終了した仮想環境や不要になった仮想環境の削除はコマンドを入力することで簡単に行えます。入力するコマンドは「*conda remove -n 仮想環境名 –all*」です。

## Anacondaにあるライブラリなどを紹介

ここではAnacondaにあるライブラリやAnacondaが使いやすくなるアプリケーションについて紹介していきます。

### Anacondaで利用可能なデータサイエンスライブラリ

今回はデータサイエンスで使用するライブラリについて目的別にいくつか紹介します。Anacondaではここで紹介しているライブラリをはじめ、**7,500以上の公開ライブラリが利用可能です。**データサイエンスでは通常次のライブラリを用いるケースが多いです。

・*数学・科学技術計算用*
　- NumPy：多次元配列オブジェクトを実装し多数の演算関数を提供します。
　- SciPy：NumPyをベースにした科学計算ライブラリです。
　- 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です。

・*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です。
　- seaborn：Matplotlibを用いた可視化ライブラリです。
　- Altair：簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリです。

・*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です。
　- TensorFlow：Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリです。
　- PyTorch：Facebookが開発した機械学習ライブラリ、深層学習へ適用拡大されています。

【参考】：[データサイエンスツールキット](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが使いやすくなるアプリケーション

**Anaconda Navigatorとはアプリケーションのインストール管理や起動管理を行ってくれるGUIアプリケーションです。**Anaconda NavigatorはAnacondaディストリビューションをインストールすると利用可能になります。

Anaconda Navigatorでは予め次の代表的なアプリケーションが利用可能な状態となっています。

・*JupyterLab*
　Jupyter Notebookの後継となるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Jupyter Notebook*
　PythonやR言語の開発で用いるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Spyder*
　データサイエンス用統合開発環境（IDE）

・*PyCharm*
　Python用統合開発環境（IDE）

・*VSCode*
　マイクロソフト製コードエディタ

・*Glueviz*
　Python用データ可視化ツール

・*Orange 3 App*
　対話型データ可視化ツールとビジュアルプログラミングによるデータマイニング　

・*RStudio*
　PythonやR言語の開発で用いる統合開発環境（IDE）

・*Anaconda Prompt（Windows用）*
　Anaconda同梱のWindowsコマンドプロンプト

・*Anaconda PowerShell（Windows用）*
　Anaconda対応のWindows PowerShell

このように代表的な*統合開発環境（IDE）のみならず、*VSCode*や*PowerShell*等も利用可能*ですので、Windowsユーザでも違和感なく開発を進められます。

【参考】：[Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/#what-applications-can-i-access-using-navigator)

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

## Anacondaを利用して効率的にPython開発を進めましょう

*Anacondaはデータサイエンスに必要なライブラリを統合管理できるオープンソースのディストリビューション*です。同様にインストール管理ソフトウェアとソフトウェア公開サービスを兼ねていますので、Pythonライブラリやツールのインストール管理ならびに実行管理を統合的に行うことができます。

特に機械学習を中心とするデータサイエンス分野では必需品となります。**Anacondaを導入しPythonの開発やデータ分析などを効率的に行ってみてはいかがでしょうか。**

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

Pythonの用途を知った上でPythonエンジニアを目指そう

初心者向けPython：基礎構文や入門情報を丁寧に解説！

Anacondaは、データサイエンスや機械学習の作業を効率化するためのプラットフォームで、主にPythonやR言語のプログラミングに特化しています。そんなAnacondaのインストール方法や特徴・利用方法を解説しています。

AnacondaはPythonインストール管理ソフトウェア・ソフトウェア公開サービスです

AnacondaはPython実行環境でデータサイエンスに必要なライブラリをまとめて提供します

Anacondaを用いることでインストール・実行管理の工数が削減されます

Anaconda（アナコンダ）とは？インストール方法やPythonとの関連性を解説！

## Python3エンジニア認定データ分析試験とは

**Python3エンジニア認定データ分析試験とは、一般社団法人のPythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython資格試験の1つです。**他に、初心者向けの「Python3エンジニア認定基礎試験」などがあります。この2つには、以下のような違いが見られます。

*■「Python3エンジニア認定基礎試験」*
Pythonに関する基本的な文法、データ構造、クラス、標準ライブラリなどに関する知識を問う試験

*■「Python3エンジニア認定データ分析試験」*
Pythonの基礎知識に加えて、数学の基礎知識、ライブラリを利用した分析など、Pythonを用いたデータ分析に関する知識を問う試験

「Python3エンジニア認定データ分析試験」は「Python3エンジニア認定基礎試験」よりも難易度は上がります。Pythonエンジニアを目指す方でどちらを受けるか迷った場合は、後ほど紹介する模擬テストサイトで自身の実力を判定してから決めても良いでしょう。

この記事では、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験概要や勉強法などについて解説していきます。

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式サイト](https://www.pythonic-exam.com/)

### Pythonエンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては、Pythonエンジニア育成推進協会運営の「Python3 エンジニア認定基礎試験」（以下、基礎試験）と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」（以下、データ分析試験）、そして2022年11月29日より実施された「Python3 エンジニア認定実践試験」（以下、実践試験）の3種類があります。

実践試験は、毎年受験者数が増加するPython試験において、Python初学者の学習指針となる試験であり、プログラマーのスキル向上を図ったより実践的なPython文法を問う内容です。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定実践試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/jissen)

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

Python3エンジニア認定実践試験とは？概要やメリットを解説

「データ分析試験」の概要について、「基礎試験」「実践試験」と比較しながら見ていきましょう。

*項目：　　　　　【基礎試験】          　　　【データ分析試験】         　   【実践試験】*
▪実施日： 　　　 　 通年　　　　　　　　　　    通年                                 通年  
▪申し込み：　　     各会場　　　　　　　　　  各会場                               各会場
▪受験方式： 全国CBTテストセンター　 全国CBTテストセンター    　全国CBTテストセンター
▪問題数：　　　 　 40問        　　　　　　　   40問                                 40問
▪出題形式：　　 　選択式      　　　　　　　   選択式                                選択式
▪試験方式：　  　   CBT 　　　　　　     　       CBT                                 CBT
▪試験時間：　 　 　60分         　　　　　 　      60分                               75分
▪合格基準：　　 正答率70％　 　　　　　    正答率70％                          正答率70％
▪受験料（一般）：11,000円（税込）       11,000円（税込）                     13,200円（税込）
           （学生）：5,500円（税込）          5,500円（税込）                     6,600円（税込）
▪試験内容：         文法基礎　     　　　　 データ分析の基礎や方法         実践的な文法を問う
▪主教材：
【基礎試験】 [「Pythonチュートリアル第4版」（オライリー・ジャパン）](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)
【データ分析試験】[「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798178776)
【実践試験】[「Python実践レシピ」（技術評論社）](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12576-9)

**「データ分析試験」と「基礎試験」との違いは、試験の主題範囲や内容、認定テキストの違いだけです。**先に「基礎試験」を受験した人であれば、「データ分析試験」の受験で戸惑うことはないでしょう。

【参考】：[Python試験（Python資格）](https://www.pythonic-exam.com/exam)

<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=acv12_2)</center>

「基礎試験」では、主にPython3に関する基礎知識、文法知識を問う問題が中心でしたが、データ分析試験ではどんな知識を問う問題が出題されるのでしょうか？具体的に見ていきましょう。

データ分析試験の主教材（参考書）は以下の通りです。必須書籍ですので、受験の際には必ず揃えましょう。

*■「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」*
▪著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
▪ページ数：336ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/10/24
【参考】：[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798176611)

データ試験の出題範囲は主教材に準拠しており、出題範囲と出題割合はPythonエンジニア育成推進協会のWebサイトでも公表されています。

【参考】：[データ分析試験 | Pythonエンジニア育成推進協会公式](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

### データ分析試験に出るライブラリ

主教材で解説されているPythonライブラリは「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」です。多少ともPythonを学んだエンジニアなら、誰もが知る有名なライブラリです。

*データ分析試験の問題数は40問の内、27問がテキスト第4章の「ライブラリによる分析実践」から出題されていますので、ライブラリ関係の問題が合否の鍵を握っていると言っても過言ではありません。*

<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=acv12_2)</center>

## データ分析試験の難易度と合格率

データ分析試験にチャレンジしてみたいが、難易度や合格率が気になる方は少なくないでしょう。ここでは、データ分析試験の難易度や合格率について解説していきます。

データ分析試験の難易度に関しては公表されたものがないため、推測の域を出ませんが、そもそもPython自体が習得の難易度が他のプログラミング言語に比べて低いという特徴があります。そのため、「基礎試験」の場合はPythonの基礎を習得し、多少なりともライブラリの利用経験がある方であれば、さほど難易度は高くはないと考えられます。

**「データ分析試験」は基礎試験よりも応用編として難易度は少し上がると見られますが、それでも難易度が高い試験とは言いづらい位置付けだと言えるでしょう。**基礎試験に合格している方なら十分に合格を目指せますが、初学者の場合は難易度が高く感じるかもしれません。

同試験の合格体験記がPythonエンジニア育成推進協会公式サイトに多数掲載されていますので、ぜひ目を通してみてください。

【参考】：[合格体験記（Pythonエンジニア育成推進協会公式）](https://www.pythonic-exam.com/archives/category/success-story)

データ分析試験の合格率も公表されていませんが、「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格率は過去に公表されたものがあり、約80%でした。*データ分析試験は基礎試験よりは難易度は上がると見られますが、合格率はそれに準ずるレベルと考えていいでしょう。*それは、出題範囲が限られ、模擬試験など受験環境が整っていることにも起因しています。

【参考】：[マイナビエージェント：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)

## データ分析試験のメリットとおすすめしたい人

実際、データ分析試験を受験することでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは具体的なメリットに加えて、受験をおすすめしたい人についても解説します。

### 転職の際のスキル証明になる

*データ分析に関するスキルを客観的に証明でき、転職やキャリアアップの際は大きなアピールポイントになります。*特にPythonはデータ分析で広く使われており、資格があることで即戦力としての市場価値が高まります。

また、データ分析の資格取得に向けた学習には時間と根気が必要です。資格を取得することで、自己成長のためには労力を惜しまない姿勢と、向上心の高さをアピールできるのもメリットです。

### データ分析の知識と実務能力が向上する

受験を通してデータ分析に関する知識を体系的に学び直し、スキルを深めることができます。特に、*実務で使用する関数やライブラリ、データ処理の効率的な手法を身につけることで、実務にも即役立つスキルを習得可能です。*

また、試験対策として実際の分析プロセスに沿った問題を解くことで、実務で必要とされるデータの取得・加工・分析・可視化の一連の流れを把握できます。さらに、Pythonを学ぶきっかけとしても有効です。

### 年収アップを目指すための一助となる

Pythonエンジニアが活躍する具体的な職種には、「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（※2024年11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、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。

ただし、データサイエンティストを含むPythonエンジニアの年収は、知識や経験によって大きく異なるため、**より高収入を目指すには データ分析試験など資格取得に向けた学習を通じて、実践的なスキルを高めることが重要です。**

【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/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)

データ分析試験の受験は、次の条件に該当する方におすすめします。

*▪ 日常、Pythonプログラミングを行っている方、Pythonをある程度勉強している方* 
*▪ 「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格した方* 

以上、いずれかの条件を満たしている方であれば、さほど苦もなくデータ分析試験には合格できるでしょう。上述したように、試験に合格することでスキル証明が可能となり、転職時には有利に働く可能性があるので、ぜひ取得しておきましょう。

<center>[*データサイエンティスト・アナリストの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

## データ分析試験に合格するための勉強方法

データ分析試験はそれほど難易度が高い試験ではありませんが、準備を怠れば合格は難しくなります。これから解説する内容に関しては、しっかり勉強することをおすすめします。

データ分析試験に合格するための必要な勉強時間については、Pythonについてどの程度知識やスキルがあるかによって変わります。目安としては、*すでにPythonを扱ったことがある人の場合、1日1〜2時間程度の勉強時間を設ければ、1ヶ月程度で合格に達する実力が身につくと考えられます。*

Python初学者の場合は、もう少し期間を設ける必要があるでしょう。いずれにせよ、きちんとした勉強時間を確保できれば誰でも十分に合格を目指せる試験です。

最低限、データ分析試験の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」は通読し、理解できていない箇所はマーカーを引くなどして、反復しましょう。

特に、テキストに載っている「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」などの分析ライブラリ、数値計算ライブラリの勉強は、**頭だけで覚えようとせず、実際に手を動かして実行してみることをおすすめします。**

以下、出題されるライブラリに関して、それぞれの機能や特徴についてまとめてみました。参考にしてください。

*▪NumPy*
　ビッグデータ処理に適したライブラリです。多次元配列データの高速演算を得意としています。

*▪Pandas*
　表形式データの処理を行うライブラリです。csv、excel、SQLデータベースなどが対象です。

*▪Matplotlib*
　グラフ描写ライブラリで、ヒストグラムや円グラフ、折れ線グラフなど多様なグラフを容易に作成できます。

*▪scikit-learn*
　機械学習のための代表的なライブラリです。機械学習の実装に必要なあらゆるアルゴリズムが用意されています。

**「PRIME STUDY」の「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）はPythonエンジニア育成推進協会認定の参考教材で、何度でも無料で受験をすることが可能です。**

模擬試験はデータ分析試験の主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」に完全に即しており、主教材の通読し、この模擬試験・解説による反復学習で、合格に必要な実力を身に付けることが可能です。

また、データ分析試験は基礎試験と同様に過去問がありませんので、「PRIME STUDY」の模擬試験を繰り返し受験することをおすすめします。

【参考】：[PRIME STUDY「Python 3 エンジニア認定データ分析 模擬試験」](https://study.prime-strategy.co.jp/#exam-list)

## Pythonエンジニアとして一層活躍するために

ここまで、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や勉強法などを解説しました。AIやビッグデータを扱う企業の増加により、AI開発やビッグデータの分析や解析に関するシステム開発の需要が急速に高まっており、Pythonエンジニアの求人数が飛躍的に増えています。

**データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指す上で1つのきっかけとなります。**自身のキャリアアップのためにも、Pythonエンジニアとして活躍を目指す方は、基礎試験に続いてデータ分析試験へチャレンジしましょう。

試験に合格した後は、資格を活かせる職場探しに努めてください。多くの求人の中から自分に合う企業が分からない場合は、転職のプロに託す手段もおすすめです。

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=acv12_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

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致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

Python資格試験の1つ、「Python3エンジニア認定データ分析試験」は「Python3 エンジニア認定基礎試験」と何が違うのでしょうか？本記事では「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や、取得するメリット、合格に向けた勉強法などについて詳しく解説します。

Python3エンジニア認定データ分析試験はビッグデータ解析などを行うPythonエンジニア向けの試験

Python3エンジニア認定データ分析試験はライブラリについて問う内容が大半

合格すればデータ分析のスキル証明となるため、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指したい人におすすめ

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AI開発に必要な言語が分からない人は多い

AI開発に興味があるものの、どのプログラミング言語を勉強すれば良いか分からない方は多いのではないでしょうか。*確かにAIは現在話題になっているものの、AI開発を行うために何の技術が必要かまではまだ広まっていません。*勉強する言語を選択できないために、AI開発に手を出せない方も多いでしょう。

### AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

AI開発におすすめのプログラミング言語はPythonです。Pythonはスクリプト言語の1つであり、可読性の高さやライブラリの豊富さが評価されています。他にもAI開発に使われる言語はあるのですが、Pythonは開発現場での使用率が高く、Pythonを習得するだけで転職の幅を広げることができるのでおすすめできます。

*また、TIOBEが毎年発表している「検索エンジンの検索数を元にした言語ランキング」でも2023年にPythonは1位を獲得しています。*このことからもPythonの需要が高いことが分かります。

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

<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>

AI開発に関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIエンジニアの年収について紹介します。これからAI開発に参入したい方は参考にしてください。

AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことであり、人間のような振る舞いを行うコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。たとえば、人間の代わりに車の運転したり、人間とコミュニケーションを取ったりするAIの開発が進められています。

**AI分野が今後発展することで、人間の代わりにコンピュータが仕事できるようになり、生活が大きく変わると言われています。**そのためAI開発は今注目を集めています。AIをいち早く導入して他社と差別化を図りたい企業も多く、AIエンジニアの求人も増えています。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

### AIエンジニアの年収について

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

データベース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424万円（※2023年5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、データベース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。

*AI開発は今後さらに重要性を増していくことが予想されるため、AIエンジニアの市場価値も高まり年収も上がっていく可能性が高いと言えます。*ただし、求められる技術も比例して上がっていくことが予想されるため、AIエンジニアを目指すなら技術をしっかり磨く必要があるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AI開発のためにPythonを学ぶ方法

AI開発を行いたい方はPythonを学ぶのがおすすめです。そこで、Pythonの基礎知識を身につける方法について詳しく解説します。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

まずは、Pythonの基礎文法を学びましょう。**基礎文法を学ばないことにはAI開発もできません。**文法に関してはオンラインの学習サイトで学ぶのが効率的です。実際に手を動かしながら、文法を1つずつ覚えていきましょう。

Pythonには数多くのライブラリがあります。*ライブラリを使いこなすことで、機械学習のような複雑なアルゴリズムも簡単に導入することが可能です。*ライブラリの使い方は公式サイトや参考書などで学ぶのが良いでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.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

### Pythonで簡単なツールを作ってみる

**ある程度Pythonの基礎スキルが身についたら、簡単なツールを作ってみると良いでしょう。**たとえば、Webページの情報を取得しExcelにまとめるツールや自動でメールを送れるツールなど、機能が1つだけのシンプルなツールの開発から始めることをおすすめします。

### Pythonエンジニアとして活躍しながらAI開発を学ぶ

Pythonを習得したらPythonエンジニアとして転職しつつ、AI開発を学んでいくことをおすすめします。*Python開発の実績を積むことで、AI開発を行う企業に転職できたり、その会社でAI関連のプロジェクトを立ち上げたりする道が開かれていきます。*

エンジニア未経験からPythonエンジニアに転職するなら、転職エージェントを活用することをおすすめします。エージェントでは面接練習や書類添削などのサポートを行ってくれます。

Flask入門｜Pythonエンジニアを目指すなら習得しておこう

<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>

## Python以外にAI開発で用いられる言語

Python以外にもAI開発で用いられている言語はいくつかあります。Pythonを習得した方はこれらの言語も勉強しておくと、転職の幅をより広げることができるでしょう。

**R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、AI開発分野でも多く使われています。**汎用性の面ではPythonに劣るものの、データ解析分野においては優れているため、AI開発を極めたい方におすすめできます。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

C++はC言語にオブジェクト指向関連の機能を追加した言語です。*家電製品の開発やゲーム開発に用いられているC++ですが、AI開発にも活用することができます。*Pythonに比べて習得難易度が高めですが、C++を勉強することでメモリ管理などのスキルを得られるメリットもあります。

JavaScriptはWebアプリにおけるフロントエンド開発で使われている言語です。**AI開発だけでなく、フロントエンド開発も行いたい方はJavaScriptがおすすめできます。**

JavaScriptでできること6選！向いている人や学習方法も解説

## AI開発に携われる企業を探すなら

本記事ではAI開発に用いられるプログラミング言語について解説しました。本記事で解説したように、AI開発を行うならPythonを習得することをおすすめします。

*しかし、Pythonスキルを磨いたとしても、必ずしもAIエンジニアに転職できるとは限りません。*特に未経験からAIエンジニアに転職するのは難易度が高いです。なぜなら、AIエンジニアの求人はまだそこまで多くないうえに、高度な技術が要求されるため未経験だと不利になってしまうためです。

未経験からAIエンジニアを目指す場合、選考対策をしっかり行う必要があります。とはいえ、転職活動に慣れてない方の場合、どのような対策を取れば良いか分からない場合が多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。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

Pythonの記事（1ページ目）