## Python3エンジニア認定 基礎試験とは？

Python3エンジニア認定基礎試験は一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催している検定試験で、Python3に関する基礎知識や文法に関する知識を問います。Pythonは需要が高まるAI分野やデータ分析において必須のプログラミング言語です。

この資格を取得することで、Pythonエンジニアとして基礎的スキルを有する証明となり、キャリアチェンジやキャリアアップで有利になります。

この記事では、AIエンジニアやデータサイエンティストを目標とする方や、エンジニアとして新たな活躍の場を得たい方に、*試験の概要、合格者の年収や資格を活かせる仕事、効果的な勉強法について解説をしますので、ぜひ参考にしてみてください。*

【参考】：[基礎試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

Pythonは人気のトップを争うプログラミング言語ですが、どのような特徴を持っているのでしょうか？*以下にPythonが人気言語である理由と特徴についてまとめてみました。*

1．シンプルで読み書きがしやすく、文法が平易で予約語も少なく、初心者でも習得しやすい
2．インタープリター言語に属し、その場でコンパイルしながら動作するため、開発効率が高い
3．オブジェクト指向言語であり、プログラムをモノとして捉えて操作することができるため、複数人での開発やコードの再利用・修正が容易である
4．多くのフレームワークやライブラリを簡単に追加して利用できるため、機能性や汎用性に優れている
5．AI（人工知能）開発分野で高い人気を誇り、機械学習や深層学習などのAI技術を用いたシステムを開発するためのフレームワークやライブラリが豊富にある
6．Webアプリケーション開発やデータ分析・処理などでも活用されており、YouTubeやInstagramなどもPythonによって作られている
7．WindowsやMac、Linuxなど主要なOSをサポートしており、さまざまな環境で動作させることができる

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)

## Python3 エンジニア認定基礎試験の概要

ここでは、Python3エンジニア認定 基礎試験の概要、難易度について確認しておきましょう。

Python3エンジニア認定 基礎試験は、次の要領にて実施されます。**受験方式は最寄りの試験会場に設置されたコンピュータを利用して行うCBT方式であり、好きな日時に受験が可能です。**

▪出題数：40問
▪出題形式：選択式
▪試験日程：通年受験が可能
▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式
　　　　　※試験会場に設置されたパソコンで回答します。
▪試験会場：全国47都道府県の試験会場
▪試験時間：60分
▪合格基準：7割正解
▪試験結果：試験終了後に渡される「試験結果レポート」で確認できます。
▪合格証：試験の約4週間後に郵送されます。
▪受験料：
　・一般価格　11,000円（税込）
　・学割価格　 5,500円（税込）
▪出題範囲：主教材である「Pythonチュートリアル 第4版」より出題されます。
▪受験申込：Odyssey IDを取得し、試験会場を探して直接会場に申込みます。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験 ｜ オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam/python3basic.html)
【参考】：[試験会場を探す | Odyssey CBT | オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place/index.html)
【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版｜アオテンストア](https://aoten.jp/store/detail.html?no=a1800i_k210201)

**Python3エンジニア認定基礎試験はITSS（ITスキル標準）のレベル1相当であり、難易度は低めです。**40問出題中、70%の28問正答で合格できます。Pythonプログラミングに関わっている方、学習中の方で、課題テキストを読み込んでいる方であれば、合格は難しくはありません。

中には、難易度が低いため取得することに関して「意味ない」という意見もありますが、Pythonエンジニアを目指すための初めの一歩と捉え、スキルチェックを兼ねて挑戦してみるとよいでしょう。

【参考】：[Python試験がITスキル標準（ITSS）のISVマップに登録 |一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/archives/3479)

Pythonの資格は意味がない？本当に無意味なのかを徹底検証！

<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)</center>

多くのIT系試験は過去問を反復演習することが合格の決め手ですが、**Python3エンジニア認定基礎試験の過去問題は公開されていません。**そのため、過去問道場には掲載されていませんので、協会推奨のテキストや問題集で対策をします。

試験に合格するために必要な勉強時間は、受験者のスキルや経験、予備知識などによって大きく異なるため一概には言えませんが、合格者の勉強法によると、**経験者で数時間程度から初学者で50時間程度です。**初学者の方でも1日に1時間、2ヶ月あれば合格可能と考えてよいでしょう。

【参考】：[合格までの学習法 ｜ PRIME STUDY（プライム・スタディ）](https://study.prime-strategy.co.jp/success-stories/)

## Python3 エンジニア認定基礎試験合格者の年収

Python3 エンジニア認定基礎の資格を活かせる職種としては、プログラマーがあります。

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（※2023年9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に見えますが、これはプログラマーの平均年齢が低いことから生じています。

Pythonプログラマーは、*機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどに近い位置にいますので、スキルアップによって高年収が期待できます。*AI関連分野は日進月歩で進化していますので、自己研鑽を怠らず、最新知識を日々学ぶ姿勢が大切です。

【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)

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## Python3 エンジニア認定基礎試験の勉強方法

「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた勉強法について、*認定テキスト及び推奨参考書、オンライン講座による学習法を紹介していきます。*

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式：認定教材・参考教材](https://www.pythonic-exam.com/material)

### 認定テキスト（Pythonチュートリアル 第4版）による学習

「Python3エンジニア認定基礎試験」の主教材として、『Pythonチュートリアル第4版』（オライリー・ジャパン 刊）が指定されています。**すべての問題が主教材から出題されるわけではありませんが、出題比率が高いので利用をおすすめします。**

▪著者：Guido van Rossum（鴨澤 眞夫 訳）
▪頁数：264ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪出版日：2021年02月1日

【参考】：[O'Reilly Japan - Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)

Pythonエンジニア育成推進協会は前記の認定テキスト以外にも以下の参考書を推奨しています。Pythonチュートリアル 第4版は初学者にはやや難解な部分がありますので、**先に以下の参考書でPythonに親しんでから主教材を利用すると理解が深まるでしょう。**

*■ スラスラわかるPython 第2版*
初めてPythonを学ぶ方やプログラミングを体験したい人のための入門書です。Pythonの基礎知識を習得することを目標とし、プログラミングに必要最低限の知識が学べるようやさしく解説しています。また章末の問題で理解度がチェックできます。

▪著者：岩崎 圭、北川 慎治、 寺田 学（監修）
▪頁数：328ページ
▪出版社：翔泳社
▪出版日：2021年11月17日
【参考】：[スラスラわかるPython 第2版（岩崎 圭 北川 慎治 寺田 学）｜翔泳社の本](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169361)

*■ いちばんやさしいPythonの教本 第2版*
講義と実習を繰り返し、コードを打ちながら学べるPython入門書です。全くプログラミングに関わったことがない文系の方でも違和感なく読み進められます。プログラミングの楽しさを感じながら、また理解を深めながらPythonの基礎をマスターしたい人にもおすすめしたい参考書です。

▪著者：岩崎 圭、北川 慎治、 寺田 学（監修）
▪頁数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪出版日：2020年8月24日
【参考】：[いちばんやさしいPythonの教本 第2版 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで - インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1119101162)

*■ PRIME STUDY（無料の模擬試験）*
 Python3 エンジニア認定基礎試験を主催する「Pythonエンジニア育成推進協会」が推奨する無料の模擬試験サイトです。3回分の模擬試験を何度でも受験できます。このサイトには「Python3エンジニア認定基礎試験」合格者の学習法が載っており、参考になるでしょう。

【参考】：[PRIME STUDY（プライム・スタディ） – Python試験とPHP試験の無料模擬試験サイト](https://study.prime-strategy.co.jp/)

## Python3 エンジニア認定基礎資格が活かせる仕事

 Python3 エンジニア認定基礎試験の資格はどのような仕事で活かせるのか、見てみましょう。*主にデータサイエンティストやAIエンジニアの仕事で資格を活かせるでしょう。*いずれも需要の高い仕事ですので、ぜひ目標にしてみましょう。

Pythonはデータ分析や解析にも優れています。**データサイエンティストはビッグデータなどの大量データを分析し、その結果をビジネスに活用するための知見や情報を引き出す仕事です。**

Pythonはデータ分析に必要なライブラリも多く、NumPyやPandas、Matplotlibなどでデータの加工や可視化ができますので、これらを有効活用できることもデータサイエンティストの条件になるでしょう。

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PythonはAI分野での開発言語として広く利用されています。**AIエンジニアは機械学習や深層学習などのAI技術を用いて、画像認識や自然言語処理などのシステムを開発する仕事です。**

PythonはAI開発に必要なライブラリやフレームワークが豊富にあり、開発効率が高いというメリットがありますので、それらを積極的に利用すると良いでしょう。

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## Python3 エンジニア認定基礎資格でAIエンジニアを目指そう

本記事ではPython3 エンジニア認定基礎試験について、試験概要、勉強方法や資格を活かせる仕事などを紹介しました。 Python3 エンジニア認定基礎は、AIエンジニアを目指す上で登竜門的な位置づけにあり、またキャリアチェンジにおいてはスキル証明となるでしょう。
 Python3 エンジニア認定基礎試験を突破し、その資格を新たな仕事に活かすには、転職も1つの選択肢となります。

Pythonプログラマーやエンジニアの求人は大変多くあります。*その膨大な求人の中から自分に合った企業、自分のスキルを活かせる企業を見つけ出すのは簡単なことではありません。*他にも履歴書作成、面接対策、企業研究や上位資格の取得など、やるべきことは多々あります。

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「Python3エンジニア認定 基礎試験」は「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催するPython3に関する知識を問う民間資格です。この記事ではPython3エンジニア認定基礎試験の概要や合格のための勉強方法、合格によって目指せる仕事などについて解説します。

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識を問う民間資格

Python3エンジニア認定基礎試験の概要、難易度や合格に必要な勉強時間

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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

## 「Python in Excel」のパブリックプレビュー版を発表

*マイクロソフト社は2023年8月22日、「Python in Excel」のパブリックプレビュー版を発表しました。*ExcelでPythonを利用することによって、分析機能を大幅に進化させることが可能です。

また、PythonとExcelのデータ分析を同じワークブック内でネイティブに組み合わせることができるため、それぞれの用途に応じて最適な計算や表示が可能となりました。

【参考】：[Microsoft 365 Excel Blog: Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.](https://techcommunity.microsoft.com/t5/excel-blog/announcing-python-in-excel-combining-the-power-of-python-and-the/ba-p/3893439)
【参考】：[Microsoft 365 Blog: Introducing Python in Excel: The Best of Both Worlds for Data Analysis and Visualization](https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/introducing-python-in-excel-the-best-of-both-worlds-for-data/ba-p/3905482)

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PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

### 「Python in Excel」の利用メリット

これまでも、データ分析やグラフ化などの用途でExcelの利用者は多くいました。Excelの持つ数式や関数のオートコンプリート、ピボットテーブルなどは大変便利です。その反面、データ数が多い場合や複雑な処理となると、Pythonとライブラリを用いた方が圧倒的に効率的でした。

*今回発表された「Python in Excel」では、Excel単一シート上でExcelとPythonをシームレスに組み合わせることが可能になります。*これにより、従来Excelが苦手とした高度なデータ処理や分析、可視化も、Pythonと組み合わせて効率的に行うことが可能になりました。

Pythonは機械学習や、予測分析に強みを持っており、そのメリットをExcelに活かすことができます。

### 「Python in Excel」を利用するには

*「Python in Excel」は、現在パブリックプレビュー版として公開されています。*利用するには、 「Microsoft 365 Insider Program」に参加してベータ チャネルのInsiderレベルを選択します。登録者には、順次ロールアウトが始まっており利用することができます。

【参考】：[Join the Microsoft 365 Insider Program](https://insider.microsoft365.com/en-us/join/windows)

*「Python in Excel」は、ExcelでPythonの得意とする高度なデータ処理や分析、可視化を可能とします。*さらに、Microsoft TeamsやMicrosoft Outlookなどのコラボレーションツールを用いて、ワークブックをチームで共有し、共同作業を効率的に進めることができます。

今回のリリースにおいては、Pythonコミュニティと協力して製品化を進めていると述べています。

【参考】：[Excel での Python の概要](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81-55643c2e-ff56-4168-b1ce-9428c8308545)
【参考】：[Excel for Microsoft 365: Excel での Python の概要](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81-a33fbcbe-065b-41d3-82cf-23d05397f53d)

### 「Python in Excel」の実行環境の構築

*「Python in Excel」は、Windows版Excelで動作します。*現時点では、Mac版やウェブ版、iPhoneやiPad、Androidでは使用することができません。Microsoft 365 Insider Programに参加して通知を受け取ったら、 Insiderビルドをインストールします。

### 「Python in Excel」のセットアップと使用

*「Python in Excel」の Insiderビルドをインストールしたら、まず空白のブックを開いて、リボンから「数式」を選択します。*表示か「Pythonの挿入」を選択するとダイアログが表示されます。ダイアログの「プレビューを試す」をクリックすると利用可能となります。

*ExcelでPythonを使うには、Excelのセルに”=PY”と入力すると、関数オートコンプリート メニューから「PY」を選択することができます。*あるいは、関数に”=PY()”と括弧を追加することで直接記述することもできます。

セルでPythonが有効になると、そのセルに緑の「PY」アイコンが表示されてPythonの入力が可能であることが分かります。

### 「Python in Excel」で用いるPython

*「Python in Excel」をインストールすると、Anacondaによって提供される標準のPythonライブラリセットが搭載されます。*matplotlib、numpy、pandas、seaborn、statsmodelsのコアライブラリはインポート済みです。

これ以外のライブラリもAnacondaが利用できるライブラリはインポートすることができます。

【参考】：[Excel のオープンソース ライブラリと Python](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%AE%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9-%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%81%A8-python-c817c897-41db-40a1-b9f3-d5ffe6d1bf3e)

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

### 「Python in Excel」でのPythonを使った計算

*Python言語に基づく計算は、Microsoft Cloudで実行されます。*そのため、ローカルに別途Pythonをインストールする必要がありませんし、ローカルのPythonの設定をExcelに反映することもできません。

Microsoft CloudでのPythonコードの実行は、Microsoft 365に準拠したエンタープライズレベルのセキュリティで保護されており、安全性が確保されています。

### 「Python in Excel」での外部データの取り込み

Excelで一般的に外部データを取り込むには、「Power Query」を使用します。*「Python in Excel」の場合も、「Power Query」を用いてデータの整形や取り込みを行い、Pythonで分析することができます。*

使用するには、リボンの「データ」タブから「データの取得」を選択し、「他のソースから」「OData フィードから」を順に選択します。表示される「Power Query プレビュー」では、「データの変換」などの読み込みオプションを指定することもできます。

【参考】：[Excel での Python でのPower Queryデータの使用](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%A7%E3%81%AEpower-query%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8-028dbcd4-76c5-4aa4-831d-0e211fefc0a2)
【参考】：[Excel の Power Query について](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%AE-power-query-%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6-7104fbee-9e62-4cb9-a02e-5bfb1a6c536a)

### 「Python in Excel」でPythonを用いたプロットとグラフの作成

*「Python in Excel」でPythonを用いたプロットとグラフの作成では、Anacondaで導入可能なPythonライブラリが利用できます。*コアセットはあらかじめインポートされているため、そのまま利用することができます。

例えばグラフ作成・可視化ライブラリのseabornやmatplotlibを用いて、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、あるいは立体グラフなどが作成可能です。

【参考】：[Excel プロットとグラフでの Python の作成](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%A8%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E3%81%A7%E3%81%AE-python-%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90-798b5e8d-ce45-4451-8da3-f269cdad5cff)
【参考】：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html)
【参考】：[matplotlib](https://matplotlib.org/)

### 「Python in Excel」でDataFrameを使用する

*「Python in Excel」では、pandasのオブジェクトであるDataFrameも利用可能です。*DataFrame内のデータは、Pythonのオブジェクトとしてではなく Excelの値として出力することもできます。

数式バーの「Python Output」Python出力メニューで「Python Object」あるいは「Excel Value」いずれかを指定します。

【参考】：[Excel DataFrames の Python](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-dataframes-%E3%81%AE-python-a10495b2-8372-4f0f-9179-32771fe0dc04)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/docs/index.html)

## 「Python in Excel」はExcelのデータ分析機能を高めます

「Python in Excel」は、Pythonの高機能なデータ分析を、いつものExcelから実現することができます。Excelの良さを活かしながらも、シームレスにPythonを使用することが可能です。

Excelを使った自動化では、マクロやVBAには触れたことがあっても、「Pythonはできることが多くてもちょっと」という方も多いはずです。**そのようなPython未経験の方も、Excelから簡単にPythonのコードを実行したりグラフ化したりすることができますので、多くの利用者から賛同が得られることでしょう。**

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

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

マイクロソフト社は2023年8月22日、「Python in Excel」を発表しました。このリリースで、ExcelでPythonを利用することが可能となります。ここでは、マイクロソフト社の発表内容と「Python in Excel」のリリース概要を紹介していきます。

「Python in Excel」は、ExcelでPythonを実行しシームレスに連携することができます

Pythonの持つ、高度なデータ処理や分析、可視化をExcel上で可能にします

パブリックプレビュー版のため、「Microsoft 365 Insider Program」への参加が必要です

【excelでpythonが使える】Python in Excelの使い方や活用例を解説！

Pythonは数あるプログラミング言語の中でも人気が高く、国内外で使用例の多い言語です。需要が高いため、エンジニア初心者の中でもPythonを学んでPythonエンジニアを目指そうという人は多いのではないでしょうか。

実は、*Pythonはプログラミング初心者にもおすすめできる言語です。*なぜなら文法がシンプルで分かりやすいうえに、人気言語なだけあって良質な参考書も多く販売されているためです。学習コンテンツが多く、独学にも向いている言語と言えるでしょう。

また、Pythonは将来性も高いと言われているため、今のうちに習得することで市場価値の高いエンジニアを目指すことができます。

Pythonはプログラミング言語の1つです。プログラミング言語のなかでも汎用性の高さやソースコードの可読性の高さから人気が高いことが特徴です。

Pythonは特に以下の3つの分野でよく使われています。Pythonの特徴の1つとして数学や統計が得意であることが挙げられますが、データサイエンスやAIの開発ではその特徴が活かされています。

*・データサイエンス*
*・AIの開発*
*・Webアプリケーションの開発*

Pythonは*これらの分野以外でも、スマホ向けアプリの開発やブロックチェーン技術の開発などさまざまな分野で使われています。*

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonはさまざまな分野で使用されているプログラミング言語です。そのため、Pythonを扱うエンジニアの年収を割り出すのは難しいです。そこで今回は、*Pythonエンジニアを含むシステムエンジニアの年収を参考にしていきます。*

システム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/職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、*システムエンジニアは一般平均年収と同等かやや高めであることが分かります。*

Pythonが得意とするデータサイエンスやAIの分野はIT業界の中でも特に発展が目覚ましく、社会からの期待も大きいです。そのため、このような**需要や将来性が高い分野で活躍するPythonエンジニアはここで紹介する平均年収よりもさらに高い年収を得ている人も多くいると予想されます。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)

Pyhtonのおすすめの独学方法について解説します。プログラミングは他人に教えてもらう方が途中で挫折することなく続けやすいと言われますが、身近に教えてくれる人がいない方も多いでしょう。その場合、次の2つの方法で独学するのがおすすめです。

1つ目は学習サイトを使う方法です。**学習サイトは月額1,000円程度で利用できることが多く、プログラミングスクールに入会するよりも学習費用をおさえられます。**また、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられていることが多いです。

さらに、練習問題も掲載されていることがほとんどであるため、実際に手を動かしながらPythonの習熟度を高めていくことができます。

2つ目は参考書を購入して学習する方法です。*Pythonは人気言語のため初心者向けの参考書も多く販売されています。*

また、参考書は学習サイトよりも一歩踏み込んだところまで解説していることが多く、1冊でPythonの基礎を一通りおさえることも可能です。おすすめの参考書は後ほど紹介します。

<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>

Pythonの独学ロードマップをまとめました。プログラミング初心者の方はこのロードマップに従って学習を進めていけば、ひとまず業務で必要とされる最低限のレベルにまでPythonスキルを高めることが可能です。

*まずは、Pythonで何を作りたいかを決めることが解説です。*たとえばWebアプリを作りたい、データ分析に活用したい、Pythonで業務効率化を実現したいなどです。

場合によってはPythonよりも他のプログラミング言語を使った方が良い場合もあります。たとえば、スマホアプリを作りたい場合はPythonではなくJavaなどを学んだ方が良いです。

自分が本当にPythonから学ぶべきなのかも判断するためにも、まずは学習の目的を決めましょう。

【入門編】Pythonでできることは？基本知識や実用例を解説

【目標別】初心者におすすめのプログラミング言語を6つ解説！

プログラミング学習の目的がない？作りたいものを見つける方法を解説！

続いて、Pythonの学習環境を整える必要があります。**Pythonの公式サイトからPythonの実行環境をインストールする必要があります。**また、Pythonのソースコードを記述するためのテキストエディタも用意しましょう。

Pythonの独学に使うパソコンは基本的には何でも問題ありません。ただし、機械学習やデータ分析を本格的に行う際は、ハイスペックなパソコンが必要になってきます。

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

【2022年最新】Pythonの開発環境の構築方法を初心者向けに解説！

Pythonの仮想環境を利用して、Pythonを上手く使いこなそう

テキストエディターとは？エンジニア初心者におすすめのエディタも紹介！

学習環境を整えたら、学習サイトや参考書などを活用してPythonの文法を覚えていきます。*文法は1つずつ丁寧に覚えることが肝心です。*途中で単元を飛ばすなどすると分からなくなりがちなので、基礎の基礎から順番に行いましょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

**ある程度Pythonの基礎文法をおさえたら、Pythonの練習問題を解いてみることをおすすめします。**練習問題を解くことで、自分がどの程度文法を理解しているか確かめることができます。

練習問題は学習サイトにも掲載されていますし、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の対策本を購入するのも良いでしょう。

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

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！

### 学びたい分野に特化した参考書を購入する

ここまでくれば、Pythonの基礎はある程度固まっています。*次は学びたい分野に特化した参考書を購入して勉強します。*

たとえば人工知能開発を行いたいなら、機械学習ライブラリの使い方を解説した参考書などを選択しましょう。分からない点はネットで検索したり質問サイトで質問して解決します。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### アプリやシステムを実際に開発する

最後に仕上げとして、アプリやシステムを実際に開発します。1からアプリやシステムを開発することで、設計書作成やテストなど実践的なPythonスキルを身につけることが可能です。**簡単な掲示板などを開発できるレベルになれば、業務レベルには到達していると言って良いでしょう。**

また、アプリやシステムを開発すればポートフォリオに制作物として掲載することができ、Pythonエンジニアに転職する際も役立ちます。さらに転職エージェントでサポートを受ければ、ポートフォリオをより効果的に活用できるでしょう。

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## Python初心者の独学におすすめの本

Pythonの独学におすすめの入門書をまとめました。これらの本は要点がわかりやすくまとめられているうえに、イラストや図も多く、本を読むのが苦手な方も抵抗なく読み進めることができます。参考書の選択に迷ったら、これらから選ぶことをおすすめします。

### 確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門

本書は画面に打ち込む最初の1文字から丁寧に解説している入門書です。*サンプルコードも数多く掲載されており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。*Pythonの文法を学べるだけでなく、Webスクレイピングやアプリ作成まで習得できるため、何か実用的なものを作ってみたい方にもおすすめです。

▪著者：鎌田 正浩
▪ページ数：336ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2022/03/08

【参考】：[確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門](https://www.sbcr.jp/product/4815613723/)

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

### ​​スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版

本書も入門者向けのPython本となっています。**本書の良い点はプログラムの読み方をすべて載せるという手法を取っており、入門者に分かりやすいよう徹底的に配慮されている点です。**プログラムの1行1行で何が書かれているのか理解できるため、途中で学習を挫折する心配が少ないです。

さらに、増補改訂版ではPythonを使ってのデータ分析の基礎も解説しています。将来Pythonでデータ分析や機械学習を行ってみたい方は、本記事でその一端を体験することが可能です。

▪著者：リブロワークス
▪ページ数：208ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2021/07/26

【参考】：[スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 増補改訂版](https://book.impress.co.jp/books/1120101181)

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## Pythonの独学で挫折しないためのポイント

最後に、Pythonの独学で挫折しないためのポイントをまとめました。プログラミング学習は挫折率が高いと言われていますが、これら3つのポイントを意識することで、最後まで勉強を続けやすくなります。

### 分からなくなったら前の単元に戻る

Pythonを勉強している間に分からない点が出てきたら、無理して先へ進もうとせず前の単元を復習することをおすすめします。

*なぜなら、プログラミングは1つ分からないことがあると、次々と分からないところが増えていきがちだからです。*たとえば、if文の書き方が分からないと三項演算子の書き方なども理解することができないでしょう。

プログラミングが理解できない方必見！わからない原因と解決方法を解説

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### インプットだけでなくアウトプットも行う

**Pythonを学ぶ際はインプットだけでなく、アウトプットも平行して行うことを意識しましょう。**たとえば、参考書をただ読み進めるだけの学習方法は効率が悪いです。それよりも、参考書に記載されたサンプルコードを実際に自分の環境で実行し、結果がどうなるか確認してみる方が学習効果が高まります。

インプットだけでなくアウトプットも行うことで、Pythonの文法などが記憶に定着しやすくなります。

### エラーの解決方法はノートにまとめておく

Pythonを学ぶうえでもっとも難しいのがエラーが発生した場合の対処です。*プログラミングのソースコードは1行でも不備があると、エラー文が出力されてしまいます。*

上級者ならエラー文を読めばエラー箇所をすぐに特定できますが、初心者はエラー解決に1時間以上費やすことも多くあります。なかなかエラーが解決できないと、Pythonの独学が途中で嫌になってしまいがちです。

そこで、1度発生したエラーとその解決方法はノートにまとめておくという方法を取ります。同じエラーが発生した場合に、ノートを見返せばすぐに解決できる状態にしておきましょう。こうすることでPythonの学習効率が上がり、独学を途中で挫折する確率が低くなります。

## Pythonは正しい手順で学習を進めていくことが大切

本記事ではPythonの独学方法について解説しました。どのような点に気をつけてPythonスキルを高めていくべきなのかお分かりいただけたかと思います。

*プログラミングは正しい手順で学習を進めていくことが大切です。*いきなりWebアプリ開発に挑むなど難しいことに挑戦すると、分からないことが多すぎて挫折してしまいがちです。まずは学習サイトや参考書でPythonの文法をマスターすることから始めましょう。

1歩ずつ確実にスキルを身に付ければ、独学でもPythonエンジニアとして活躍できるレベルに達することができます。しかし、Pythonエンジニアとしてスタートを切る際には自分のスキルレベルと企業が求めるレベルとの比較が難しいこともあるでしょう。

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=acv12_2)です。 

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