## 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は需要が高まっている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は人気の高い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．文法が平易で予約語も少ないなど、シンプルで読み書きがしやすく、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/)

Pythonの実行環境とは？おすすめのPython実行環境を解説

Pythonによるウェブサイトの作り方！主要フレームワークを解説

オブジェクト指向言語とは？概念とプログラミング言語をわかりやすく解説！

## 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いきましょう。

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、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コンピュータで回答します。
▪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し込みます。

【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】：[認定教材・参考教材｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/material)

出題範囲について、もう少し詳しく解説していきます。「Pythonチュートリアル 第4版」の各章と、試験におけるそれぞれの内容の出題数・出題率は以下のようになっています。

1章　食欲をそそってみようか                             1問   2.5%
2章　Pythonインタープリタの使い方                  1問   2.5%
3章　気楽な入門編                                               6問   15.0%
4章　制御構造ツール                                           9問   22.5%
5章　データ構造                                                  7問   17.5%
6章　モジュール                                                  2問   5.0%
7章　入出力                                                          1問   2.5%
8章　エラーと例外                                               4問   10.0%
9章　クラス                                                          2問   5.0%
10章　標準ライブラリめぐり                               4問   10.0%
11章　標準ライブラリめぐり─PartII                    1問   2.5%
12章　仮想環境とパッケージ                               1問   2.5%
13章　次はなに?                                                   0問   0.0%
14章　対話環境での入力行編集とヒストリ置換   1問   2.5%

最も出題数・出題率の数字が大きいのは「制御構造ツール」、次いで「データ構造」「気楽な入門編」となっています。気楽な入門編は、Pythonの起動方法やインタープリタの使い方、数値の型や演算子についてなど、Pythonを動かすために必要な初歩的な知識を解説している章です。

制御構文ツールは、自動処理を行う制御構文についての章で、if文、for文、range()関数といった構文の知識が試験でも問われます。データ構造はlist（配列）についての内容がメインで、データの配列を定義する関連文法を習得しておく必要があります。

Pythonのモジュールとは？概要と使い方をわかりやすく解説！

便利なPythonモジュールの一覧！おすすめ外部ライブラリも紹介

**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、他のIT系資格試験と比べても難易度はやや低めです。**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】：[ITスキル標準（ITSS)｜IPA](https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itss/index.html)

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となりますが、**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、協会推奨のテキストや問題集で対策をするのが有効です。また、認定スクールで対策講座などを受けることもできます。

【参考】：[認定教材・参考教材｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/material)
【参考】：[認定スクール｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/school)

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 エンジニア認定データ分析試験との違い

同じPythonエンジニア育成推進協会が認定する資格試験に、「Python3 エンジニア認定データ分析試験」というものもあります。こちらは2020年から始まった比較的新しい資格試験で、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験となっています。

**基礎試験ではPythonプログラミングに必要な基礎知識や基本的な文法などが問われるのに対して、データ分析試験はPythonが最も活用される分野の1つであるデータ分析に特化しています。**

データ分析試験ではPandasといったデータ解析ライブラリなどについても出題されるのが特徴で、基礎試験よりもレベルの高い内容になっています。*初心者でデータ分析にも興味がある場合は、まず基礎試験に合格してからデータ分析試験に挑戦すると良いでしょう。*

【参考】：[データ分析試験｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

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

## Python3 エンジニア認定基礎試験を受けるメリット

Python3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎スキルを身につけるための資格試験です。そのため、これからPythonを本格的に学びたいと考えている人には打ってつけの資格だと言えるでしょう。ここでは、受験のメリットを大きく2つに分けて解説します。

### 効率的かつ体系的にPythonスキルが身につく

Python3 エンジニア認定基礎試験を受験しなくても、Pythonのスキルを身につけることはできます。また、Pythonを扱うITエンジニアになるために特別な資格が必要なわけではありません。

しかし、**資格試験は体系的な構成になっていて、それに準じた教材で学習することで効率的にスキルを身につけられるというメリットがあります。**

特に初学者は、学習方法を間違えるとつまずきやすく、挫折にも繋がりかねません。資格教材であれば必要な知識を順を追って確実に学習できるので、習得が効率的に進むでしょう。また、試験に合格することで自信がつき、Pythonプログラミングを続けていくうえでのモチベーションにもなります。

### 就職・転職や年収アップに役立つ

**資格の取得は、第三者に対する客観的なスキル証明になります。**そのため、資格が必須ではないITエンジニアにおいても、一定のスキルをアピールして就職や転職、キャリアアップ、またそれによる年収アップを狙うのに有効です。

参考として、Python3 エンジニア認定基礎の資格を活かせる職種の1つであるプログラマーの年収を例にとってみましょう。

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（※2025年2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がITエンジニアの登竜門でもあり、まだ高度なスキルがない人も含まれるからです。

*プログラマーはスキルによって大きく年収が左右されるため、資格などによってスキルをアピールできれば、これよりも高い年収を狙うことも十分可能です。*

また、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、さらなるスキルアップによって高年収が期待できます。Python3 エンジニア認定基礎試験は、その足がかりとなるでしょう。

【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=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)

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】：[認定教材・参考教材｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](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）
▪ページ数：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）
▪ページ数：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）
▪ページ数：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)

*■ Pythonスタートブック［増補改訂版］*
プログラミングの知識がゼロの方でも理解しやすい、イラストやサンプルが満載のPython入門書です。初学者でもPythonを基礎からしっかり学ぶことができます。さらに、プログラミングの応用編として、Webアプリケーション作成やデータ処理の基本についても解説されています。

▪著者：辻真吾
▪ページ数：352ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2018年4月12日

【参考】：[Pythonスタートブック［増補改訂版］：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-7741-9643-5)

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

書籍だけでなく、オンラインでもPythonプログラミングを学習することができます。**公式で推奨されているのは、オンライン学習サービス『PyQ（パイキュー）』とPlatJaMの『Python入門』です。**

PyQでは環境構築なしでブラウザからプログラミングができるプラットフォームで、600クエスト（単元）・1500問以上という豊富なコンテンツから好きなものを選んで学習することができます。

PlatJaMのPython入門は6単元からなる講座で、OSとアプリの関係、環境設定方法・コードの実行方法、プログラミングにおける基礎要素や制御構文、データ型やオブジェクトの操作、オブジェクト指向やコマンドラインアプリケーションと順に学習していきます。約20時間程度で受講できます。

【参考】：[PyQ](https://pyq.jp/)
【参考】：[Python入門2024 - Python3.11対応版｜PlatJaM](https://platjam.jmooc.jp/230900730)

Python3エンジニア認定基礎試験では、公式問題集である『徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集 』が用意されています。**過去問集こそありませんが、こうした問題集を活用することで問題に慣れることができます。**

▪著者：株式会社ビープラウド（一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 監修/株式会社ソキウス・ジャパン 編）
▪ページ数：216ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2023年3月9日

【参考】：[徹底攻略Python 3 エンジニア認定［基礎試験］問題集  - インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1122101079)

Pythonエンジニア育成推進協会認定のスクールでは、模擬試験をオンライン上で無料公開しているところもあります。一通り試験範囲を学習した後は、模擬試験で本番に備えましょう。

*■ PRIME STUDY*
認定スクールである「プライム・ストラテジー」が公開してい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。

「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、資格を活か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である

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

Python3エンジニア認定基礎試験に合格することで目指せる仕事やキャリアチェンジの方法

Python3エンジニア認定基礎試験とは？受験メリットや勉強方法を解説

**Pythonは、今もっとも注目を集める人気のプログラミング言語の一つであり、読み方は「パイソン」です。**文法が平易で、プログラミング初心者でも比較的習得しやすいことや、今話題のAI関連の開発で利用されていることが注目を集める理由です。

この記事は、Pythonに興味を持った方、これからPythonを学んでみようというエンジニアに向けたPython入門編となっています。Pythonの人気の秘密を探りながら、エンジニアとして知っておきたいことを中心に解説していきます。

### Pythonは人気のプログラミング言語

ソフトウェアの品質評価や追跡を行うオランダの「TIOBE Software」が発表している通称「TIOBEインデックス2024年12月版」によれば、**プログラミング言語の検索数ランキングではPythonが1位に位置しています。**

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

【16種類】プログラミング言語の一覧を種類別に紹介！難易度や選び方も解説

Pythonの歴史は意外に古く、**1990年にオランダのグイド・ヴァン・ロッサム氏によって創り出され、1991年にリリースされました。**

グイド・ヴァン・ロッサム氏は、自身が参加していた分散システムプロジェクトで既存プログラミング言語を用いた開発がうまく進まなかったため、シンプルで使いやすい言語としてPythonを自ら作り出しました。

Pythonという名前は、開発者のグイド氏が好んで観ていた英国のコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン（Monty Python's Flying Circus）』がその由来です。

実際、Pythonで何ができるのでしょうか。ここではPythonで作れるものやできることの代表的な具体例を3つ紹介します。

Pythonは、Webアプリケーション開発でよく活用されています。例えば、皆さんが日常的に利用している**YouTube・Instagram・DropBoxなどは主にPythonによって作られています。**

最新のWebアプリ開発でPythonが多く利用される理由としては、読み書きがしやすいこと、少ないコードの記述で開発できる効率の良さ、さらにはC言語との相性が良い点などが挙げられます。他にも、ゲームアプリやデスクトップアプリの開発などでも活用されています。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

**AI開発分野における機械学習や深層学習（ディープラーニング）でも使用されています。**機械学習とは、コンピューターに大量データを読み込ませてデータを分析させたあと、コンピューターに新しいデータの分析や予測を行わせる技術です。

また、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ー自らが学習し、その性能を高めていく手法を指します。多くの機械学習向けライブラリが用意され、機械学習や深層学習のモデルを簡単に作成できるPythonがよく使用されています。

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

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？

統計処理・数値計算などを得意とするPythonは、**データ処理系の豊富なライブラリを持っており、データ解析処理にもよく利用されています。**

例えば、顧客の潜在ニーズや市場分析に活用されるテキストマイニング技術、パソコン・スマホに搭載されている画像認識技術などがその一例です。

**Pythonは上記のような業務だけでなく、身近な趣味でも活用できます。**写真が趣味の人であれば自動編集のライブラリを使い、撮り貯めた画像を圧縮したりトリミングしたりして簡単に整理できます。

また、SNSや動画サイトに自作の音楽や動画を投稿する際も、サビだけを抽出したり音楽に合わせて絵を動かしたりと、Pythonを活用することでよりクオリティを高められます。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

<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の人気の秘密に迫る前に、Pythonの特徴について確認しておきましょう。

コンピューターは基本的に「0」と「1」しか認識しません。コンピューターに何かを指示する時には、この「0」と「1」の組み合わせによる命令を与えます。これをマシン語と呼び、初期のコンピューターではこのマシン語を使って動作命令を行っていました。

しかし、マシン語を人が習得するのは大変な困難を伴うため、人がより簡単に理解することができるプログラミング言語が編み出されました。このプログラミング言語を「高級言語」と呼びます。

ただ、高級言語でコンピューターに指示を与えてもコンピューターは理解できません。これをコンピューターが理解できるマシン語に翻訳する必要があります。この翻訳のことを「コンパイル」と呼びます。

汎用機でよく使われる「COBOL」などは、必ずコンパイルを通じてプログラムを動かしています。Java・C#・C++なども同じく、コンパイルを通してから利用するため、コンパイル言語と呼ばれています。

一方、**Python・JavaScript・PHP・Ruby・Perlなどのプログラミング言語は、あらかじめコンパイルを行うのではなく、その場でコンパイルしながら動作する方式を採用しています。**このような言語を「インタープリター言語」と呼びます。

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

C#とは？できることや作れるもの、使い方、勉強方法も解説！

JavaScriptの特徴とは？何ができるのか、メリット・デメリットも解説

PHPとは？基本知識からメリット・デメリットまでわかりやすく解説

Pythonの特徴の1つとして「シンプルさ」が挙げられます。プログラミング言語には特定の意味でしか使うことのできない「予約語」が定められていますが、**Pythonにはこの予約語が35しかないため、非常に覚えやすいです。**

例えば、比較的シンプルな言語だと言われるPHPでも予約語は80もあります。他の言語と比較すると、Pythonのシンプルさがよく分かります。

このように、シンプルさに重点を置いて作られた言語をスクリプト言語と称します。Pythonはスクリプト言語の代表と言っても過言ではないでしょう。

オブジェクト指向言語としてはJavaが有名ですが、Pythonもオブジェクト指向言語です。**オブジェクト指向では、プログラムを「モノ」として捉えます。**扱うモノの属性や動作をあらかじめ定義しておき、それを操作するという考え方でプログラミングを行います。

プログラムそのものが「モノ」として分類されているので、複数人で同時にプログラムを開発する場合でも作業効率が良く、ソースコードの再利用や、機能追加・修正も容易に行える点が強みです。

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！

人気の高いPythonも万能ではありません。ここではPythonのデメリットを解説していきます。これらのデメリットを踏まえて、Pythonが不向きな分野もあるという点を理解しておきましょう。

### 実行スピードにやや難がある

Pythonの難点としては、実行スピードがやや遅いことが挙げられます。Pythonはインタープリター型言語のため、どうしてもJavaなどのコンパイラ型言語よりは実行スピードが遅くなります。*スピードを要求されるゲーム開発や、企業の基幹システムのような大規模システムの開発には不向きです。*

Pythonでコードを記述する際は、行頭に空白を入れて字下げを行うインデントが必要です。Pythonは同じ数の空白でインデントされたコードを、一つのまとまりとして認識しています。

*見た目にも階層構造が明確になり、わかりやすいという利点はあるものの、インデントがずれるとエラーが起こってしまうため注意が必要です。*

いくつかのデメリットがあるPythonですが、それ以上に多くのメリットがあります。Pythonの人気の秘密である、Pythonのメリット（強み）について見ていきましょう。

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！

### 言語がシンプルで初心者でも覚えやすい

**Pythonには文法が必要最低限しか設けられておらず、予約語もJavaの半分以下の35と、シンプルな言語であることが特徴です。**そのシンプルさは、覚えやすい言語の筆頭に挙げられるほどです。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

### 読み書きがしやすく、ライブラリが豊富

Pythonはシンプルで読み書きがしやすい上に、ライブラリなどが豊富にあります。**エンジニアにとっては、そのコーディングのしやすさが魅力です。**また、誰でも他人の書いたコードをすぐに解読できるため、修正やバグ対応がしやすい点も強みです。

Pythonに最適のコードエディタとは？おすすめのエディタ5選を紹介！

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### 汎用性が高く活用範囲が広い

機械学習分野、データ解析の分野などで注目を集めているPythonは、実は**汎用性が高く、あらゆる分野で利用されています。**

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

AI技術を用いたIoTの開発・ロボット制御・Webアプリ・デスクトップアプリ・ゲームアプリなど、私たちに身近なものにまでPythonが浸透しています。転職の際の企業選びでも、選択肢は多いと考えられます。なお、自分に合った環境を見つけるには転職エージェントの活用がおすすめです。

<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>

### プラットフォームが整っている

PythonはさまざまなOSをサポートしており、**主要なOSすべてのプラットフォームで利用できます。**また、クラウド環境ではブラウザ上でPythonを記述し実行できるサービスとして「Google Colaboratory」もあり、プラットフォームの豊富さはPythonの大きな強みです。

【参考】：[Colaboratory - Google](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

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を活用している製品やサービスの例

Pythonを使って開発されている製品やサービスは数多くあります。先ほども少し触れたように、世界的に有名な製品・サービスにもPythonは使われています。ここでは、Pythonの活用事例を分野別に紹介します。

### アプリケーションでの活用事例

アプリケーションといってもさまざまな種類がありますが、特にWebアプリケーションにおいてはPythonは非常に人気です。Pythonが使われている代表的なサービスには以下のようなものがあります。

*▪YouTube*：世界最大の動画共有サービス
*▪Instagram*：ユーザー数10億人を誇る写真・動画共有サービス
*▪Reddit*：世界最大規模の掲示板サービス
*▪Dropbox*：オンラインストレージ
*▪Google*：世界最大の検索エンジン
*▪Netflix*：映画・ドラマ等の配信サービス

その他、モバイルアプリケーションやデスクトップアプリケーション、組み込みアプリケーションに使われることもあります。

Pythonを使った開発の中でも注目の分野であるAIは、年々その活躍の幅を広げています。既に多くのAIサービスでPythonが使われています。

*▪GoogleのAI画像検索*
*▪Pepper*：ソフトバンクが開発した機械学習ロボット
*▪ChatGPT*：AIチャットサービス
*▪Alexa*：AI音声認識エンジン
*▪KUKA*：AI搭載の産業用ロボット製造サービス
*▪Skyscanner*：AI機能のあるチケット予約システム

特にAI分野でのPython活用は今後ますます盛んになることが予想されます。全く新しいAIサービスだけでなく、既存のサービスの充実としてのAI機能拡充にもPythonが使われています。

上記以外の活用事例としては、データ解析やブロックチェーンの技術を用いている製品やサービスが挙げられます。

今人気のプログラミング言語「Python」は初心者でもなじみやすく、あらゆる分野で使われていますが、特にAIの機械学習や深層学習の開発にも使われている点が特徴的です。本記事では、これからPythonを学びたいエンジニアに向けて、Python人気の秘密に迫っていきます。

Pythonは日本でもAIや機械学習の関連分野で急速に人気が高まっているプログラミング言語

Pythonは汎用性が高いシンプルなスクリプト言語で、比較的習得しやすい

Pythonを習得することで、エンジニアとしてさらに活躍の場が広がることを期待できる

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

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**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。

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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。**

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## 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。

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