## Pythonの環境構築をするまでの流れは？

Pythonは構文が簡単で大変人気があります。*豊富なライブラリー*が公開されているため、特にAI分野での*機械学習・深層学習*では**標準的に用いられています**。

Pythonを利用するまでの流れは、以下のように*他の言語システムと同様*の作業を行います。
・*Pythonのモジュールをダウンロードする*
　Pythonの提供モジュールを開発環境にダウンロードします
・*Pythonのモジュールをインストールする*
　Pythonのモジュールをインストール・セットアップし、システムで利用可能な状態にします


また、必要に応じて*エディタや統合開発環境（IDE）*を準備しておくと**開発生産性が向上**します。さらに、Pythonでは公開されている**膨大なソフトウェア資産**があります。開発環境にPythonで用いるソフトウェアやライブラリーを組み込んで一連の*環境構築作業が完了*します。

### Pythonを利用するための事前準備は？

Pythonを利用するための*事前準備*として、*Pythonの情報を入手*しておき**適宜参照する**のが良いでしょう。*Python公式サイトの日本語ドキュメント*は、以下のリンクから参照できます。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)

### Pythonをダウンロードするには？

Pythonの*ソースコードやインストーラ*は、Python公式サイトの**Downloadリンク**にあります。*プラットフォーム固有情報*が整理されており、*Windows*や*Mac OS*あるいは*他のプラットフォーム*の情報が提供されています。
参考：[Python Download](https://www.python.org/downloads/)

### Pythonをインストールするには？

Python公式サイトのDownloadリンクに、**各種OSに対応したインストールモジュール**が提供されています。Pythonのインストールモジュールをダウンロード後、インストーラを用いて*モジュールインストール*を進めます。

さらに、*Windows版*では*完全版インストール*の他に、*Windows Store版*も選択可能です。*Mac版*は*通常インストール*の他に、*パッケージ管理システム*を用いてインストールする方法もあります。
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 3. Windows で Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html)
参考：[Python 3.9.4 ドキュメント 4. Macintoshで Python を使う](https://docs.python.org/ja/3/using/mac.html)

## Pythonの公開ソフトウェアの活用

Pythonの特徴は*プログラム記述がシンプル*で、*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。
Pythonは*オープンソース*であり、ライブラリー等の*ソフトウェア公開*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。

公開ソフトウェアの*インストール管理*は、以下に挙げる*PyPI*または*Anaconda*の*2種類の公開サービス*のいずれかを用いることがおすすめです。公開ソフトウェアは*自由に利用できます*ので、**最大限活用しましょう**。

### The Python Package Index（PyPI）とは？

PyPIは*Python Software Foundation（PSF）*による**Python用ソフトウェア公開サービス**です。Pythonの各ソフトウェアは「*pip*」と呼ばれる*インストーラコマンド*を用いてインストール可能です。
*使用例：*
$ python -m pip install パッケージ名
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

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ー*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ー*が**セットで組み込まれており便利です**。さらに、Anacondaにソフトウェアを取込む場合は *conda* ツールを用いて追加することができます。

以下のサイトに、Anacondaの*インストール方法*が記載されているためご確認ください。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

PyPIとAnacondaは**Python用ソフトウェア公開サービス**です。それぞれ*ソフトウェア管理の形態が異なる*ため、*併用することが難しい*です。いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが**Anaconda**、*汎用用途あるいは初心者の利用*は**PyPI**と覚えておきましょう。

Pythonでは開発プロジェクトを**複数作成**する際に、*仮想環境*を作成します。仮想環境により*他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加*したり、*異なるバージョンのモジュールを使用*したりできます。

### Pythonの標準コマンドを用いた仮想環境作成方法は？

Pythonでは最初に*venv*コマンドを用いて**仮想環境を作成**します。次に、*pip*コマンドを用いて**仮想環境へパッケージをインストール**します。
*使用例：*
$ python3 -m venv 新しいパス名
参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

### Anacondaを用いた仮想環境作成方法は？

Anacondaを用いる場合は、共に*conda*コマンドを用いて*仮想環境の作成*と*パッケージインストール*を行います。実行環境となる*Conda環境*の*作成と有効化*の方法は以下の通りです。
*使用例：*
```$ conda activate
(base) $ conda create --name env37 python=3.7
(base) $ conda activate env37
(env37) $ conda install appi=x.y
  :
(env37) $ conda create --name env39 python=3.9
(env37) $ conda activate env39
(env39) $ conda install appli=x.z
  :
(env39) $ conda deactivate
$```

*有効化されているConda環境*に対して、*conda install* コマンドによってパッケージがインストールされます。Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には、該当する*Conda環境を有効化*することで**指定バージョンのソフトウェアが利用できます**。

これまでに代表的なPython実行環境を紹介してきました。ここでは、実行環境をより**有効に活用するための関連情報と追加情報**を紹介していきます。具体的には、*オープンソースの統合開発環境（IDE）*や*インストール不要なPython実行環境*について説明していきます。

Jupyter Notebookとは*オープンソースの統合開発環境（IDE）*です。Pythonを始めとする*40以上の言語*を用いた開発を*ウェブブラウザ*を用いて行うことができます。Jupyter Notebookは**データ分析機能**があるため、*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。**科学技術計算や機械学習**等を目的とする方には特におすすめです。

*Python標準のpipコマンド*、あるいは*Anacondaのcondaコマンド*を始めとするいくつかのインストール方法が提供されています。
参考：[Jupyter](https://jupyter.org/)

AWS Cloud9とは*クラウド利用の統合開発環境（IDE）*です。*JavaScript・Python・PHP*や多様な言語が利用可能です。**ブラウザのみでコード開発が可能**です。

すでにAWSで運用している場合は、*サーバレスのアプリケーション開発*を含めて**AWSサービスへ直接アクセス**することが可能です。AWS Cloud9の追加料金はかかりません（Amazon EC2、Amazon EBSの料金に含まれます）。
参考：[AWS Cloud9](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/?nc2=h_ql_prod_dt_c9)

### Pythonをインストールせずに利用するには？

*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**準備が必要**です。*Google 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 Cloud上で実行**されますので、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。
参考：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

## Pythonの環境整備が完了したら実際にコード開発を行いましょう

環境整備が終わったら使い方に慣れるためにも*コード開発*を行ってみましょう。まずは*サンプルコード*を使って実行結果を確認する方法がおすすめです。

続いて、*公開ソフトウェアやライブラリー*を用いてさらなる環境整備に取り掛かります。各ソフトウェアやツールの使い方にも**ノウハウ**があり、*実践することでスキルが蓄積できる*ため、**おすすめの習得方法**です。

Pythonは記述が簡単で初心者にも人気が高まっています。Pythonの開発を進めるにはPythonおよび関連モジュールやソフトウェアを効率的に利用します。ここでは、Pythonの開発環境を公開ソフトウェアを活用して整備する方法について説明していきます。

Pythonを利用するための作業は、他の言語システムと同様の手順で進めます

Pythonの特徴は膨大な公開ソフトウェアにあり、有効活用がおすすめです

Pythonに追加してパッケージ管理システムやソフトウェア公開サービスを併用し利便性を高めます

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

**Cookieは、広告配信やEC系のサービスにおけるユーザーの利便性向上や消費行動の分析などに欠かせない情報**です。EUに続いて、アメリカや日本でもCookie規制の動きが始まっています。**Cookie規制はITエンジニアの仕事にも影響します。**（Misa)

Cookieには、**閲覧しているサイトのサーバが発行する「ファーストパーティーCookie」**と、**直接閲覧していないサイトのCookieである「サードパーティーCookie」**の2種類があります。**ファーストパーティーCookie は規制の対象にはなりません。**

Webサイトの多くは、画像やスクリプトなど、他のサイトのリソースを含んでいます。それらのリソースのドメインを読みこみ、Java ScriptタグからCookieが発行されます。このように**サイトを直接閲覧しなくても発行されるサードパーティーCookieが、今回の規制の対象となっています。**Webブラウザの開発者ツールを開いてみると、ファーストパーティーCookie以外のさまざまなサイトのCookieを保持していることがわかります。

**Cookie規制が行われる背景には、EU諸国と取引する際に求められるGDPRへの対応や2022年4月に施行される改正個人情報保護法があります。**これまでは「他の情報に紐づけると個人を識別できる情報 」は個人情報に規定されていなかったのですが、改正法では個人情報として取り扱わなければいけないと明記されます。

**Cookieも「他の情報に紐づけると個人を識別できる情報」に該当し、Cookieの収集および第三者への提供には、明示的に本人の同意を得ることが必要になります。**

たとえば、**ファーストパーティーCookieによる登録済み情報の表示は、今後も変わらず利用できます。**

**多大な影響を受けるのは、サイトを離脱したユーザーを追跡するリターゲティング広告です。**多くのECサイトが採用しているリターゲティング広告は、ほかのサイトで閲覧した商品や関連商品の情報の広告を表示する手法で、**規制対象となるサードパーティーCookieを利用しています。**ユーザーが関心を持っている商品を表示するため、購入に至る可能性が高い手法とされていますが、規制に抵触しない形に変更しなければなりません。

**Googleは2020年1月に、2年以内にGoogle ChromeにおけるサードパーティーCookieの利用を制限すると発表しました。**それから約1年半が経過しています。一方、**アップルのSafariは、2020年3月からITP（Intelligent Tracking Prevention）機能を実装し、発行されたサードパーティーCookieをブロックしています。**Cookie規制に関するアップルの対応は、Googleよりも2年近く早かったことになります。

**両者の対応の違いには、デジタル広告事業への影響があると考えられます。**デジタル広告を事業の主体とするGoogleは、サードパーティーCookieの代替技術としてPrivacy Sandboxと呼ばれる機能を用意し、個人を特定する機能を排除したうえで、従来と同等のサービスの実現をめざしています。

## Cookie規制はエンジニアにも無関係ではない

Cookie利用に関する同意事項を表示するWebサイトが増えていることにお気づきでしょう。**広告配信やECサービスの関連業界では、Cookie規制への対応が始まっています。今後は、脱Cookieの新技術を前提としたシステム開発がマストになっていくでしょう。**法的な規制は、新しいソリューションをつくりだすきっかけになります。**エンジニアは、規制の要件を満たしたうえでよりよいサービスを提供するため、新技術や機能の開発が求められます。**

Cookie規制の影響とITエンジニアが理解しておくべきポイント

## TypeScript入門編として知っておくべきこと

まず*TypeScript*について処理などを理解する前に、どのようにTypeScriptが誕生したかなどを理解する必要があります。TypeScriptはJavaに組み込まれるケースが多く、内容を把握することで**開発の幅も拡がっていく**ことでしょう。

### TypeScriptはマイクロソフト社が開発した言語の一種

TypeScriptはマイクロソフト社によって開発され、型定義などの機能をJavaScriptに加えた形でリリースされました。昨今TypeScriptはJavaScriptとセットでリリースされることもあり、開発時には一緒に検討するケースも増えています。

TypeScriptは世に出回っている*ReactやAngularなど*で使われており、多くのエンジニアが開発で活用しています。プログラム自体のTypeScriptを利用して品質を型定義を変えながら、関数の呼び出しやコンパイル実行時に代入などを検出可能な状態にすることによって処理能力を高めていきます。

またブラウザが対応していない機能を早い段階で利用することができ、**最新機能をいち早く取り入れることが可能**です。TypeScriptは拡張子で.TSを利用しますが、これをJavaScript用のファイルにコンパイルすることができます。

### TypeScriptはクラス作成やデータ型で異なる

TypeScriptはJavaScriptと比較すると、*変数のデータ型*などが異なっています。プログラムで使うデータの種類を示すデータ型は、JavaScriptならば実行時に判別し自動で決定します。動的型付けともいわれますが、*実行しなければ*ソースコードはエラーになるかどうかはわかりません。

しかし、TypeScriptは事前に変数のデータ型を決めておくことができる静的型付けを採用しており、コンパイル前にエラーを判別することができます。

また、TypeScriptは大人数が開発に携わるケースで活用されることが多く、コードを読みやすく作ることができます。クラス作成も可能で、**ソースコードを効率的に記述する際に活用**されます。

### JavaScriptと同じ内容で構文を作ることができる

TypeScriptはJavaScriptと*同じ構文が使って作る*ことができますが、機能拡張によって構築されています。動作環境を整えることによって、TypeScriptはJavaScriptと同じ内容で作り出すことが可能です。Node.jsなどプラットフォームを用意し、**JavaScriptと同じ感覚で作成**できます。

### TypeScript入門編の理想的な勉強方法

TypeScript入門編として、*様々な参考書が販売*されています。スピーディーに学習するには参考書を活用した独学や、プログラミングスクールで教えてもらうといった方法があります。

自分のペースでこれから勉強するなら、TypeScript入門編など初心者向けの参考書を使うといいでしょう。わからない部分を解消しながら進めていきたい場合には、プログラミングスクールなどで不明点を重点的に学習することができます。

最近はオンラインで学習することも増え、自分のペースで学びつつメールやチャットで講師に質問することができます。コーディングしながらTypeScriptを学び習得し、**開発エンジニアとしてスキルアップ**に活用していきましょう。

TypeScriptのおすすめ本をレベル別に紹介！学習方法も解説

TypeScriptは開発で活用できる*メリット*が様々で、JavaScriptと同じように開発に活用されています。機能が拡張されている中で使える部分を活かしながら、**様々なプログラムが開発可能**です。

### JavaScriptと互換性が高くコードも短い

TypeScriptのメリットは**JavaScriptで使えないクラス生成ができる**ので、クラスベースで開発したい場合には向いています。どうしてもJavaScriptだと長くなるコーディングが、TypeScriptによって簡略化することが可能です。また、大人数で同じ開発を行ったとしても、TypeScriptはコーディングを効率よく統一させることができます。

簡単なTypeScriptのコーディングはJavaScriptと互換性もあり、JavaScriptで開発もしくは実行環境を用意していると簡単にTypeScriptも導入可能です。もしJavaScriptで作成したファイルがあればTypeScriptで呼び出すこともできるので、ライブラリやフレームワークがJavaScriptで開発したものでも*TypeScriptで活用*できます。

### 処理スピードが早いTypeScriptはエラー防止も可能

JavaScriptでは確認しづらかったエラーを、TypeScriptでは*未然に防止*することができます。省略できる静的型付けを行えるので、TypeScriptは変数の型をコーディングしながら宣言可能です。型と値が異なっており、コンパイル時にエラーとなるケースを事前に確認できるため、全体のエラーを防ぐことができます。

JavaScriptだと実行しなければ見つからないエラーも多く、修正箇所が発覚するまで時間がかかりますが、TypeScriptはコンパイラオプションでエラー箇所を発見することができるため、変数のチェック後にコーディングの問題点を見つけて*修正可能*です。

また、TypeScriptは動作も静的型付けによって、**スピーディーに処理させる**ことができます。定期的にバージョンアップされており、速度の改善も行われています。

### JavaScriptの知識があればTypeScriptも簡単

今までJavaScriptのみを勉強してTypeScriptに関する知識はないという人でも、TypeScriptはJavaScriptの上位互換なので記述する方法はほぼ同じです。JavaScriptをあらかじめ習得していれば、TypeScriptも*覚えやすい言語*です。

また、JavaScriptのライブラリやフレームワークを使用する際には、JavaScriptの知識が必要とされることもあります。TypeScriptを学んで使いこなすには、JavaScriptの知識があると**スムーズにスキルアップが可能**です。

TypeScriptはJavaScriptの上位互換？違いは開発規模や機能面にアリ

## 様々なJavaScriptフレームワークと関係がある

JavaScript向けにリリースされている*フレームワーク*を、TypeScriptでも使用できます。TypeScriptを使うことによって様々な機能をスピーディーに追加しながら、**プログラム開発の効率アップ**を目指すことができます。ただし、TypeScriptと若干関係性が異なり、使用用途に合わせて活用することも求められます。

### コミュニティが開発するAngularjsとの関係

フロントエンド向けのフレームワークが多数リリースされている中で、*Angularjs*は数多くの企業で結成されたコミュニティで開発されています。AngularjsはWebアプリケーション向けでリリースされており、シングルページで利用可能なアプリケーションの開発を行うことができます。単一のフレームワークで全機能を用意している、フルスタックフレームワークです。

コーディングも記述量が少ないため、開発効率に非常に優れています。Angularjsは最初はJavaScript向けのフレームワークで開発していましたが、**新バージョンではTypeScript向け**となっています。

### ユーザーインターフェースに優れたReact

Facebookなどが参画しているコミュニティが開発している*React*も、TypeScriptで使うことができます。Reactは、フレームワークの中でユーザーインターフェース構築を行う際に適しています。

ルーティングやAPI対話で追加ライブラリで活用するだけでなく、シングルページやモバイルアプリケーションを開発する時にも向いています。また、部分ごとにコンポーネントを分けることができるため、カスタマイズを簡単に行うことができます。

大規模なコーディングも分割することができるため、保守性を高めつつ修正や管理を行うことが可能です。元々はJavaScriptで使えるように開発されたフレームワークですが、TypeScriptは**拡張機能を使うことによって対応**しています。

### シンプルで軽く自由度の高いVue.js

プログレッシブフレームワークとして注目されているのが*Vue.js*で、自由度が高いのが特徴です。シンプルかつ軽いため早い動作が期待できますが、処理を行う際に最低限の内容しか搭載されていません。

そこで開発時に他のライブラリを組み合わせながら、自由にVue.jsを活用することが可能です。コアライブラリやサポートライブラリは別途パッケージで提供されており、部分的に必要な内容を導入できます。

Vue.jsはバージョン3.0から**TypeScriptによってコーディングされている**ため、拡張機能を使わずに開発することが可能です。

## 将来性もあるTypeScriptは非常に人気が高い

TypeScriptは、JavaScriptで抱えていた*問題をクリアできる*ように開発されています。どうしてもJavaScriptだと動作が重かったり、コードの冗長化などで悩む人はTypeScript切り替えるといいでしょう。

勉強する際にも入門編として様々な本がリリースされているだけでなく、TypeScriptに関してプログラミングスクールなどで教えていることもあります。

ある程度TypeScriptについて知識をつけたところで、様々なフレームワークなどと組み合わせて開発を進めるとスキルアップすることができます。既にJavaScriptの開発環境を持っていれば、互換性もあるため、**TypeScriptに切り替えることも簡単**です。

PC操作でソフトウェアを実行しようとする時に、TypeScriptを見かけることがあります。TypeScriptを全く把握していない人もいますが、入門編として様々な情報が書籍などで提供されています。把握しておくべきポイントを、ここでまとめていきます。

TypeScriptはJavascriptと互換性がある

Javascriptで不便に感じる部分をTypeScriptで解消できる

TypeScriptを使う様々なフレームワークがリリースされている

TypeScript入門編として利用する際に覚えておくポイント

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

ITエンジニアの方なら1度は聞いた事があるプログラミング言語の**Rubyは、まつもとゆきひろ氏（通称: Matz）によって開発され、1995年にリリースされたオブジェクト指向型のスクリプト言語**です。

Rubyは日本で作られたプログラミング言語として、IEC（国際電気標準会議）で国際規格に認証された初の事例となりました。Rubyの*開発理念は「ストレスなく楽しいこと」*で、プログラミング入門者にもオブジェクト指向言語の概念が理解しやすく作られています。**構文が非常にシンプルで覚えやすく、人気の言語**の1つです。

Rubyと命名された理由や経緯について触れておきましょう。

人気のプログラミング言語の1つに「Perl」(パール) があります。Perlは6月の誕生石 Pearl（真珠）と同じ発音ですが、このPerlに続くという意味から、6月の次、**7月の誕生石ルビーから名付けられたという説が有力**です。他には開発者である、まつもとゆきひろ氏の*仲間の誕生月が7月で、その誕生石であるルビーから名付けられたという説*もあります。

以下では、Rubyの人気の理由について3つにまとめてみました。

Rubyの最大の特徴は、構文がシンプルであるという点です。しかも**直感的に分かるようになっているため、Rubyを本格的に学習していない人でもコードが理解しやすい**です。学びやすく使いやすい、結果として開発の生産性が高いというのが大きなメリットと言えます。

Rubyは実行前のコンパイルが不要な*インタプリタ言語のため、コードを書いてすぐに動作確認*ができます。*Ruby on RailsというRuby専用のWebアプリケーション・フレームワークを利用すると、Webアプリケーションが簡単に構築できる*簡便さは大きなメリットです。

Rubyは日本発の言語なため、日本語ドキュメントが充実しています。日本人のコミュニティも多く、*他言語よりも情報を得られやすい*ため開発で困ることもありません。

**Webアプリケーション向けの開発言語であるRuby**が、実際にどのような場面でよく使われているのかについて見ていきましょう。

### アプリケーションサイトの開発

Rubyの**Webアプリケーション・フレームワークのRuby on Railsでは、主にアプリケーションサイト**があります。Rubyで開発されたサイトとしては、レシピサイトとして人気の「クックパッド」や、グルメ向けのクチコミサイト「食べログ」などがあります。

Rubyではショッピングサイトも作ることができます。*「Solidus」という決済機能を簡単に実装できるRubyのパッケージを利用すると、ショッピングサイトの決済機能など、バックエンド部分の開発まで容易に行うことができます*。

皆さんよくご存じのTwitterは、現在はJavaVMに移行していますが、**過去にTwitterは「Ruby on Rails」ベースでシステムが構築されていた時期がある**のです。他、*ビジネス向けSNSの「Wantedly」や、宿泊施設系の予約サイト「Airbnb」もRuby*を使っています。

Rubyとよく対比され、同じくシンプルさが強みのPythonがありますが、それぞれ得意分野は異なります。**RubyはショッピングサイトやアプリケーションサイトなどのWebサイトに強い一方、Pythonは主にAIや機械学習系で、統計や分析などの分野でよく利用**されています。

## Rubyの資格「Ruby技術認定試験」とは？

**Rubyの資格試験としては、『一般財団法人Ruby Association』認定の[「Ruby技術者認定試験」](https://www.ruby.or.jp/ja/certification/examination/)**があります。ここでは「Ruby技術者認定試験」に関して、*出題範囲や難易度*などについて解説します。

「Ruby技術者認定試験」は、**Rubyによるアプリの設計・開発・運用を担うエンジニア、Ruby関係の講師、Rubyを学ぶ学生、Ruby関係のコンサルタントを目指す人などを対象**とする認定試験です。試験の時間は90分間のコンピュータを利用した試験で、選択式問題50問が出題されます。*合格の目安は75％以上の正解*であることです。

Ruby技術者認定試験は、**初級レベルのSilverと中級者向けのGoldの2種類の資格試験**がありますが、さらに高度なスキルが求められる上級者向けを想定したPlatinum資格が検討されています。

Silver試験は、**Ruby全般の基本知識、基本技術が問われる内容が出題**されます。Rubyの文法知識・オブジェクト・標準ライブラリに関して一通りの理解が求められます。

Gold資格では、**文法・オブジェクト指向・組込ライブラリ・実行環境などについて、より掘り下げた知識**が求められます。Silver資格と比較すると、応用力を試す出題が多く、机上の知識に加えて実践力が問われる傾向が強まります。

ここからは、エンジニアの皆さんが気になるRubyの将来性について考察してみましょう。**Rubyは次の理由から、これからも需要があると考えられ、将来性はある**と見られています。

### マルチプラットフォームで汎用性が高く、コードが短くてシンプル

Rubyは主にWebアプリケーション開発で用いられますが、*汎用性が高いためWeb開発以外でも利用*されています。それは、RubyがWindows・Mac・Linuxなどの**あらゆるOS環境で動作が可能なマルチプラットフォームだから**です。

またRubyはコードが短くシンプルに記述できるため、*開発に関わる工数やコストの削減効果*を期待できます。

### 世界的に安定した需要のある言語である

Rubyは日本発のプログラミング言語ですが、**世界中のベンチャー企業から大企業まで、広く活用**されています。特にそのフレームワークである*「Ruby on Rails」が普及してから、さらに人気は増し*、ITの本場と言われるシリコンバレーでも安定した需要があるほどです。ちなみに、世界のプログラミング言語ランキングを公表している[「TIOBE Programming CommunityIndex」](https://www.tiobe.com/tiobe-index/) によれば、*Rubyは17位（2021年7月現在）にランクイン*しています。

### スタートアップ企業やベンチャー企業が積極的にRubyを採用している

Rubyは*「Ruby on Rails」などのフレームワークを利用して、短期間でのアプリケーション開発が可能なため、コストや開発工数を抑えて開発を進めることが可能です。*また、平易な文法と短いコードで構成されているため、初心者にとっても学びやすいプログラミング言語です。**大きな投資が難しいスタートアップ企業、ベンチャー企業などでも積極的に採用**されています。

## Rubyの資格取得をおすすめする人

RubyはPythonやPHPほどの人気はありませんが、その**資格取得はITエンジニアとしての活躍の場を広げてくれる**ことは間違いありません。では、どんな人にRubyの資格取得が向いているのでしょうか。

### 新規案件開発のチャンスを狙いたい人

Rubyは*Webアプリケーション開発に強い言語*なため、その分野で活躍したい方に向いています。Ruby新規開発案件での需要が中心で、Rubyの運用や保守案件は少なめです。**ゼロからWebアプリケーションを開発したい人、スタートアップ企業やベンチャー企業での活躍を考えている人にはRubyの習得が向いている**と言えます。

### フルスタックエンジニアを目指したい人

フルスタックエンジニアは、オールマイティーのITエンジニアのことですが、プログラミングスキルに加え、OSやミドルウエアのスキル、クラウドサービスのスキルが求められます。*プログラミングスキルでは、HTMLやJavaScriptに加えて、PHP・Ruby・Pythonなどのいずれかのスキルがあると良い*でしょう。**フルスタックエンジニアを目指す人は、Rubyを選択肢の1つ**と考えてください。

求人サイトの[求人ボックス](https://求人ボックス.com/)によると、*Rubyエンジニアの求人は7月現在で13,826件*あります。また**募集案件の平均年収は597万円と、かなり好条件です。**PythonやPHPが2万件を超える求人があることを考えると、やや少なく感じるかもしれませんが、*学びやすさや使い勝手の良さ*などを考えるとRubyは魅力的な言語であることが分かります。

特に、今後*フリーランスとして活躍することを目指している方は、Rubyを第2言語として身に付けておくと良い*でしょう。

Rubyは本邦初の国産プログラミング言語です。オブジェクト指向型のシンプルな構文のスクリプト言語で、国内外から高い評価を得ており、特にWebアプリケーション分野の開発で用いられています。ここではRubyの資格・学習方法・取得メリット・将来性なども解説します。

Rubyは日本発のプログラミング言語で、初心者にも分かりやすいシンプルな構文のオプジェクト指向スクリプト言語である

Rubyはフレームワークである「Ruby on Rails」とセットで使われることが多く、Webアプリケーションの開発に向いている

Rubyのスキルを証明する認定資格試験として「Ruby技術認定試験」があり、SilverとGoldの2種類がある

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！

**R言語とは、統計解析に特化したプログラミング言語の1つです。**そのためR言語は、統計に関する分野以外で使用されることは少ないです。よって他のプログラミング言語と比較して、R言語の学習コストは低いのが特徴です。ここでは、R言語の入門として概要やR言語とPythonの違いについて詳しく紹介します。

**R言語は、オープンソースのフリーソフトウェアであるため無償で使用することができます。またR言語は、統計解析やデータ分析に強みをもっているスクリプト型のプログラミング言語です。**

*スクリプト言語とは、曖昧な定義となっており、可読性が高く比較的簡単にソースコードを記述できる言語の総称を指します。*例えば、PHP・Ruby・Pythonなどもスクリプト言語と言えるでしょう。R言語のソースコードは主にC言語やFORTRANのプログラミング言語を使用して開発されています。

R言語は、統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。*しかし、Pythonのプログラミング言語を利用しても統計解析を行うことはできます。*そのため、R言語とPythonのどちらを学習すべきか気になる方は少なくありません。

**R言語はデータ分析に特化したプログラミング言語であるため、単体でWebアプリケーションを開発することができません。**しかしPythonを使えば、Webアプリケーションの開発が可能です。またPythonはフレームワークが充実しており、機械学習に強みをもっているプログラミング言語でもあります。**そのため、Pythonは汎用性が高い言語と言えるでしょう。**

*しかし、統計解析の専門家を目指すならば、R言語のほうが機能が豊富で、学習コストが低いためおすすめです。一方で、まだやりたいことが定まっていない場合には、汎用性が高いPythonを学ぶことがおすすめと言えます。*

R言語は**統計解析に特化しているプログラミング言語**ということが分かりました。ここでは、R言語の基礎について詳しく紹介します。

**R言語を使用すれば、数字の列をベクトルとして扱うことで、多次元ベクトルを作成することができます。ベクトルを生成する際には「c()」と記述すれば簡単に作成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。

上記では「x」というベクトルが作成できました。また、記述方法は他にもあります。例えば「x <- c(1:5,5:1)」と記述すれば「1 2 3 4 5 5 4 3 2 1」が「x」のベクトルの中に代入されることになります。*コロン「:」を活用すれば、連続した整数を扱うことが可能です。R言語の注意点として「<-」が代入を意味することが挙げられます。*例えば「x<-z」と記述すれば、「x」に「z」を代入することが可能です。

*また「rep」という関数を使用すると便利なこともあります。*「rep」は複製を意味する「replicate」の略称です。例えば「x <- c(rep(3,5))」と記述すれば、「3 3 3 3 3」が「x」のベクトルの中に代入されることになります。

**一般的なプログラミング言語では、整数同士の割り算を行うと演算結果も整数になります。しかし、R言語で整数同士の割り算を行うと演算結果は実数になります。**R言語では小数点以下を丸めるために使用できる関数も用意されているため、上手く活用することが大切です。代表的として「round(x, digits = 0)」「ceiling(x)」「floor(x)」「trunc(x)」などが挙げられます。それぞれの関数は、実数の丸め方が異なるため、必要に応じて使いこなすことが重要です。

他のプログラミング言語と同様に、R言語でもコメントを記述することができます。コメントをソースコードの中に記載しておけば、第3者がプログラムを確認するときに理解がしやすく、作業工数の削減につながるでしょう。**R言語でコメントを記述する際には「#」を使用します。「#」から行末までがコメントアウトされます。**コメントアウトされた記述はプログラムの実行結果に影響を与えません。

プログラミング言語を学ぶ上で配列は基礎と言えます。R言語でも配列という概念はありますが、他のプログラム言語と異なる点があるため、注意が必要です。一般的なプログラミング言語の場合、配列の初期値は「0」から始まることが多いです。**一方、R言語の場合、配列の初期値は「1」から始まります。**

そのため、他のプログラミング言語を学習した場合、間違って記述してしまうことがあるので注意しましょう。*R言語の独特の文法や記述方法に最初は戸惑う方が多いですが、慣れてしまえば非常にシンプルでわかりやすい言語です。*

## R言語で正規分布のグラフを作成

**R言語では、数多くの確率分布のグラフ・ヒストグラム・箱ひげ図などを簡単に作成することができます。**ここでは、一例としてR言語を使用して正規分布のグラフの作成方法について詳しく紹介します。

### 簡単な正規分布を作成する方法

正規分布を作成してみたいという方は、下記のプログラムを実行してみましょう。

```curve(dnorm,-10,10)       #curve(関数の式,横軸の最小値,横軸の最大値)```

これだけのプログラムで、標準正規分布のグラフを作成することができます。まず「-10,10」というのはグラフの横軸の範囲です。ここでは「curve()」と「dnorm()」という関数を使用しています。

**「curve()」の関数は、指定した関数のグラフをそのまま作成することが可能です。**その際に関数の式を入力する必要があります。*プログラムでは「curve(関数の式,横軸の最小値,横軸の最大値)」のように使用します。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```curve(sin(x),-10,10,col=”blue”)　#「col=”blue”」によって色は青に指定しています。```

上記のプログラムでは、横軸が「-10」から「10」までの「y=sin(x)」のグラフを作成することが可能です。*またグラフの線の色を指定することもでき「col=”色の名前”」で指定します。*色の指定方法はさまざまであるため、インターネットの情報や書籍などを参考にしてください。

**また、「dnorm()」の関数は正規分布の確率点を返します。プログラムでは「dnorm(x,平均,標準偏差)」のように使用するのが一般的です。**これは、パラメータの平均と標準偏差を取ります。*ただしパラメータの指定がない場合には、自動で平均「0」分散「1」の標準正規分布の確率点を返すようになっています。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```dnorm(7,10,15) #dnorm(x,平均,標準偏差)```

上記のプログラムでは、平均「10」標準偏差「15」の正規分布の「7」における確率点を求めることが可能です。この処理結果は「0.02606951」と出力されます。

### 平均と分散を指定して正規分布を作成する方法

先述したグラフでは「dnorm」のみ関数として記述し、パラメーターを特に指定しなかったため、標準正規分布のグラフとなりました。**パラメーターを指定すると、作成できるグラフの幅が広がります。**ここからは具体例を見ていきましょう。

```curve(dnorm(x,50,10),0,100) #横軸の範囲は0から100まで```

上記のグラフでは、横軸が「0」から「100」までで、平均「50」標準偏差「10」のグラフを作成することができます。

### 横軸や縦軸に名前をつけて正規分布のグラフを作成する方法

**グラフに軸に名前をつけることも簡単にできます。ここでは「xlab=”横軸の名前”」「ylab=”縦軸の名前”」を使用します。**具体例を見ていきましょう。

```curve(dnorm(x,170,6),150,190,xlab=”身長”,ylab=”その身長の方が全体に占める割合”)  #横軸は150から190まで```

上記のプログラムでは、横軸は「150」から「190」までで、平均「170」標準偏差「6」として身長に関する正規分布のグラフを作成することが可能です。*そして「xlab=””」と「ylab=””」によって軸に名前をつけることもできます。*

ここでは、複数のグラフを出力させる方法について紹介します。**プログラムを記述する際にオプションとして「add = TRUE」を追記すれば、複数のグラフを作成することが可能です。**以下で具体例をご紹介します。

```curve(dnorm(x,350.92,0.85),300,400,add = TRUE,col = “blue”) #横軸は300から400まで、色は青
curve(dnorm(x,350,3),300,400,add = TRUE,col = “green”) #横軸は300から400まで、色は緑```

*上記のプログラムでは「add = TRUE」を記述することによって、2本のグラフを作成することができます。*

## R言語を使用すれば統計解析やグラフの出力ができる！

これまでに、R言語の概要やPythonとの違い、R言語の基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説しました。**R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。**Pythonでも統計解析を行うことはできますが、統計解析に特化したいと考えている場合には、R言語を学習するのがおすすめです。

*R言語は独特の文法や記述方法があるため、他のプログラミング言語と比較して戸惑う方も少なくありませんが、慣れるとシンプルでわかりやすい言語です。特に配列の初期値は「1」から始まる点には注意しましょう。*

*今回は正規分布のグラフの作成方法について詳しく解説しましたが、他にもヒストグラムや箱ひげ図などのグラフも比較的簡単に作成することが可能です。*統計解析について興味がある方は、ぜひR言語を勉強してみましょう。

R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。統計解析ができる言語であるPythonと比較されることも少なくありません。当記事では、R言語の概要やPythonとの違い、R言語の基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説します。

R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語

R言語で配列のプログラムを記述する場合、初期値は「1」から始まる

R言語ではさまざまなグラフを簡単に作成することができる

R言語入門！概要や基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説！

IoTやAIなどのデジタル技術の進歩・普及が進む中、**デジタルツインと呼ばれる技術が注目を集めています。**あらゆるシミュレートによって将来を予測することに役立つ技術で、幅広い分野での活用が進められています。

ここでは、**デジタルツインの定義やメリット、注目されている背景**などについて解説します。

**デジタルツインとは、デジタル技術を活用して仮想空間に物理空間の環境を再現する技術**のことです。

### デジタルツインを英語で直訳すると

デジタルツイン（Digital Twin）を直訳すると「デジタルの双子」という意味になります。**仮想空間に物理世界の情報を再現することから、双子（ツイン）という表現が使われるようになりました。**

**デジタルツインは、物理空間にある情報をデジタル技術で集め、送信されたデータをもとに仮想空間に再現する技術と定義されます。IoTやAIなどの技術を活用して人や場所などの物理情報をリアルタイムに取得して仮想空間に再現し、未来をシミュレートします。**

## デジタルツインが注目された背景

**デジタルツインの広がりの背景にはIoTの普及があるといわれています。**

お役立ち記事