システム開発プロジェクトでGitHub（ギットハブ）を使うケースが増えていますが、さらにGitLab（ギットラボ）というサービスもあります。*いずれもGitをベースとしたWebベースの分散型バージョン管理のプラットフォームで、リモートリポジトリを中央集権的なリポジトリとして扱います。*﻿

この記事では、最初にGitとGitHub/GitLabとの関係について解説し、その後にGitHubとGitLabの違い、使い分けについて比較表を交えて解説します。

**Gitは、主にローカル環境で動作する分散型バージョン管理システムです。**提供されるサービスは、主にコードのバージョン管理に関連するものです。Gitはファイルの変更履歴を各々のパソコン（ローカル環境）に保存し、その変更履歴をたどることでファイルの状態を戻すことができます。

【参考】：[Git--fast-version-control](https://git-scm.com/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

今回はGitHubとGitLabの比較ですが、他にも次のような類似サービスがあります。導入検討の際は候補に加えてみてもよいでしょう。

*1.Bitbucket*
Atlassianが提供するGitベースのソースコード・ホスティングサービスです。プライベートリポジトリの無制限の利用が可能で、JIRAとの連携も強力です。

【参考】：[Bitbucket | Git solution for teams using Jira](https://bitbucket.org/)

*2.Gitea*
軽量でオープンソースのGitホスティングサービスです。GitLabやGitHubと同様の機能を提供しますが、リソース消費が少なく、自己ホストできます。

【参考】：[Gitea Official Website](https://about.gitea.com/)

*3.SourceForge*
オープンソースプロジェクト向けの古典的なリポジトリホスティングサービスです。プロジェクト管理、フォーラム、バグトラッキングなどを提供しています。

【参考】：[Compare, Download & Develop Open Source & Business Software ｜SourceForge](https://sourceforge.net/)

GitHub（読み方：ギットハブ）は、GitのリポジトリをホストするWebサービスを提供しています。*Gitに依存しており、Gitの仕組みを利用した、開発者に便利な機能を追加しています。*

GitHubはプロジェクト管理、コードレビュー、バグトラッキング、ウィキ、GitHub Pagesなどの追加の機能も提供しています。2008年に設立され、2010年1月に「GitHub社」で運営されるようになりました。その後、2018年にはMicrosoftに買収され、現在はMicrosoftの傘下にあります。

【参考】：[GitHub Japan | GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

GitHubにはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[料金プラン | GitHub](https://github.co.jp/pricing.html)

*1.Freeプラン（無料）*
個人や小規模な組織向けの基本プランで、パブリックリポジトリ（公開リポジトリ）は無制限で利用可能ですが、プライベートリポジトリ（非公開リポジトリ）は有料です。

・料金：$0（1ユーザ/月）
・主な機能：コード管理、プロジェクト管理、コードレビュー、アクション、パッケージなどです。
・利用可能なリソース：パブリックリポジトリには制限はありません。プライベートリポジトリの利用可能なリソースは、GitHub Actionsは2,000分/月まで、GitHub Packagesは500MBです。

*2.Teamプラン*
個人やチーム向けの高度なコラボレーション機能が特徴です。プライベートリポジトリのコラボレータ数に応じて料金が発生します。

・料金：$4（1ユーザ/月）
・主な機能： Freeプランの機能に加え、コードレビュー、プロジェクト、マイルストーン、チームディスカッションなどです。
・利用可能なリソース：GitHub Actions: 3,000分/月まで、GitHub Packagesは2GBまでです。他は特に利用制限はありません。

*3.Enterpriseプラン*
セキュリティ、コンプライアンス、柔軟なデプロイメントを重視する大規模な組織向けのプランです。

・料金：$21（1ユーザ/月）
・ 主な機能：カスタムプランであり、詳細についてはGitHubの営業担当に相談する必要があります。

・ GitHub Copilot：30日間の無料トライアルの後、月額$10から利用可能です。
・ Codespaces：コンピュート時間とストレージの利用料金が発生します。

 *GitLab（読み方：ギットラボ）は2011年に設立されたGitLab社の製品で、Gitの仕組みを活用したDevSecOpsプラットフォーム※です。* GitLabはバージョン管理のほか、課題管理、プロジェクト管理、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）などの機能を提供しています。

GitLabは自社サーバにインストールして使う「Self-Managed版」と、SaaS版の「GitLab.com」のいずれかを選ぶことができます。

※DevSecOpsとは、ソフトウェア開発のプロセスにセキュリティを組み込むアプローチです。開発と運用を連携させ、セキュリティを早い段階から考慮することで、安全で効率的なシステムを実現します。

【参考】：[DevSecOpsプラットフォーム | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/)
【参考】：[DevSecOps とは? ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/devsecops/)

GitLab（SaaS版）にはどのようなプランがあるのかを見てみましょう。

【参考】：[Pricing | GitLab](https://about.gitlab.com/ja-jp/pricing/)

*1. Freeプラン*
個人利用や小規模プロジェクトでの利用に適したプランです。

・料金： $0（1ユーザ/月）
・主な機能：総合的なコード管理、マージリクエストによるコードレビュー、プロジェクトやソースコードに対する課題管理などの機能が使えます。
・利用可能なリソース：5GBのストレージ、毎月10GBの転送、毎月400分のコンピューティング時間が提供されますが、ネームスペースは5ユーザまでの制限があり、プロジェクト利用は小規模に限られます。

*2. Premiumプラン*
DevOps/DevSecOpsプロジェクトや大規模プロジェクト、セキュリティ重視のプロジェクトに向いたプランです。

・料金： $29（1ユーザ/月）
・主な機能：Freeプランのすべての機能に加えて、コードの所有権と保護ブランチ、承認ルールを使用したマージリクエスト、エンタープライズアジャイル計画、高度なCI/CD、エンタープライズユーザとインシデント管理、サポートなどの機能が提供されます。
・利用可能なリソース：50GiBのストレージ、毎月100GiBの転送、毎月10,000分のコンピューティング時間が提供されます。

*3. Ultimateプラン*
より迅速なソフトウェア提供を実現したいエンタープライズ向けプランです。組織全体でのセキュリティ、法令遵守、計画が求められる、ビジネスの中核を担うソフトウェア開発に適しています。

・料金：$99（1ユーザ/月）
・主な機能：Premiumプランのすべての機能に加えて、推奨のレビュアー、動的アプリケーションセキュリティテスト、セキュリティダッシュボード、脆弱性管理、依存関係スキャン、コンテナスキャン、静的アプリケーションセキュリティテスト、複数階層のエピック、バリューストリーム管理機能などが提供されます。
・利用可能なリソース：250GiBのストレージ、毎月500GiBの転送、毎月50,000分のコンピューティング時間などが提供されます。

ここでは、GitHubとGitLabの主な違いについて解説します。両者には基本的な機能の大きな違いはありませんが、多少の違いが見られます。*利用目的、ライセンス、料金プラン、操作上の違いについて見ていきましょう。*

GitHubの利用目的としてはソースコードのバージョン管理・共有、開発者同士のコミュニケーション、他の開発者のソースコード検索などがあります。一方、**GitLabは主にDevSecOpsプラットフォームとして利用されます。

**GitLabにはバージョン管理のほか、CI/CD、プロジェクト管理、セキュリティ機能などが提供されています。**

**GitHubのライセンス形態は商用ライセンスです。一方、GitLabのライセンス形態はOSS（オープンソースライセンス）です。**GitLabにはSaaS版以外にインストール版があり、自社サーバへのインストールが可能です。

*※商用ライセンスとオープンソースライセンスの違い*
商用ライセンスは有償で提供されるライセンスで、商用目的で利用できます。一方、オープンソースライセンスは無償、もしくは低コストで提供されるライセンスで、ソースコードが公開され、改変や再配布が可能です。サポートはコミュニティによるサポートが中心となります。

GitHubのプランはFreeプラン（無制限のパブリック・プライベートリポジトリ）、Teamプラン、Enterpriseプランの3種類です。GitLabもFreeプラン、Teamプラン、Enterpriseプランの3種類ですが、**GitHubよりはやや高額の設定になっています。**

GitHubとGitLabは、基本的にGitコマンドは共通していますが、リポジトリの作成やプルリクエストの操作など、**一部の操作はプラットフォームごとに異なります。**以下、両者の違いを表にまとめました。

　　　*項目*　　　　　　　　*GitHub*　　　　　　　　　　　　　　　*GitLab*
*・主な利用目的：*　ソースコードなどのバージョン　　　　　ソースコードなどのバージョン
　　　　　　　　　・管理／共有　　　　　　　　　　　　　・管理／共有
　　　　　　　　　・開発者同士のコミュニケーション　　　・DevSecOpsプラットフォーム
　　　　　　　　　・他開発者のソースコード検索
　　　　　　　　　・開発者同士のコミュニケーション
　　　　　　　　　・オープンソースソフトウェア開発用の 
　　　　　　　　　　プラットフォーム
*・ライセンス：*　　商用ライセンス　　　　　　　　　　 　　OSS（オープンソースライセンス）
*・提供形態：*　　　SaaS　　　　　　　　　　　　　　　　  使い方は自社サーバへの
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   インストールとSaaSの2種類
*・テザイン：*　　　オーソドックス　　　　　　　　　　　　やや斬新
*・料金：*　　　　　リーズナブル　　　　　　　　　　　　 　やや高い
　　　　　　　　　（無料プランでも不自由はない）　

## GitHubとGitLabの違いを理解して上手に活用

ここまでGitHubとGitLabの違いについて、それぞれの特徴や機能、料金プランなどで比較を行いました。GitLabはGitHubよりも後から開発されたサービスであり、やや先進的なイメージがありますが、どちらも基本的な機能に大きな差はありません。

**実際に利用する場合は、何を目的に利用するのか、コストパフォーマンスはどうか、プランは予算の範囲か、などを見極め、最適なツールやプランを選択しましょう。**まずは無料プランを利用して、試してみることをおすすめします。

GitHubとGitLabはデータ操作に重要なツールです。では、この2つは何が違うのでしょうか？大量のデータを処理・分析するならGitHub、小〜中規模のデータ処理はGitLabが適しています。この記事では、両者の概要や利用シーンなどの違いを解説します。

GitとGitHub、GitLabそれぞれの概要とサービス内容、利用プランなどについて

GitHubとGitLabは似ているが、後者はDevSecOps向けプラットフォームという点が大きく異なる

GitHubとGitLabにはいずれも無料プランがあるので、個人利用に加え、チームでの導入検討も可能

GitHubとGitLabの違いや特徴をわかりやすく解説！プラン、料金はいくら？

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。

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！

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

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。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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>

## 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。**

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

### 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。

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

## 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。

ネットワークエンジニアのキャリアパスとは？おすすめキャリア10選も紹介！

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『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を学んでネットワークエンジニアとしてステップアップしよう

ここまでの説明で、これまでプログラミングの必要がなかったネットワークエンジニアにも、Pythonを習得することでネットワーク構築の自動化やクラウド活用などの多くのメリットが得られることが分かりました。

*また、Pythonを習得して高度なスキルを身に付けたら、将来的によりキャリアアップできる企業に転職することを考えるのも良いでしょう。*

しかし、転職活動を行うのは思ったよりも大変かもしれません。自分のスキルを求める企業を探して自己PRの材料をまとめ、さらには面談の対策も行う必要があり、1人で行うのはなかなか難しいでしょう。

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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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。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

プログラミングが不要とされていたネットワークエンジニアにも、自動化やクラウド化のためにPythonをはじめとしたプログラミングスキルが求められています。この記事では、Pythonを活用したいネットワークエンジニアの方のために、メリットや資格について解説します。

従来のネットワーク業務ではプログラミングがあまり使われていなかったが、近年その必要性が高まっている

ネットワークエンジニアがPythonを習得すると、ネットワーク運用の自動化やクラウドネットワーク構築など様々なメリットが得られる

Pythonは文法がシンプルで習得しやすく、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が習得するのに向いている

Pythonはネットワークエンジニアに必要？メリットや資格を解説

プログラミング言語のPythonはAIからWebアプリケーション、データ解析などさまざまな分野で利用され、ソフトウェア開発の現場でも人気が高まっています。*そのPythonを中心にプログラミングを行うのがPythonプログラマーです。*

人気の高いプログラミング言語にはJavaやJavaScriptなどがありますが、まだ実務経験者がさほど揃っていないPythonプログラマーの需要は高く、未経験者でもPythonプログラマーを目指す人は少なくありません。

この記事では、Pythonプログラマーを目指し、さらにIT業界での活躍を目標とする方に向けて、Pythonの特徴やメリット、Pythonプログラマーの仕事、将来性、年収、学習方法などについて解説します。

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

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されたオープンソース（無料）のプログラミング言語です。その名称は、イギリスBBCのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』に由来しています。

*Pythonの主な特徴としては、シンプルで分かりやすい文法と、少ないコードで簡単にプログラムを書けることです。*

以下では、Pythonの特徴と用途を紹介します。以下に挙げるように、Pythonは初心者の方にも取り組みやすい言語でありながら、汎用性が高く、あらゆる局面で活用できる言語です。

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