今人気のプログラミング言語といえば、Pythonを思い浮かべる人が少なくないでしょう。また、人気の機械学習ではPythonがよく使用されています。そんなことからPythonを習得して、機械学習エンジニアを目指すエンジニアの方も増えています。

ここでは、*Pythonと機械学習の関係について理解を深めていきましょう。*

**Pythonは今、もっとも注目される人気のプログラミング言語で、平易な文法でプログラミング初心者でも習得しやすいこと、およびAI関連の開発でも利用されている点が特徴です。**

Pythonはインタプリタ型言語に属し、実行時には機械語に変換されるため、コンパイル（機械語への翻訳）が不要です。手間はかからないものの、同時翻訳を行うことから処理速度がやや遅くなるのは弱点です。インタプリタ言語には他にも、Ruby・Perl・PHP・JavaScriptなどがあります。

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機械学習を一言で述べると、**人間の学習能力と同様の能力をコンピュータに与えるための技術です。**

具体的にはコンピュータに大量データを読み込ませ、アルゴリズムを元にデータを分析させます（モデル化）。その結果、コンピュータがそこに潜んでいる特徴やパターンに基づき、新しいデータの分析や予測を行うのです。

機械学習には、あらかじめラベルが付いたデータを読み込ませる「教師あり学習」と、ラベルの付かないデータを与えて、特徴や傾向を学習させる「教師なし学習」、さらには教師あり学習の中でも、出力結果に点数を付けて精度を高める「強化学習」の3パターンがあります。

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## 機械学習とAI・ディープラーニングの違いは？

機械学習とよく似た言葉に、AIやディープラーニング（深層学習）があります。ここでは、それぞれの違いについて解説します。

機械学習はAIの一部で、学習方法を設定しコントロールすることであり、コンピュータに学習させるプログラムの技法を指します。

一方、**AI（人工知能）とは人間の知的ふるまいの一部について、ソフトウエアを用いて再現する技術の総称です。**AIが目指すのは人と同様、もしくはそれ以上の知能を有するコンピュータの実現です。つまり両者は、「AI > 機械学習」の関係にあると言えます。

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### 機械学習とディープラーニングの違い

機械学習と対比する形で、ディープラーニング（深層学習）という言葉をよく耳にします。どちらもコンピュータの学習機能ですが、機械学習は学習プログラムと人によるコントロールで学習が進められます。

一方、**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自らが学習し、その性能を高めていく手法です。**

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## Pythonが機械学習によく利用される理由

*AIブームが追い風となって、機械学習の人気が高まっています。*この機械学習にはPythonがR言語やC言語を抑えてよく利用されていますが、それには次のような理由があると考えられます。

Pythonは扱いやすく、高い生産性を生み出す言語です。実は、PythonはWebアプリケーション開発分野でも広く利用されています。例えば、皆さんよくご存じのYouTube・Dropbox・Instagramなどの一部機能はPythonによって開発されています。

もちろん、大手企業以外のベンチャー系でも活用されており、このように利用実績や利用ユーザが多いことも、機械学習分野でよく利用される理由の1つです。

### 文法がシンプルで分かりやすい

**Pythonはコード数が少なく、文法がシンプルで覚えやすい言語のため、教育でも利用されています。**また、他の人が記述したコードも分かりやすいので、メンテナンス性が高く、共同開発に適していることも機械学習分野で利用される理由に挙げられます。

初心者でも比較的習得しやすいPythonは、これからITエンジニアを目指す方にもおすすめの言語です。もしも、未経験からITエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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！

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### ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはライブラリが多く、フレームワークが充実している点も特徴として挙げられます。

ライブラリやフレームワークを活用すると開発効率を上げられます。こうしたことから、言語としての利便性が高く汎用性があり、使いやすさがさらに増します。

特に、Pythonは機械学習に必要な関数のライブラリが豊富で、さまざまな関数を自ら実装する手間がかかりません。初心者でも機械学習のコードを書くことができる点が、Pythonを採用する理由になっています。

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

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

Pythonのコミュニティは数が多く、その活動も非常に活発です。Pythonコミュニティに参加するとプログラミングの仲間ができ、独学よりも効果的にPythonを学べます。

また、必要な時は仲間に助けを求めることもできます。このPythonコミュニティの豊富さ、活発な活動がPythonが広く利用される理由です。

## Pythonによる機械学習でできること

ここまでPythonによる機械学習の基本について解説をしていきましたが、ここではPythonの機械学習を利用すると何が実現できるのかについて紹介します。

### 株価予想や競馬の勝ち馬予測

**人間は何かを予測する際に、何らかのアルゴリズムに基づいて予測をしています。**

例えば、上昇基調に入った株式銘柄は、引き続き上がる可能性がありますし、下降基調から底値に達した銘柄は上昇基調に入る可能性が高まります。人は株価チャートを見ながら、こうした株価予測を行います。

このパターンをコンピュータに教え込むと、数千もある銘柄から、株価が上がる可能性が高い銘柄を瞬時に見つけてくれます。

これは競馬予想でも同様です。競馬予想の専門家が持つアルゴリズムをコンピュータに与え、予測に必要なデータを投入するとコンピュータが予測をします。こうした予測は今やAIの得意分野となっています。

パソコンやスマホの世界でも顔認証が当たり前になってきましたが、この画像認識や画像解析も機械学習によって可能となっています。*画像解析には、物体分類、シーン認識といった「分類」と、物体検出や領域検出といった「検出」の4つの領域があり、車の自動運転では、領域検出の技術が利用されています。*

**テキストマイニングとは、大量のテキストデータの中から有益な情報を取り出す分析手法のことで、言語解析や統計解析などの手法を用います。**

例えば、集められた大量のアンケートは、X（旧：Twitter）などのSNSの分析に用いられ、顧客の潜在ニーズの分析や、今後ブームになるであろうワードの抽出や市場予測など、さまざまな目的で利用されています。

他にも、スパムメールの判別を行うスパムフィルターなどにもテキストマイニング技術が活用されています。

AI活用のテキストマイニングとは？メリットやおすすめツールも紹介！

## Pythonを機械学習に使うエンジニアとは

Pythonを使った機械学習を担当するITエンジニア、すなわち「機械学習エンジニア」について触れておきましょう。

**機械学習エンジニアとは、主にAI（人口知能）関連の分野でシステム設計や構築に携わるITエンジニアのことです**。中でも、機械学習エンジニアは主に機械学習システムの実装や開発を担当します。

機械学習の英語、Machine Learningの頭文字から「MLエンジニア」とも呼ばれます。

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### 機械学習エンジニアに必要なスキル

機械学習エンジニアは、PythonやC系言語を中心としたプログラミング技術、学習アルゴリズムの設計に関する知識が求められます。アルゴリズムの設計には高等数学や統計理論などを用いますので、そうした分野の学歴や経験が必要になります。

その他、HadoopやSQLなどのデータベースに関する知見も重要です。さらには大量の蓄積データの活用においては、ビッグデータ解析の知識や経験も求められるでしょう。

また、システムインフラに関する一定の知見が必要になることもあります。具体的にはOSとハードウェアに関する知識です。以上、一口に機械学習エンジニアと言っても、かなり広範囲のスキルが求められますので、実務を通じてさまざまな経験を積む必要があります。

機械学習エンジニアの将来性は？必要なスキル・資格や年収なども解説

次に、機械学習エンジニアの年収例を紹介します。ここでは「製品開発／研究開発」というカテゴリを例に挙げて見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での「製品開発／研究開発」の平均年収は477万円（※2024年1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、製品開発／研究開発は平均年収よりもやや高いことが分かります。

**機械学習エンジニアやAIエンジニアは、スキルや実績によって年収が変動しやすい職種です。**資格を取得するなどしてスキルを証明できれば、さらなる年収アップや上位職へのキャリアアップに繋げることができるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.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)

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### データサイエンティストとの違いは

*「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」は大変似た職種のように思われがちですが、実はかなり違いがあります。*

「機械学習エンジニア」は機械学習のアルゴリズムに関する設計や開発・実装を行う技術者で、ITエンジニア職種の1種です。

一方の「データサイエンティスト」は機械学習アルゴリズムを利用する側で、データ分析や統計に関する専門家です。

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## Pythonを使える機械学習エンジニアを目指すには

機械学習エンジニアは主にAI（人工知能）の分野で機械学習を担当するエンジニアであり、将来性が高い職種と考えられます。この機械学習エンジニアを目指す上で必要なスキル・機械学習エンジニアになる上で役立つ資格・機械学習エンジニアの将来性について考察していきましょう。

### Python習得におすすめの本とサイト

ここでは、Python習得におすすめの本とサイトを紹介します。初心者でもわかりやすい入門的な内容なので、まずはこういった本やサイトを利用して理解を深めましょう。

・*「スッキリわかるPython入門 第2版」*
シリーズ累計90万部を突破した人気の書籍です。Pythonのコツやしくみだけでなく、ついつい間違えやすい落とし穴までしっかり抑えられています。イラストと文章でわかりやすく解説されており、初心者にはぴったりの内容です。

さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」も掲載されています。

▪著者：国本 大悟 / 須藤 秋良　監修：株式会社フレアリンク
▪ページ数：416ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2023/11/6
【参考】：[スッキリわかるPython入門 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1122101165)

・*「ゼロからのPython入門講座」*
Pythonの公式HPでは、初心者向けの入門講座が提供されています。Webブラウザから面倒な環境設定なしに、プログラミングを体験できるため、試しにやってみたい、という方におすすめです。

このサイトでは、Pythonプログラミングに必要な最低限の操作方法と、基礎知識の習得が目指せます。先に紹介したPythonの入門書と共に学習へ取り込むと、より習得がスムーズになるでしょう。

【参考】：[ゼロからのPython入門講座](https://www.python.jp/train/index.html)

Python学習ならこの本がおすすめ！厳選22冊をレベル別に紹介

Pythonといえば機械学習と言われるほど、Pythonと機械学習は密接な関係にあります。AIブームで注目される機械学習ですが、それを支えるのがプログラミング言語のPythonです。ここでは、Pythonエンジニアを目指す方に役立つ情報を知識を提供します。

Pythonの機械学習は、人間の学習能力と同様の能力をコンピュータに与えるための技術

Pythonの機械学習はAIの一部であり、機械学習に適したPython言語を学ぶことでAIの領域に近づける

AIエンジニア、機械学習エンジニアの需要は大きく伸びており、将来性の高い職種である

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

システム開発をする際には、プロジェクトを立ち上げ、さまざまな役割を持った人がシステムの完成に向けて働いています。

その役割の中にはリードエンジニアという職種もありますが、いまいちリードエンジニアの仕事内容が分からないという方も多いのではないでしょうか。**そこで本記事では、リードエンジニアの職種や、リードエンジニアを目指す方法について解説します。**

システム開発とは？ITエンジニアを目指す上で必須の基本知識を解説！

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## リードエンジニアは技術的な側面でプロジェクトをリードする

リードエンジニアは、結論から言うと技術的な側面を含めて、エンジニアをリードする立場の人を指します。

例えばプロジェクトを進行する際、実際に開発をするエンジニアの技術的なフォローを行いつつ、クライアントとの折衝もこなすのがリードエンジニアです。

**そのため、ただ技術的なスキルを持っているだけでなく、エンジニアとクライアントの間に立ってプロジェクトをリードするスキルが求められます。**また、リードエンジニアは幅広いスキルが求められる職種のため、企業からの需要も高いと言えるでしょう。

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**ここからは、リードエンジニアの具体的な仕事内容や、年収などを解説します。**今後リードエンジニアとして転職を目指している方は、ぜひ参考にしてください。

### リードエンジニアの仕事内容

*リードエンジニアの仕事内容は企業によっても変わりますが、大きくプロジェクトの管理とエンジニアの管理業務の2つに分けられます。*

まず、プロジェクトの管理業務としては、スケジュール管理やクライアントとの折衝などが含まれます。

エンジニアの管理業務としては、他のメンバーのリーダーとして技術的な困りごとの相談を受けたり、メンバーのスケジュール管理を行ったりします。また、プロジェクトの規模にもよりますが、メンバーのコードレビューをはじめとした、教育的な業務を行うこともあります。

コードレビューを初めて行う人必見！やり方を1から解説！

リードエンジニアという職種での年収データが見当たらないため、今回はリードエンジニアに近いプロジェクトマネージャーの年収を紹介します。

プロジェクトマネージャーの年収は「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670万円（※2023年7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」から近い職種のプロジェクトマネージャを参考にすると、平均年収891万円と分かりました。

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、プロジェクトマネージャー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。

*この理由は、やはりエンジニアの中でもリーダー的な立場にあり、さまざまなスキルが求められるためだと考えられます。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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)

プロジェクトマネージャーの役割とは？求められるスキルや資質を解説

## リードエンジニアとプロジェクトリーダーの違い

リードエンジニアとプロジェクトリーダーは、プロジェクトを遂行するための業務を行うという意味では、似ている職種と言えます。では一体、この2つの職種の違いは何でしょう。

*ここからは、リードエンジニアとプロジェクトリーダーの違いを解説します。*

まず、仕事内容が違うことが挙げられます。プロジェクトリーダーは、開発で遅れが出ないようにスケジュールを管理することをメインとしています。もし、プロジェクトが遅れそうな場合は、その原因を調査し、クライアントに折衝することが多いでしょう。

**一方で、リードエンジニアはスケジュールが遅れそうな場合、自分の技術力を発揮してエンジニアリングまで行います。**実際に開発まで行う、より一層エンジニア寄りの職種が、リードエンジニアと言えるでしょう。

プロジェクトマネージャーとは？仕事内容や必要なスキルを徹底解説

### リードエンジニアはより技術力が求められる

*リードエンジニアの場合は、他のメンバーの開発をフォローする場面や、コードレビューする必要が出てきます。*そのため、参画するプロジェクトで使用するプログラム言語の基本的な知識は習得している方が多いです。

さらに、サーバやセキュリティに関する知識など、技術者としての知識を求められることも多いため、必要に応じて技術的な勉強も求められる可能性があります。

## リードエンジニアを目指す方法

エンジニアとしての技術を磨き、今後リードエンジニアとして活躍したいと考えている方も多いと思います。**ここからは、リードエンジニアになる方法について紹介します。**

### プログラミングやITに関する知識を学習する

*エンジニアリングもできることがリードエンジニアの特徴ですので、プログラミングの知識やサーバ、セキュリティに関する知識などが必要です。*

どの知識が必要になるかはプロジェクトによって変わりますが、何かしら得意なプログラミング言語や、データベースがあると良いでしょう。

また未経験から転職する場合は、研修が手厚い企業を選ぶことをおすすめします。そのような企業では、業務を行いながら研修を行うため、スキルを磨きながら働くことが可能です。

プログラミングを勉強する順番を初心者向けに解説！目的別に何から学習すべき？

*チームのリーダーとして、他のエンジニアの進捗管理も行う可能性があります。*そのため、マネジメントの経験がある方は、そのスキルが強みとなるでしょう。反対に、これまでマネジメントの業務を行ったことがない方は、マネジメントの本や研修を受けることをおすすめします。

プロジェクトマネジメントとは？知識が必要ないと考えるのは素人？

### トラブルシューティングの練習をする

プロジェクトでは開発が予定通り上手くいかなかったり、想定外のエラーが発生して困ってしまったりする場面もあるでしょう。*リードエンジニアはこのような時に、他のメンバーから相談を受け、問題の解消をすることもあるため、トラブルシューティングに慣れておく必要があります。*

また、トラブルシューティングの経験を積むには、実際の開発を行うのが1番近道でしょう。具体的な方法としては、自分で何かしらのプログラミング言語を用いて、簡単な機能のシステムを作成することをおすすめします。

そうすると、システムを作る途中でよくあるコードのエラーや、つまづく箇所などが分かります。

## リードエンジニアとして転職を目指すなら

本記事では、リードエンジニアの仕事内容や、リードエンジニアになるための方法について紹介しました。多方面のスキルが求められるリードエンジニアですが、転職を検討している方は本記事で紹介したような方法を参考にして、スキルを磨きましょう。

**ただし未経験からの転職の場合、単純にスキルを磨くだけでは転職は難しいでしょう。**なぜなら、初めてIT企業へ転職する場合は、どの企業が自分にあっているか見極めることは非常に難しいからです。

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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでも自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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システム開発をする時、プロジェクトのメンバーをリードする職種としてリードエンジニアの需要が近年上がっています。そこで本記事では、リードエンジニアの仕事内容の解説や、年収などを紹介します。今後リードエンジニアとして転職を目指している方はぜひ参考にしてください。

リードエンジニアの仕事は、 プロジェクトの進行をエンジニアリングの側面から指揮することです

リードエンジニアは、 PMと比較してよりエンジニアリングに近い立場でメンバーをリードします

リードエンジニアリングとして転職を目指すなら、転職エージェントを活用しましょう

リードエンジニアとは？ PMとの違いや仕事内容、年収なども紹介

**Pythonは世界的に人気のプログラミング言語であり、初心者や上級者にかかわらず、多くのエンジニアが好んで活用しています。**機械学習や統計解析、Webアプリ開発など様々な分野に活用できますが、Python習得中のプログラミング初心者にはどういったものが作れるのでしょうか。

プログラミング初心者におすすめなのは、Webサイト上にある情報を集めるクローリングプログラムや、さらにその中から特定の条件を指定して絞り込みを行うスクレイピングプログラムなどです。これらは難易度が低めであるため、チャレンジしやすい案件です。

これらができるようになったら、Excelの自動化プログラムや画像認識プログラムなど、どんどんできることを増やしていきましょう。

Pythonを扱えるようになれば、Pythonエンジニアとしての活躍が期待できます。そのためにも、まずはPythonの基礎知識をしっかりと学ぶ必要があります。

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

*Pythonはインタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。*言語の仕様がシンプルのため、記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性に優れています。特に、AI（人工知能）分野での開発言語はPythonが最も用いられています。

Pythonでは、それぞれの専門分野に多数のライブラリが公開されています。そのためライブラリを活用することで初心者でも作れるものが多数あり、人気である理由の1つです。

Pythonは構文が簡単であり、豊富なライブラリも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はできることが非常に多く、AI分野の他にも、データサイエンス・データ収集・汎用用途・学習・ゲームで広く利用されています。**

また、Pythonはデバッグが簡単なため、プログラム学習環境としても活用されています。大学のプログラミング授業でもPythonの講座が多く提供されています。同様に、初心者向けに豊富な参考サイトや参考書籍並びに多くのサンプルコードがあるため、学習効率も高いです。

### 必要なのはテキストエディタとPCのみ

Pythonを利用するには、**Pythonと編集用テキストエディタおよび開発用PCがあればすぐ始められます。**

Windows・Linux/UNIX・macOS等のOSに対応しており、対象となる多種多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。

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

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初心者の環境構築は簡単にセットアップできるため利用者が増えています。

**Python初心者の環境構築は、Python公式サービスの「The Python Package Index（PyPI）」を使うか、「Anaconda」というパッケージ管理するシステムを利用します。**macOSでは、Homebrewおよびpyenvを用いてインストール管理するのがおすすめです。

その後、必要なライブラリを準備していくことで用途別に最適な環境が構築できます。Anacondaでは、主要な数学・科学技術計算用ライブラリやデータの可視化用ライブラリ、並びに機械学習・深層学習用ライブラリが各種用意されています。データサイエンス用途におすすめです。

環境構築が完了したらPythonを起動してみましょう。Pythonが起動できたら、print(“Hello World!”) 等を入力してください。このように、初心者でも作れるものとして多種多様な入門レベルのアプリケーションに対応しています。

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

Anaconda（アナコンダ）とは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Pythonを活用するエンジニアを通称「Pythonエンジニア」と呼びますが、実際には担当する業務によって職種が分けられています。

具体的には、*プログラマーやWebアプリケーションエンジニア、AIエンジニア、データサイエンティストなどが挙げられます。*なかでも、アプリ開発や機械学習の分野においては需要が高めです。自身のキャリアでPythonをどう扱っていきたいかによって、選択する職種が見えてくるでしょう。

ここでは、Pythonエンジニアの1種でもあるプログラマーの年収を紹介します。

「マイナビITエージェント 職種図鑑」でのプログラマーの平均年収は344万円（※2024年1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、プログラマーの年収は、調査媒体によってバラつきがあることが分かります。

Pythonエンジニアを含むプログラマーは、スキルや実績によって年収が大きく変動します。**高収入プログラマーを目指すには、スキル証明となる資格取得や、ステップアップのための転職が有効です。**

【参考】：[マイナビIT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)

## Python初心者が最初に学ぶこと

*Python初心者は最初にPythonのインストールと環境構築を学ぶ必要があります。*加えてPythonの言語仕様として基礎構文を学びます。基礎構文はプログラム言語の使い方ですので、理解しておきましょう。

入門サイトは数多くありますが、公式サイトに加えて日本Pythonユーザ会では「ゼロからのPython入門講座」として基本的な使い方から構文の説明までカバーしています。

【参考】：[日本Pythonユーザ会 ゼロからのPython入門講座](https://www.python.jp/train/index.html)

Python初心者の最初の基本ステップとして、「リテラル」と「変数」を学びます。

リテラルとは、プログラム言語の直接記述される数値や文字列（直値）に相当するものを表す表記法です。簡単にいうと、各型の表記法です。int（整数）・float（小数）・complex（複素数）の数値型、あるいはstr（文字列型）等のリテラルがあります。

ここでいう数値型とは、演算可能な数値を表します。文字列とは「 ’（シングルクォーテーション）」や「”（ダブルクォーテーション）」で括った文字を表します。その他、int（整数）のサブクラスとしてbool（理論値）が用意されています。理論値とは論理演算する際に用いる型を表します。

変数は簡単にいうとリテラル表記する値に名前を付けることです。Pythonでは変数を特定のオブジェクトに対するラベルとして取り扱います。最初の1文字目が「\_ （アンダースコア）」、あるいは英字で表し2文字目以降は数字も利用できます。

### リスト型、タプル型、集合型、辞書型

その他に、Python固有のリテラルとして、list（リスト）・tuple（タプル）・set（集合）の複数の要素を格納する型や、dict（辞書）の型が定義されています。これらは基本リテラルをマスターしてから学習します。

リストは複数のデータを保持できるオブジェクトで、複数の要素を配列のように扱うことができます。リストは要素を「\[ \]（角カッコ）」で括り、中の要素を「,（カンマ）」で区切ります。

【使用例：リスト型のサンプルコード】

```
　drink=[‘coffee’, ‘juice’, ‘beer’]
　print(drink)
```

タプルはリストと同様に複数の要素から構成されています。リストは生成した要素を変更できますが、タプルは生成してしまうと変更ができません。タプルは要素を「( )（丸カッコ）」で括り、中の要素を「,（カンマ）」で区切ります。

集合は数学の集合と同じで集合演算に用います。集合は要素を「{ }（波カッコ）」で括り、中の要素を「,（カンマ）」で区切ります。

辞書型はリストと同じように複数の要素からなります。辞書型はキーと値の組み合わせで構成されています。要素を「{ }（波カッコ）」で括り、中に要素を キー:値の組み合わせとして入力し、「,（カンマ）」で区切ります。

【使用例：辞書型のサンプルコード】

```
　mydata = {“banana”:1, “apple”:2, “orange”:3}
　print(mydata)
```

### Python初心者が次に学ぶ基礎構文

Python学習の次のステップとして、基礎構文で用いられる「演算子」と「インデント」の扱いについて学んでいきます。

数値型では "+ - \* /" の四則演算、 "%" の割り算の余り、"//" の割り算の商、"\*\*" の累乗が使用可能です。文字列型では [str]+[str] の文字列結合、[str] \[int] の文字列繰り返しが実装されています。

さらにキャスト機能が用意されていますので、int(文字列)やfloat(文字列)で文字列から数値に変換できますしstr(変数)で数値から文字列に変換できます。

インデントとは行の先頭の空白文字で字下げを行うことです。インデントは構文解釈に用いられており、同じ空白数の処理のかたまりを同一ブロックとして解釈します。これによって、for文やif文等の複合文の解釈を統一的に行うことができます。

Pythonでは1つの文が1つの処理に対応する文法形式を単純文と言います。また、複数の文で構成され、条件に応じて実行制御を伴う文法形式を複合文と言います。複合文の代表的なものは、if文・ while文・for文です。複合文ではrange関数を使い、効率的に演算を行うことができます。

さらに理解が進んだら、コード記述の効率を上げるために用いる「関数」「クラス」「ライブラリ」を使います。

関数とは一連の処理をまとめたものです。関数を定義する場合はdef を用います。

【使用例：税率計算のサンプルコード】

```
　def my\_func(price,tax):
　　print("税率は",tax,"%です")　　　　　　　　 # 税率を表示します。
　　print("税抜は"+str(price)+"円です") 　　     # 税抜のpriceを表示します。
　　print("税込は"+str(int(price\*(1+tax/100)))+"円です")# priceの税込金額を計算表示します。
　tax=10　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 税率（10%）を設定します。
　for i in (100, 150, 200):
　　my\_func(i,tax)
```

クラスはデータやメソッドを定義したもので、オブジェクト指向プログラミングで用いる定義語です。第1引数はselfで自動的にインスタンス自身が渡されます。

```
　class Example():　　　　　　　　　# クラスを宣言します。
　　def my\_method(self):　　　　　 # 関数を定義します。
　　　print(“税率は”, self.tax,"%です")　　　　　　　　　　 # 税率を表示します。
　　　print("税抜は"+str(self.price)+"円です") 　　　　　　 # 税抜のpriceを表示します。
　　　print("税込は"+str(int(self.price\*(1+self.tax/100)))+"円です") #  priceの税込金額を計算表示します。
　　　return True
　　def \_\_init\_\_(self):　　　　　　　 # 最初に呼び出される関数を定義します。
　　　print('\_\_init\_\_')
　　　self.tax = 10　　　　　　　　　 # 税率（10%）を設定します。
　test=Example() 　　　　　　　　　  # クラス Exampleを呼び出します。
　print('test.tax=',test.tax)
　for i in (100, 150, 200):
　　test.price=i
　　test.my\_method() 　　　　　　　 # クラス定義した関数を呼び出します。
```

ライブラリとは複数の機能をまとめたパッケージを指します。Pythonには便利なライブラリが多数あります。import文でライブラリを読み込むことができます。それぞれのライブラリは、各公式サイトあるいは共有サイトであるGitHubからダウンロード可能です。

Anaconda等のパッケージ管理システムからもダウンロード・インストールが可能です。

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