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Pythonでできることは何がある？仕事内容や効率化の方法を解説！【2023年最新版】

Pythonを始めてみようと思うものの、Pythonで何ができるのか分からないという方も多いのではないでしょうか。Pythonは現在流行している言語であり、Pythonの勉強を始める方は多いです。しかしながらPythonは万能というわけでもなく、「作れるもの」「作れないもの」があるので、作りたいものを踏まえたうえで言語選択を行うことが大切です。本記事ではPythonの特徴やPythonエンジニアの仕事内容、必要なスキルについてまとめました。 Pythonとは Pythonはプログラミング言語の1つです。Pythonはプログラミング言語の中でも需要が高く、将来性も高いことで知られています。「TIOBE Index」という検索数からプログラミング言語ごとの注目度をまとめたサイトがあるのですが、2023年ではPythonが1位となりました。C言語やJavaといった情報系の大学でまず習う定番の言語よりも、Pythonは上の順位につけています。このことからも、Pythonの人気が高いことがお分かりいただけるでしょう。引用：https://www.tiobe.com/tiobe-index Pythonのフリーランス案件一覧をチェックする Pythonの特徴 Pythonで何ができるかについてみる前に、Pythonの特徴について解説します。Pythonは大きく次の2つの特徴を持っています。文法が平易ライブラリが豊富 2つの特徴は他言語には備わっていないことも多く、Pythonの優秀さを示すものでもあります。1つ1つの特徴について詳しく解説していきます。文法が平易 Pythonは文法が平易なのが大きな特徴です。他言語に比べて、文法が日本語や英語などの自然言語に近く、直感的にソースコードを読みやすくなっています。C言語など昔の言語は、文法がコンピュータ言語に近く、学習難易度が高かったのですが、最近の言語は徐々に平易化しています。また、Pythonは「誰が書いても同じようなソースコードになる」のも初心者に優しい点です。他の言語は、同じ処理を様々な方法で記述できる場合があります。プログラミングの自由度が高いのは一見良いことのようですが、他の人の書いたコードを理解するのに時間がかかるデメリットの方が大きいです。Pythonなら他人のコードと自分のコードに差が少ないため、理解しやすいと言えます。ライブラリが豊富 Pythonはライブラリが豊富なのも大きな特徴と言えます。ライブラリとは同じ用途の機能をまとめてパッケージ化したもののことです。例えば「計算処理を行うプログラム」「Webサイトからデータの取得/整形を行うプログラム」などがまとめられ、ライブラリ化されています。ライブラリを使うことで、自分でその処理を書かなくて良くなり、開発工数が大幅に削減されます。そのため、ライブラリが豊富なPythonは、開発工数を減らしたい場合にも便利と言えるのです。 Pythonエンジニアの仕事内容続いて、Pythonエンジニアの仕事内容について解説します。Pythonを習得することで、次の4つの仕事に関わることができます。人工知能開発 Webアプリ開発データ分析業務ツール開発これらの仕事に興味がある方は、Pythonエンジニアを目指すことをおすすめします。1つ1つの仕事内容について詳しく解説していきます。人工知能開発人工知能とは人間のような振る舞いや考え方を行うコンピューターを指します。Pythonは人工知能開発に多く使われている言語です。自動運転英語の翻訳画像処理イラスト・文章作成など、人工知能は近年多くの分野で活躍しています。今後更に人工知能が普及すれば、生活を大きく変えるとまで言われており、将来性が特に高い分野です。先ほど「Pythonはライブラリが豊富」と解説しましたが、その中でも計算処理関連のライブラリが多くあります。計算処理系のライブラリを組み合わせることで、簡単に人工知能を開発することが可能です。 Webアプリ開発 SNSやECサイト、動画配信サービスなどのWebアプリの開発にもPythonは使えます。Webアプリ開発ではPHPがもっとも主流ですが、Pythonも最近追い上げてきています。Webアプリはユーザーのニーズやトレンドに応じて、何回も改良を行わなくてはいけません。そのため、難しい言語よりも平易で読みやすく改良を行いやすい言語が好まれるのです。また、PythonはWebアプリ開発で使えるフレームワークが豊富なのも強みです。フレームワークとは、開発時の枠組みとして使われるプログラムのことで、導入することで開発が効率化されます。Pythonフレームワークには、開発に必要な機能を一通り揃えたフルスタックフレームワークであるDjangoや、最低限で機能のみを揃えた軽量のフレームワークであるFlaskなどがあります。データ分析 Pythonはデータ分析にも多く使われます。データ分析とは、多くのデータから規則性を見出し、企業にとって有益な結論を導き出すことです。例えば、商品の売上データを分析することで、「どの商品が売れやすいのか」「どの宣伝方法が効果的なのか」などを知ることができます。Pythonにはデータの整形を行うライブラリやグラフや図を表示するライブラリも豊富にあり、データ分析にも使いやすいと言えます。データ分析、という分野自体は昔からありましたが、実用化されたのは最近のことです。現在は昔に比べコンピューターのスペックが上昇し、多くのデータを分析できるようになりました。加えて、スマホの普及によりSNSやレビューサイトなどに書き込みを行う人が増え、ネットに膨大なデータが存在するようになり、「そのデータを上手く活かして事業の成長に繋げられないものか」と考える企業が増えたのも原因として挙げられるでしょう。業務ツール開発その他、Pythonエンジニアは簡単な業務ツールの開発も任されることがあります。例えば、「Excelにデータを自動でまとめるツールが欲しい」「Webサイトのデータを自動でまとめて資料を作れるツールが欲しい」などといった依頼を、会社の人から受けることがあります。Pythonは文法が平易であり、このような簡単な業務ツールも素早く作成することが可能です。 Pythonエンジニアに必要なスキル続いて、Pythonエンジニアに必要なスキルについてまとめました。Pythonエンジニアを目指す場合、次の3つを勉強する必要があります。 Pythonの基礎知識サーバ・ネットワークなどのインフラ知識統計学などの数学知識これらのスキルレベルによって、Pythonエンジニアとしての市場価値も変動します。昇給・昇格を目指すためにも、Pythonエンジニアに転職してからもこれらのスキルをより高めることが大切です。1つ1つの必要なスキルについて詳しく解説していきます。 Pythonの基礎知識まずはPythonの基礎知識を身につける必要があります。Pythonの文法を1から覚えないといけません。最初は「Hello World」の出力方法を学び、入出力処理、条件分岐、ループ処理、メソッドの使い方……など簡単なものから順番に学習していきます。 Pythonの基礎知識は最初はProgateやドットインストールなどの学習サイトで学ぶことをおすすめします。学習サイトは説明を非常に噛み砕いて行っているうえに、イラストや図も豊富なため、初心者でも理解しやすいでしょう。ただし、その反面あまり細かく解説されているわけではないため、細かい部分は参考書を購入して覚えていくことをおすすめします。文法をマスターしたら、ライブラリやフレームワークなど、各開発分野で必要な知識を習得していきます。これらもやはり参考書で勉強していくのが良いでしょう。参考書を選ぶポイントは「最近出版されたものを選ぶ」ことです。ライブラリやフレームワークの仕様は、今と昔で変わっている場合もあるため、古い参考書だと今では使えない知識を学んでしまう可能性があります。サーバ・ネットワークなどのインフラ知識サーバやネットワーク、データベースなどのインフラ関連の知識もPythonエンジニアには必要です。Webアプリなどを開発する際は、サーバなどに負荷をかけないアルゴリズムを意識しないといけません。また、Webアプリやデータ分析などでは、ほぼ必ずデータベースが使われます。データベースにデータを格納する方法や、削除する方法などを学んでおく必要があるでしょう。インフラ関連の知識を学ぶ場合、資格取得を目指すのが近道と言えます。資格という明確な目標があった方が、モチベーションも高まりやすいですし、学習も散漫になりにくいです。特にCCNAやLinuCなどの資格は、インフラ関連の資格として評価が高いため優先して取得することをおすすめします。統計学などの数学知識 Webアプリ開発には必要ないことが多いのですが、人工知能開発やデータ分析をPythonで行いたい場合は数学知識も使います。統計学微分積分線形代数といった分野の知識がないと、効率的な計算処理を行うアルゴリズムを作成するのが難しいです。また、人工知能関連の本には数式が多く掲載されていますので、先に数学を学んでおかないと理解はできないでしょう。最近は人工知能開発の勉強を始める方が多く、大人向けの数学教科書も多く販売されています。そういった教科書で基礎知識を抑えつつ、練習問題を反復して解いて知識を固めましょう。数学が苦手な方には少し大変かもしれません。しかし、人工知能やデータ分析は将来性が高く、エンジニアの年収も上がりやすい傾向があります。苦労して勉強するだけの意味はしっかりあると言えます。 Python案件の単価はどれくらい？弊社調べによると、Python案件の平均単価は77万円です。また、最高単価は180万円、最低単価は30万円で、最も案件数が多いのは70万円台となっています。 2023/03/15 テクフリ調べ Pythonの仕事・求人例案件名 Python/新規事業、業務アプリの基盤構築のDevOps/システムリプレース業務/リモート可月額単価〜940,000円/月最寄駅品川駅業務内容新規事業、業務アプリの基盤構築のDevOpsコアメンバーとなり、新規事業開発、追加施策対応、業務システムリプレースなど対応可能なフルスタックエンジニアを募集いたします。今回のチーム開発では、アジャイル型開発をScrumフレームワークで実践しております。そのため、下記のマインドを持った方を募集しております。・アジャイル Scrum開発・個人ではなく、チームで成果をあげる手法に理解がある・チームで学びを共有しながら仕事をしたい基本スキル・アーキテクト領域の設計及び開発経験・RDB、NoSQLなどのデータベース知識/開発経験・AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験案件名リーダー/Python/電気自動車のシェアリングサービスやAIを用いたエネルギー領域のサービス/月1出社月額単価〜1,100,000円/月最寄駅新御茶ノ水駅業務内容・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験・保守運用（メンテナンス、障害調査など）基本スキル・システムの要件定義～テストの実務経験5年以上・Python,Java,SQLの実務経験3年・5~10名程度の規模でリーダーとして参画した経験 Pythonのフリーランス案件一覧をチェックするまとめ本記事ではPythonエンジニアの仕事内容や必要なスキルについて解説しました。Pythonはどういった現場で主に活躍しているのかお分かりいただけたかと思います。Pythonは人工知能開発やデータ分析など、今後伸びると言われている分野で使えるのが大きな特徴です。将来性の高い分野で使われる言語もまた、将来性が高いのです。そのため、今からPythonを学ぶのはおすすめできます。ただし、Pythonはスマホアプリや組み込みシステムなどの開発では、あまり使われていません。繰り返しになりますが、「どの開発分野に参入したいのか」を意識して、言語を選択することが大切です。 Python案件について相談する

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Pythonフレームワークおすすめ5選と選び方【2022】

近年、人気のあるプログラミング言語の一つとしてPythonが注目されています。 PythonはWebアプリケーション開発だけでなく、データ解析や人工知能（AI）開発が可能な言語です。使用者が多いこともあって、フレームワークも多数存在しています。そのため、「Pythonのフレームワークって何があるの？」「たくさんあってどのフレームワークを使えばいいかわからない…」といった疑問をお持ちの方もいるでしょう。そこで、この記事ではPythonのフレームワークについて解説していきます。最後まで読んでいただければ、どのフレームワークを学習すれば良いかわかります！ Pythonについて詳しく知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。＞2022年3月版人気のプログラミング言語ベスト20 第1位：Python | テクフリ Pythonフレームワークとは？ Pythonのフレームワークとは、Pythonを利用して開発をする際に必要な基本機能をまとめたソフトウェアのことです。フレームワークには、ある程度決まったルールが存在しています。そのため、誰が書いても理解がしやすいという特徴があります。また、自分で1から書くと数百行必要なコードが、フレームワークを使うと数十行で解決するのも魅力です。フレームワークと似た言葉としてライブラリがありますが、両者の違いは「制御の反転があるかどうか」によります。ライブラリの場合、プログラムを動かす主導権はプログラマーが書いたコードにあります。一方で、フレームワークの場合、プログラマーが書いたコードはフレームワークによって制御されるのです。つまり、ライブラリは主導権がエンジニア側にあり、フレームワークは主導権がフレームワーク側にあると言えます。 Python案件について相談する Pythonフレームワークを利用するメリット Pythonを使う上で、フレームワークを利用することにはいろいろなメリットがあります。ここでは、・開発スピードが上がる・コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる）・バグの減少・フリーランスとして仕事が取りやすくなるという4点のメリットについて紹介していきます。開発スピードが上がる MVP開発やリーンスタートアップという言葉が注目されているように、IT/Web業界では特に、サービスを高速で市場に投下することが重要です。Pythonのフレームワークを利用するのとしないのでは、開発スピードにかなりの差が生じます。例えばPythonのフレームワークには、データベースアクセスの機能やログイン機能、フォーム作成機能などが備わっているのですが、それらをフレームワークなしでエラー無く完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる）プログラミングに限らず全ての仕事にいえますが、コードの書き方にはその人の個性やクセがでます。経験、スキル、年齢、性格、キャリアなど様々な要因によって差が生じるのですが、人が書いたコードを修正するのは、かなり大変な作業です。フレームワークを利用すれば、コードの統一性を保持させることができます。統一性を保持することにより、多人数開発にも対応しやすくなります。バグの減少 Pythonのフレームワークは基本的に大人数のエンジニアに利用されています。そのため、バグはすでに解決されていることが多いです。それらのバグが少ないフレームワークを利用して開発を進めると、開発をしたプログラムもバグが少なくなる可能性が高まるといえます。フリーランスとして仕事が取りやすくなる Pythonの中規模、大規模以上案件では、フレームワークが利用されていることがほとんどです。特にDjango、Flaskの2つは人気のフレームワークとなっており、使えると使えないとでは、Pythonエンジニアとして仕事の獲得しやすさに差が生じるでしょう。 Pythonのフリーランス案件一覧をチェックする Pythonフレームワークを使用するデメリット一方で、Pythonフレームワークを使用することのデメリットは次の2点が挙げられます。・学習期間が必要・イレギュラーに対応できないことがある詳しく見ていきましょう。学習期間が必要フレームワークを使いこなすにはPythonの理解がある前提で、最低でも数週間は学習をする必要があります。概要を抑えることができても、細かい要望を実現しようとすると調査に更に時間がかかることはよくあります。使用者が多くないフレームワークになると、情報量が少なく、調査が難しいこともあるでしょう。また、ドキュメントは基本的に英語で書かれていることが多いです。イレギュラーに対応できないことがあるフレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には有用です。しかし、前例が少ない機能を開発したい場合、対応できないことが多々あります。フレームワークは決められたルールに則ってサービスを開発していかなければならないため、イレギュラーが多発するようなサービスではフレームワークを利用しないほうが作りやすいことがあるのです。おすすめPythonフレームワーク5選ここからは、人気のフレームワークや、目的によって有用なPythonフレームワークについて解説していきます。 1.Django Djangoは2005年にリリースされたフレームワークで、ワシントンポストやNASAで利用されています。 Webアプリケーション開発に利用されている、多機能フレームワークです。 Pythonのフレームワークの中でもトップレベルで人気度が高く、学習しておけば間違いないと言えます。分からないことがあっても利用者が多いため、調べれば解決方法が見つかりやすいことも初心者にやさしい点です。＞Django公式サイト 2.Flask Flaskは2010年にリリースされたフレームワークです。 Flaskの大きな特徴は、最低限の機能のみをまとめたフレームワークであるということです。多機能なDjangoとは正反対の性能をしています。一見すると、ただDjangoに性能で劣っているように見えますが、コンパクトにまとめられているので分かりやすく、処理が軽いという利点を持っています。また、フレームワークが完成形に近くないため、他のフレームワークに比べて自由がきくのも人気の理由です。しかし、機能が少ないので、必要なものは自分で用意しなければならないという見方もでき、開発工数がかかってしまう点には注意が必要です。＞Flask公式サイト 3.Bottle Bottleは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。前述のFlaskよりもさらにシンプルであり、Bottleはなんと一つのファイルで構成されています。シンプルすぎるため複雑なアプリケーション開発には不向きですが、学習コストはとても低いので、小規模な開発などに使われています。＞Bottle公式サイト 4.Tornado Tornadoは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。 Tornadoの特徴は、非同期フレームワークがある点です。処理の際にI/O処理（入出力処理）を後回しにすることで、同時に多数の処理をすることが可能になっています。長時間の接続が必要とされる、ユーザー向けのアプリケーション開発をする方に向いているフレームワークです。＞Tornado公式サイト 5.Pyramid Pyramidは、小規模から大規模開発を満遍なくカバーしているフレームワークです。コンパクトさを持ちながらも、さまざまなモジュールを組み合わせることで、大規模開発にも対応できるようになっています。＞Pyramid公式サイト Pythonフレームワークの単価や案件数は？ここまでフレームワークの解説をしてきました。では実際の単価や案件数はどのようになっているのでしょうか？テクフリに掲載されている案件を参考に以下にまとめました。 Pythonフレームワークの単価比較弊社調べによると、Pythonフレームワークの平均単価は72万円です。単価の幅は下限で70万円、上限で75万円となっています。テクフリ調べ 2022/09/22付 Pythonフレームワークの案件数比較 Pythonフレームワークの案件数、記事数などを下記のようにまとめました。 Pythonのフリーランスエンジニアとして案件を受注したいのであれば、2022年9月時点では、選ぶべきPythonフレームワークはDjangoもしくはFlaskであるといえます。フレームワークテクフリ案件数 Qiitaの記事数 stackoverflowでの質問数 Django 68 7528 249 Flask 26 4033 165 Bottle 1 1374 37 Tornado 0 411 11 Pyramid 1 384 3 Pythonを使用する案件紹介フレームワーク Django 案件名 Java/React/JavaScript/Python/テスト自動化のスクリプト開発（組込み機器）月額単価〜830,000円/月最寄駅品川駅業務内容テスト自動化のスクリプト開発（組込み機器）をお願いいたします。 JavaScript/PythonもしくはJavaによる大規模開発経験若しくはReactを使用したモバイルアプリの開発経験がある方を募集します。基本スキル・JavaScript/PythonもしくはJavaによる大規模開発経験 - Webアプリにおけるフロントエンドのクライアント側開発3年以上（ただし、集計や業務効率化のためのTool開発経験を除く）・Android/iOS アプリ開発経験 - React Native（モバイルアプリケーション用フレームワーク）を使用した開発3年以上フレームワーク Django,Flask 案件名 AWS/GCP/データエンジニア/事業拡大のためのデータ分析月額単価〜880,000円/月最寄駅五反田駅業務内容 ▼主な業務内容（下記業務内容の中からご対応いただけるものをお願いします） – GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発 – 事業のDX化に伴うインフラ開発 – 既存システムの運用/開発 – 将来的にはWebサービスやアプリケーションなど新規事業の開発可能性もあります。基本スキル・AWS又はGCPを利用したインフラ上での開発経験・データベース設計経験 Pythonフレームワーク案件について相談するまとめこの記事では、Pythonのフレームワークについて解説してきました。 Pythonがプログラミング言語の中で人気を獲得していく以上、フレームワークの必要性も同時にあがってきます。適切なフレームワークを採用することで、作業効率を上げて、良い開発ライフを送りましょう！

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Python資格試験の種類や難易度は？エンジニア就職にどうなの？

Python資格試験について、種類やその概要を詳しく解説しました。具体的な勉強の仕方も紹介しています。Pythonの資格試験にはどんな種類があるのか知りたい方や、それぞれの試験がどのくらいの難易度なのかを知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。実際就職に有利になるの？という、気になる疑問にも答えています。 Python資格試験の種類・一覧 Pythonの資格試験は、3つあります。その3つは国内の資格試験と、国際的な資格試験の2つに分類されます。国内資格 Python3エンジニア認定基礎試験国内資格 Python3エンジニア認定データ分析試験海外資格 Python Certifications 国内の資格試験は、「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。どちらも、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定している民間の資格試験です。海外のものでは、「Python Certifications」という資格があります。ポーランドを拠点に活動している、OpenEDG Python Institute が実施している資格試験です。以降、3つの資格試験について詳しく説明します。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定基礎試験は、CBTという、全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能な試験です。試験は、Pythonチュートリアルという本を元に作られていて、その中から出題されます。問題の配分は、ウェブサイトより確認可能です。出題形式 CBT方式（マウス選択問題）試験時間 60分問題数 40問内容文法などの基礎的な問題合格基準 70%以上で合格受験料 11,000円（学割5,500円） Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いて行うデータ分析の基礎や、その方法についてが出題される試験です。この試験も、CBTという全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能です。試験内容は、Pythonを使ったデータ分析の基礎知識で、範囲も限定されています。出題形式CBT方式（マウス選択問題）試験時間60分問題数40問内容Pythonを用いた、データ分析の基礎や方法について合格基準70%以上で合格受験料11,000円（学割5,500円） Python資格は就職に価値はある？必要？ Python資格は就職に必要なのでしょうか？資格を持っていることで、就職に有利になるなら、取得する価値がありますよね。 Python資格の取得で得られるメリットを3つ紹介します。・スキルレベルの証明・キャリアアップにつながる・スキルアップにつながるです。スキルレベルの証明になるというのは、採用側が履歴書を見た時点で、どのくらいのレベルなのかを測ることができます。特に国内資格2つは、未経験者がPythonスキルを求められる企業への転職をするときに役立ちます。初心者でも基礎は最低限理解していることを証明できます。ある程度経験を積んだプログラマーの方は、より充実した福利厚生や収入を目指しての転職であれば、Python Certificationsのレベル3.4が有利に働くでしょう。高い技術を証明できるので、企業に自分をアピールできます。キャリアアップについては、Python資格が企業や研究機関で利用されていることから、エンジニアとしてのキャリアを積み上げていくことに、プラスに働くでしょう。スキルアップにつながるというのは、学習のモチベーションになる、学習効率の向上につながります。資格をとるということは、自分のスキルがどのくらいなのかを証明できるので、取得することにメリットはあります。ですが、資格を取ったから採用される、というわけではありません。採用側の指標になり、一定の評価を受けることができますが、それ以降採用につなげられるかどうかは個人の努力次第です。 Python資格の難易度と勉強時間は？ Python資格を取得することは、どのくらい難しいのか、どのくらいの時間を必要とするのかを解説します。難易度まず難易度についてです。・Python3エンジニア認定基礎試験：合格率77%。基礎的なことが出題されるため、難易度は比較的高くはない。・Python3エンジニア認定データ分析試験：合格率不明（基礎試験よりは合格率が下がる可能性が高いが、出題範囲や教材が明確なので、ある程度高い合格率になると予想される）・Python Certifications：前提として、英語で出題されるレベル1.PCEP＝プログラマーエントリーレベル。Python3エンジニア認定試験とほとんど同じレベルレベル2.PCAP＝Pythonを使った実務遂行レベル。基礎知識に加えて、実務に必要とされる、応用のような問題もあり。レベル3.PCPP32-1＝プログラマーとして、高い技術力を証明できるレベル。証明できるレベルが高く、転職にも有利に働く。レベル4.PCPP32-2=レベル3のさらなる上級レベル。レベル3を保有していることが受験の条件。勉強時間必要な勉強時間は、それぞれ試験ごと、個人の経験やスキルによって異なります。紹介する勉強時間は、目安であるため、合格できるかできないかは個人の努力次第です。・Python3エンジニア認定基礎試験、Python3エンジニア認定データ分析試験 →Python実務経験がある人：4時間程度 Python以外の言語の実務経験がある人：8時間程度未経験：40時間以上・Python Certifications レベル1.PCEP→Python3エンジニア認定基礎試験と同等レベル、同等の時間（+英語力）レベル2.PCAP→実務経験があれば比較的少ない時間で合格可能。応用問題が出題されるので、初心者には難易度が高いため、かなりの時間を必要とする（+英語力）レベル3.PCPP32-1→プログラマーとして技術の高さの証明になるほどの試験なので、実務経験があっても、時間をかけて勉強が必要。（+英語力）レベル4.PCPP32-2→レベル3のさらなる上級レベルなので、資格試験の勉強としてしっかり時間をかけて取り組む必要がある。受験条件として、レベル3.PCPP32-1を取得しておかなければならない。（+英語力） Python資格の勉強方法 Python資格を取得するための勉強方法を紹介します。どの試験も、出題範囲が限定されていたり、過去問があるため、学生時代のように勉強するのが一番近道だと思います。具体的な方法を3つ紹介します。過去問を活用するどんな問題が出題されるのかを知るため、実際に問題に慣れることを目的に、過去問を活用しましょう。出題範囲にないものを勉強しても、資格試験に合格するという目標においては時間の無駄になるので、効率よく勉強していくためには、出題範囲を理解し、それに沿った学習を進めていく必要があります。公式サイトにも、出題範囲が一部公開してあるので、確認しておきましょう。模擬試験を受ける問題や試験を受ける感覚に慣れるために、模擬試験を受けましょう。自宅で勉強するのと、会場で受けるのは、雰囲気や緊張感が全く違います。それらを学習しながら感じ取れるのは、模擬試験で体験してみることが重要です。本・参考書で勉強をする問題の数をこなして、たくさんの問題に触れましょう。たくさんこなしていくことで、問題を解くスピードが上がります。実際の試験でも、わからない問題があれば焦ってペースをみだしてしまう可能性がありますが、数をこなした努力から、自信を持って試験に挑むことができます。 Python資格試験のフロー最後にPython資格試験を受けるためのフローを説明します。申し込み→当日会場で受験（→その場で結果が出る）という流れです。資格試験へ申し込み Python3エンジニア認定基礎試験とPython3エンジニア認定データ分析試験は、通年で受験ができます。各都道府県に設置されている、試験会場で日程を選択し、受験日程と場所を決めます。申し込みの方法は、「odyssey ID」を登録し、個別に試験会場へ問い合わせて日程を調整します。当日の持ち物試験当日の持参物は、・Odyssey IDとパスワード・受験票・本人確認書類（免許証など）です。本人確認ができないと、受験ができなくなる場合があるので、忘れないように気をつけましょう。まとめ Pythonの資格試験について解説をしました。資格を取得することで、自分のスキルを証明できることや、学習効率向上、モチベーションにつながるなどのメリットがあります。Pythonは今後も需要が高まっていくと予想されているので、習得におすすめの言語です。これから学習を始める方も、Pythonを使って転職を考えている方も、資格取得を初めて見てはいかがでしょうか。

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2022年3月版人気のプログラミング言語ベスト20　第1位：Python

Pythonとは Pythonは少ないコード量で開発ができる、コードがシンプルで読みやすいといった特徴のあるプログラミング言語です。Python自体は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ましたが、実際に本格的に使われはじめたのは最近になってからです。最近だとWebアプリケーション開発のみならずに、データ解析や人工知能関連のライブラリが増え、それらの分野でも使われるようになっています。Pythonを使う分野が増え、かなりホットなプログラミング言語の一つとなっています。また、PythonでWebアプリケーション開発をする際に必要となるフレームワークも数多く有り、Django, Flask, Bottleが有名なフレームワークとなっており、多くの開発者が利用しています。 Pythonはどれくらい使われている？ GitHubでは、どの言語でプルリクエストがどれくらい行われているか公開しています。Pythonは、2021年の第4期に、それまで1位だったJavaScriptを抜いて1位になりました。その割合は16.689％です。 Pythonは比較的新しい言語であり、Webアプリケーション開発の他にも人工知能開発や人工知能を応用したアプリケーション作り、マーケティングに応用するためのデータ分析もできるため、その使い所の多さからかなり多くの企業の開発に採用されている言語です。また、PHPやPerl等のプログラミング言語でシステムを作るよりもコード量が少なく開発できるため、その手軽さから多くの企業の開発に採用されています。海外だと皆さんもお馴染みのInstagramやDropboxが、開発言語としてPythonを採用しています。世界中で使われているWebサービスにPythonが使われており、多くの企業がこぞってPythonに目を付けています。国内での代表的な企業はソーシャルゲームをリリースしているgumi・ニュースアプリであるGunosyが挙げられます。このようにPythonはコード量が少なく手軽に開発できる特性から、素早いプロダクトローンチが求められているベンチャー企業を中心に利用されています。今後ますますPythonが多くの企業で採用されていくでしょう。 Pythonは転職に強いのか Pythonについて見てきましたが、実際にキャリアを考える上でPythonは転職に強いのかどうかは重要になってきますよね。結論からいうと、Pythonはかなり転職に強いと言えます。転職に関しては他のどのプログラミング言語よりも強いでしょう。なぜなら、Pythonエンジニアを求めている企業は増えているのですが、日本でPythonを使いこなせるエンジニアが少なく、希少価値が高いからです。 Pythonを使いこなせるエンジニアの需要は高いので、待遇面では好条件で転職ができます。パーソルキャリアが発表した「【保存版ハンドブック】スキル年収マップ」では、Pythonの平均年収は590万円となっています。最大提示年俸は1499万円、求人数は9344となっており、求人数に関してはRubyとC言語の次に多く、Pythonエンジニアの需要は物凄く高いです。転職もしやすく、高待遇になりやすいPythonエンジニアでキャリアアップを目指すことは、非常にオススメできる選択肢です。また、Pythonを使いこなせて要件定義や基本設計などの上流工程まで出来るエンジニアはなかなかいないので、ここができるだけで更に高待遇を受けやすいでしょう。年収1000万円も夢ではありません。また「プログラミングの基礎ができている」「コミュニケーションをしっかり取れる」これらが身に付いていれば、転職しやすいでしよう。 Pythonは他のプログラミング言語に比べて学習コストが低く、高待遇の求人が多いというリターンが、大きな魅力となっている最高のプログラミング言語です。続いて転職の将来性についてですが、Pythonを用いると少人数でスピード感を持って開発できるので、次々と新しいWebサービスが出てきて変化の激しいインターネット・Web業界では、大企業やベンチャー企業を問わずPythonを採用していくでしょう。言語、転職のどちらの将来性も高いのでPythonエンジニアとして活動することはオススメです。活躍できる業種と年収これまではPythonの概要と、Pythonは転職に強いのかについて見てきました。ただ、Pythonを使う職場に転職した場合に「そもそもどういう職場に転職できるのか？」ということについてここではお伝えしていきます。 IT業界はインターネット・Web業界、情報処理サービス業界、ソフトウェア業界、ハードウェア業界の4つに分類できます。Pythonを使えるとインターネット・Web業界、情報処理サービス業界、ソフトウェア業界の3つどこでも活躍できるでしょう。まずインターネット・Web業界は、Webメディア・ショッピングサイトなどの自社サイトを運営している企業が多いです。転職の求人ではこのインターネット・Web業界の案件が一番多く、自社のプラットフォームの設計・開発・運用やデータ基盤の構築などがあります。また、情報処理サービス業界では、セールスエンジニアとしてクライアントにWebアプリ開発の提案を行うこともあれば、エンジニアとしてWebアプリの開発をすることもあります。ソフトウェア業界では、プログラマーかSE（システムエンジニア）として、Webアプリ開発の下流もしくは上流工程に加わることになります。大手メーカーを中心とした業務系システムの開発に携わる求人などがあります。 Pythonの求人案件では、自社開発の案件が多いです。そのため、インターネット・Web業界での求人が多くなっています。また、Pythonは比較的新しめのプログラミング言語であるので、比較的ベンチャー企業が多いインターネット・Web業界でのPython求人が多いです。また、AIの開発や人工知能を用いた開発の案件もPythonではあるため、時代の最先端の部分も仕事で体感することができます。Pythonはデータ分析にも使えるため、ここができるとデータサイエンティストとしてのボジションでも仕事ができるでしょう。年収に関しては企業によって異なり、500万〜800万の求人が多い印象です。ただ、年収1000万以上の求人もあり、かなり夢が広がります。働き方に関してもリモートワークができる企業も多く、自分のライフスタイルに対して柔軟に仕事ができます。まとめ：年収1000万以上も可能今回はPythonに関して転職を絡めて見てきましたが、いかがでしたか？・Pythonは素早く手軽な開発ができるプログラミング言語・Pythonの求人数は群を抜いて多く、転職に強い・Pythonの案件は年収1000万以上も可能 Pythonはかなり多くのアプリケーションの開発に使われており、今後ますますその傾向は強くなり、多くの場所で使われるでしょう。Pythonの求人案件に応募しようと思っている方は、今回の内容を参考にぜひ次のステップに進んでみてください。