Python

Pythonが機械学習に適している理由を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonが機械学習に適している理由について現役エンジニアが解説しています。機械学習とは、「機械（コンピュータ）が学習する」ことです。Pythonが選ばれる理由は、ライブラリや開発環境が充実していることがあげられます。

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Pythonが機械学習に適している理由について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

Pythonが機械学習に適している理由について詳しく説明していくね！

お願いします！

機械学習とは

コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間と同様に学習が必要です。コンピューターに学習させる場合、「学習データと正解のラベル」をペアで与え、その相関関係をコンピューターに認識させることになります。

この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。

学習データ	正解ラベル
手描き数字の画像	対応する数字
花びらの幅や長さ	対応する花の種類
企業の業績	株価

機械学習では「学習データと正解のラベル」の相関関係はプログラミングしません。その代わり与えた情報をもとにコンピューターが判断していきます。

機械学習には大量の「学習データと正解のラベル」のペアが必要ですが、2000年代に入ってインターネットの発展により従来より格段に大量のデータを容易に収集できるようになりました。

また、高性能なコンピューターを安価に入手できるようになったことなどもあり、機械学習はビジネスの現場などでも多く活用されるようになって来ています。

機械学習に使用される主な言語

様々なプログラミング言語で機械学習を利用できます。

それぞれライブラリの充実、容易さ、高速性、プラットフォームの多さなどといった特徴があります。

Python

機械学習のプログラミング言語として最も多く利用されているのがPythonです。

従来はRという言語が多く使われていましたが、最近はPythonへの移行が進んでいます。
Pythonの利点はなんといってもそのライブラリの充実です。scikit-learnやTensorFlow、PyTouchなど主要なライブラリのほぼ全てがPythonをサポートしています。

C/C++

高速性を求める場面ではCやC++が使われています。
例えば、NVIDIA社が提供しているCUDAというGPU向け並列処理プログラミング環境では、C/C++が主要言語として採用されています。

この他、スーパーコンピュータで気象予測を行うような場合のプログラミング言語としてもC/C++が多く採用されています。

JavaScript

今後の台風の目になりそうなのがJavaScriptです。

2018年にGoogleから発表されたTensorFlow.jsはブラウザで機械学習を行えると衝撃を与えました。
ブラウザで機械学習が行えるということは、Webアプリケーションに機械学習を取り入れる道が開けたことになります。

よりインタラクティブなWebアプリケーションの開発が行えると期待されています。

TensorFlow.js

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Pythonが機械学習に適している理由

前述のとおり、機械学習のプログラミング言語として最も多く利用されているのがPythonです。

機械学習やディープラーニングの主要なライブラリのほぼ全てがPythonをサポートしているのに加え、開発環境も充実しています。

IDE(統合開発環境)を使った開発

IDEとは、プログラムの作成から実行まで、一連の開発作業を支援してくれるソフトウェアです。
単独のエディタと比較して、コード補完機能やデバッグなどの開発支援機能が用意されています。

PythonのIDEとして最も有名なのはPyCharmです。
この他、Visual Studio Codeやatomといったエディタも拡張機能を取り入れることでIDEとして使用できます。

PyCharm

Visual Studio Code(VSCode)

atom

Anaconda

Pythonの開発や実行に必要なライブラリ一式をまとめてインストールできるのがAnacondaです。
Python自体もインストールできるので、初心者にもおすすめです。

Anacondaに同梱されているjupyterNotebookという開発環境は、ノートブックという形式でPythonのプログラムと実行結果をまとめて保存できます。

Anaconda

監修してくれたメンター

太田和樹（おおたかずき）

ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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ロジスティック回帰 clf = LogisticRegression() # ロジスティック回帰 clf.fit(X_train, y_train) このように、わずか2行変えるだけでモデルを変更できます。現在、機械学習(非深層学習)のライブラリと言えばscikit-learn、ほぼ一択です。現在は深層学習（ディープラーニング）のライブラリが主流となっています。 Tensorflow 深層学習（ディープラーニング）のライブラリで最も有名なものと言えばTensorflowです。TensorFlowはGoogleが開発し、オープンソースで公開しています。オープンソースで公開されているため、私たちはGoogleの最新の研究成果を自分の手で試してみることができます。例えば、画像分類のInception-v3というモデルは、人間を超える、約96%の画像正解率を達成しています。 TensorFlow Image Recognition 田島悠介機械学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり機械学習の仕組みやライブラリの種類など、勉強になりましたー！田島悠介機械学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。深層学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで説明するね。大石ゆかり分かりました。ありがとうございました！今回は、機械学習について解説しました。これから機械学習を勉強したい、機械学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

機械学習

初心者向け！機械学習を学ぶのにおすすめの本10選

今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本をまとめています。機械学習やディープラーニングを初めて学ぶ人におすすめの本、仕事でこれから使う人におすすめの本を紹介しています。書籍によって概念中心のもの、実践中心のものなど特徴が違うので、自分の好みに合った本を見つけてみてください。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。まず最初に、非エンジニア向けのおすすめ本を紹介します。仕事ではじめる機械学習仕事ではじめる機械学習特徴プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法を中心にビジネスサイドの視点を踏まえた特徴があります。対象者深層学習も画像認識も自然言語処理も機械学習も全て含めて人工知能という1つのソフトウェアを使うと簡単に解決できるという思想の上司から、「人工知能のプロジェクト立ち上げるからあとよろしく」と言われて、現場を任された担当者向けです。学習できること最初に機械学習プロジェクトの流れを理解した上で、現場のシステムにおける機械学習の問題点を理解し、その対処方法を考えていきます。アルゴリズムについての学習では、例えば、パーセプトロン・ロジスティック回帰・SVM・ニューラルネットワーク・k-NN・決定木・ランダムフォレスト・GBDTを学習します。実装部分では、映画の推薦システムをつくるという内容で、実際に機械学習を利用した実装の解説があります。 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 (60分でわかる! IT知識) 特徴新聞を読むような感覚で機械学習とディープラーニングについて理解できます。対象者機械学習とディープラーニングを使うとどんなことができるのか全体像を理解したいビジネスマン向け学習できること自分で機械学習や人工知能について学習したい方だけでなく、だれかに説明することが出来るレベルの分かりやすい解説テキストとして学習利用することができます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほんアヤノ＆ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装までやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで~ 特徴忘れかけた高校卒業程度の数学の知識でも読むことが出来るという、機械学習というタイトル本の中でも抜きん出て安心感の有る文系向け機械学習解説本です。著者は、LINE Fukuoka株式会社に勤務しているデータエンジニアです。対象者機械学習に興味があるけど、数式が出てきた時点で意味がわからなくなってしまうという方向けです。学習できること基本的な機械学習の内容と、必要な数学の復習、PythonとNumPyの基礎について学習できます。ここから先はエンジニア向けの機械学習書籍です。 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎特徴 scikit-learnのリリースマネージャである筆者が、機械学習の基礎だけでなく、「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について詳しく解説している特徴があります。ここでは網羅できないほど多岐にわたる開発手法に関して、ちょうどよい掘り下げ方で解説してある点が特徴的です。対象者「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」に関しても関心があるエンジニア向け。学習できること scikit-learnと関連ライブラリの環境設定から、教師あり学習や、教師なし学習についても、その種類とメリット・デメリットに関して細かく解説してあります。「特徴量エンジニアリング」、「モデルの評価と改善」、「アルゴリズムチェーンとパイプライン」、「テキストデータの処理」等実践的な内容も学習できます。機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 特徴ベイズ主義機械学習に基づいた、モデルの構築→推論の導出という手順をステップ・バイ・ステップで解説してあるとう特徴をもちます。対象者ベイズ推論について学習したい入門者向け学習できること基本的な確率に関する期待値・離散確率分布・連続確率分布などの説明から、ベイズ推論・ポアソン混合モデルや、ガウス混合モデルを学習します。最終的には、線形次元削減・非負値行列因子分解・隠れマルコフモデル・トピックモデル・テンソル分解・ロジスティック回帰・ニューラルネットワーク等の応用モデルの学習を行います。機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで特徴機械学習の基礎的な表現方法や単語の意味だけでなく、その背景を掘り下げて解説してある点が特徴的です。対象者機械学習初心者でもイラストを多用して学習したい入門者向け学習できることイラストを多用した入門者向けにもかかわらず、最終的には、ボルツマン機械学習による画像処理等の学習まで可能です。データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミングデータサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング特徴データサイエンティストに必要な統計学の基礎と、50種類の機械学習の基本概念を学習することができます。対象者データサイエンティストを目指すエンジニア向け学習できることデータの分類、分析、モデル化、予測という一連の手法において統計学の必要な内容・不要な項目を概念・プログラミング理論・数学の見地から学習することができます。分類では、ナイーブベイズ・判別分析・ロジスティック回帰・混同行列やROC曲線等の分類モデルの評価や、不均衡データの戦略についても学習することができます。統計的機械学習では、k近傍法・木モデル・バギングとランダムフォレスト・ブースティングを学習します。最終的には、成分分析・k平均クラスタリング・階層クラスタリング・モデルベースクラスタリング・スケーリングとカテゴリ変数を通じて、教師なし学習についての理解を深めることができます。 ITエンジニアのための機械学習理論入門 ITエンジニアのための機械学習理論入門特徴ビジネスサイドの担当者が読むにはハードルがある、機械学習のツールやライブラリの内部処理や、その結果をビジネスでどのように役立てるかを、ITエンジニア向けに解説してあるのが特徴です。対象者ビジネスサイドの要求で機械学習を開始する必要に迫られたITエンジニア向けです。ベイズ推定の専門書を読む前の入門書として良いです。学習できることまず、パーセプトロンによる分類アルゴリズムの基礎を学習します。次に、ロジスティック回帰とROC曲線を通じて、学習モデルの評価方法を習得します。そして、k平均法による教師なし学習モデルの基礎と、EMアルゴリズムによる、最尤推定法の教師なし学習を訓練します。最終的に、ベイズ推定モデルとベイズの定理や、ベイズ推定の回帰分析への応用を学習します。パターン認識と機械学習上パターン認識と機械学習上特徴 2006年の発行以来世界的にトップセールスを続ける機械学習の入門書です。翻訳も日本のトップ研究者たちが行っているため、学術知識に裏打ちされた日本語で読むことができます。各学習の最後には演習問題が用意されています。対象者数学的な見地から機械学習の理論を学習したいITエンジニア向けです。学習できること確率分布では、ベータ分布・ディリクレ分布・ガウス分布・指数型分布族・ノンパラメトリック法等を学習します。線形回帰モデルでは、線形基底関数モデル・ベイズ線形回帰・ベイズモデル比較・エビデンス近似等を学習します。線形識別モデルでは、識別関数（判別関数）・確率的生成モデル・確率的識別モデル・ラプラス近似・ベイズロジスティック回帰を学習します。最後にニューラルネットワークについて学習します。パターン認識と機械学習下パターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測) 特徴パターン認識に関する統計学的解説をすべて網羅している様な内容の濃い学習書です。機械学習エンジニアの辞書という特徴を持ちます。対象者機械学習エンジニアとして転職を考えるITエンジニア向け学習できること上巻を凌ぐ濃密な内容と共に、ベイズ理論による統計的予測を中心とした学習が可能です。なにより、インターネット上にこの本を元にした解説やサンプルプログラムが多いため、この本だけでは理解しづらい部分も、この本を通じて氷が溶けるように徐々に学習することができます。今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本を解説しました。書籍によって扱っている機械学習の分野も違うものがあるので、自分が学びたい部分があるか確認しておきましょう。言語もライブラリも様々な種類があるので、事前にチェックしておくことが重要です。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

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世界最大の動画共有サービスであるYouTubeにPythonが使用されています。Pythonは主にバックエンド(Webサーバー側で動作するプログラム)で活用されており、動画処理やデータの読み込みなどに使用されています。 YouTubeのエンジニアによると「PythonはYouTubeにとって十分に早く、最小の開発者で迅速に開発を行うことができる」と評価されています(※)。 ※ Python公式サイト – Quotes about Python より YouTube Google GmailやGoogle MapsのバックエンドでPythonが利用されています。Googleではソフトウェア開発はデータサイエンスなどの分野で多くのPythonエンジニアが活躍しており、前述の通り求人も行われています。 Google Blender Blenderはオープンソースの3Dグラフィックスを作成するソフトウェアです。オープンソースながら非常に機能が充実しており、日本語にも対応しているため幅広く利用されています。 Blenderにはプログラミングによりキャラクターを動作させてりグラフィックス効果を行う機能があり、そのプログラミング言語としてPythonが使用されています。 Blender PayPal PayPalは世界最大規模のオンライン決済サービスです。ディープラーニングのライブラリであるTensorFlowを使用して、不正な決済の検出を実現しています。 TensorFlowを始めとするディープラーニングは金融業界(フィンテック分野)でも多く利用されており、プログラミング言語としては主にPythonが使用されています。 PayPal OpenStack クラウド環境の構築に利用されているオープンソースのソフトウェアであるOpenStackも大部分にPythonが利用されています。OpenStackを使うと自前でAWSのようなクラウドサービスを提供することができます。様々な規模のデータセンターで数多く利用されており、安定的な運用をPythonが支えています。 OpenStack 初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ）初心者が効率よくPythonを学習するには、プログラミング言語の基本を学習した後で、機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げて学習すると良いでしょう。プログラミング言語の基本を学習する初めてプログラミング言語を学習する場合、できれば周りに相談できる人がいると理想的です。プログラムはちょっとした間違いで動作しなくなってしまう場合があり、一人で学習していると間違っているところが分からずに何日も無駄にしかねません。そのような時に経験者が身の回りにいると心強いことでしょう。身の回りにプログラミング経験者がいない場合は、YouTubeなどの動画で学ぶのもおすすめです。最近はプログラミング教育系の動画も充実しており「python 入門」というキーワードで検索すると数多くの動画がヒットします。TechacademyでもPythonの入門動画を公開しているので、ぜひ参考にしてください。 YouTube – Techacademy「Pythonとは」もちろん王道は書籍や公式サイトでじっくりと学習することです。一人で調べるスキルはエンジニアにとってとても重要です。せっかくの機会ですので学習の過程で調査するスキルも身につけると良いでしょう。機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げるある程度プログラミングの基本が学習できたら、興味がある分野に集中して、実際に動作するアプリの開発にチャレンジしてみましょう。はじめはどのようにアプリを開発すれば良いか全く分からないでしょうから、フレームワークの公式サイトや書籍などを参考にしながら進めると良いでしょう。いくつかおすすめのライブラリをご紹介します。機械学習機械学習のライブラリでおすすめなのはscikit-learnです。また行列計算を行うNumPy、データの前処理で活用するPandas、グラフ描画に使用するMatplotlibなども一緒に良く使われます。 scikit-learn Numpy Pandas Matplotlib また、機械学習では、JupyterNotebookと呼ばれるソフトウェアで開発を行うことが多くあります。JupyterNotebookはソースコードと説明文、実行結果をひとまとめにNotebookで管理できるソフトウェアで、データサイエンティストや機械学習エンジニアに多く利用されています。 Jupyter Notebook Webサービス PythonでWebサービスを開発するのであればDjangoまたはFlaskというフレームワークを使用することが一般的です。比較的Flaskの方が覚えることが少なく容易に利用を始めることができます。日本ではDjangoの方が多く利用されており、日本語ドキュメントの充実といった観点からはDjangoに軍配があがることでしょう。 Django Flask まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonの学習をはじめるにあたり、まずはPythonの開発環境を整えましょう。Pythonの学習をスムーズに行うためには以下のようなものが必要です。パソコン WindowsでもMacでもかまいません。CPUはCorei5以上、メモリは8GB以上あると快適でしょう。iPadなどのタブレットでも学習できない訳ではありませんが、エンジニアがプログラミングを行う場合は基本的にパソコンを使用するため、揃えておくと良いでしょう。インターネットへの接続環境 Python本体やライブラリ、フレームワークなどの入手は全てインターネットを経由して行います。できれば光回線などの常時接続環境を良いすると良いでしょう。パソコンとインターネットへの接続環境が整ったら、Pythonの開発環境を構築しましょう。とは言ってもPythonの公式サイトからダウンロードしてインストールするだけです。 Python公式サイト – ダウンロード「Download Python 3.8.3」と書かれてあるボタンをクリックするとダウンロードが開始されます(3.8.3などのバージョンは時期により異なります)。 Pythonのインストールが完了したらプログラミングを行うエディタもインストールしておくと良いでしょう。おすすめはVisual Studio Codeです。こちらもリンクからダウンロードしてインストールするだけで利用できます。 Visual Studio Code Visual Studio Codeの使い方を解説した記事もありますので読んでみるといいでしょう。まとめ今回は、人気のプログラミング言語であるPythonについて解説しました。 GoogleやYouTubeなど多くのデータを扱うサービスで積極的に採用されている言語です。これから日本でもPythonを採用する企業は増えるでしょうし、海外でも常に必要とされる人材なので、グローバルに働くチャンスがあるでしょう。監修してくれたメンター太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、ロボットアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。著書「知識ゼロからの機械学習入門（技術評論社）」。地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyではPythonを使って機械学習の基礎を学ぶPythonオンライン講座を開催しています。初心者向けの書籍を使って人工知能（AI）や機械学習について学ぶことができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。オンラインでの説明動画や、実際のカリキュラムで学べる無料体験も実施しています。まずはこちらを試してみてくださいね！

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機械学習のライブラリ！scikit-learnとは【初心者向け】現役エンジニアが解説

今回は、Pythonの代表的な機械学習のライブラリであるscikit-learnについて解説します。機械学習というと、複雑な数式を使ったり、なんだか難しそうなイメージですが、scikit-learnを使うと、とても手軽に機械学習を試してみることができます。ぜひ、この記事を参考に、機械学習にチャレンジしてみてください。目次 scikit-learnとは scikit-learnを利用するには scikit-learnの主な機能 scikit-learnを使った機械学習(1) scikit-learnを使った機械学習(2) scikit-learnとは scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。「サイキット・ラーン」と読みます。 scikit-learnはオープンソース（BSD license）で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 scikit-learnは、現在も活発に開発が行われており、インターネット上で情報を探すのも容易です。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムでも同じような書き方で利用することができます。また、サンプルのデータセット（トイデータセット）が付属しているため、インストールしてすぐ機械学習を試すことができます。このようなことから、初学者が機械学習を学び始めるには、最適のライブラリと言えます。他にもオープンソースで使えるPythonのライブラリをまとめているので、合わせてご覧ください。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはscikit-learnを利用するには scikit-learnを利用するには、Anacondaなどの開発環境のパッケージを使うのが簡単です。 Anaconda Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。もちろん、scikit-learnも含まれています。よって、Anacondaを導入するだけで、scikit-learnをすぐ利用することができます。 Anacondaにscikit-learnがインストールされているかは、メニュー画面のEnvironmentsから、Installedを選択し、検索BOXに「scikit-learn」と入力することで確認を行うことができます。なお、Anacondaなどの開発環境を利用せず、手動でscikit-learnをインストールして利用することもできます。中級者向けとなるため手順は省略いたしますが、その場合scikit-learnをインストールする前に、事前に以下のライブラリもインストールする必要があります。 NumPy Scipy Pandas scikit-learnの主な機能次にscikit-learnの主な機能、特に機械学習のモデルについて説明します。以下をご覧ください。これはscikit-learnのアルゴリズムチートシートと呼ばれます。 scikit-learnを用いて機械学習を行う際、自分が行いたい分析（分類／回帰／クラスタリングなど）について、適切なモデルを選択する際の手助けとなるものです。また、scikit-learnでは、簡単にモデルを取り替えて機械学習を行うことができます。モデルを取り替える方法については、以降の項で説明します。分類（classification）与えられたデータがどのクラスに属するかを判別するものです。教師あり学習の分類問題を解くアルゴリズムと表現できます。以下のような種類があります。 SGD（stochastic gradient descent）大規模データ（10万件以上）におすすめな、線形のクラス分類手法です。カーネル近似 SGDではうまく分類できない場合に利用する、非線形なクラス分類手法です。こちらも大規模データ向けです。 Linear SVC 中小規模（10万件未満）におすすめな、線形のクラス分類手法です。 k近傍法 Linear SVCではうまく分類できない場合に利用する、非線形なクラス分類手法です。こちらも中小規模データ向けです。この他、テキストデータの場合、ナイーブベイズという手法があります。回帰（regression）与えられたデータをもとに、目的とする値を予測するものです。教師あり学習の回帰問題を解くアルゴリズムと表現できます。以下のような種類があります。 SGD（stochastic gradient descent）大規模データ（10万件以上）におすすめな、線形の回帰分析手法です。 LASSO、ElasticNet 中小規模（10万件未満）で、説明変数の一部が重要な場合におすすめな、回帰分析手法です。 Ridge、Liner SVR 中小規模（10万件未満）で、説明変数の全てが重要な場合におすすめな、回帰分析手法です。 SVR（ガウスカーネル）、Ensemble Ridge、またはLinerSVRではうまく分析できない場合に利用する、非線形な回帰分析手法です。クラスタリング（clustering）与えられたデータを、なんらかの規則にのっとって分けるものです。教師なし学習のクラスタリング問題を解くアルゴリズムと表現できます。以下のような種類があります。 KMeans いくつのクラスタに分かれるのか、事前に決めることができる場合におすすめな、クラスタリング分析手法です。大規模データの場合、MiniBatchといって、データを分けながら学習させる手法を取ります。スペクトラルクラスタリング、GMM KMeansではうまく分析できない場合に利用する、非線形なクラスタリング分析手法です。 MeanShift、VBGMM いくつのクラスタに分かれるのか、事前に決めることができない場合におすすめな、クラスタリング分析手法です。その他の機能次元削減与えられたデータの次元数が多い場合、学習効率を上げるため、次元削減という前処理を行います。 PCA、カーネルPCA、Isomap、SpectralEmbeddingなどの手法があります。ハイパーパラメータの最適化機械学習を行う際、学習の方法などを調整する数値のことを「ハイパーパラメータ」と言います。グリッドサーチ、クロスバリデーションなどの手法があります。 scikit-learnを使った機械学習(1) それでは、scikit-learnを使った機械学習に挑戦してみましょう。今回は、scikit-learnのトイデータセットにある「手書き数字データセット」を使います。以下はanacondaを使った例で表示しています。データセットの読み込みはじめに、データセットを読み込み、どのようなデータが格納されているか、確認してみます。以下のコードを入力して実行して下さい。 # scikit-learn ライブラリの読み込み from sklearn import datasets # 手書き文字セットを読み込む digits = datasets.load_digits() # どのようなデータか、確認してみる import matplotlib.pyplot as plt plt.matshow(digits.images[0], cmap="Greys") plt.show() 実行結果は以下のようになります。数字の0のように見えますね。今回のプログラムでは、このような手書きの数字の画像データを使い、機械学習のモデルの学習と予測を行います。訓練データとテストデータの準備データセットには、「手書き数字の画像データ」と、それに対する「数字」が含まれます。データを訓練データとテストデータに分け、訓練データで学習した結果を、テストデータで検証します。 # 画像データを配列にしたもの(numpy.ndarray型) X = digits.data # 画像データに対する数字(numpy.ndarray型)。ラベルと言う y = digits.target # 訓練データとテストデータに分ける # 訓練データ：偶数行 X_train, y_train = X[0::2], y[0::2] # テストデータ：奇数行 X_test, y_test = X[1::2], y[1::2] 実行結果は特に表示されません。学習それでは、モデルに学習を行いましょう。以下ではSVMというアルゴリズムを選択しています。 # 学習器の作成。SVMというアルゴリズムを選択 from sklearn import svm clf = svm.SVC(gamma=0.001) # 訓練データとラベルで学習 clf.fit(X_train, y_train) 実行結果は以下のようになります。 SVMというアルゴリズムに対してどのような設定（パラメータ）を行ったかが表示されています。 SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

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データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() Pandasを使うメリットデータ分析であればExcelなどの表計算ソフトを使えば十分という方も多いでしょう。Pandasを使うと、大量データに対して何度でも同じ処理をプログラムを実行するだけで行うことができるというメリットがあります。大量データの処理が可能 Pandasではパソコンのメモリ容量が許す限り、大量のデータをDataFrameに読み込んで処理を行うことが出来ます。動作速度も表計算ソフトほど遅くはなりません。同じ処理を何度も再実行できる 1つ1つの作業を人間が操作して行うのではなく「プログラム」として記述することで、何度でも全く同じ処理を繰り返し実行することが可能となります。データ分析では再現性が重要であり、手順書をもとにした人間の操作よりも、プログラムで処理自体を記述したほうが、確実に同じ処理を再実行することができます。また、大量データに対する処理は数時間～数日も時間を要することがあります。このような場合でも、人間はプログラムを実行して結果を待つだけです。表計算ソフトのように、付きっきりで操作し続ける必要はありません。さらにパソコンを複数台数用意して、条件を少し変えたプログラムを同時並行で実行して結果を比較する、といったことも容易に実現可能です。他のライブラリと連携し多彩な機能を実現できる他のライブラリと連携することで、プログラムを実行してグラフを描画したり、加工した結果を表計算ソフトのファイルとして出力するなど、Pandasだけでは行えない多くのことを実現することができます。 Pandasを利用するには Pandasを利用するには、Anacondaなどの「ディストリビューション」と呼ばれる開発環境をまとめたパッケージを使うのが簡単です。Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。ここではAnacondaを例にダウンロード手順と初期設定について確認しましょう。ダウンロード手順 Anacondaの公式サイトからProducts > Individual Edition > Downloadを表示します。 Anaconda – Individual Edition – Download Windows、Mac共に「Python 3.7 – 64-Bit Graphical Installer」をクリックしてダウンロードします。なお、Python2.7は古いバージョンであり、サポート期間が2020年4月とすでに終了しています。どうしても必要な場合を除き、利用することは無いでしょう。ダウンロードしたファイルを実行することでインストールを行うことが出来ます。選択肢などは既定値のままで良いでしょう。初期設定インストールが終わったら、Anaconda Navigatorを起動します。はじめに初期設定として必要なライブラリをインストールしましょう。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行います。Environmentsを開き、「Not installed」を選択して検索ボックスに「pandas」と入力します。一覧にPandasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。また、今回は説明用にscikit-learnのサンプルデータセット（トイデータセット）を使用します。同様にscikit-learnとnumpy、matplotlibもインストールしておきましょう。インストールが終わったらHomeに戻ります。プログラムはJupyter Notebookで作成します。画面の「jupyter notebook」と書かれた部分の「Launch」ボタンをクリックします。初回は「Install」ボタンになっており、クリックするとJupyter Notebookがインストールされます。以降は、Jupyter Notebookをもとに、Pandasの使い方を説明します。 Pandasの使い方 Pandasを使う際は、初めにPandasライブラリをインポートします。併せてサンプルデータセットも利用できるようにしておきましょう。 # Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

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大阪のIT・情報系専門学校18選｜自分に合った学校の選び方も解説

今回は大阪中心部のIT・情報系の専門学校をまとめました。資格やスキルなど特化した学校もあるため、自分に合った学校を見つけましょう。田島悠介今回は、なにか相談受けたんだって？大石ゆかり大阪に住んでる親戚がIT系の専門学校に通いたいって言ったんですが・・・どこを選べばいいかわからなくて・・・田島悠介よし！それじゃ、自分にあったIT系専門学校の選び方と大阪にある学校を紹介していくね！大石ゆかりお願いします！目次自分に合った学校の選び方学費を抑えられる学校資格が充実している学校プログラミングを学習できる学校実習の多い学校就職サポートが充実している学校まとめ自分に合った学校の選び方これからIT系の知識・スキルを習得したいと考えている方は多いでしょう。 IT系の専門学校に興味を持ってもどの専門学校に入学すれば良いのか、自分にはどの専門学校が合っているのか考えることは難しいです。本記事では以下のポイントに注目して大阪のIT系専門学校をまとめました。学費を抑えたい就職・転職の際の強みになる資格を取得したいプログラミングスキルを習得したい実習などで経験を積んで即戦力として活躍したい就職実績が良く、安心して就職・転職をしたい自分の目的に合った専門学校選びの参考にしてみましょう。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは学費を抑えられる学校学費を抑えながら通える学校についてみていきましょう。 JOHO大阪情報専門学校画像引用元：https://www.ocs.ac.jp/field/university/system.html 概要/特色 1年次学費が110万円を切っており、他の専門学校と比較して低料金低学費でありながら、大卒資格が得られる学科もあり学習コスパが高い AIを開発できるPythonが学べる JOHO大阪情報専門学校は学費が安価であるだけでなく、就職先にエンジニアが多数いることからノウハウは確かなものだといえます。 PythonやHTMLなど多様な言語を学ぶことが可能です。区分私立（学校法人電子開発学園グループ）学費入学選考料 1.5万円入学金 15.0万円授業料 58.8万円施設費 27.6万円実習費専門学校Webサイトに記載なし教材費２～5万円程度校友会費専門学校Webサイトに記載なし校費 2.0万円レクリエーション費 2.0万円 1年次合計 106.9万円卒業後の進路【内定職種】ネットワークエンジニアデータベースエンジニアセキュリティエンジニアシステムエンジニアプログラマゲームクリエイター Webプログラマー CGエンジニアゲームプログラマーその他【内定就職先】 HTKエンジニアリング SCSKサービスウェア旭情報サービス TDCソフトその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース大学併修学科（4年）大学システム専攻大学ゲーム専攻ソフトウェア開発学科（3年）システム専攻（3年） AIプログラム専攻（3年）プログラム専攻（2年）ゲームクリエイト専攻（3年）ゲームプログラム専攻（2年）ソフトウェア制作学科（2年）パソコン応用学科（2年） ITライセンス学科（1年） ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML 情報セキュリティスペシャリスト CSS ネットワークスペシャリスト Java データベースペシャリスト JavaScript 情報セキュリティマネジメント C言語応用情報技術者 Python 基本情報技術者その他オラクルマスター CCNP（シスコ認定ネットワーク技術者プロフェッショナル） CG クリエイター検定 Web デザイナー検定 CG エンジニア検定情報検定（J検）マルチメディア検定その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）入学難易度面接選考があるため、入学に対しては対策が必要です。入学難易度としては、筆記選考がないため、低めだといえます。住所大阪市東成区中本1-5-21 専門学校WebサイトURL：https://www.ocs.ac.jp/ ユービック情報専門学校画像引用元：http://www.ubik.ac.jp/gakka_course_explain/ 概要/特色 1年次学費が110万円を切っており、他の専門学校と比較して低料金ロボット関係まで学べる C言語やPythonなど習得できるプログラミング言語が多数ユービック情報専門学校は学費の安さに加えて、授業を通して学べるプログラミングが多数ある点が特徴的な専門学校です。区分私立（学校法人東洋学園）学費入学選考料 0.5万円入学金 10.0万円初年度学費 63.0万円施設費 17.0万円実習費 15.0万円 1年次合計 105.5万円卒業後の進路【内定職種】システムエンジニアプログラマーロボットエンジニアその他【内定就職先】株式会社アルプス技研株式会社ワールドインテックダイシン物流その他多数コース一覧【学科・コース】学科コースデジタル制御システム学科（3年） IoTエンジニアコースビジネス情報システム学科（3年）ビジネス情報コース情報学科（3年） ICTエンジニアコース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 C言語基本情報技術者試験 Java 応用情報技術者試験アセンブラ ITパスポート試験 PHP LPI認定試験 Python シスコ技術者認定 HTML インターネット検定 CSS 組み込みソフトウェア技術者 JavaScript エンベデッドシステムスペシャリスト SQL その他その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（状況に応じて実施）入学難易度面接選考があるため、入学には対策が必要です。入学難易度は基本的には筆記選考がないため、低めだといえるでしょう。。住所大阪市都島区片町2-10-5 専門学校WebサイトURL：http://www.ubik.ac.jp/ 中央ＩＴビジネス専門学校画像引用元：http://www.gotogakuen.com/itb/whats/index.html 概要/特色 1年次学費が110万円を切っており、他の専門学校と比較して低料金 ITとビジネスのスキルを同時に学べる併修制度により短大卒資格を得られる中央ITビジネス専門学校はプログラミングを学べることに加えて、併修を活用することで短大卒業の資格を得られる専門学校です。区分私立（学校法人後藤学園）学費入学選考料 1.5万円入学金 10.0万円授業料 72.0万円施設費 5.0万円研修旅行費 21.0万円 1年次合計 109.5万円卒業後の進路【内定職種】専門学校Webサイトに記載ありませんでした。【内定就職先】専門学校Webサイトに記載ありませんでした。コース一覧【学科・コース】情報ビジネス学科コンピュータコース ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML ホームページ作成検定 CSS データベース検定 JavaScript IT活用能力検定 SQL ITパスポート試験その他その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）小論文選考入学難易度面接選考と小論文選考があるため、入学難易度は低くはないため対策が必要です。住所大阪市東住吉区北田辺1-11-22 専門学校WebサイトURL：http://www.gotogakuen.com/itb/ 資格が充実している学校資格取得に対して力を入れている専門学校です。 OCA大阪デザイン＆IT専門学校画像引用元：https://www.oca.ac.jp/school/ 概要/特色国家資格からベンダー資格まで幅広く取得できる環境ホワイトハッカー認定試験など珍しい資格も取得可能カリキュラムが細かく設定されているため、より専門性の高い知識・スキルを習得可能 OCA大阪デザイン＆IT専門学校は非常に多くの資格取得を目指せる環境のある専門学校です。また、多数の資格に対応できるだけのスキルを培うことができる点も信頼できる点だといえるでしょう。区分私立（学校法人コミュニケーションアート）学費入学選考料 3万円入学金 10万円授業料 60万円施設費 35万円実習費 30万円教材費 3～6.5万円程度校友会費専門学校Webサイトに記載なし合宿等諸経費 1～6万円程度海外研修費 10万円健康管理費 2万円キャリア教育振興費 7万円 1年次合計約170万円卒業後の進路【内定職種】 AIエンジニア AIコンサルタント AIエバンジェリストシステムエンジニアサーバエンジニアネットワークエンジニアデータサイエンティストセキュリティエンジニアゲームプログラマゲームディレクターゲームプランナーグラフィックデザイナー CIデザイナー Webデザイナーその他【内定就職先】デジタル・メディア・ラボグラフィニカモノリスソフトアド近鉄その他多数コース一覧【学科・コース】学科コーススーパーゲームIT科 AIクリエイター専攻（4年）ホワイトハッカー専攻（4年）スタートアップ専攻（4年）ゲーム・CGクリエイター科スーパーゲームクリエイター専攻（4年）スーパーCGクリエイター専攻（4年）ゲームグラフィック＆キャラクター専攻 CG＆映像クリエイター専攻ゲームプログラマー専攻 e-sports科 e-sportsプロゲーマー専攻 e-sportsイベントスタッフ専攻 e-sportsマネジメント専攻（4年）クリエイター科グラフィックデザイン＆イラスト専攻ネット動画クリエイター専攻 ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 PHP CEH（認定ホワイトハッカー） Python CDN（認定ネットワークディフェンダー） Ruby ITパスポート HTML 公認情報セキュリティマネージャー CSS CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト） JavaScript 情報セキュリティスペシャリスト SQL 基本情報技術者試験 C++ 応用情報技術者試験 C# CG検定 Java マルチメディア検定その他 DTPエキスパートその他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考入学難易度面接選考があるため、入学難易度は低くないといえます。筆記選考がないため、勉強による対策は必要ありません。住所大阪市西区北堀江2-4-6 専門学校WebサイトURL：https://www.oca.ac.jp/ NRJ日本理工情報専門学校画像引用元：http://www.nrj.ac.jp/#modalSB 概要/特色国家資格からベンダー資格まで多くの資格が取得できる 2年間でみっちり業界での即戦力が身につく IT+工学のスキルが身につくため、就職時のアピールにつながる NRJ日本理工情報専門学校は多くの資格を取得できるだけでなく、ITに加えて工学まで学べる点が特徴です。区分私立（学校法人瓶井学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 27.0万円授業料 100.0万円実習費 14.7万円厚生費 0.6万円校友会費 0.5万円同窓会費 0.5万円 1年次合計 137.9万円卒業後の進路【内定職種】ソフトウェアエンジニアハードエンジニアその他【内定就職先】アイコムアンリツテクニクス日本モトローラその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース電子・情報工学科（2年）デジタル放送・通信Aコースコンピュータ開発コース情報システム科（2年）ネットワークシステムコース情報工学科（夜1年）ネットワークスペシャリストコース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML ITパスポート試験 CSS 基本情報技術者試験 JavaScript 応用情報技術者試験 SQL ネットワークスペシャリスト試験その他オラクルマスター認定資格試験 CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト）その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（英語または数学Ⅰ）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、他の専門学校と比較すると高めです。住所大阪市東淀川区大隅1-1-25 専門学校WebサイトURL：http://www.nrj.ac.jp/ 大原情報デザインアート専門学校画像引用元：https://www.o-hara.ac.jp/osaka/gakkou/joho/it/ 概要/特色国家資格はもちろん、プログラミング系の資格取得に力を入れている学費も他の専門学校と比較して低価格未経験からプロになるまでの体制が確立されている大原情報デザインアート専門学校は学費が低価格なことに加えて、どのコースにおいてもプロとして働けるスキルを培うことのできる専門学校です。区分私立（学校法人大原学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 20.0万円授業料 70.0万円教材費 8.0万円維持費 18.0万円研修費別途卒業諸費用別途 1年次合計 118.0万円卒業後の進路【内定職種】ネットワークエンジニアデータベース管理者システムコンサルタントアプリケーションエンジニア Webエンジニアシステムエンジニアプログラマーその他【内定就職先】アルプス技研 NTTデータ関西 ALL CONNECT 共同コンピュータさくらケーシーエスその他多数コース一覧【学科・コース】コースネットワークスペシャリストコース ITプロフェッショナルコース ITスペシャリストコース ITスペシャリスト+ネットワークセキュリティ専攻コース ITスペシャリスト+Webシステム専攻コース ITスペシャリスト+スマートフォンアプリコース ITエンジニアコース ITビジネスコース ITライセンスコース IT・公務員コース ※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML ネットワークスペシャリスト試験 CSS 基本情報技術者試験 JavaScript 応用情報技術者試験 Java ITパスポート試験 C言語 Javaプログラミング能力認定試験その他 C言語プログラミング能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて）入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低めだといえるでしょう。住所大阪市浪速区難波中1-6-2 専門学校WebサイトURL：https://www.o-hara.ac.jp/osaka/gakkou/joho/ 大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校画像引用元：https://www.all-japan.ac.jp/movie 概要/特色国家資格はもちろん、ベンダー資格まで多数の資格取得をサポート C言語など、多数のプログラミング言語を習得可能基本的に書類選考のみで入学の手間があまりかからない大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校は多くの資格取得をサポートしている学校です。 HTMLやJavaなど自分の意向に合わせた言語を学び、スキルを高めていくことができるでしょう。区分私立（学校法人立志舎グループ）学費入学選考料 2.0万円入学金 20.0万円授業料 74.0万円実習費 16.0万円維持費 16.0万円教材費実習費に含まれる 1年次合計 128.0万円卒業後の進路以下の情報は、大阪校での記載がなかったためグループの内定職種・就職先を記載しています。【内定職種】システムエンジニアプログラマーネットワークエンジニアデータベースエンジニア情報セキュリティエンジニアその他【内定就職先】富士ソフトテクノプロアルプス技研 TISシステムサービス日本システムソフトウェアその他多数コース一覧【学科・コース】コース情報システム3年・2年コース情報セキュリティ3年・2年コース ITビジネスコース情報経理コース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 C言語基本情報技術者試験 Java 応用情報技術者試験アセンブラ言語ネットワークスペシャリスト試験 HTML データベーススペシャリスト試験 CSS MOS JavaScript C言語プログラミング能力認定試験 SQL Java言語プログラミング能力認定試験その他情報処理技術者能力認定試験 Webクリエイター能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて実施）入学難易度基本的には書類選考のみであるため、入学難易度は低めです。住所大阪市天王寺区茶臼山町1-15 専門学校WebサイトURL：https://www.tennoji-itkaikei.ac.jp/ プログラミングを学習できる学校プログラミングを基礎から学習できる学校をみていきましょう。大阪情報コンピュータ専門学校画像引用元：http://www.oic.ac.jp/growup/ 概要/特色 C＃やC言語などプログラミングを深く習得できる学科や専攻が細かく設定されており、4年コースもあり初心者からプロになることができる IT業界の大手に就職実績あり大阪情報コンピュータ専門学校は、場合によっては4年コースで専門的なスキルを高めていけることが特徴の専門学校です。また、アニメやCGなども学べることから多種多様なニーズを満たすこともできます。区分私立（学校法人大阪経理経済学園）学費入学選考料 2万円入学金 12万円授業料 60万円施設費 15万円実習費 18万円教材費 0.5～7万円程度校友会費専門学校Webサイトに記載なし合宿等諸経費 1～6万円程度 1年次合計約120万円卒業後の進路【内定職種】エンジニアシステムエンジニアネットワークエンジニアフィールドエンジニアデータサイエンティスト Webエンジニア Webデザイナー DTPオペレーターセキュリティエンジニア CGデザイナーゲームデザイナーゲームプログラマゲームグラフィッカーゲームプランナーその他【内定就職先】旭情報サービス（情報処理系）日本総研情報サービス（情報処理系） CTCシステムマネジメント（情報処理系）カプコン（ゲーム・クリエイティブ系）スタジオ・ビーアンドエム（ゲーム・クリエイティブ系）その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース情報処理・IT系 ITスペシャリスト専攻（4年）ネットワークセキュリティ専攻（4年）システムエンジニア専攻（3年）ネットワークエンジニア専攻（3年）などゲーム系ゲームプログラマー専攻（4年）ゲームデザイナー専攻（4年）ゲームプランナー専攻（4年）ゲームクリエイター専攻（PG）（3年）ゲームクリエイター専攻（CG）（3年）ゲームプログラムコース（2年）ゲームCGデザインコース（2年） CG・アニメーション系 CG映像クリエイター専攻（4年） CGクリエイター専攻（3年） CG映像コース（2年） CGアニメーションコース（2年）デザイン・Web系アートディレクター専攻（3年） Webデザインコース（2年）グラフィックデザインコース（2年）ビジネス系 ITビジネスコース（2年） OAパソコンコース（2年）大短専門卒・社会人対象 ITシステムエンジニアコース（2年） ITネットワークエンジニアコース（2年） ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML データベーススペシャリスト CSS ネットワークスペシャリスト JavaScript 情報処理安全確保支援士 SQL 基本情報技術者試験 C# 応用情報技術者試験 C言語情報セキュリティマネジメント試験その他 ITパスポート試験オラクルブロンズ C言語プログラミング能力認定試験 CGクリエイター検定 MOS Webクリエイター能力認定試験 CCNP（シスコ認定ネットワーク技術者プロフェッショナル） CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト）その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（英語・数学Ⅰ）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、他の専門学校と比較すると高めです。住所大阪市天王寺区上本町6-8-4 専門学校WebサイトURL：http://www.oic.ac.jp/ 近畿コンピュータ電子専門学校画像引用元：https://kincom.ac.jp/profile/it_engineer/ 概要/特色プログラミング関連の多数の資格取得をサポート LinuxやUnix関連のカリキュラムが豊富実習が豊富であり、即戦力が身につく近畿コンピュータ電子専門学校は、プログラミング言語に触れたうえでLinuxやUnix関連のカリキュラムが豊富なことが特徴的な専門学校だといえます。区分私立（学校法人ヒラタ学園）学費入学選考料 2万円入学金 20万円授業料 64万円施設費 38万円実習費教材費（実習費に含む）校友会費専門学校Webサイトに記載なし 1年次合計約124万円卒業後の進路【内定職種】エンジニアシステムエンジニアデータサイエンティスト CGデザイナーゲームプログラマゲームプランナーその他【内定就職先】株式会社IIJエンジニアリング旭情報サービス株式会社株式会社エイチ・エル・シー株式会社エーアイシステム株式会社NSD その他多数コース一覧【学科・コース】学科コースクリエイタ学科ゲームプログラマ専攻（2年）ビジュアルデザイン専攻（2年）プログラマ学科 ITスペシャリスト専攻（2年）電子科データ通信専攻（2年）総合エンジニア専攻（2年）情報クリエイタ工学科ゲームクリエイタ専攻（3年）ゲームグラフィック・キャラクター専攻（3年）システムエンジニア専攻（3年）ゲームエキスパート専攻（4年） CG・デザインエキスパート専攻（4年） ITエキスパート専攻（4年） ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 PHP オラクルマスター HTML CCNA（シスコ認定ネットワーク技術者アソシエイト） CSS データベーススペシャリスト JavaScript ネットワークスペシャリスト SQL 基本情報技術者試験 C# 応用情報技術者試験 Java 情報セキュリティマネジメント試験その他 ITパスポート試験 Webクリエイター能力認定試験 Javaプログラミング能力認定試験 LPIC（Linux技術者認定試験）情報検定（J検） C言語プログラミング能力認定試験 CGエンジニア検定その他 ※シラバスなどを参照入試方法以下を基準にする書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（国・数・社・理・英）（状況におうじて免除される場合があります）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、他の専門学校と比較すると高めです。住所堺市西区鳳西町3丁712 専門学校WebサイトURL：https://kincom.ac.jp/index.php i-SEIFU清風情報工科学院画像引用元：https://i-seifu.jp/ 概要/特色ゲームに関するプログラミングや開発環境などが学べる Webのスペシャリストになるためのカリキュラムあり多数のプログラミング言語をゆっくりと習得できる i-SEIFU清風情報工科学院は、ゲーム分野などに特化したプログラミングを学ぶことのできる専門学校です。また、ゲームだけでなく、企業で活躍できるスキルを習得することも可能です。区分私立（学校法人清風明育社）学費入学選考料 2.0万円入学金 30.0万円授業料 94.0万円卒業アルバム 1.0万円教材・検定費 3～5万円程度教育充実費 4.0万円 1年次合計 136.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマーゲームグラフィッカーゲームプランナー CGクリエイターアニメーターシステムエンジニアネットワークエンジニア組込み系エンジニア Webプログラマー Webディレクター Webクリエイターグラフィックデザイナーその他【内定就職先】株式会社堀場エステック日本ヒューレット・パッカード株式会社ソフトバンクBB株式会社株式会社オージス総研 NECネッツエスアイ・サービス株式会社その他多数コース一覧【学科・コース】学科専攻コースデザイン・コンピュータ学科研究・応用・基礎コース（4年・3年・2年）デザイン・イラスト専攻 Webデザインコースビジュアルデザインコースゲーム専攻ゲームプログラムコースグラフィック・アニメーションコース情報処理・ネットワーク専攻システムエンジニアコースパソコンマスターコース ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】資格については専門学校Webサイトに記載なし。習得できるプログラミング言語 HTML CSS JavaScript C# Java PHP その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）コンピュータ適正選考入学難易度筆記選考はないものの、面接選考とコンピュータ適正専攻があるため、入学難易度としては、低くはありません。住所大阪市阿倍野区丸山通1-6-3 専門学校WebサイトURL：https://i-seifu.jp/ NCP日本コンピュータ専門学校画像引用元：https://www.ncp.ac.jp/ 概要/特色細かく専攻が分けられており、なりたい職業に必要なスキルを深く習得できる Web系、システム系の言語だけでなくスマホアプリを開発できるプログラミング言語も学べる VRなど最新技術を習得できる NCP日本コンピュータ専門学校は、専攻学科が細かく分かれており、Web・ゲーム・アプリ開発など多様な選択肢を選べる専門学校です。区分私立（学校法人瓶井学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 27.0万円授業料 100.0万円実習費 7.4万円厚生費 0.6万円校友会費 0.5万円同窓会費 0.5万円 1年次合計 137.9万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマーゲームクリエイターゲームCGクリエイター CGアニメーターキャラクターデザイナーシステムエンジニア Webクリエイター Webデザイナー Webディレクターグラフィックデザイナー DTPオペレーターその他【内定就職先】サイバーコネクトツーアズリードカンパニーダイナムコナミカプコン NTTコムウェア西日本その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース Webスペシャリスト科（4年）３DCGゲームデザインコース Webデザインコースグラフィックデザインコース VR・MRクリエイターコースネットワークシステムコーススマートフォンアプリコース Webシステムコース Webビジネスコース情報処理システム科（2年）ネットワークシステムコーススマートフォンアプリコース Webシステムコース AI・IoTコース Webビジネスコースデジタルクリエイター科（2年）３DCGゲームデザインコース VRゲームコース CG映像制作コース Webデザインコースグラフィックデザインコース ITスペシャリスト科（1年） Webデザインコースグラフィックデザインコース Webシステムコース ITライセンス実践コース ITビジネス科（1年） ITライセンス実践コース ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CGクリエイター検定 CSS CGエンジニア検定 JavaScript マルチメディア検定 Java ITパスポート試験 C言語基本情報技術者試験 Swift 情報セキュリティマネジメント試験 SQL 情報検定その他情報システム検定 CCNA・CCENT（シスコ認定資格）試験オラクルマスター認定資格試験応用情報技術者試験ネットワークスペシャリスト試験情報処理安全確保支援士その他入試方法書類選考面接選考（行事参加により免除される場合があります）筆記選考（英語または数学Ⅰ）入学難易度面接選考と筆記選考があるため、入学難易度としては、高めです。住所大阪市東淀川区豊新1-21-22 専門学校WebサイトURL：https://www.ncp.ac.jp/ 実習の多い学校実習が多さは、実際の課題をクリアする機会が沢山あることを意味します。そのため、企業でも役に立つスキルを身につけやすいといえるでしょう。ＥＣＣコンピュータ専門学校画像引用元：https://comp.ecc.ac.jp/course_2020/it_coll/col_info/kenkyu/ 概要/特色海外研修が豊富で、国内外で活躍できるスキルを習得できる多数のプログラミング言語を演習を通して学べる国家資格だけでなくベンダー資格まで、数多くの資格取得をサポートＥＣＣコンピュータ専門学校は、大手企業にも就職実績のある専門学校です。海外研修や演習を通して、実際に現場で使用できるスキルを磨いていくことができます。区分私立（学校法人山口学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 18.0万円授業料 96.0万円施設費 24.0万円教材費 1～3万円程度海外研修 144.5万円諸経費 4～7.5万円程度 1年次合計 295.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームプログラマゲームプランナーゲームCGデザイナーゲームキャラクターデザイナーシステムエンジニアネットワークエンジニア Webデザイナー Webエンジニアその他【内定就職先】カプコンセガゲームスインテリジェントシステムズソフトウェア・サービスエイチームその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース専攻高度情報処理研究学科（4年）ゲーム開発エキスパートコース IT開発エキスパートコースゲームプログラム専攻ゲームCG専攻ゲームプランナー専攻マルチメディア研究学科（3年）ゲームプログラム開発コース CGデザインコース IT開発研究コース Webデザインコース３DCG専攻ゲームキャラクター専攻マルチメディア学科（2年）システムエンジニアコースシステムエンジニア専攻経営工学科（2年） ITビジネスサポートコース ITビジネス専攻 ※IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML 情報処理安全確保支援士 CSS データベーススペシャリスト試験 C# 応用情報技術者試験 JavaScript 情報セキュリティマネジメント試験 Swift シスコ技術者認定 Objective-C LPIC（Linux技術者認定試験） Java ITパスポート試験 PHP 基本情報技術者試験 SQL オラクルマスターその他 android技術者認定その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は容易です。住所大阪市北区中崎西2-3-35 専門学校WebサイトURL：https://comp.ecc.ac.jp/ 創造社デザイン専門学校画像引用元：https://www.sozosha.ac.jp/ 概要/特色カリキュラムのほぼすべてが演習や実習で構成されている Web系のカリキュラムが多数アプリ開発も習得可能創造社デザイン専門学校は、カリキュラムにおいて演習・実習の頻度が非常に多い専門学校です。区分私立（学校法人創造社学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 12.0万円授業料 72.0万円諸費用 48.0万円教材費別途 1年次合計 134.0万円卒業後の進路【内定職種】グラフィックデザイナーアートディレクタークリエイティブディレクター DTPデザイナーイラストレーターキャラクターデザイナーアニメーター Webディレクター Webプランナー Webデザイナー Webプログラマー CGクリエイターアプリ開発デザイナープログラマーその他【内定就職先】専門学校Webサイトに記載なし。コース一覧【学科・コース】学科専攻ビジュアルデザイン科（2年）グラフィック専攻イラストレーション専攻ウェブ専攻コトづくり学科（2年）グラフィック専攻イラストレーション専攻ウェブ専攻アントプレナー学科（4年）コトづくり系コース ※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML Webクリエイター能力認定試験 CSS マルチメディア検定 JavaScript Photoshopクリエイター能力認定試験その他 Flashクリエイター能力認定試験画像処理検定 Illustratorクリエイター能力認定試験 DTPエキスパート認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考作文選考入学難易度面接選考と作文選考があるため、入学難易度は高めです。住所大阪市西区江戸堀1-25-15 専門学校WebサイトURL：https://www.sozosha.ac.jp/ 大阪デザイナー専門学校画像引用元：https://www.odc.ac.jp/ 概要/特色大手学校法人が運営卒業してからも就職をサポートしてくれる VRルームなど充実した設備で実習などが可能大阪デザイナー専門学校は、就職サポートが充実している専門学校です。就職実績として、ゲーム関係のものからWebデザイナーなど非常に様々な選択肢を選ぶことが可能です。区分私立（学校法人Adachi学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 17.0万円授業料 94.0万円施設費 22.0万円校友会費 0.8万円学生保険料 0.2万円教材費 1～3万円程度 1年次合計 139.0万円卒業後の進路【内定職種】ゲームグラフィッカー３DCGデザイナーゲームデザイナーキャラクターデザイナーグラフィックデザイナーアートディレクター Webデザイナー DTPオペレーターその他【内定就職先】エープラス（ゲーム・映像・CG業界）アンビジョン（ゲーム・映像・CG業界）マーケティングファクトリー（ゲーム・映像・CG業界）エムグラフィックス（広告・Web業界）神戸デザインセンター（広告・Web業界）その他多数コース一覧【学科・コース】学科コース CG・ゲームデザイン（2年）ゲームイラストゲームモデリング CGアニメーションゲームデザインアプリケーションデザイングラフィックデザイン（2年）グラフィックデザイングラフィックアート広告デザインパッケージデザイン Webデザイン ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CG検定　CGクリエイター　エキスパート CSS CG検定　CGクリエイター　ベーシック JavaScript CG検定　WEBデザイナー　ベーシックその他色彩士検定　３級色彩士検定　２級色彩士検定　１級その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（必要に応じて）入学難易度基本的には書類選考のみのため、入学難易度としては低めです。住所大阪市北区堂島2-3-20 専門学校WebサイトURL：https://www.odc.ac.jp/ 就職サポートが充実している学校就職サポートが充実している専門学校についてみていきましょう。大阪コンピュータ専門学校画像引用元：https://www.ocsg.ac.jp/school/feature 概要/特色企業が学校にきて説明会を行ってくれる有効求人倍率10倍実習室が最先端で実践力が身につく大阪コンピュータ専門学校は最先端の機器を使用できるため、学習内容を企業の業務にそのまま活用することが可能です。また、求人倍率が非常に高いことから、企業からの信用が高いといえるでしょう。区分私立（学校法人西沢学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 20.0万円初年度学費 120.0万円 1年次合計 142.0万円卒業後の進路【内定職種】プログラマーシステムエンジニアセールスエンジニアカスタマーエンジニアシステムアドミニストレータ OA機器インストラクター OAオペレーターネットワークエンジニア CGアニメーター Webデザイナー Webクリエイターキャラクターデザイナーゲームプログラマー DTPオペレーターその他【内定就職先】東芝情報機器日本システムウェア日本デジタル研究所日立情報システム任天堂その他多数コース一覧【学科・コース】学科 IT・クラウド科 CG・ゲーム科デジタルクリエイター科フォトグラファ科 ※IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML インターネット検定 CSS 基本情報技術者試験 JavaScript 応用情報技術者試験 VisualBasic ITパスポート試験 C言語情報デザイン試験 C++ CGクリエイター検定 Java CGエンジニア検定その他マルチメディア検定 Photoshopクリエイター能力認定試験その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低めだといえます。住所大阪市北区南扇町3 専門学校WebサイトURL：https://www.ocsg.ac.jp/ ＨＡＬ大阪画像引用元：https://www.hal.ac.jp/osaka 概要/特色完全就職保証制度あり細かな学科、コース設定でより目指す職種の専門スキルを習得できる目指せる職種が多数ＨＡＬ大阪は大手専門学校であり、ロボットやプログラミングなどより自分に合わせた専門スキルを習得できる専門学校です。また、完全就職サポートなどの制度から就職も安心できるといえます。区分私立（学校法人日本教育財団）学費入学選考料 3.0万円入学金 28.0万円授業料 83.0万円教育充実費 14.1万円施設費 28.2万円教材費 3.5～8.3万円程度卒業諸費用 1.9万円 1年次合計 166.5万円卒業後の進路【内定職種】ゲームCGデザイナーキャラクターデザイナーモーションデザイナーゲームプランナーゲームディレクターゲームシナリオライターゲームデザイナーゲームプログラマーゲームクリエイターオンラインゲームプログラマースマートフォンゲームクリエイターゲームデザイナー CGデザイナーゲームCGデザイナー WEBデザイナー WEBエンジニア WEBディレクターロボット設計エンジニアロボット制御エンジニアエレクトロニクスエンジニア組込システムエンジニアシステムエンジニアプログラマー情報セキュリティスペシャリスト運用管理エンジニアプロジェクトマネージャネットワークエンジニアデータベーススペシャリストその他【内定就職先】任天堂ソニーデジタル・フロンティア東映アニメーションヤフー富士通その他多数コース一覧【学科・コース】学部学科コース専攻ゲーム学部ゲーム4年制学科ゲームデザインコースゲームデザイナー専攻 3Ⅾキャラクターデザイナー専攻スマートフォンゲームデザイナー専攻ゲーム企画コースゲームプランナー専攻ゲームシナリオライター専攻ゲームディレクター専攻ゲーム制作コース VR・３Dゲームプログラマー専攻オンラインゲームプログラマー専攻スマートフォンゲームプログラマー専攻 CG学部 CG映像学科３DCGクリエイター専攻 VFXアーティスト専攻グラフィックデザイン学科 CGデザイナー専攻アートディレクター専攻アニメ・イラスト学科アニメーター専攻イラストレーター専攻ミュージック学部ミュージック学科サウンドクリエイター専攻サウンドエンジニア専攻ゲームミュージック選考ロボット学部先端ロボット開発学科ロボット開発エンジニア専攻デバイス制御エンジニア専攻先端ロボティクス専攻 IT学部高度情報学科高度情報処理コース高度システムエンジニア専攻情報ネットワーク専攻サイバーセキュリティ専攻 Web開発コース Web開発エンジニア専攻 Webデザイナー専攻スマートフォンアプリ開発専攻 ※IT系の学科のみを記載していました。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML CGクリエイター検定 CSS マルチメディア検定 JavaScript 基本情報技術者試験 SQL 応用情報技術者試験 Java データベーススペシャリスト試験 PHP エンベデッドシステムスペシャリスト試験 C# 情報セキュリティマネジメント試験その他オラクルマスター Webデザイナー検定情報検定その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考面接選考（書類選考の結果。行事参加により免除される場合があります）入学難易度面接選考があるものの、筆記選考がないため、入学難易度としては低めです。住所大阪市北区梅田3-3-1 専門学校WebサイトURL：https://www.hal.ac.jp/osaka 大阪電子専門学校画像引用元：https://www.kimura.ac.jp/course/it_engineer/it_engineer-02/ 概要/特色有効求人倍率10倍（2018年度実績）求人企業総数約850社（2018年度実績）国家資格からベンダー資格まで幅広く資格取得をサポート大阪電子専門学校は、プログラミングを学びつつ、非常に多くの企業に対して就職実績を持つ専門学校です。区分私立（学校法人木村学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 25.0万円授業料 63.0万円実習費 8.0万円施設委 27.0万円 1年次合計 125.0万円卒業後の進路【内定職種】プログラマーシステムエンジニアネットワークエンジニアセキュリティエンジニア Webデザイナー DTPデザイナーグラフィックデザイナー CGデザイナーその他【内定就職先】 SIG 新日本コンピュータマネジメント関越ソフトウェアニチワシステムその他多数コース一覧【学科・コース】学科コース情報エンジニア学科 ITコースパソコンメンテコースネットワークコース Webデザインコースグラフィックデザインコース電子工学科ロボットコース電子コース家電サービスコース情報通信コースオーディオコース ※他にも学科はありますが、IT系の学科のみを記載しています。【習得できるプログラミング言語・資格】習得できるプログラミング言語習得できる資格 HTML 基本情報技術者試験 CSS 応用情報技術者試験 JavaScript ITパスポート試験 Java ネットワークスペシャリスト試験 C言語データベーススペシャリスト試験 SQL 情報処理安全確保支援士試験その他 (旧情報セキュリティスペシャリスト試験) ドットコムマスター(ベーシック・アドバンス) C言語プログラミング能力検定試験 Java SE8認定試験（オラクル）マルチメディア検定(ベーシック・エキスパート) CGクリエイター検定(ベーシック・エキスパート) その他 ※シラバスなどを参照入試方法書類選考入学難易度書類選考のみのため、入学難易度は低いといえます。また、筆記選考も面接選考もありません。住所大阪市天王寺区勝山4-5-6 専門学校WebサイトURL：https://www.kimura.ac.jp/ 大阪ハイテクノロジー専門学校画像引用元：https://www.osaka-hightech.ac.jp/school/access/ 概要/特色毎年就職率100％求人件数1740件学園主催で就職フェアを開催大阪ハイテクノロジー専門学校は、就職率100％を誇り、学校に対する求人のみで1000件を超すことから多くの企業に評価されている専門学校です。区分私立（学校法人大阪慈慶学園）学費入学選考料 2.0万円入学金 10.0万円授業料 60.0万円実習費 10.0万円教材費 8.5万円その他 30～38万円程度 1年次合計 128.5万円卒業後の進路【内定職種】 AIエンジニアプログラマーその他【内定就職先】カワサキロボットサービスアイディエスクラフト日立超LSIシステムズその他多数コース一覧【学科・コース】生命工学技術科AIロボット専攻 IT系の学科のみを記載しました。【習得できるプログラミング言語・資格】 C言語 Python その他 ※シラバスなどを参照 ※資格についてはIT系のついて専門学校Webサイトに記載なし。入試方法書類選考面接選考作文選考筆記選考（中学・高等学校で履修する程度の一般教養）入学難易度面接選考と作文選考、筆記選考があるため、入学難易度は高めです。住所大阪市淀川区宮原1-2-43 専門学校WebサイトURL：https://www.osaka-hightech.ac.jp/ まとめ今回紹介した専門学校の特徴をまとめました。専門学校名学費入学難易度プログラミング習得資格習得就職サポート実習 JOHO大阪情報専門学校約106.9万円中〇〇〇〇ユービック情報専門学校約105.5万円中〇〇〇〇中央ＩＴビジネス専門学校約109.5万円中 △ △ △ △ OCA大阪デザイン＆IT専門学校約170万円中〇〇〇〇 NRJ日本理工情報専門学校約137.9万円高 △ 〇 △ △ 大原情報デザインアート専門学校約118万円低 △ 〇 △ △ 大阪ＩＴ会計専門学校天王寺校約128万円低〇〇 △ △ 大阪情報コンピュータ専門学校約120万円高〇〇〇〇近畿コンピュータ電子専門学校約124万円高〇〇〇〇 i-SEIFU清風情報工科学院約136万円中 △ △ △ △ NCP日本コンピュータ専門学校約137.9万円高〇〇〇〇ＥＣＣコンピュータ専門学校約295万円低〇〇〇〇創造社デザイン専門学校約134万円高 △ 〇 △ 〇大阪デザイナー専門学校約139万円低 △ △ 〇〇大阪コンピュータ専門学校約142万円低〇〇〇〇ＨＡＬ大阪約166.5万円中〇〇〇〇大阪電子専門学校約125万円低〇〇 △ 〇大阪ハイテクノロジー専門学校約128.5万円高 △ △ 〇〇大石ゆかりありがとうございます！たくさん比較してもらえたので、自分にあった学校が分かったそうです！田島悠介それは良かった！またわからないことがあったらいつでも聞いてね？大石ゆかりはい！ありがとうございます！ TechAcademyでは、プログラミングを学習して就職したい方向けに、就職保証付きの大阪で学べるプログラミングスクールを開催予定です。現役エンジニアの学習サポートと、キャリアカウンセリングを通じてエンジニアへの就職を支援します。

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