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PythonのAI開発に便利なライブラリについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonのAI開発に便利なライブラリについて現役エンジニアが解説しています。AIとは人工知能のことでソフトウェアで人工的に再現したもののことです。AI開発に便利なPythonのライブラリとして、Numpyやmatplotlibやscikit-learnやtensorflow、kerasを解説します。

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PythonのAI開発に便利なライブラリについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそも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のAI開発に便利なライブラリについて詳しく説明していくね！

お願いします！

AIとは

AIとはartificial intelligenceの略で、日本語では人工知能と呼ばれています。

人工知能の定義は、「人間の知的活動の一部をソフトウェアで人工的に再現したもの」です。そのため、多くの人が思われているように「人間のような感情を持っている」とか「人間と同じような思考ができる」といったものではありません。

ニュースで話題になっているような自動運転やルンバにはAIが用いられていますが、極端な話をすれば炊飯器なども人工知能なわけです。人工知能の定義は誤解されていることが多いので、ここで正しく理解しておきましょう。

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AI開発にPythonを利用するメリット

それでは次に、AI開発にPythonを利用するメリットについてご説明します。

結論から言うと、「PythonにはAI開発に使えるライブラリが豊富」という点が挙げられます。もちろん他のプログラミング言語でも開発できなくはないのですが、行列や微分を用いた高度な数学的計算に特化したライブラリは少ないようです。

そういうわけで、やはりAI開発をするなら現時点ではPython一択だと言えるでしょう。

AI開発に便利なライブラリ

では最後にAI開発に便利なライブラリをいくつかご紹介致します。

numpy

numpyは行列や微分、三角関数などの計算などの数学的な計算に特化したライブラリです。Pythonの様々なライブラリの中でもベースとして用いられています。

matplotlib

matplotlibはグラフを描くためのライブラリです。扱っているデータを可視化したいときに便利です。データの可視化はAI開発においてはAIの予測精度を確認するときなどに用いられます。

scikit-learn

scikit-learnは機械学習のためのライブラリです。サポートベクターマシンやロジスティック回帰など様々なモデルが用意されており、それぞれのモデルに対して学習や予測などの関数が備わっています。関数の使い方もモデル間で統一されているため使い勝手の良いライブラリです。

tensorflow

tensorflowは機械学習の中でも特にディープラーニングのためのライブラリです。ちなみにtensorflowはGoogleが開発したライブラリです。こちらはある程度の数学やPythonの知識がないと使いこなすのは難しいです。今までにご紹介したライブラリよりも上級者向けのライブラリですので、知識に自身のある方は使ってみてください。

keras

kerasもディープラーニングのためのライブラリです。実はkerasは裏でtensorflowを用いています。ただ、tensorflowよりも直感的にディープラーニングを構築できるのが特徴で、ディープラーニングの各層のクラスを追加していくだけで比較的簡単にAI開発ができます。

まとめ

この記事ではPythonのAI開発に便利なライブラリについてご紹介しました。

これからはAIが当たり前のように使われる時代になることはほぼ間違いありません。時代の先端を走り続ける人材になるためにも、使い方を知っておくと良いかもしれません。

監修してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき）

大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。

得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

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を開催しています。

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【未来のUIデザイナーへ！】初心者のためのプロトタイピングガイド

本稿は、本稿は、Web Designerdepotのブログ記事を、Web Designerdepotより了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。プロトタイピングの概念そのものは、インターネットの成立以前から存在していました。典型的な例として、新しい製品を開発をする人々は最初に製品を組み立て、次に製品が期待した通りに作動するか試します。最初のバージョンで特許を取得して、潜在的な投資家に製品を見せることもあるかもしれません。もし投資家が独自の生産ラインの設備を利用できるとしたら(例えば既存の会社で働いているなどの理由から)、製造可能なレベルのモデルが完成するまで、製品の開発が進められて、バグの修正も行われます。昔のデモディスクを覚えていますか？機能の制限されたプログラムが入っていたり、ゲームの初歩レベルあるいはゲームが2つだけ入っているようなディスクのことです。プロトタイプはデモディスクと似ている点が多くありますが、よりシンプルでさえあります。 Webサイトやアプリのプロトタイプを作成するのは、期待した通りに作動するか確かめるためです。プロトタイプの目的は、将来の顧客の獲得というよりも、より良い製品を作るのに役立てることです。 Webサイトやアプリのプロトタイプは、製品が期待通りに作動するか確かめるために作成します。またクライアントや潜在的な投資家に製品の作動を示すこともできます。最近では、Webとモバイルアプリ用のプロトタイプ作成アプリが多数登場しています。最近リリースされたデザインツールのAdobe Experience Designerは、Webとモバイルに対応したデザインアプリとしての機能と、プロトタイプ作成用のアプリとしての機能が融合されています。 Adobe社の知名度とプロ向け製品における市場シェアを考えれば、多くの人々が今まで以上にプロトタイプを実践し始めているのも当然かもしれません。今回の記事は初心者向けのガイドです。デザイン業界でどのような経験を積んできたかにかかわらず(あるいは未経験でも)、プロトタイプを日常的に使い始めた方向けに書いています。このガイドでは何よりもまず基本的な原則を説明します。もちろんその後に発展的な情報として、役立つツールやアプリをリンクとともにご案内します。ワイヤーフレーム＆モックアップ VS. プロトタイプデザイナーとしての経験が豊富な方は、すでにワイヤーフレームやモックアップを編集で利用しているかもしれません。ただ、これらは必ずしもプロトタイプとはいえません。ワイヤーフレームやモックアップで問題なのは静的なことです。製品の機能についての多くの情報を伝えることができないのです。このため、製品の動作性についてクライアントやデベロッパーに誤解を与えるおそれもあります。こうした理由から、プロトタイプとは一般的に、何かインタラクティブな要素を持つものと定義できます。ただし、例外的に静的なものにもプロトタイプと見なせるものもあります。例えば、概念的なプロトタイプや、詳細に作成された設計書などです。重要なのは単にインタラクティブであることよりも、製品に期待される機能について情報を伝えられることだからです。それでもやはり、ワイヤーフレームやモックアップは単にプロトタイプの作成によく使われているという理由だけで、誰も捨てようとはしません。いつプロトタイプが必要になるのか？何かがどのように作動するかを示す必要があるときにはいつでも、プロトタイプが必要です。わかりやすい例は、Webアプリやモバイルアプリです。アプリは、モックアップでは簡単に見たり予測したりできない機能を数多く持っている傾向があります。コンテンツ中心型の静的なWebサイトでさえプロトタイプを必要とするかもしれません。 1つの理由として例を挙げると、私は以前クライアントにシンプルなビジネスサイトのモックアップを見せたときに、クライアントから「トップページにある「概要」や「サービス」などをクリックしたら別のページに移行するのか？」、「コンタクトフォームでユーザーが「送信」をクリックしたら、私はメールを受信することになるのか？」と聞かれたことがあります。シンプルなタスクでさえ不確実性を伴うことがあり、プロトタイプは当て推量を解消するのに役立ちます。また、簡単なブラウジングの操作さえ、ユーザーやクライアントによってはわかりづらくて大変な作業となりえます。プロトタイプがあればネットワークからサインオフするときにも、当て推量する手間を省くことができます。加えて、プロトタイプはユーザーテストに役立ちます。ユーザーテストを行うときには、初期段階からプロジェクトのシミュレーションを始めるのがベストです。作業がほとんど完了した後に大きな変更をしなければならない事態は避けたいところです。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは4種類のプロトタイププロトタイピングを始める前に、どの種類を使うか決めます。ほとんどのデザイナーたちが実践しているように、どのようなプロジェクトでも複数の種類を組み合わせて使うことができます。 1. 概念的プロトタイプこのプロトタイプは、形の上では完成した製品と全く似ていません。ここでインターフェースのディテールとレイアウトは重要ではありません。インタラクションとプロセスだけに集中します。全てのプロトタイプの目的は製品の動作性を示すことです。その意味で、このプロトタイピングは原始的な形だといえます。機能性だけがテーマであり、形は問題となりません。この段階では、フローチャート、ポストイットのメモ、PowerPointのプレゼンテーション、アイコンでプロセスを説明するビデオを使ったり、身振り手振りを加えてカメラに向かって録音してもいいでしょう。要点を伝えることができれば何でもいいのです。概念的プロトタイプはプロジェクトの初期段階で使われます。プロジェクトにはまだ名前がないかもしれません。アプリやWebサイトもアイデアの段階なので、「こんな感じで作動すると思う。」と話しているかもしれません。 2. ローファイプロトタイプローファイプロトタイプでは、レイアウトやスクリーンのサイズなど具体的な対象を扱うようになります。このプロトタイプは、作られるのも破棄されるのもサイクルが速いです。ローファイプロトタイプの目的は、あなたとクライアントが基本的な部分に満足できるまで、試行錯誤を最速で繰り返すためのものです。だからプロトタイプに愛着を持つべきではありません。ほとんどのプロトタイプは使い捨てであり、それこそが長所です。「ローファイプロトタイプ」は「ワイヤーフレーム」とよく置き換えることができます。この段階では紙に書いて行うこともよくあります。アプリでローファイプロトタイプを作成するときには、他のスクリーンへのリンクやコメントの機能など、基本的なプロトタイピングの機能を備えているものを使うことがおすすめです。ワイヤーフレームのアプリはインターネットとの連携が容易であるというメリットがありますが、やや動きが遅いことも多いです。概念的プロトタイプと同じくプロジェクトの初期段階で使われますが、ビジネスモデルやプロジェクト名はすでに存在している段階でしょう。上手くいくと確信できるものが持てるまで、頭の中で思いつく無数のアイデアをえり分ける時です。 3. ミディアムファイプロトタイプ段階によっては、ローファイプロトタイプでは要点を把握しにくい一方、ハイファイプロトタイプでは十分過ぎることがあります。スタイルガイドを完全には作成していなかったり、まだグラフィカルアセットを全て作り終えていない段階です。ミディアムファイプロトタイプは、このようなデザインの初期～中間の段階で使うことができます。インタラクションのシミュレーション機能を持つプロトタイピング作成アプリによって作られることも多いです。CSSのフレームワークを利用して、HTMLとCSSによって構築することもできます。 BootstrapとFoundationが、現在存在しているプロトタイピングのツールの中ではおそらく主流です。有名ブランドのイメージがあればそれを使うべきですが、ストックイメージでも足りるでしょう。ストックタイプのUIエレメントは、模作のインターフェイスをより速く構築するために使われます。プロトタイピング作成アプリの多くは、これらのUIエレメントのライブラリを持つことが多く、作業の高速化に役立ちます。ミディアムファイプロトタイプは、リテラル思考型(Literal thinker:全体的なイメージよりも、具体的なステップや言葉の定義から考えるような人)で外観や動作の近似を見たいと思うような人に向いています。彼らにとっては、「未完成」のヘッダーの方が、Webサイトのヘッダーに全く見えないようなスケッチ風の代物よりも、まだ耐えられます。リテラル思考のクライアントには、ワイヤーフレームで素早く考えた初期のアイデアを見せる必要はないでしょう。ミディアムファイプロトタイプの段階で見せる方が、彼らに方向性を分かってもらいやすいです。 4. ハイファイプロトタイプこの段階までプロジェクトが進むと、全てのスクリーンのモックアップが完成していて、全てが立派なものになっているでしょう。製品をバックエンドのコードと統合して、人々に製品の動作性を見てもらう時です。ハイファイプロトタイプは通常、デザインに関する最終的な合意をクライアントと結ぶために使われます。ただのPSDファイルを送るだけれはなく、インタラクティブなものを提示しなければなりません。 2つの方法のうちいずれかによって行われます。1つの方法では、静的なHTMLとCSSを利用して、一部をインタラクティブな外観に仕上げます。もう1つの方法では、画像やPSDのファイル形式をインポートできるアプリを利用して、擬似インタラクティブな特性を加えることで完成品のアプリ（製品）の機能を模倣します。アプリによっては、プロトタイプのデモをWeb上(またはモバイルデバイス上)で行うことも可能です。プロトタイピングのメソッドプロトタイプの主な種類を見たところで、次にプロトタイプを実際に作るためのツールをご紹介します。基本的な使い方も含めてすでにほとんどご紹介していますが、さらに詳細を見てみましょう。あなた自身とクライアント双方にとって適合するメソッドを選びましょう。ビデオまたはプレゼンテーションのプロトタイプこれらは具体的な作業がなされる前に、アイデアを売るためによく使われます。そのため通常は、潜在的な投資家を意識したものです。クライアント向けにも使えますが、他の代替手段の方が効率的なコミュニケーションを図るには優れていることも多いです。アドバンテージは人によって異なるでしょう。ビデオとプレゼンテーションのプロトタイプで、利益率を上げるために作られたものは商業型の公式に従います。聴き手が共感できる問題を提示する。あなたの製品によってその問題がどのように解決されるかデモを示す。 (オプションとして)会社のマスコットをデジタル形式で表現して、キャッチフレーズを叫ばせながら楽しそうにダンスさせる。これらのプロトタイプの中にはアイコン、テキスト、イラストレーションを使うだけで完成するものもあります。他にはアニメーションを利用して、要点を説明するのに動きを使うこともあるでしょう。あなたのアイデアを売ることができれば、正しく使いこなせているといえます。ビデオのプロトタイプと紙のプロトタイピングを組み合わせた良い例をご紹介します。Video Prototype for Mobile Cooking App : Youtube動画よりワイヤーフレームワイヤーフレームは紙面上かアプリにおいて作成できます。ワイヤーフレームは通常ローファイプロトタイプと見なされていますが、時間をかければミディアムファイプロトタイプにアップグレードすることも可能です。もっとも労力をかけるだけの価値はほとんどありませんが。ワイヤーフレームは、作成されるのも破棄されるのも速いです。紙面上でワイヤーフレームを作成することが魅力的である理由の1つです。アプリでワイヤーフレームを作ると、より正確なデザインが可能となり、既存のワイヤーフレームから簡単に編集することもできます。しかし、あなた自身以外には誰も見ないであろうスケッチを速く作成できるという点が、やはりワイヤーフレームの長所として一番優れています。しかし、すで述べたようにアプリでワイヤーフレームを作成すると、より簡単にインターフェースの機能を模倣できるというメリットもあります。紙面上に作成したワイヤーフレームをタップしたところでトントン音が鳴るだけですから、面白いかもしれませんが、あなたの意図するところを伝えることはできません。紙のプロトタイプこれはただのスケッチではないという点で、紙面上のワイヤーフレームとは異なります。紙を利用するのは、物理的でフラットな素材でインターフェースのモデルを作るためです。先にご紹介したビデオのプロトタイプにもその例を見ることができます。インターフェースの要素は、紙にスケッチして、カットして作ります。コピーして予備を作ることもあります。そして作ったピースを他の紙の上に集めます。ある要素のサイズが間違っていれば、他の要素の並びを変えたり、新しいサイズの要素を紙をカットして作るなどの方法があります。またワイヤーフレームより「本物」らしいといえます。特に面白さはないとしても、クライアントは紙のモデルを触ることができます。この触覚に訴える方法はクライアントに多くを説明できるので、他のどんな方法より優れていることもあります。誰でも対象をより深く理解するためには、物理的なコンタクトが必要です。UXデザインの半分は、物理的なインタラクションの使い心地を、デジタルのインターフェースで作り直す作業であるといえます。アプリで作成するミディアムファイおよびハイファイプロトタイプこれらは紙のプロトタイプとの共通点が多いです。以下でご紹介するInvisionなどのアプリで作成するプロトタイプは、あらかじめデザインしたインターフェースの要素をもとに作り始め、これらのピースを集めて完成品を模倣します。異なる点は、全ての作業がスクリーン上でなされることです。完成製品のグラフィック作成やブランド化も可能であり、プロトタイプであっても完成製品のように作成することができます。その次はすでに述べたことですが、アプリによって製品のデモをブラウザやモバイルデバイス上で行うこともできます。また手で触れて感じることも可能になります。クライアントの触覚に訴えることで、もし気に入ってもらえれば、最終的な承認を得たも同然です。コードもちろんインタラクションを必要とする場合には、インターフェースのプロトタイプをコードで作るのがいい方法です。その理由もご紹介します。あなたのワークフローによく合う(とにかくブラウザ上でデザインするような場合)。作成するサイトやアプリに、ボタンなどのインタラクティブな要素が多数存在している。製品作成の最終段階でプロトタイプのコードを利用すると、時間の節約になる。インターフェースの機能性のデモを、アプリを使わずにブラウザ上で実行したい。あなたがキーを押すのが好きで、クリックするのは嫌いである。ブラウザ上でプロトタイピングを行うと、特に修正版を作成中はやや時間がかかります。製品の初期段階ではおすすめしません。ミディアム～ハイファイプロトタイプで使うのがベストです。すでにHTMLやCSSで作業を進める方法を好んでいるとしたら、完成間近のプロジェクトを提示するには最良の方法の1つです。フレームワークによるプロトタイピングフレームワークを利用すると、コードを使ったプロトタイピングのスピードを相当上げてくれます。さらに、完成製品用のフレームワークを利用するとしたら、コーディングの量も少なくて済みます。補足として、BootstrapやFoundationのような人気の高いフレームワークを利用して構築された、ドラッグ＆ドロップ形式のWebページ用エディタもあります。これらを使うことで、ローファイプロトタイプからコードを加えた完成製品まで全て作ることができます。または、これらをプロトタイプを速く作る目的だけに使い、プロジェクトの最終段階ではカスタマイズしたコードを使う方法もあります。どちらの方法でも上手くいくでしょう。プロトタイピングのツールとアプリ理論を理解したところで、プロトタイプの作成に進みましょう。紙のプロトタイプやコードだけに限定せず、アプリをどこかで使うと仮定します。良くも悪くも、多数の優良なアプリから選ぶことになります。繰り返しになりますが、結局はあなたに合うものを選ぶことが大切です。モバイルアプリのデモを実行する機能が必要か？Google DriveやDropboxなどのサービスとファイルの同期が必要か？Githubと統合させるか？ローファイ、ミディアムファイ、ハイファイのどのタイプか？アドバンストスクリプト言語(Advanced scripting)か？などから考えましょう。以下にリストアップするアプリは、これらのニーズに対応しています。何に着目すべきか分かりやすいように、アプリごとに最も関連性の高い機能をご紹介します。これらアプリの多くは主にワイヤーフレームのためのツールとして知られています。ワイヤーフレームのソフトウェアは、インタラクティブなプロトタイプに必要な機能を備えていることが一般的です。人によってこれらのアプリを使うことで得られるアドバンテージも異なります。 AdobeのExperience Design CC 現時点では最新のアプリです。このアプリの登場により、今まで飽和状態だった市場に競争を巻き起こすことになりそうです。単にワイヤーフレームのアプリまたはプロトタイピングのアプリというよりも、デザインアプリです。Sketchや開発終了したFireworksと似ていますが、デザインした全てのものからプロトタイプを作り出すことが可能な点が斬新です。今のところMacのプレビューにのみ対応していますが、2016年末までにはWindows版もリリースされる予定です。プレリリース版は無料ですが、完成版のリリース後にはAdobe Creative Cloudのプランに組み込まれます。プレゼンテーションのソフトウェア MicrosoftのPowerPoint、AppleのKeynote、LibreOfficeのImpress、GoogleのSlidesは全てプロトタイプの作成に使えます。プロトタイプについてのコンセプトはそれぞれ異なっています。スライドにリンク機能を加えるだけで、インタラクティビティを模倣できます。コンテンツ中心型のWebサイト用のプロトタイプにも向いています。またこの中のソフトの少なくとも1つは使った経験のある人も多いでしょう。もし使ったことがなければ、ImpressとSlidesは無料で使えます。 InVision InVisionも有名なアプリの1つで、ハイファイプロトタイピング向きです。バージョン管理を特色としていて、リアルタイムの連携機能やフィードバック機能を売りとしています。Marvelのアプリのように、アニメーション、プロトタイプの組込み、デバイス上でのデモ、などの機能もあります。無料プランではプロトタイプ1つまで作成できますが、それ以降は有料プランで月額15USドルかかります。 InVision Justinmind Justinmindはアプリケーションのハイファイプロトタイプを作成するのに向いているように思えます。JustinmindのサイトではレスポンシブデザインのWebサイトのプロトタイプについても言及されています。アプリ上でのデモ機能もあります。今のところ1年間の有料契約(月額換算で19USドル)からスタートできます。 Justinmind Marvel Marvel Appは有名なプロトタイプのアプリです。基本的に無料プランで、アップデートの価格も全てリーズナブルです。注目の機能は、PhotoShipとSketchのサポート、DriveとDropboxとの同期、Webページ上での組込み型プロトタイプです。これらの機能によって、プロトタイプをアニメーション付きのプレゼンテーションに仕上げることもできます。ハイファイプロトタイプの作成に向いています。 Marvel Proto.io Proto.ioはハイファイプロトタイプ向きのアプリです。複合的なインタラクション、アニメーション、ファイル形式のエクスポート、印刷、組込み、デバイスのデモンストレーションなどの機能が全てビルトインされています。15日の無料お試し期間と、月額24USドルのプランから始められます。 Proto.io POP POPが他のアプリと異なっているのは、ワイヤーフレームのスケッチとデジタル形式のプロトタイプのハイブリッドを作成できる点です。 iPhone、Androidフォン、Windowsフォンなどのカメラでスケッチの画像を取り込み、これらをインタラクティブなプロトタイプに変換します。主に紙で作業を進めるタイプの人には、データを共有するのにいいアプリです。プロジェクト2つまでは無料で利用可能で、以降は月額10USドルの有料プランになります。 POP Flairbuilder Flairbuilderはデスクトップアプリですが、プロジェクトにオンラインのビューア(閲覧用ソフトウェア)機能を利用できます。ミディアムファイのワイヤーフレームとプロトタイプに向いています。インタラクションを追加したり、デバイス上でのデモを行うことが可能で、グリッドベースのデザインにも特色があります。ワンタイム料金で99USドルと高額ですが、Axureよりも安いです。 Flairbuilder Flinto Flintoには、Macアプリ版とWeb用ライト版の2つのバージョンがあります。違いはというと、Macのバージョンの方がより複雑なアニメーション、インタラクションなどの機能をテーブル(表)に加えることができます。またSketchからファイル形式をインポートできるのも、Web用ライト版にはない機能です。ワンタイムの購入価格で99USドルかかります。ライト版(月額20USドル)だとデスクトップバージョンのライセンスも含まれるので、両方の良い部分を利用できます。 Flinto [お知らせ]TechAcademyでは初心者でもUI/UXデザインができるようになるUI/UXデザインオンラインブートキャンプを開催しています。現役UI/UXデザイナーのサポートで学びたい場合はご参加ください。

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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

機械学習

Pythonにおけるlibraryについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるlibraryについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。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。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 libraryについて詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！目次 libraryとは Pythonにおける標準ライブラリライブラリの確認方法おすすめのライブラリ便利なライブラリをインストールしてみようまとめ libraryとはライブラリ(library)とは、もともと図書、書庫の意味です。特にIT分野では、プログラムの部品のことを指します。プログラミングでは、しばしば似たような操作を繰り返し行う必要があり、そのたびに都度コーディングするのは非効率です。そのような場合に、共通する処理をライブラリにまとめ、他のプログラムからそのライブラリを呼び出せるようにします。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPythonにおける標準ライブラリ標準ライブラリの充実していることがPythonの長所の一つです。文字列処理、数学の計算、ファイル操作など、プログラミングで必要になる各種操作のかなりの範囲を標準ライブラリのみでカバーしています。標準ライブラリで機能や性能の不足する場合には、PyPIという仕組みでライブラリを追加インストールできます。ライブラリの確認方法標準ライブラリはPython本体と同時にインストールされるので、追加のインストールは不要です。各ライブラリの使い方は、こちらで確認できます。前述のPyPIからライブラリをインストールするには、pipコマンドを使います。例えば以下コマンドでrequestsというライブラリをインストールします。 pip install requests おすすめのライブラリ Tensorflow：機械学習、特にディープラーニングのライブラリ NumPy：科学計算でほぼ標準といってよいライブラリ Matplotlib：グラフ描画でひんぱんに用いられるライブラリ Jupyter：ライブラリというよりも実行環境に近いですが、ノート形式でPythonのコード、テキスト、画像などを保存できる requests：HTTPのライブラリで、HTTPリクエストの送受信を強力にサポートしてくれる便利なライブラリをインストールしてみよう上記で挙げたNumPyをインストールしてみます。 pip install numpy Pythonインタプリタでnumpyライブラリをインポートしてみます。特にエラーが出なければ、インストールは成功しています。 Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:52:53) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy >>> まとめこの記事ではPythonで標準ライブラリ、PyPIライブラリを利用する方法を紹介しました。ライブラリを効果的に活用すると、コーディングの量やバグを減らすことができ、効率的にソフトウェアを開発できます。監修してくれたメンター橋本紘希（はしもとひろき）システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。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。

Python

JavaScriptのライブラリの作り方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

JavaScriptのライブラリの作り方について、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。目次AIとはAI開発にPythonを利用するメリットAI開発に便利なライブラリまとめ監修してくれたメンターそもそもJavaScriptについてよく分からないという方は、JavaScriptとは何なのかについて解説した記事を読むとさらに理解が深まります。田島悠介今回は、JavaScriptに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 JavaScriptのライブラリの作り方について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！はじめに今回は自作のライブラリに関する記事です。自作のライブラリを作成する際のポイントや注意点など解説します。ライブラリは大規模なWebアプリや複数人での開発などでとても便利なものですので、ぜひ参考にしてください。ライブラリとは平たく言うと機能の集まり、もしくは部品のようなものです。使われることの多い機能や処理は、ライブラリとして提供されていることが多いです。例えば、画像をスライダーとして切り替えて表示してくれるものや、グラフや図形を書いてくれるものなどたくさんのライブラリが存在しています。このようなライブラリを使うことで、自分で処理を作らなくても簡単にやりたいことが実現できます。 HTMLの操作や便利な機能がたくさん入ったjQueryなども有名なライブラリです。ライブラリを探す際は下記のサイトが便利です。ライブラリを探すサイト例えばここで画像のスライダーを探す場合は、sliderと入力して検索することでスライダーのライブラリがたくさん見つかります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはライブラリの作り方配布されているライブラリでは対応ができないような、独自性の強い処理を個人やチーム内で使いまわすような場合はライブラリを作ることがあります。どのような利用方法をする機能かにもよりますが、基本的には通常通りJavaScriptを記述したファイルを用意して、拡張子をjsにしたJavaScriptファイルを作るだけです。ライブラリを使う側はこのJavaScriptファイルを読み込むことで、処理を呼び出したり使ったりできます。 <script type="text/javascript" src="自作ライブラリパス"></script> 自作ライブラリを作る際のポイント・注意点ライブラリを作る際には以下の内容をメンバー間で認識を合わせておきましょう。ライブラリに実装するか個別のJavaScriptに実装するか基準を決める。 HTMLオブジェクトのクリックイベントなどにひもづける場合は、特定のクラス名などの指定を行う。グローバルスコープ変数を宣言する場合は、変数名などが衝突しないように命名規約を定める。画面オブジェクトを参照する場合は画面ロード完了時などタイミングを決めておく。ライブラリに共通の処理をまとめることで、コーディングの量を減らせるだけでなく、修正などがあった際に修正箇所が少なくなるなどのメリットがあります。一方複数の画面から読み込まれるので、個々の画面でのみ使われるような処理を入れていくとファイルサイズが大きくなったり、複数人での開発の際にファイルの競合が発生し非効率となってしまいます。ライブラリには各画面で呼び出されるような汎用的な処理や共通の処理（ファイルアップロード機能・ヘッダー表示機能など）を実装するようにしましょう。また、非同期処理などでHTMLを作成する場合は、画面オブジェクトを参照する処理は関数化して、各画面の実装時に任意のタイミングで呼べるように工夫する必要もあります。他にもプロジェクトの特性や仕様により制約や取り決めをあらかじめ決めてから、ライブラリの実装を行うようにしましょう。実際に作ってみよう少ない記述で小さなライブラリを作成してみます。アンカータグにマウスを乗せた際に、アラートで遷移先のURLを表示する機能をライブラリにまとめます。まずは以下のようなHTMLを準備します。今回はjQueryも利用していますので、head内で参照しています。 <html> <head> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.slim.js" crossorigin="anonymous"></script> </head> <body> <div> <a href="https://techacademy.jp/" class="xxxxLink">リンク</a>

JavaScript

【データから紐解く！】人気プログラミング言語を徹底比較！

本稿は、Codementorのブログ記事を、Codementorより了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。科学、技術、工学および数学の素養がある人材に大きな需要があり、高い賃金が支払われているのは、とりたてて目新しいニュースではありません。米国におけるソフトウェア関連職種のオンライン求人数は2007年から2012年にかけて、他の求人に比べ3倍の速さで成長しています。米国労働統計局は、2012年から2022年にかけてソフトウェア開発に関する求人は、22%増加すると見込んでいます。2014年5月時点のソフトウェアアプリケーション開発者の平均年収は95,510ドル(約965万円)となっています。これからプログラミングを学ぼうと思っている初心者は、どの言語を学ぶべきか考えていることでしょう。この記事では各プログラミング言語の給与、需要、そして将来性を比較する事によって、疑問への回答のヒントとなるはずです！また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、未経験でもプログラミングを習得することが出来ます。目次各プログラミング言語の現状言語別求人ランキング言語別給与ランキングプログラミングに関するサポート体制について各プログラミング言語の将来性各プログラミング言語の現状各プログラミング言語を比較する前に、比較対象となる各言語の現状を確認してみましょう。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは動的プログラミング言語学びやすく面白さもある為、一般的に、動的プログラミンング言語は初心者におすすめ出来る言語だと考えられています。コードを多用せず、ゼロからアプリケーションを構築可能で、難しいルールに従う必要がありません。通常、動的プログラミング言語は最高層で使用されるので、細部の習得に多くの時間を費やす必要が無く、言語の概要の理解に時間を費やします。これも早期に結果を出したいと望むプログラミング初心者に人気の理由の一つです。 JavaScript JavaScript（Javaとは別言語です）は、フロントエンドに必要クライアントな側の言語です。JavaScriptは全てのブラウザと相性が良く、しばしば「jQuery」の様なライブラリ、AngularJSやEmber.js、Reactなどのフロントエンドフレームワークを活用した双方向のウェブアプリケーションに使用されます。 JavaScriptは、Node.jsを活用したサーバー側の言語としても使用されます。Node.jsは比較的新しく、勢いのあるコミュニティです。 FacebookのReact NativeでJavaScriptを使用したネイティブモバイルアプリケーションを構築出来る他、phonegap等のフレームワークでJavaScriptを使用しハイブリッドモバイルアプリケーションも構築出来ます。しかし、JavaScripは型の無い言語なのでミスを見つけて修正するのが難しい分、扱い難い言語としても知られています。マイクロソフトのTypeScriptやReactが使用するJSXなどの静的な型付きのバージョンも存在します。 Ruby 開発を面白く、かつ効率的にする為に開発されたRubyは、Ruby on Railsのフレームワークによって人気を博しました。 Ruby on Railsは、プログラミングの快適性を追求した、フルスタックのフレームワークです。Rubyは英語の様に解読でき、Railsは、共通タスクを容易にするツールを備えています。 Shopify、Bloomberg、HuluやSlideshareなどの人気サイトではバックエンド開発の大部分にRubyを使用しており、Ruby on Railsで構築されています。 Ruby/Rails開発のためのおすすめエディタ/IDEについても合わせてご覧ください。 Python Pythonもまた初心者にお勧め出来る言語の一つであり、米国の一流大学で言語学習の導入段階において最も学ばれています。デスクトップアプリやWebアプリケーション等を構築する際に使用され、データマイニングに最適なツールを備えています。さらに、Pythonはコンピュータサイエンスやデータ解析、生物情報学等、アカデミックなコミュニティでも人気があります。 Google、 YouTube、 Pinterest、 Instagram、 Reddit、 BitTorrent、 Civilization IVなどはPythonで構築されてます。国内でPythonを使ったWebサービスが少ない理由とはという記事も合わせてご覧ください。 PHP PHPはサーバー側のスクリプト言語で、PHPのコードで何をするか概念化が容易な為、初心者向けの言語と考えられています。この言語はWeb向けに特化されているので、多くのWebサイトはPHPで構築されています。 Facebook、Wikipedia、Yahoo!、 Tumblr、 WordPress等はPHPで構築されています。静的型付き言語静的型付き言語で構築されたアプリケーションはより拡張性と安定性があり、保守性に優れている事で知られています。静的言語はタイピングのチェックによる機能が厳しく、エラーの抽出が容易である一方、プロトタイプの作成が可能な為、多くのコードを使用します。ゲームエンジン、モバイルアプリケーションや企業のバックエンドは一般的に静的型付き言語で構築されます。 Java 汎用性のある言語としてJavaは、Androidアプリ、デスクトップアプリやゲームに使用されます。また企業のバックエンドの開発にも使用されています。さらに、ビッグデータの保存や加工に使用するフレームワークHadoopは、Javaをベースとしており、Yahoo、Facebook、 Amazon Web Servicesといった企業で採用されています。 C C言語は、システムソフトウェアの共通言語として、しばしば使用されています。 Cは、本稿にて紹介するほぼ全てのプログラミング言語、とりわけObjective-Cと C++に影響を与えました。ですので、もしCの知見があれば他の一般的な言語の習得は難しく無いでしょう。しかし、簡単なタスクを実行するのに複雑なコードを必要とする為、初めての言語として選んだ場合に初学者は苦労するかと思います。それでもCの知識はきっとプログラマーの助けになることは間違いないですが。 Objective-C / Swift （iOS開発向け） Objective-Cは、C言語を基にした言語であり、静的ですが動的型付けも可能です。AppleのSwiftは、Objective-Cと互換性を持つ様に設計された静的言語ですが静的型付けによりエラーを起こし難くなっています。 Pythonに触発されたSwiftは、新参のプログラマーが習得しやすくObjective-Cに見られるいくつかの課題を解決する様に設計されています。 C++ C++は、C言語を基にした影響力のある言語です。システムソフトウェアのプログラミング用に設計されましたが、ゲームやゲームエンジン、デスクトップアプリ、モバイルアプリ、Webアプリにも使用されてきました。C++は迅速なので、Facebookもいくつかの高性能で高信頼性のあるシステムをこの言語で構築しています。 Adobe Systems、Amazon、Paypal、Chromeなどの多くのソフトウェアがC++で構築されています。Cの様に、一般的にC++は初学者に難しい言語と考えられているので、初めて学ぶ方はMeetups、またはC++Codementorで相談してみるのも良いでしょう。 C# C#（C シャープ）はマイクロソフトWindowsのNET フレームワークの為に開発されました。 C#は、Web開発、ゲーム開発及びマイクロソフトの開発一般に使用されています。マイクロソフトは互換可能なクロスプラットフォームでは知られていませんでしたが、C#を他のプラットフォームへ移行させ、リナックス技術者により良い開発ツールを提供する目的で、Monoと呼ばれるオープンソースプロジェクトを発案しました。最近では、C#をiOSやAndroid向けのネイティブモバイルアプリに使用できる様になりました。 SQL SQL（SequelまたはStructured Query Language）は、データベースとコニュニケーションを行う問い合わせ用の言語です。 SQLはアプリケーションを構築する為には使用されませんが、リレーショナルデータベース管理システム（RDMS）を使用するアプリケーションのデータ管理に使用されます。言語別求人のランキング各プログラミング言語の概要を少しだけ紹介しました。しかしながら、全ての言語に同じ需要があり、同等の給与が支払われる訳ではありません。もし言語習得の目的が就業であり、また言語習得がどんどん難しくなってきているという話にがっかりさせられたくないのであれば、次に紹介する内容が「どの言語を学ぶべきか」という問いに対するヒントになると思います。 indeed.comによる給与統計を基に、各プログラミング言語を9つの層に分割しています。この結果、Swiftが一番多くの給与を得る事ができ、Java、Ruby、 Python,、C++とCもまた悪くない選択である事は明白でしょう。さらに、給与のみに焦点を当てた場合、JavaScript,、C#,、SQLおよびPHPは理想的な選択では無いでしょう。平均給与は、需要（どの程度求人があるか）、供給（何人の開発者がその言語を使えるか）および経験などに影響されます。従い、結論を急ぐ前に他の要素もじっくり確認してみましょう。求人のトレンド以下は、プログラミング言語別の求人トレンド（indeed.comから抜粋）です。 C、SQL、JavaおよびJavaScriptには多くの求人があります。一方、C#、C++とPythonもまた需要のある言語です。しかし、新興企業の職を得たいのであれば、indeed.comのトレンドはふさわしい指標ではないでしょう。 AngelListは新興企業による求人の為のサイトであり、ここの求人リストを基にプログラミング別の重要を確認できます。 JavaScriptの需要がある事が改めて確認できます。また新興企業ではJava、C、C++と C#よりPythonおよびRuby (on Rails)を欲している事が分かるでしょう。言語別給与ランキング次は、求人広告の内容から、潜在的にどの程度の賃金が得られるのかみてみましょう。このデータはgooroo.ioから抜粋しており、求人広告で提示された給与の平均値で積算しています。 Ruby、C++またはJavaを知っている技術者は、高い初任給を得られそうです。優秀なRubyとPythonの開発者は不足し、高い需要があるので、RubyとPythonは潜在的に最も高い給料を得られるでしょう。 JavaScriptは2015年4月時点で188,168ドル(約2000万円)も給料があったのに、今では124,oo0ドル(約1300万円)に減っていて、落ち込みが大きいです。しかし、JavaScriptは特殊はケースです。以下で説明します。特殊なケース：JavaScriptのフレームワーク単純にJavaScriptを他の言語と比較するだけでは、どの程度稼げるのかを正確に予測する事はできません。各プログラミング言語の概説で説明した通り、JavaScriptは様々に分類されます。フロントエンドのウェブサイトの開発を促進する為、多くのフレームワークが開発されてきました。したがって、JavaScriptやjQueryを知っているだけでは、JavaScriptのフレームワークを理解している技術者よりも稼げる可能性は少ないでしょう。米国におけるJavaScriptのフレームワーク別の技術者の平均給料をみてみましょう。（React & Backboneはライブラリであり、フレームワークとはしていません。Node.jsは含んでいます。）平均給与は悪くありません。特に、Reactの展望は明るいです。もちろん、ここに記載されているのはあくまで参考であり、ineed.comでは平均給与105,000ドル以上とみています。これらの技術を学ぶにはJavaScriptを知る必要があり、逆にフレームワークを身につければJavaScriptをより有益なスキルにしていくはずです。これらのフレームワーク技術者の需要を見てみましょう。 Node.jsはバックエンドの開発用なので、単にフロントエンドのフレームワークとなればAngularJSが需要という点では圧倒的です。フロントエンドのJavaScript技術者に関心があるのなら、AngularJSを学ぶと良いでしょう。一方でReactは、比較的新しい技術なのでAngularJSの初期段階を同じような勢いで人気を得てきています。まだ初期段階ですが、AngularJSよりも汎用性があり、ユーザーの使い勝手も良いので、これから需要はますます広がるでしょう。プログラミングに関するサポート体制について独学でプログラミング言語を学ぶ場合、他の技術者からサポートを受ける事が非常に重要な助けになると気づくでしょう。サポートコニュニティの一員となる事は将来のあなたの技術者生活をより快適なものにします。 StackOverflow StackOverflowは相互支援の場として世界中の技術者に使用されている最大のコミュニティであり、プログラミング言語がどの程度普及し、人気があるのか、また同時にそのコニュニティが言語習得に程度役に立つのか、を知る事ができます。言語の人気 StackOverflowのフォロワーを根拠として、各言語の現時点の人気を確認できます。すでにJavaとJavaScriptが技術者に大きな需要があることは確認しましたので、これらの言語が最も多くのフォロワーをもっている事は驚きに値しません。「JavaScript」は現在では「Java」を追い抜き、StackOverflowでもっとも多く使用されているタグです。 SQL、Ruby、それからSwiftのフォロワーは少ないですが、RubyはWebの開発に専ら使用されていて、Swiftは比較的新しい言語なので、これは当然の帰結かもしれません。 StackOverflowでの回答率 StackOverflowでは質問を「正確に」しなければならない、という暗黙のルールがあります。このことを頭に入れて各言語別の質問に対する回答を得られる確率を見てみましょう。この情報に拠ると、C、SQL、それとC++関連では、質問に対し60%以上の回答を得ています。 CとC++は専門性が高く、質問者はプログラミング経験豊富なので、より正確に自分の質問を表現できるのではないか、と考える人もいるでしょう。一方で、SQLは物事を構築する為に使用されている訳ではありません。注目に値するのはStackOverflowにおいて、PythonとRubyの技術者も回答に協力的である、という点です。前述の通りPythonとRubyは初心者に最も勧められる言語であるのですが、これ考慮しても、30日以内に60%の回答があるという事は驚きです。一方で、広範に使用されているはずのPHPの回答率が最低です。これは、多くの人がPHPに関する質問をしていますが、回答はあまり得られていない、という事を意味します。 GitHub 開発に参加すると、出来る限り既存のソリューションを使用する事が最善だと気づくでしょう。既存のソリューションは、一般的にオープンソースから取得でき、GitHubはこれを取得する手法を提供します。ユーザーは自分の気に行ったプロジェクトに星印をつけます。あるプロジェクトに多くの星印がつくほど、そのプロジェクトは盛んになりませす。以下はGitHubの人気プロジェクトの言語別分布です。 JavaScriptが最も人気のあるツールである事は細部を確認せずとも明らかです。JavaScriptは、フレームワークや技術の移り変わりにおいて、技術者が現状についていくのが困難と認識する程、変化の速い言語です。加えて、Node.jsを除いては、JavaScriptはフロントエンドの開発に最も使用されています。従い、Ruby、Python、JavaおよびPHP等バックエンド向けの言語と直接競い合っている訳ではありません。JavaScriptが他の言語とこれだけ差がある、というのは驚くべき事では無いのです。一方で、RubyとObjective-Cは開発の為にたくさんのツールとリソースがあります。興味深いのは、StackOverflowでの比較において、いずれの言語もJava程人気がある訳ではないですが、技術者はこれらの言語のオープンソースプロジェクトを有益と考えていることです。言語別の総プロジェクト数を確認すると、特にObjective-Cにこの傾向が強い事が分かるでしょう。また、CやC++のオープンソースプロジェクトのほとんどはCやC++の為ではなく、開発全般のツールにする為に書かれています（例えば、最も使用されているPythonの解釈プログラムはCPythonです。これはCで構築されています）。各プログラミングの概説でお話しした通り、CとC++はシステムアプリケーション開発によく使われているので、GitHubのオープンソースプロジェクトもシステムツールの為だという事が良く分かるのではないでしょうか。最後に、PHPは広範に使用されているにも関わらず、使用可能なリソースの数という点では遅れをとっています。C#に関しては、マイクロソフトが自前の多くのサービスでオープンソースを模索しているので、将来GitHubにおける価値は拡大するでしょう。各プログラミング言語の将来性将来、プログラミング言語はどの程度必要とされるでしょうか？プログラミング言語の将来性は、「若い人材がどの程度その言語を採用するか」がその言語の人気やリソースの確保につながるので、多分にそれを使用するコミュニティの成長に依存します。では人々が学習の対象としてどの言語に関心があるかをみてみましょう。 Python、JavaScript、C#とSwiftは人々の関心を最も集めています。現在知られているトレンドを基にすると、次の様な各論を出せます。 JavaScript JavaScriptは疑いの余地なく人気の言語となってきていて、特にバックエンドの開発に使用され、潜在的に（ReactNativeを介し）モバイルアプリケーションも構築可能です。 JavaScriptは更に多くのツールを取得し続け、かなり速いペースでアップデートされています。従って将来においても重要な言語であり続けるでしょう。 Ruby スタートアップは「Ruby on Rails」を好みます。Airbnb、Twitch、Hulu等の多くの有名サイトはRailsで構築されており、Ruby技術者を必要とするでしょう。Railsは、習得し易いのでコーディング初心者にとって人気であり続けるでしょう。一方、Node.jsの台頭は間違いなくRuby on Railsの人気に影響を及ぼします。GithubにおいてNode.jsはすでにRailsを追い抜いています。これは決してNode.jsがRailsを凌駕するという兆候ではありませんが、Railsも数年前にバックエンド開発でPythonの最大のウェブフレームワークDjangoに取ってかわり、Djangoより多くの人気を博した事は留めておくべきです。更に、同一構造のアプリケーションという新たなトレンドもRailsの採用に影響するでしょう。この慣行はWebアプリケーションのパフォーマンスに影響すると言われています。同一構造のアプリケーションはNode.jsのプラットフォーム上で動く事を要求されており、フロントエンドと同じくJavaScriptで構築されます。たった一つでもよく言語を熟知している（この場合はJavaScript）という事はアピールになるので、Rubyを新たに学ぶ人が少なくなる可能性があるでしょう。Googleの「Go」もまた新たに注目を集め始めているバックエンド言語です。しかしながら、Railsは頻繁にアップデートされるので、しばらくは重要な言語であり続けるでしょう。特に開発者にとって豊富な利便性のあるツールがあり、コミュニティが存在するので、多少人気が衰えても、Rubyは活躍し続けるはずです。 Python Pythonは、研究機関とデータサイエンティストに人気で、前述の通り、多くの初心者はPythonでコーディングを学びます。これはPythonが着実に普及しており、重要になってきている事を意味します。 PythonはJavaScripと同様に爆発的な人気を得ている訳でなないですが、データサイエンス分野では高い需要があり、力強く成長していくでしょう。 PHP この数年間、バックエンドの開発トレンドはPHPから他の言語へ移行してきました。しかし、80%のWebサイトが依然としてPHPで構成されています。これはWeb用に設計された言語なので当然かもしれません。しかしながら、初学者がどの言語を学ぶべきかグーグルで調べると、多くの技術者がPHPを薦めていないことが分かると思います。実際に、PHPは多く技術者から疎まれています。 PHPのコミュニティはPHPの正しいコーディングの仕方や新しい開発ツールを提供する事でPHPに関する悪評を取り除こうとしています。 Java AndroidによりJavaは最も人気のある言語に押し上げられ、その安定性と拡張性から開発会社からもまた支持される事となりました。ビッグデータ管理用のフレームワークとして（Scala）を使用するSparkと（他の言語をサポートする）Cassandraの台頭により、Hadoopはビッグデータ管理のフレームワークとしてどの程度人気を得続けるか予測が難しくなちました。しかし、大企業が転換期にどのように行動するかを考慮すると、Hadoopが捨て去られる事はないでしょう。Javaはバックエンド開発において優れたツールを持っていて、企業の開発に不可欠なのです。この様に、Javaは今後数年間は重要な言語の一つとして力を持ち続けるでしょう。 Objective-C/Swift アップル（Apple）がSwiftをリリースし、Objective-Cが専らアップル（Apple）の製品に使用される様になると、Objective-Cの需要が無くなるとは誰も想像していません。アップル（Apple）の製品が使用される限りは数年間はObjective-Cは重要な言語で有り続けるでしょう。 iOS向けのオープンソースプロジェクトの大半は未だObjective-Cで書かれていますので、2017年現時点においても、学習する価値のある言語です。一般的にまったく概念を理解する事の出来ないものを学ぶのは効率的ではありません。従い、もしSwiftを知っているのならObjective-Cは習得しやすいでしょう（また逆もしかりです）。 C Cは、他の言語と比べると極めて下位レベルで使用されますが、OS用の汎用言語でもあるので残り続けるでしょう。多くの開発ルールはCとリナックス、またはCで構築されています。 SQL SQLは大抵のデータ管理者に習得されています。しかし、MongoDBやRedisの様なSQLを要しないサービス、またはHadoof、SparkとCassandraの様なSQLを必要としないプラットフォームの台頭によりSQLは勢いを失っていると考えられていました。現状はそうではありません。かつてSQLを必要としなかったサービスまでがSQLを活用し始めたのです。ビッグデータの台頭と管理の難しさから、SQLはかつてないほど必要とされています（それは求人トレンドからも分かるでしょう）。Googleは、BigQueryサービスをアップデートし、一つのテーブルに対し1秒間で100,000行を処理できる様にしました。BigQueryはSQLを使用しています。Sparkはバージョン1.3からSparl SQL Moduleを採用しています。つまり、ビッグデータを管理する必要性から、SQLは再び重要な言語となったのです。SQLは単に普及しているというのみならず、暫くは重要な言語で有り続けるでしょう。 C++ （Rustに対してまでも）未だ性能と能力においてパワフルな言語と考えられており、C++は高性能を求められるシステム（例えばゲームエンジン）で重要な言語で有り続けるでしょう。最新の主要バージョン（C++14）は2017年にリリースされる見込みであり、未だ進化しています。 Rustが作るソフトウェアはC++が作る場合よりも脆弱性が少なくなることを目指しているので、将来的にはRustは一部のシステムプログラミングでC++と入れ替わるでしょう。 C# マイクロソフトのプラットフォームに限定されていた事とクローズドソースであった事は過去にC#に有利に働きませんでした。しかし、Monoはこの問題の大部分を修正しました。（Monoは性能に問題がありましたが、最近のアップデートにより改善しました。） C#で働いた技術者はC#を好きになる傾向があるので、この言語は、とても強いコミュニティを持っています。C#はUnity 3Dの主要言語であり、iOSやリナックス上で動くゲームエンジンにも使用されています。ゲームエンジンとしてのUnity 3Dの台頭は、C#の立ち位置を確固たるものにし、バーチャルリアリティアプリの開発を支えています。バーチャルリアリティは重要な技術なので、C#の未来は明るいでしょう。補足として、C#は米国の外、例えば英国の企業での開発でも人気があります。マイクロソフトもC#をしばらくは活用し続けNETプラットフォームで重要な言語とするつもりでしょう。そして技術者が活用し易い様にアクセス可能なオープンソースの製品を積極的に打ち出すでしょう。まとめプログラミング初心者がどの言語を学ぶべきか？ Web開発に関わるならばJavaScriptを学ばねばならないのは明らかです。バックエンドのウェブ開発をしたいのならSQLは必須でしょう。データ関連のウェブサイトやデータサイエンスに関心があるのなら、Pythonが推奨されます。企業で働くのなら、Javaが必要です。システムの構築に関心がなく、単に労働機会が欲しいだけならSQLをおすすめします。（特に数学好きであれば） TechAcademyでは初心者でもエンジニアになれるオンラインブートキャンプを開催しています。未経験でもこれからプログラミングを習得したいと思っている方は特にご覧ください！また、現役エンジニアから学べる無料のプログラミング体験会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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