Python

プログラミング言語JuliaとPythonの違いについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにプログラミング言語JuliaとPythonの違いについて現役エンジニアが解説しています。Juliaというのは2012年に公表されたプログラミング言語です。PythonとJuliaの違いとして、スクリプト言語かどうかや静的型付け、動的型付けなどの違い、計算速度について解説します。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

プログラミング言語JuliaとPythonの違いについて、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。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

プログラミング言語JuliaとPythonの違いについて詳しく説明していくね！

お願いします！

この記事では、機械学習でもよく使われることのある2種類のプログラミング言語「Julia」と「Python」の違いについて説明します。

Juliaとは

まずは、「Julia」について説明していきます。Juliaというのは2012年に公表されたプログラミング言語です。

大きな特徴としては、

スクリプト言語であるのに計算速度が速い
機械学習ができる
関数を直感的に扱える

などといった点が挙げられます。これらの特徴から、データサイエンティストやAIエンジニアの中では人気が高まってきています。

Juliaではディープラーニングを使うことのできるフレームワーク「Flux.jl」も用意されているのもJuliaが使われている重要な理由の1つを考えられます。

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Pythonとは

次に、Pythonについて説明します。Pythonは今や有名なプログラミング言語で、データサイエンスや、機械学習、ディープラーニングといえば、Pythonというぐらい広く使われている言語の1つです。

Pythonの特徴は

文法がシンプルで可読性が高い
ライブラリが豊富(Numpy, TensorFlow, Scikit-learn など)
機械学習からWebアプリまで様々な応用がある(Djangoなど)

などといった点が挙げられます。これらの特徴から、Pythonはプログラミング初心者の方にも非常にわかりやすいと人気ですし、初心者以外の方であっても使い勝手が良いと非常に人気です。

JuliaとPythonの違い

JuliaとPythonの大きな違いは「計算速度」です。

同じスクリプト言語であるJuliaとPythonですが、JuliaのほうがPythonに比べて数十倍速いと言われており、このことがJuliaが注目されている大きな理由となっているようです。これが可能になっているのは、Juliaが「静的型付け」と呼ばれる方法で変数の型を扱っていることが理由に挙げられます。

一方、Pythonは「動的型付け」と呼ばれる方法を採用しているので、計算速度はJuliaに劣りますが、変数の型をいちいち宣言する必要がない、というメリットも挙げられます。

ただ、実際に使うことを考えると、日本語のドキュメントが豊富なPythonと比較して、最近になって人気が叙唱し始めたJuliaはまだ日本語ドキュメントが少ないというデメリットが挙げられます。

Juliaを使う場合には英語のドキュメントを読む必要があるかもしれないという点は注意しておく必要がありそうです。

コラム

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まとめ

この記事ではJuliaとPythnという2つのプログラミング言語について比較、解説しました。どちらの言語を使うか迷っている、という方などの参考になれば幸いです。

監修してくれたメンター

メンターOS

AIプログラミングを使って開発を行う。

プログラミング歴は約3年でPythonは割と得意。好きな物理理論は一般相対性理論で動物も好き。

内容分かりやすくて良かったです！

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プログラミング言語が分からなくても、なんとなく「print」という単語から印刷や表示などを行うことが想像できますね。このように人間が見て理解できるプログラミング言語で書いた文章を「ソースコード」と呼びます。このソースコードをコンピューターが実行できるように翻訳したものが「プログラム」です。実はコンピューターは人間とは違い、数字しか理解できません。プログラミング言語はあくまで人間がソースコードを書くための言語であり、ソースコードをプログラムとして実行するにはコンピューターが理解できる数字の羅列に「翻訳」する必要があるのです。プログラミング言語は翻訳の方法により2種類に分けられます。コンパイラ型言語：一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する言語インタプリタ型言語：少しずつソースコードを翻訳しながらプログラムを実行する言語一度に全てのソースコードをコンパイル翻訳してからプログラムを実行する言語、それがコンパイラ型言語です。コンパイラ型言語のプログラムを実行するまでの流れは以下のようになります。人間がプログラミング言語でソースコードを書きます。ソースコードをコンピュータが理解できる数値の羅列に翻訳します。この翻訳のことを「コンパイル」と呼びます。コンパイルしたファイルはソースコードとは別に作成されます。このファイルのことを「実行可能ファイル」や「モジュール」などと呼びます。実行可能ファイルを実行します。私たちが普段目にするパソコンのソフトウェアやスマートフォンのアプリは、この「実行可能ファイル」のことを指しています。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中コンパイラ型言語のメリット／デメリットソースコードを記述してプログラムを作成するまでの一連の作業を「開発」と呼びます。現在のソフトウェアやアプリは複雑なものが多く、開発作業も複数のエンジニアで何ヶ月もかけて行うことが一般的です。コンパイラ型言語はその特徴から大規模な開発に向いている言語です。ここで具体的にメリットとデメリットを確認していきましょう。コンパイラ型言語のメリットコンパイラ型言語のメリットは「一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する」点にあります。ソースコードの間違いを早い段階で検出できるソースコードをプログラムに翻訳する「コンパイル」では、ソースコードに間違いが無いかエラーチェックもいっしょに行います。これは間違いを残したままプログラムを実行してコンピューターが異常な動きをするのを防ぐためです。残してしまった間違いを「バグ」といいます。開発作業はソースコードを書くだけでなくテストなど多くの工程を経ますので、バグは早い段階で検出できたほうが効率的です。プログラムの実行速度がインタプリタ型言語と比較して高速一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行するため、プログラムを実行する速度は逐一翻訳しながら実行するインタプリタ型言語と比較して高速になります。よって実行速度が求められる場面にコンパイラ型言語は向いていると言えるでしょう。身近なところでは動きの早いゲームアプリやリアルタイムに結果が分かる画像加工アプリ、大規模な例としては企業の基幹系システムなどが向いている例としてあげられます。コンパイラ型言語のデメリットコンパイラ型言語の特徴である「一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行する」がデメリットになる場合もあります。すぐに実行を開始できない一度に全てのソースコードを翻訳してからプログラムを実行するため、それが終わるまでは実行を待つ必要があります。ただしこれは主に開発作業中におけるデメリットです。開発作業中は何回もソースコードの作成と実行(テスト)を繰り返すため、僅かな時間ですがコンパイルを待つ必要があります。実際に私たちがダウンロードして利用するアプリは、すでにコンパイルが済んでいる実行可能ファイルですので、ソースコードの翻訳を待つ必要はありません。やや難易度の高い言語が多いほとんどのコンパイラ型言語は、開発を始める際にコンパイルを行って実行するための「開発環境」を構築する必要があります。開発環境の構築とは開発に必要なソフトウェアをパソコンなどにインストールすることを指しますが、初学者にとっては開発に必要なソフトウェアが何なのか分からない場合も多く、学習を始める際のハードルとなる場合があります。さらに、OS(オペレーティングシステム。パソコンならWindowsやMac、Linuxなど。スマートフォンならAndroidやiOSなどの種類を指す)の種類により実行できる実行可能ファイルは異なります。よってコンパイルもそれぞれのターゲットに対して行う必要があるのも難易度を高める一因となっています。それに対してインタプリタ型言語の代表である「JavaScript」はブラウザで実行できるため開発の構築も容易です。なお後述しますがJava言語のようにどこでも実行できるように設計されたプログラミング言語もあります。またコンパイラ型言語は大規模な開発を想定しているものが多く、ソースコードを機能単位に分割して作るような機能が充実しています。またコンパイル(ソースコードを実行可能ファイルに翻訳すること)の際に記述内容が明確になるよう、厳密な書き方が求められます。はじめからこれらの機能をフル活用して開発を行う必要は無いのですが、若干の取っ掛かりづらさはあります。コンパイラ型言語の代表的な種類と特徴それでは次に、代表的なコンパイラ型言語の種類と特徴を見ていくことにしましょう。 Java コンパイラ型言語の代表格と言えばJavaです。「ジャヴァ」と読みます。似た名前のプログラミング言語に「JavaScript」というものがありますが全くの別物です。特徴 Javaはアメリカのサン・マイクロシステムズ社によって1996年に発表された歴史のあるプログラミング言語です。現在はアメリカのオラクル社が権利を保有しています。 Javaの開発当初からのポリシーとして「Write once, run anywhere」があります。これは一度書いたソースコードはどこでも実行できるということを意味します。前述の通り実行可能ファイルはOSの種類により異なりますが、Javaは「Java Virtual Machine(JVM)」という仕組みを取り入れることで、基本的に同じソースコードがどこでも動くような環境を用意しました。 Javaは早い段階から大規模開発に向いた機能を取り入れて来たため、企業の基幹系システムなどに幅広く使われていることも特徴です。特に金融機関の基幹系システムにはほぼ100%採用されていると言っていいでしょう。歴史がありいわば「枯れたプログラミング言語」であるためとても安定しているため、この流れは今後も継続されるものと想定できます。実際にシステム開発の案件数も多く、システム開発会社の新入社員研修でも広く取り入れられているプログラミング言語です。プログラミングを職業とするのであれば覚えておくと非常にメリットがあると言えるでしょう。最新のバージョンは2019年9月にリリースされたJava SE 13です。なお学習にあたっては問題ありませんが、商用利用のライセンス体系が変更になっているため、会社で利用する場合にはオラクル社のホームページで確認しておくといいでしょう。開発に使われた代表的なサービス前述の通りJavaは広く多くのデバイスで利用されています。多くの企業の基幹系システム：多くの企業では請求処理や営業管理などの基幹系システムを利用しています。これらのシステムはブラウザから利用する場合も多いでしょう。ユーザーが直接接するWebページの開発をフロントエンドと呼び、サービスを提供するサーバーと呼ばれるコンピュータ内部で動作するプログラムをバックエンドと呼びます。Javaはこの「バックエンド」で幅広く活用されています。 Androidアプリ：AndroidアプリもJavaで開発されてきました。現在の主流は「Kotlin」というプログラミング言語ですが、KotlinはJavaと100%の互換性があり、実行もJVM上で行われます。組込みシステム：IoT機器などの組込みシステム用にもJavaは広く活用されています。組込みシステム用のJavaは「組み込みJava」と呼ばれ、ほとんどのカーナビやBlu-rayプレーヤーなどに使用されています。 C# C#は主にWindowsで使われているコンパイラ型言語です。特徴 C#はアメリカのマイクロソフト社によって開発されました。「シーシャープ」と読みます。2000年に発表された、こちらも歴史のあるプログラミング言語です。 C#は当時の「C++」といったプログラミング言語の使いづらい部分を改良し、モダンに扱えるようにしたプログラミング言語です。マイクロソフトの基盤ソフトウェア（フレームワーク）である「.NET Framework」上で動作するように設計されています。 C#は言語的にC++をベースとしており、C言語の記述に慣れた人であれば容易に習得できる言語です。 C言語は大学のカリキュラムで採用されていることも多く、コンパイラ型言語の中では比較的容易に取り組めると言っていいでしょう。開発に使われた代表的なサービスマイクロソフト社の多くのサービス：C#はマイクロソフト社の多くのサービスで利用されています。具体的な例としてはビデオチャットソフトウェアである「skype」やポータルサイトの「MSN」のバックエンドなどがC#で開発されています。なおC#でWeb系のバックエンドの開発を行うには「ASP.NET」というフレームワークを使用します。キーワードとして覚えておくといいでしょう。ゲームの開発：ゲームの開発で高いシェアを誇る「Unity」で使えるプログラミング言語の1つがC#です。スマートフォンアプリの開発：シェアとしては少ないのですが、AndroidやiOSなどのスマートフォンアプリの開発にも使用できる環境が用意されています。 C言語 C言語は元祖コンパイラ型言語と呼べるプログラミング言語です。特徴 C言語は1972年にアメリカのAT&T社のベル研究所でデニス・リッチーとブライアン・W・カーニハンによって開発されました。「シー言語」と読みます。ほとんどは略して「シー」と呼ぶ場合が多いでしょう。 C言語は現在のほぼすべてのプログラミングの源流となっている記念碑的なプログラミング言語です。手続き型(ソースコードが書いた順番に上から実行される)や制御構文(繰り返しや条件分岐)などの基本機能はC言語から広く使われるようになったと言っていいでしょう。非常に歴史のあるプログラミング言語ですが、現在も使用されバージョンアップが行われています。 C言語の実行可能ファイルは各OSごとに最適化されたものであるため、実行時に必要なCPUやメモリ量が少なくコンパイラ型言語の中でも高速に動作するものの1つです。現在はC言語の機能拡張版である「C++」の方が一般的に使用されています(ここではまとめてC言語と表記しています)。開発に使われた代表的なサービス教育：C言語は非常にシンプルで分かりやすい言語構造であるため、大学のカリキュラムなどで広く使われています。C言語=古い、というイメージがあるかもしれませんが、シンプルだからこそ初めて学ぶプログラミング言語に向いているということから採用されています。組込みシステム：Javaが登場する前は組込みシステムは「アセンブラ」と呼ばれるプログラミング言語かC言語で開発されていました。C言語はこれまで開発されてきたソフトウェア資源なども充実しているため、現在でも開発に多く利用されています(シビアな場面ではアセンブラも用いられています)。 OSやライブラリ：WindowsやMacOS、LinuxなどのOSはC++で開発されています。またプログラミング言語で使用する部品(ライブラリ)の多くもC++で開発されています。例えばインタプリタ型言語の代表である「Python」はAI関係の開発に強みを持っていますが、実行速度が遅いというインタプリタ型言語特有の弱点があります。しかしPythonで使用されるAI関係のライブラリの多くはC++で開発されているため、結果的にインタプリタ型言語とコンパイラ型言語の特徴をうまく生かした環境となっていると言えます。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。コスパ・タイパ最適化の参考として、

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今さら聞けない！Pythonとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

人気のプログラミング言語「Python」について解説します。どんなシーンで使われるプログラミング言語なのか、Pythonで作れるアプリケーション、Pythonのメリット・デメリットについて説明しているので、これから習得を目指している方は知っておきましょう。日本でもこれからより注目される言語になるはずです。なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。なお、今回の記事の内容は動画でもご覧いただけます。テキストよりも動画の方が理解しやすいという場合はぜひご覧ください。目次 Pythonとは？言語の特徴 Pythonを学習するメリット Pythonでできること Pythonが使われているサービス初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ）まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonとは？言語の特徴 Pythonとはプログラミング言語の1つです。C言語などと比較して分かりやすい文法が特徴です。非常に広く使われているため学習するためのサイトや本も充実しています。2020年現在、最新のGitHubの調査(2019年)では世界2位の人気を記録しています。画像出典：GitHub また、Pythonはプログラミング教育や初心者向けのプログラミング言語としても多く使われています。これは、Pythonの簡潔な言語仕様により、少ないコード行数で分かりやすいソースコードを書くことができるためです。がんばれば、超一流のプログラマーと同じようなコードを、初心者でも真似して書くことが可能です。また、最近では、AI（人工知能）分野でPythonが利用されることで注目を浴びています。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中Pythonを学習するメリット Pythonを学ぶメリットは多くあります。前述の通り、プログラミング初心者の方でも安心して学ぶことができますし、非常に人気があるプログラミング言語なので、これからも長期に渡って利用できることでしょう。以前は日本では大学や研究機関での利用が主でしたが、最近ではPythonを使ったWebサービスやAI関連のビジネスなどに多く活用されています。例えば求人・採用サイトのGreenでPythonの求人情報を検索してみると約760件該当があります(2020年6月現在)。これはフロントエンドとほぼ同等の求人数です。すでにシステム開発でも一般的に利用されているプログラミング言語と言って良いでしょう。画像出典：Green PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されています。現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。画像出典：Google人材募集 Pythonでできること Pythonは、組み込みアプリ開発やWebサイト構築から、ディープラーニングまで様々な分野で利用可能な言語です。Pythonでは多くのWebサービスが作成されています。 PythonでWebサービスを作成する上でよく利用されているのが「Django」や「Flask」というフレームワークです。 Pythonで人気のフレームワークまとめ現在は、AI（人工知能）や機械学習分野で使用されているPythonの技術が注目されています。例えば、深層学習と呼ばれるディープラーニングの分野でも多くのソフトウェアがPythonで動作しています。 Scikit-learn（統一された関数で機械学習を実施可能） Keras（簡単に計算グラフを扱うことができる。） TensorFlow（Googleが開発したディープラーニングのフレームワーク） PyTorch（Facebookで研究用途に使用されているディープラーニングのフレームワーク）その他にもインターネット上から情報を収集するWebスクレイピングと呼ばれる分野でもPythonは多く活用されています。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。コスパ・タイパ最適化の参考として、テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由をご紹介します。

Python

プログラミング初心者が最初に「JavaScript」を学ぶべき理由とは

本稿は、Free Code Campのブログ記事を了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。本記事は、Free Code Campの講師を務めるQuincy Larson氏によって投稿されました。初心者にとってプログラミング学習への旅は、ほとんどの場合、深夜のGoogle検索から始まります。このとき通常は、「◯◯を学習」などの検索ワードを打ち込むはずです。しかし、人々は検索する言語を、どのように決めているのでしょうか。「シリコンバレーでいつも冗談になっている言語だから、Javaを学ぶ。」または、「今人気が高いから、Haskell。」もしくは、「Go Gopherが可愛いからGo。」のように考えて決めるかもしれません。あるいは、このようにはっきりと決まらない場合には、おそらく次のような検索になるでしょう。「どのプログラミング言語を最初に学ぶべきか？」もっともインフォグラフィック（情報を視覚的に示した図）で検索しようとする人はあまりいないかもしれませんが、探せば次のようなものが見つかります。画像：「どのプログラミング言語を最初に学ぶべきか？」のインフォグラフィック最初に学ぶプログラミング言語を決めるのは楽しいものです。しかし、最初のプログラミング言語を何とか使えるようになるまでに、何百時間もの練習が必要です。そのため、次の要素について考えるべきです。言語の求人需要言語の将来性学習の難易度学習中に形にできるプロジェクト毎年新しいプログラミング言語が誕生し、これらの言語について学術論文が執筆されます。それからWeb上のコミックも。先月のこのコミックは一見の価値があります。 (左から右に読み進める3コマ漫画) 画像：8つのプログラミング言語を使って姫を救う方法（toggl社によるコミック） JavaScriptを使う城に攻め込むために、ライブラリを選び、ノードを生成して、フレームワークを構築するのに何時間も費やすしかし、フレームワークが完成する頃には、城の要塞が破壊されていて、姫は他の城へと逃げていた Cを使う城に攻め込むためのライブラリと、姫を救うためのライブラリを準備したら――いざ出陣！姫と、彼女の犬、彼女の衣服全て、彼女の食べた全てのものを救い出す。失敗――ヌルターミネーターを忘れていたかもしれない？ C#を使う LINQ（統合言語クエリー）を使った救出計画を説明するだけで、数時間かかる。諦めてStack Overflowで質問をして、Jon Skeet氏（Googleのエンジニアで、『C# in Depth 』などの著者）に全て任せる Javaを使う「城の攻略計画」を、プロダクション環境に迅速にデプロイするオーバーロードで、2種類の城を定義する。しかし姫はいない（オーバーロードできない）。 LISPを使う GOを使う「捕らわれた姫の救出」はサポートされていなかった。標準ライブラリに、すでに自由の身になった姫を発見する。この姫はJPanelで作られたのか？ PASCALを使う姫、城、救出計画を宣言する酒に入りびたり、任務のことは忘れる PHPを使う姫をPHPで救わなければならない最初に学ぶプログラミング言語を選ぶときには、選択肢が不足することはありません。次のグラフは、過去12年間において、プログラミング学習に関して最も検索されているキーワードです。 Javaには浮き沈みがあります。Pythonの検索は徐々に増えていて、最も人気の高い言語となりつつあることが伺えます。しかし、これら2つの言語に加えて、過去数年で検索数がゆっくりと増えている存在がいます。それがJavaScriptです。これらのプログラミング言語を論じる前に、明らかにしておきたい点があります。特定の言語が、他のどの言語よりも客観的に優れていると主張するつもりはありません。エンジニアは最終的に複数の言語を学ぶべきだという考え方には、同意しています。エンジニアは最初の言語をまず深く学習すべきだという考えです。――また、その最初の言語としてJavaScriptを選ぶべきだと考えています。最初に、現在プログラミングが教育機関でどのように教えられているかを見ることから始めましょう。コンピュータサイエンス入門画像：大学のコンピュータサイエンスの課題におけるコードの質（x軸に時間、y軸にコードの質）ソースコードの行数がゼロの状態まずシンプルなプロトタイプを作成するプロトタイプのままにしておく罪悪感を感じる指導教官に、デモを提出するよう言われるエンジニアの友人に相談したところ、ソフトウェアテストについて初めて知る課題の提出期限伝統的に大学においてプログラミングは、コンピュータサイエンスの領域の科目として教えられてきました。コンピュータサイエンスそのものは、数学の延長線上にある学問と見なされたり、または電気工学の学位取得課程のカリキュラムに含まれています。あなたもすでに聞いたことがあるかもしれませんが、「筆と顔料について学ぶだけではプロの画家にはなれないのと同様に、コンピュータサイエンスの教育だけではプロのプログラマにはなれない。」――エリック・レイモンド 2016年現在も多くの大学は、プログラミングをコンピュータサイエンスであるかのように扱い、コンピュータサイエンスを数学であるかのように扱っています。その結果、多くのプログラミング入門のコースでは、Cのような抽象度の低い言語や、MATLABのような数学に特化した言語が主に使われているのです。コースを担当する学部の教授もあまり変わることはなく、TIOBE社によって毎年公表される人気プログラミング言語のインデックスや、次のIEEEによるランキングも順位はほとんど変わりません。 10年前から、上位ランキングに並ぶこれらのプログラミング言語は、ほとんど変わっていません。しかし、学術界において変化が起こり始めています。 2014年、PythonやJavaは、アメリカの上位の教育プログラムにおいて最も人気のある言語として追い抜きました。画像：アメリカのトップ39位のコンピュータサイエンス学科の入門コースにおいて使われる言語のランキング（Philip Guoによる調査）また、もう1つの変化も起こりつつあります。仕事で使われているプログラミング言語は、教育課程で教えられる言語とは異なるのです。画像：最も人気のあるプログラミング言語　Stack Overflowが2016年に行った調査によると、49,397人のエンジニアが回答した最も人気のある言語が「JavaScript」でした。エンジニアの半数以上がJavaScriptを使っています。JavaScriptはフロントエンドのWeb開発に不可欠であり、徐々にバックエンドの開発にも関連する言語になっています。また、ゲーム開発やIoT（Internet of Things：モノのインターネット）などの分野にも広がっています。求人広告でも、JavaScriptはJavaの次によく見られるようです。画像：世界最大の求人情報サイトIndeed.comによるデータしかし、JavaScriptはあなたにとって正しい選択でしょうか？あなたが最初に学ぶプログラミング言語として選ぶ価値はあるでしょうか？私が最初に述べた4つの要素の点から、考えてみましょう。要素1：言語の求人需要知的好奇心からプログラミングを学ぶ場合には、ここは読み飛ばしても構いません。しかし、ほとんどのプログラミング学習者は、プログラミングを自分のキャリアに生かしたいと考えている人が多いので、この要素は重要になります。先にも述べたように、Javaは最も多くの求人広告に掲載されている言語です。そしてJavaScriptが僅差で2位です。 JavaScriptは、約20年前に誕生しましたが、Netflix、Walmart、PayPalなどの企業にアプリケーションを構築する主要なツールとして使われるようになったのは最近のことです。その結果、多くの企業がJavaScriptを書けるエンジニアを雇い始めていますが、雇用市場においてはまだ人数が足りていないのです。画像：Indeed.comによるデータ Javaのエンジニアの求人倍率は約2.7倍です。同様にPHPやiOSのエンジニアの求人倍率も高めです。一方、JavaScriptの求人倍率は約0.6倍しかありません。JavaScriptのスキルを持っていれば、売り手市場です。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中要素2：言語の将来性 JavaScriptは他のどの言語よりも、速いスピードで発展しています。画像：GitHub Octoverse 2016より Google、Microsoft、Facebook、Netflixなどの企業からの潤沢な投資と才能のあるエンジニアの貢献によって、言語としても発展を続けているのです。例えば、TypeScript（JavaScriptのスーパーセットである静的型付き言語）は、100人以上のオープンソースの貢献者によって、改良が続けられています。彼らの多くはMicrosoftやGoogleで働くエンジニアです。 Javaの場合には、このような企業間の協力は難しいと思います。オラクルは（サンマイクロシステムズの買収によりJavaの所有権を取得し、）Javaのソースコードを利用しようとする会社に対しては、著作権侵害訴訟をよく起こしています。要素3：学習の難易度画像：XKCD comicのパロディほとんどのエンジニアは、高水準のスクリプト言語が比較的学びやすいということに同意すると思います。JavaScriptはPythonやRubyと同様にこのカテゴリに含まれます。大学では最初のプログラミング言語としてJavaやC++などが教えられていますが、初心者にとっては難易度がかなり高いといえるでしょう。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。

プログラミング

これからのエンジニアに必要なスキルとは【非エンジニアサミット・イベントレポート】

TechAcademyでは、2015年6月14日に『非エンジニアサミット「プログラミングをシゴトにする」』というイベントを開催しました。これからプログラミングの学習を始める方を対象に、第一線で活躍するエンジニアから直接話を聞けるイベントです。第1回目となる今回は、株式会社クラウドワークスCTOの大場光一郎氏、株式会社Fablicの堀井雄太氏をゲストとしてお迎えしました。本記事ではイベントレポートをお届けします。これからプログラミングの学習を始める方は参考にしてみてください。ゲスト大場光一郎氏（株式会社クラウドワークス執行役員CTO） 2001年、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社へ入社。在職中、Rubyの導入支援やRubyを用いたクラウドサービスの開発・運用に従事。グリー株式会社インフラストラクチャ部門にて、開発環境からプロダクションをつなぐDevOps周りを担当し、GitHub Enterpriseの導入による開発品質の向上や、デプロイメント支援システムをRubyで開発。 Rubyやソースコード管理に関する講演、著書多数。 2014年1月、株式会社クラウドワークスに参画、執行役員CTOに就任。堀井雄太氏（株式会社Fablic チーフエンジニア）「Fril(フリル)」を開発しているエンジニア。2007年、株式会社ECナビ（現：VOYAGE GROUP）に新卒入社。比較サイトの運営やディレクトリ検索サービス、広告配信システムの開発などを経験。2012年、株式会社Fablicを創業し女性向けのフリマアプリ「Fril」を開発、インフラ、サーバーサイドの開発担当。クラウドワークス大場氏講演まずは、大場光一郎氏から講演いただきました。講演では、エンジニアになったきっかけ、社内の開発体制、これからエンジニアを目指す人に期待することをお話しいただきました。エンジニアになったきっかけ学研の教材に載っていたマンガがきっかけでBASICを使ってプログラムを書いてゲームを作りながら自分でやってみようと思ったのが、一番最初にプログラムを書くことのスタートだったとのこと。その後は、ハードウェアを組み合わせた業務システムを開発している会社に入社。当時は「プログラムさえ書ければいい」と思って社会人をスタートしたそうです。その時のことを大場氏は「今から考えると当たり前ですが振り返るとコードを書けるだけで会社を選ぶのは良くない」とも語りました。またその頃、働いていた会社とは別に、オープンソースを開発するプロジェクトに入り、そのプロジェクトの開発者との交流を通じて、組織の垣根を越えてプロジェクトを進めることを経験したそうです。そのため、大場氏の考え方の根本は「オープン」。実際仕事の中でもオープンソースのように仕事をしているのが特徴なんだそうです。クラウドワークスでの開発体制クラウドソーシングサービスのクラウドワークスの開発体制はどうなっているのでしょうか。特徴は、UX改善会を開催してユーザー体験を大切にした開発を重視していること。「UX改善会」は、3、4人のチームを組んで、ユーザー視点でサービスを使い、サービスにおける課題を見つけ、改善案などをプレゼンテーションに落とし込んで全社員に発表するというもの。社員はもちろん、エンジニアインターンの学生から率直な意見を聞いて改善に役立てているといいます。この取り組みにより、サービスを使い続けていると当たり前になって気づかないことを、改めてフレッシュな気持ちでサービスを見つめられ、実際にサービス落としこんで、日々改善ができているんだそうです。開発分野の他に、クラウドワークスでは日報の書き方にも工夫があり、お互いがどんな仕事をしているか共有し合えるように、他の部署の人でもわかる言葉で伝えることを推奨しているそうです。これからエンジニアを目指す人に期待すること大場氏は「今は技術が折り重なってできているので、深堀りすればするほど深いし、技術の移り変わりも早いので、エンジニアとしては多層的に折り重なる技術を同時に理解できないといけない状況です。」とエンジニアとして必要なことを語りました。そのような状況の中で、初心者としてプログラミングをはじめるのは、チュートリアルなどが充実しているため、比較的簡単で、初心者から中級者に上がるにはいろいろな技術をキャッチアップする必要がでてくるため、1人では限界があるとのこと。そのため大場氏は、勉強会を通して仲間を見つけることや、プログラミング学習のサービスの活用などを推奨しているそうです。また、JavaもRubyも最初は「おもちゃ」と言われていた背景があり、「おもちゃ」と言われているような技術を使ってみることの大切なんだそうです。「イノベーションを起こすようなものは最初おもちゃのように思われがちですが、だからこそチャレンジすることが今後のエンジニアに必要なのではないか」と大場氏は締めくくりました。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中Fablic堀井雄太氏講演続いて、堀井雄太氏に講演いただきました。大場氏と同じく、エンジニアになったきっかけ、社内の開発体制、これからエンジニアを目指す人に期待することお話しいただきました。エンジニアになったきっかけもともとは経済学部出身で、大学でもプログラミングの授業で受けていたわけではない、いわゆる文系プログラマーだという堀井氏。それでも大学生のころから漠然とWebサービスを作ってみたいと思っていたそうです。そこで大学生のうちにいろいろな会社でインターンをとして働いていたのがプログラミングを学ぶきっかけ。最初はHTML/CSSを使ってWebサイトを作るところからはじめ、本を読み込んでサービスを作ってみるなど独学で学んだとのことです。その後、ECナビ（現在のVOYAGE GROUP）に新卒で入社し、自社プロダクトの開発と運用をして、後半の2年はインフラの部署に所属されていました。会社に所属することのメリットとしては、独学よりも体系的に学べる、先輩や同僚がいることで成長できるなどを挙げていました。堀井氏が講演の中で話した、「エンジニアとしては遅咲きだが、遅いということはない。意志があれば、とりあえずやってみるのが大事」という言葉が印象的でした。 Frilの開発体制株式会社Fablicは、2012年7月にフリマアプリのFril（フリル）をリリース。累計ダウンロード数が300万を越えているといいます。現在は、12、13人のメンバーで開発しているそうです。エンジニアはまだまだ増やしたいとのことで、募集も随時行っているとのこと。開発体制として特徴的なことは、ユーザーと一緒に開発すること。実際にFrilを使っているユーザーをカスタマサポートとして採用しているそうです。開発の現場にユーザーがいて、「困ったことがあったらユーザーに聞く」が信条で、実際の開発フローにユーザーが関わるようにしているといいます。これからエンジニアを目指す人に期待することどんなエンジニアになるかを意識することが大事とのことです。会社のフェーズによってエンジニアに求められることは違うので、技術の経験たくさんを積むことが大事。堀井氏自体も、サーバーサイドもインフラも関わってきましたが、今では全てが関係しているそうです。それぞれの領域を学んでいく中で、強みを形成していくのが良いとのことでした。また、技術を学ぶだけでなく、行動して実践することも大事。チームで開発できる、社内で共有できる、社外にアウトプットできる、リーダーシップを発揮できるなど、技術をもとに行動することが今後のエンジニアに求められていると語っていました。また、最後には「ものづくりは楽しいので、楽しみながら開発していくのが大事」というメッセージで堀井氏は締めくくりました。パネルディスカッション「これからのエンジニアに必要なスキルとは」続いて、大場氏、堀井氏によるパネルディスカッションです。モデレーターはTechAcademyを運営するキラメックス株式会社の代表取締役社長の村田がつとめました。パネルディスカッションでは、事前に参加者から募集した質問をもとに回答いただきました。質問はこれからエンジニアになっていくことを想定して、下記のセクションに分けて進めています。エンジニアになる前の段階エンジニアとして働く段階エンジニアとしてさらにスキルアップする段階エンジニアになる前の段階（村田）それではパネルディスカッションを始めていきます。非エンジニアの方のプログラミング学習が一歩前に進むきっかけになればいいなあと思っています。最後には会場のみなさんからの質問も受け付けます。（村田）まず1つ目の質問ですが、「どのプログラム言語から勉強するべきか」という疑問にお答えいただこうと思います。これみなさん非常に悩ましい点だと思うのですが、このあたりお二人はどのようにお考えでいらっしゃいますか？（堀井）最初はPHP、Perl、Rubyあたりから始めるといいのかなあと思っています。理由は、コミュニティが活発なので困ったらそういうコミュニティに相談して聞く環境があることですね。あとは、実際に企業に入ってみて使われていることも多いです。実際、私が新卒で入った会社も主要な言語がPHPであとPerlとRubyも少しあったので就職するときも有利だと感じています。（村田）なるほど。大場さんはいかがでしょうか？エンジニア歴も長いと思いますが。（大場）最初に触る言語としては僕はなんでもいいかなと思ってるんですけど、子供向けや教育向けと呼ばれる機能が制限された言語よりは汎用的な言語を使った方がいいかなと思っています。それがコンピュータが本来持っている能力を引き出せる可能性があるという理由です。なので、あんまり学びやすさとか初心者向けといった軸で選ぶよりは、なんでもできるような言語を選ぶのがいいのではないでしょうか。（村田）では続いてプログラミングを勉強する段階になった際に「どこから着手すればいいか」という質問に入っていきたいと思います。具体的にあれば教えていただけますか？（大場）さっき話したことと関係しているのですが、一つのサービスを成り立たさせるためにはいろんな技術の積み重ねがあって、一部分だけわかっててもサービスとしては成り立たないことがあります。だから、どこからというよりは「これが作りたい」とか「こんなサービスをやってみたい」といったところを目指して、それに足りないのはどこなのか、簡単そうなのはどこなのか、一番難しそうなのはどこなのか、そういう切り分けでちょっとずつ自分がどこにいるかわかるように進めるのがいいんじゃないかなと思います。この言語を覚えたいといった学習の仕方だとモチベーションが続かないと思うんですよね。（村田）それはありますよね。（大場）コンピュータという分野も3ヶ月勉強した人や10年仕事で使ってますという人とか経験にいろいろあっても、その中で「マスターしました」って自分で言える人はあんまりいないと思うんですよね。すごい奥が深い世界なんで。だからこの言語をマスターするまでやろうとなると結構どこまでいっていいかわからない。なので、道具として何をやりたいかというところを目標にすると続きやすいんじゃないかなと思います。（村田）目的ありきでその言語をツールとして使って、形にしていくところから足りない部分を補うのがいいんじゃないかということですよね。堀井さんはいかがでしょうか？（堀井）大場さんも仰ったように一つを学べば終わりというものではないですね。プログラミングをするモチベーションを保たないと結局意味ないので、自分がこういうのがあったら便利だなというものをとりあえず手を動かしながら作るのがいいと思います。（大場）さっきTechAcademyのオンラインブートキャンプの説明の中で、Twitterクローンを作るというお話しでしたが、あれってどこまでのクローンなんですかね？投稿するだけだと簡単だけどTwitterを真面目に作ると結構難しいと思うのですが。（村田）Ruby on Railsチュートリアルに載ってるくらいのマイクロポストみたいなレベル感ですね。ユーザー登録ができてフォローして、その投稿がそれぞれタイムラインに一列に出てくるクローンです。（大場）フォローもするということは、ある程度データベースの関係性もグラフみたいなところもやるんですね。そういう意味では歯ごたえのある感じですね。（村田）そうですね。実際に世界中で使われているようなサービスに近い形で作る方がモチベーションが上がると思っています。全く使わなそうな図書館データベースを作るよりもTwitterクローン作る方がイメージがわきやすいし面白いなと感じてもらえるはずです。プログラミングを学習するときのモチベーション、特に一人で勉強する時間が長いので、自分がやる気になるようなところから始めるのがいいのかもしれませんね。（村田）では次にいきましょう。「プログラミング習得をする上でつまずきやすいポイントとその解決方法」について聞いてみたいと思います。堀井さんいかがですか？（堀井）つまずくところいっぱいありますね。特に、環境構築が一つのハードルになるかなと思ってます。弊社でもインターンに来てもらうことが多いのですが、プログラミングを書き始めるまでの開発体制を整えるところで時間がかかることがあります。ただ、今はEC2とかHerokuとか、必要なパッケージがそろっている状態で始められるものもありますね。無料プランを使うか、少しお金を出せばサーバーが簡単に手に入るので、うまく使って最初のハードルを乗り越えてから本を一冊写経してみるといったことから始めるのがいいのかなと思ったりしますね。（大場）個人的には難しいところって技術と技術の境目の部分かなと。例えば、Rubyだとアプリケーション開発の知識がいるし、データベースにアクセスするときにSQLみたいな言語をわかってないといけないし、両方わかってないといけないようなシチュエーションがサービス開発の中でたくさんあります。両方の知識が求められるところでハードルがぐっと上がって、新しいことを覚えるのが難しいのかなと思いますね。その解決方法としては繰り返すということですかね。繰り返していると、「これはこのことだったんだ」みたいに理解できることもあるので、反復するところがコツかなと思っています。もう一つつまずきやすいところとしては、技術の中でそもそも難しいところです。C言語だったらポインタ、Rubyだったらブロックとかですね。そもそも考え方が難しいものがいくつかあって、それを変な例えで理解しようとしても、結局どこかで嘘が入っていたりして本質的には理解できないところがあります。それは難しいものだと受け入れて、わかるまで何回も繰り返すところが必要なんじゃないかなと思っています。（村田さん）そうですね。僕も最初はPHPから始めたんですけど、クラスみたいな概念がそもそも理解できなかったです。その時は、10日くらいわからないまま続けたら理解できました。繰り返しながらやっていくと、ピーンとわかるときがくるので諦めずに繰り返すのが重要ですね。（大場）悟るまでですね（笑）（村田）悟りが降りてきますからね。さて次の質問ですが、「おすすめのプログラミング学習方法はありますか」ということです。いま繰り返しやるとありましたけれど、もうちょっと具体的に聞きたいと思います。大場さんは仕事を始めてから学んだという感じですか？（大場）まあプログラムを書くのがもともと好きでゲームをつくるなかで学びました。Windows3.1が出たときに「マインスイーパ」というゲームが入っていたのですが、当時Windowsが動くパソコンがすごい高かったんですよね。なので、みんなができるように、MS-DOSのキャラクターベースでできるマインスイーパを開発してみんなに配ったとか、そのなかでいろんな技法みたいなものを学んでいったというところです。今はほんと一つのアプリケーションを成立させるのにいろんな技術が必要なので、競争仲間であるとか教えてくれる先輩とかそういう人がいる環境に身を置くところが大事かなという気がします。（堀井）小さいところから考えて手を動かすのがいいかなと思っています。会社に入ってみて思ったのが、システムって完璧じゃなくてすでに困っている人がいるんですね。そこで私もわからないなりに、管理画面にあったらいい機能とかを他の部署の人から聞いたりして、改善や機能追加できるところを調べながら徐々に開発技術を学んでいくところがありました。あとは、勉強会もおすすめです。新卒で入った会社では勉強会を定期的に開催していたので、自分の回が来たら学んできたことを発表しなきゃいけない場がありました。そういう半ば強制的にでも自分のスキルを底上げするようなイベントに身を置いてステップアップしていくのはいいかなと思います。（村田）なるほど。僕も自分で学習してきていたときは、何かインターネット上で気になるサービスをまねてそれと同じ動きを作ってみることをしていました。あとは、わからないところでずっと迷ってるとやる気がなくなっていくので、すぐ人に聞くというのは結構重要ですね。僕は新卒で楽天に入ったので、エンジニアの部署にいる同期を休日にカフェとかに呼び出して、わからないことを聞くというのを結構な頻度でやってました。（大場）あとはオープンソースの開発に関わっていくこともいいですね。そんなに難しくなくても手が足りないというプロジェクトはたくさんあって、それこそプログラムだけじゃなくてドキュメントの追加みたいな簡単なところから手伝うこともできます。それでコミュニティの人たちの顔がわかってきて、だんだん開発に協力していく中でいいプログラムをたくさん読んで、自分がやるならどうしようみたいなことを考えたりすることがスキルアップにつながると思います。エンジニアとして働く段階（村田）では次の項目に入っていきますね。「採用したいと思うエンジニアの特徴」について聞いてみたいと思います。具体的にこんな人がいいなというものがあれば教えていただけますか？（堀井）大前提としてプログラミングが好きなことが当てはまるのかなと思っています。やっぱ好きな人って勝手に自分でどんどん技術習得して、自分自身でスキルアップしていくので根本的にプログラミングが好き、ものづくりが好きという素養はまず見てますね。あとは、Githubとかを使って自分が書いたコードを他の人に見てもらう、シェアするみたいな文化があると思うんですけど、自分の恥をさらすことができる、自分の持っていることをシェアするとかオープンさみたいなものを持っている人は素晴らしいかなと思いますね。（大場）堀井さんのお話の中でもサービス志向のエンジニアみたいな話題がありましたけども、スキルはすごい優秀だけどうちの事業にそんなに興味ないみたいな人は今のステージでは採用が難しいです。なにかしら共感をもってるところのプラスアルファでエンジニアリングを見て採用してます。（村田）会社の規模とかフェーズによっても変わってくるかなと思うんですけれども、やっぱりそのそもそものエンジニアとしてのプログラミングが好きであったりとか、サービスが好きみたいなところは基本的には重要ですよっていうことですね。（村田）では次です。「優秀なエンジニアはどうやって見極めているんですか？」という質問です。大場さんいかがでしょうか？（大場）正直言って僕もこれだというものはないですけど、一番確実なのは一緒に働いたことがある人ですよね。やっぱりいろんな会社にいると、こいつは本当にすごいみたいな人が何人かいたりします。（堀井）優秀の定義にもよるかなと思うんですが、見極めるとしたら今はGitHubとかあるので、どういうコードをその人が書いているのか、アプリなど個人でプロダクトを出しているのかとか見たりしますね。（村田）結局その人がどういう人かとか、どれくらいできるのかっていうのが見えるかどうかっていうのは結構重要なのかもしれませんね。ポートフォリオなりGitHubなり、今だとそういうのが結構アピールしやすい時代かなと思います。（村田）次に行きますね。「プログラミングスキル以外でエンジニアに求めることはありますでしょうか」という質問です。堀井さんどうでしょうか？（堀井）これはもうたくさんあります。まず弊社もベンチャーなのでプログラミングだけできる人は結構厳しいのかなと。具体的に言うと、やっぱコミュニケーション能力が高い人がいたら嬉しいです。実際、弊社はユーザーにヒアリングすることがあるので、ちゃんとそのユーザーさんとコミュニケーションが取れるかとか、仕様が上から降ってくるのを待つのではなくて自分で考えたものをデザイナーやディレクターに発表して巻き込んでいく力みたいなのが問われるシーンが多いです。（大場）エンジニアに求めるコミュニケーション能力でいうと、そもそも人と話すのが苦手だからコンピュータを扱う仕事を選んだみたいなところもあると思うんですよね。立ち上げ初期のベンチャーだと、とにかく作るというところがメインになっていて、そんなにコミュニケーションする必要がなかったりします。でも組織がちょっと大きくなってサービスが伸びてくると、ある時点からチーム開発みたいなものが求められて個人技だけでは限界がきたりします。そういう時にちゃんと自分に求められている役割の変化を感じて、それについてこれるかは考えてほしいなと思ったりします。具体的にはさっきの仕様の話だと、ゆるふわで落ちてきた仕様に対してこんな仕様でできるかと思うか、僕が決めてもいいんだというように受け止めるかで大きな違いがあると思うんですよ。それってエンジニアリングのバックグラウンドがあって、そういう幅のある仕様のなかで可能性として見られるかどうかっていうのは大きな違いじゃないかなと。（村田）自分から能動的に動いて、与えられたものだけじゃなくてしっかりそれ以外も自分で発信できるっていうことを理解した上でスキルを上げていけるような方が優秀になってくるし、それが求められるかもしれないですね。（村田）次の質問ですが、「エンジニアとして働き始めてからどんな勉強が必要ですか」とのことです。基本的にはエンジニアは日々勉強みたいなところがあると思うんですけど、そういったこと以外に何か具体的にあれば教えていただけますか？（大場）最近だとエンジニアの向かう方向性としてフルスタックみたいに、いろんな層の技術をまたがって自分一人でもサービス立ち上げができるみたいなところを目指したりもしますけど、実際本当に伸びてくサービス開発のなかでフルスタックになっていくのはめちゃくちゃ難しいと思っています。他に得意な人がいればなかなか手を出すのも難しい、どこをやってもいいよと言われても躊躇してしまうというところがあったりします。その中でできることは、一つひとつ極めていくところだと思っています。ただ、一個の技術だけで戦ってるとやっぱりリスクも高いので、次はこの専門家になろうみたいな二つ掛け合わせるものが何かあるといいんじゃないかと思います。（堀井）私はどういう勉強をしてたかなと思い返してみると、やっぱり学んでいくには段階的になると思うんですよね。一つの言語を学んで、データベースのことも学んで、今度はその言語の上に動いているフレームワークのことを学んだりと段階的に自分が学んだことに派生して勉強してきました。なので、最終的に自分が得意であると言えるくらいのところまで行けるように深掘りして、一つの技術を学んでいくのがいいのかなと思いますね。エンジニアにもスペシャリストを目指すのか、ジェネラリストを目指すのかいろいろ方向性があると思うんですけど、ひとつ自分はこういうエンジニアだとか自分の代表するプロダクトはこれだとか、そういうものを作れるようになるまでは深掘りすることがいいかなと思いますね。（村田）やっぱりエンジニアとしてどこか一つでもいいので、ある程度極めるというか、できたというところまでやって、そこからスキルの掛け算みたいなところが重要になってくるということですよね。エンジニアとしてさらにスキルアップする段階（村田）最後の項目に入っていきたいと思います。「エンジニアとしてどんなキャリアパスが描けると思いますか」という質問ですが、エンジニアとしてキャリアの長い大場さんお願いできますか。（大場）いまエンジニアの責任者として会社の中での役割を担っていますが、究極的には「事業のためにエンジニアリングをどうするのか」みたいな話になっていくかなと思っています。なので、技術だけではなくて、最近だとよく読んでいるのはマネジメントの本とかビジネス書みたいなところからキャッチアップするような勉強をしたりしてます。（村田）技術だけではなくて、その先の事業をテクノロジーで解決していくみたいなところに進めるようなパスがいいんじゃないかという話ですよね。（村田）では次に、「エンジニアが仕事したいと思う環境はどんなところですか」という質問です。堀井さんいかがでしょうか？（堀井）やっぱりエンジニア目線でいうと自由度が高いであるとか、個人の裁量が大きい方がチャレンジングなことがしやすいですよね。なのでそういう環境をいまの会社で作っていきたいと思ってます。弊社ののコアバリューがいくつかあるんですが、「エンジニアもチャレンジする」というのもあります。ある程度エンジニアの裁量でどういう設計をするかなど決められるような体制になっているので、自分がいいと思ったものをすぐ試せる環境があるのはエンジニアにとっていいのかなと思いますね。（村田）なるほど。では最後の質問として「エンジニアとして成長するためにどんな人がいる会社で働くべきだと思いますか」という質問です。いかがでしょうか？（大場）前職のように本当にエンジニアリングに関して職人みたいな人がいっぱいいるところにいて感じるのは、自分より優秀な人がいるところに身を置くことですね。自分が一番下手になって、あとは登っていくしかないみたいなイメージです。例えば、学生時代にインターンで初めてプログラミングをして、ベンチャー企業を手伝いながら一番下っ端でがんばってたらいつの間にか自分が一番詳しくなっていた。その後、さらに強い奴に会いにいきたいと言って弊社にジョインしてくれたエンジニアがいます。僕自身もいかに自分より優秀な人に来てもらうか、自分自身がキャップにならないようにすごく気をつけていて、優秀な人が活躍できるような環境や会社やサービスが大事だなと思っています。（堀井）これは私もほとんど同意見なんですけれども、自分よりも技術において素晴らしいと思った人がいるところですね。あとは、自分のスキルセットに近しいのを持っている人がいるような環境にいくと、自分のやろうと思っていることが一段引き上げられるのでいいのかなと思っています。あと最近は勉強会とか発表された資料とかがWebサイトにいっぱい上がっているので、そういうのを参考にしながら企業を選んだりするのはいいかなと思ってます。会場からの質問（村田）ここからは会場からの質問を受け付けたいと思います。ーー大場さんにお伺いしたいのですが、ご自身が英語情報で技術をキャッチアップするために気をつけられていることや、社内の方に英語の情報をキャッチアップするためにどんなことをしているのか教えていただけますでしょうか。（大場）今やってることでいうと、オープンソースコミュニティがだいたい英語ベースになっています。日本人しかエンジニアがいないプロダクトでもコミットとかは英語じゃないと受け付けない感じだったりします。社内に関しては、こうしないとみたいなものは今はないのですが、今週の気になる技術みたいなのを社内のGitHubにスレを立てて共有して、みんなが気になった技術は突っ込むようにしています。そういうときに情報ソースが英語のものがたくさんあるので、おのずと危機感が醸成されればと思っています。（村田）他のご質問はいかがでしょうか？ーーエンジニアが少なくて採用が大変だみたいなことを何かで読んだのですが、雇われる側としてどう感じておられるかということと、あと村田さんは育てる側としてどう思われるか教えていただけますでしょうか？（村田）まず育てる側の僕の方から話をさせていただきますね。まずエンジニアが足りてないところは事実です。エンジニアの採用が難しいっていうのは、そもそもマーケットに人材が少ないから取り合いになってるっていうのが一つあります。あとは統計的にもアメリカでは2020年には100万人エンジニアが足りなくなると言われています。日本でも2020年には20〜30万人ぐらいは足りなくなると言われています。インターネットを使ったビジネスはすごい盛り上がって市場も拡大しているのに、そこで働く人が増えていなければ足りなくなりますよね。僕らはそれをエンジニアを増やすことで解決したいと思っています。エンジニアになりたいという方は多いと思っていて、それでも増えないのは仕組みの問題もあると思っています。それが解決できる仕組みがあれば、人が足りないということに対してひとつの力になれるんじゃないかなと。エンジニアが足りないということに対して、大場さんはいかがでしょうか？（大場）エンジニアが足りないと言ってる会社も、2種類あるかなと思っています。 1つはよくよく聞いてみると、あまりエンジニアを大切にするような文化がなくてエンジニアが定着しない会社です。そういう会社の方は、「来てくれても半年くらいで辞めるから、辞めると思ってアウトソースすればいい」といったことを仰る場合もあります。こういったことが負の循環になって常にエンジニアが足りないことが常態化してしまう。僕らみたいなエンジニアリングの重要性を理解していて、Webサービス中心の会社だとまったく事情は違っていて、サービスの成長にともなって、さらに成長させるためにエンジニアは、明確に足りていなくてまだまだ必要だと思っています。TechAcademyさんみたいな取り組みでエンジニアが増えていくのはこれからの日本にはものすごい必要だなと思っています。（堀井）ベンチャーで最近伸びているサービスであれば、やっぱりどうしても人が必要になってきて、実際に弊社でもエンジニアは常にどの職種も募集しています。私もベンチャーの友達とか知り合いも多くて起業する人もいるのですが、その立ち上げにはやっぱりそれなりにWebのことがわかる人がどうしても欲しくなるんですけど、そういうスキルの高い人たちは大手であるとか名の知れた会社とかに勤めています。そもそもその会社からあまり転職市場に出てこないというのは肌感としてはあるので、僕らみたいなベンチャーはいかにいい人たちを見つけて会社のことを知ってもらって、採用につなげるかについていつも苦労しています。なので、需要はかなりあると認識しています。（村田）最後付け加えますね。プログラミングを習い事の視点でみると、換金性の高い習い事だと思うんですね。というのも、例えば10万円払って勉強してプログラミングが習得できれば10万円以上稼げると思うんですね。もちろんクラウドワークスさんのようなクラウドソーシングサービスで仕事を探してそれに応募して自分で遠隔の仕事をするのも一つだと思いますし、自分でメディアを立ち上げるのというのも一つでしょうし。そういった意味でも企業に入るだけじゃなくて働く方法はいくつかあると思います。（村田）お時間になりましたので、最後にこの会の締めくくりということで「これからプログラミングを学習するみなさんへのメッセージ」をお二方からお願いします。まずは堀井さんお願いします。（堀井）私も最初はプログラミング初心者だったんですけど、いろいろ学びながら実際にものづくりができるようになりました。最初はハードルの高い部分もあるのかなと思いますが、楽しみながら学んでいくと自分の可能性も広がって、キャリアを積む上でもいい経験だと思います。ぜひみなさんがんばって欲しいです。プログラミングは楽しいです。（大場）僕からは作るだけじゃなくて問題解決していこうみたいな話もしましたけれども、一方で何かを作り出す・生み出すということは本質的に楽しいことだなと思っています。例えば、快適に作るための環境を整えることに丸一日費やすとか、自分のエディタの設定とか、これだから開発しやすいみたいなことを考えながらものづくりを純粋に楽しむところも実際にあるんですね。そういった気持ちってなかなか社会人になってしまうと忘れてしまったり、思い出せなかったりとかあると思います。今だと、エンジニアになろうみたいなフェーズだといくらでも失敗できるので、何度も作ったり壊したりしながら、ぜひものづくりの楽しみというところを大切にエンジニアを目指していただければなと思いました。（村田）堀井さん、大場さん今日はどうもありがとうございました。イベントレポートは以上です。 TechAcademyではこれからもプログラミング学習者のためのイベントを開催していきます。プログラミングを独学で学習していて、このように感じた経験はないでしょうか？・調べてもほしい情報が見つからない・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう

イベントレポート

PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかを現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかについて、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。 PythonとR言語のどちらを選択すればよいか、それぞれの特性に応じて選ぶ必要があります。実務でも、PythonとR言語の用途やエンジニアの確保などの観点から言語を選択するため、ぜひ学習してみてください。目次JuliaとはPythonとはJuliaとPythonの違いまとめ監修してくれたメンターそもそも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。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 PythonとRの比較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！ PythonとR言語を比較する（言語としての特徴、メリット・デメリットなど）ここでは、PythonとR言語にどのような違いがあるのかを、いくつかの視点で比較していきましょう。 Pythonとは Pythonとは、1991年に開発されたプログラム言語です。 Webアプリケーションを実装する場合、DjangoというWebアプリフレームワークを利用します。 PythonでWebアプリを開発するならDjangoが主流なため、Djangoができるエンジニアを集めることも容易です。 Webアプリケーション作成以外にも、データ解析や、AIの機械学習やディープラーニングなどで使用されます。大学や研究機関でもPythonを利用した機械学習を行うのは、すでにPythonで多くの機械学習やディープラーニングのライブラリが用意されているためです。ライブラリとは、よく使う機能をあらかじめ実装されたプログラムの塊です。すでに便利な機能が用意されているため、ライブラリから呼び出すだけで様々な処理が可能になります。 Pythonはコードが読みやすく、簡潔にまとめることができるという特徴もあります。 R言語とは R言語は、1995年に開発されたプログラム言語です。データ解析・統計用に開発され、実際に研究分野で多く使用されています。 R言語は、統計解析分野の専門プログラミング言語といってもよいほど、統計解析分野のライブラリが豊富です。ただし、R言語は、Webアプリケーションを実装するのには向いていません。習得しやすさ Pythonは初心者でも習得しやすいように、シンプルな文法で構成されています。 R言語は多言語でのプログラミング経験がないと理解が難しく、初心者が最初に学ぶ言語としては不向きだといえるでしょう。求人 Pythonでの求人は、世界的にも豊富です。 Pythonの求人は、Djangoを利用したWebアプリケーションエンジニアから、自動化処理のエンジニアや、機械学習エンジニアと幅広い職種で募集があります。 R言語で求人を探すと、同時にPythonの求人も関連求人として見つけることが可能です。 R言語での募集はほとんどがデータサイエンティストです。 R言語のほうがPythonより求人数は少ないですが、求職者もPythonに比べ少ないです。ドキュメント Pythonの日本語情報は、非常に豊富です。 Pythonに関するユーザー会も複数団体存在し、各団体が発信している情報も豊富です。また、各団体のチャットやメーリングリストで質問することも可能です。日本ではR言語を使うエンジニアが限定的です。基本的には研究者向けの言語であるため、日本語での情報は少ないです。そのため、R言語で不明点が出た場合は、英語の情報を調べます。 R言語の日本人利用者は大半が研究者であるため、英語で情報を取得することはそれほどハードルが高くない作業ともいえます。統計解析、データサイエンスにおける比較 Python、R言語どちらにも豊富なデータ解析に使えるライブラリ、パッケージが含まれています。 Pythonは汎用性の高いライブラリが豊富です。 R言語で提供されているパッケージは、研究成果そのものがパッケージ化されたものが多いです。特にR言語は、高度な可視化を行うことができる特徴があります。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中機械学習における比較機械学習の予測精度を競うコンペである「Kaggle」では、公開されているコードのうち、上位に入賞しているコードの多くはR言語で書かれたものが多いです。そのため、R言語が使われている優れたアルゴリズムが多く作られている状況です。そして、優れたアルゴリズムがパッケージ化されて公開されていることから、高度な機械学習を行う際にはR言語で行い、そこから別の開発をする場合はPythonを使用するパターンもあります。コラムコスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。ただ結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。コスパ・タイパ最適化の参考として、テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由をご紹介します。

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プログラミング言語JuliaとPythonの違いについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

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