プログラミング言語は、コンピューター プログラマーがコードを作成、テスト、保守するために使用します。 これらの重要な技術者が作成するツールやソフトウェアを、何百万人もの人々が毎日利用しています。 彼らはより大規模なソフトウェア チームと連携しながら自律的に動作します。 プログラマーは、エンジニアやソフトウェア開発者がコンピューター上で操作を実行するために使用する命令を作成します。 個人や企業がテクノロジーへの依存を強めているため、コンピュータープログラマーはさまざまな分野で仕事を見つけることができます。 私たちはコンピュータプログラミングに関するソフトウェアとコースを扱います。 つながりを保ちましょう！
コンピュータープログラミングとは
コンピューター プログラムは、特定のタスクを実行するためにコンピューターによって実行されるコードで構成されています。 したがって、プログラマーはこのドキュメントのコードを作成しました。 機械に一連の命令を与え、プログラムの実行方法の概要を記述するのがプログラミングのプロセスです。 コンピューター プログラムを適切に作成するには、プログラマーは生涯をかけてさまざまなプログラミング言語とツールを研究する必要があります。
最初に、プログラマーは IDE またはコード エディターを使用してソース コードを作成します。 これは、他のプログラマーが理解できる言語で書かれたコンピューター プログラムのグループです。 機械が命令を理解してプログラムを実行するには、ソース コードも機械語に翻訳する必要があります。 コンパイルは、ソースコードを機械語に翻訳するプロセスです。
これらのコンピューター プログラムにより、電話、Web サイト、コンピューターなど、さまざまなソフトウェア ベースの製品やサービスと通信できるようになります。
コンピュータプログラマーの歴史
以前は、コンピューター プログラミングは訓練を受けた科学者や技術者の専門分野でした。 この分野には、あらゆる年齢や学歴の人々が参加できるようになりました。 コンピューターとプログラミング言語のルーツは 19 世紀初頭にあります。 コンピューティングの先駆者であるチャールズ バベッジとエイダ ラブレスは、ジョン フォン ノイマン、グレース ホッパー、ジョン W. バックスのような 20 世紀半ばの革新者への道を切り開きました。
現代のコンピューター プログラミングは、ソース コード、機械語、コンパイラー言語が登場しました。 1972 年に C、1983 年に C++、1991 年に Python などの新しく開発されたプログラミング言語とともに、コンピューター プログラミングの分野は拡大しました。
Microsoft や Apple などの大手企業は、Java、C#、Swift、JavaScript などの新しい言語を使用してソフトウェアやアプリケーションを開発しました。 コンピューター プログラマーは、この環境での見通しの拡大から恩恵を受けました。
プログラミングジョブの種類
プログラミングの仕事は多岐にわたりますので、その中からお選びいただけます。 この投稿ではごく一部のジョブのみを取り上げます。
#1 ウェブ開発者
これらのプログラマーは、Web ベースのアプリを作成します。 これらは、HTML、CSS、JavaScript、PHP、Python などのさまざまな言語で動作します。 独学で受講できるオンライン コースが多数あります。 もう XNUMX つの選択肢はブートキャンプに登録することです。これには数か月にわたる熱心な学習が必要です。 給与は地域によって異なりますが、基本的に高収入の仕事です。
#2. モバイル開発者
これらの専門家は、モバイル デバイス用のソフトウェアを作成します。 これには、プログラミング言語として React Native、Swift、Flutter、Java、Kotlin が含まれます。 独学で受講できるオンライン コースが多数あります。 給与は地域によって異なりますが、基本的に高収入の仕事です。
＃3。 ゲーム開発
これらのプログラマーは、PC、モバイル、ゲーム機で使用できるオリジナルのビデオ ゲームを作成します。 プログラミング言語には、C++、C#、Lua などがあります。 これらのプログラマーは、ソニーのような大規模な多国籍企業と、小規模な独立系ゲーム スタジオの両方で働くことになります。 独学で受講できるオンライン コースが多数あります。 給与は地域によって異なりますが、基本的に高収入の仕事です。
#4. コンピュータシステムエンジニア
高度なビジネス ソフトウェアに取り組むために、コンピュータ サイエンスとエンジニアリングを統合するキャリアです。 Python、Java、C++ はすべてプログラミング言語として使用されます。 コンピュータ サイエンスの正式な学士号が従来の教育課程となります。 平均給与はXNUMX桁になるでしょう。
コンピュータープログラミング言語とその種類とは
さまざまな種類のプログラミング言語を理解することは、コンピューター プログラミングでのキャリアを考えている場合、または単に新しい能力を身につけたい場合に、コンピューター プログラムがどのように作成されるか、および特定の言語が特定のプログラムに最適である理由を理解するのに役立ちます。 コンピューター用のプログラミング言語は無数にありますが、他の言語よりも人気のある言語もあります。 最も人気のある XNUMX つのコンピューター プログラミング言語を以下に示します。
＃1。 HTML
「Hyper Text Markup Language」の略語は、Web ページのコーディングに使用されます。 見出しや段落などの文書の部分を識別し、それらを表示する方法をコンピューターに指示します。
#2. ジャワ
World Wide Web の導入以来、Java は Web サイトを強化し、ボタンやアプリ ウィジェットなどのインタラクティブな機能を追加するために使用されてきました。 モバイルデバイスのプログラミングによく使用されます。
#3. C言語
C プログラミング言語は、プログラムや機能を高速化するために、基本的なコーディング言語として広く使用されています。 この XNUMX つの言語はプログラミングの点で相互に補完し合うため、C++ 言語も利用するビデオ ゲーム開発者にとっては依然として一般的な選択肢です。
プログラミング言語の種類
これらのプログラミング言語を知っていれば、コンピューター プログラミングや他のテクノロジー分野での仕事を探している場合、競合他社よりも目立つことができます。 次のプログラミング コース言語を学習できます。
#1. 手続き型言語
コード ステートメントのデータ表示範囲は、手続き型言語の基礎として機能します。 Ada、BASIC、C/C++、JavaScript などがその例です。
#2. 関数型言語
再帰関数は、プロセスを実行し、プログラミング上の問題に対処するためにそれを繰り返すもので、保存されたデータを使用して関数型言語によって実行されます。 Agda、楔形文字、PureScript、APL などがその例です。
#3. 機械語
機械語は、テキストまたはプログラム命令を表すために使用される 0 と 1 の文字列であるバイナリ コードで構成されます。 Fortran は機械語の一種です。
#4. アセンブリ言語
機械語と同様に、アセンブリ言語は、短いニーモニック コードをコンピューターに指示することによって機能します。 Turbo Pascal と Lotus 1-2-3 が XNUMX つの例です。
#5. 論理プログラミング言語
開発者の主張は、コンピュータに特定のアクションの潜在的な結果を調べるよう促す論理プログラミング言語によって制約されます。 例には、Datalog、Prolog、ASP などがあります。
#6. データ指向言語
データ指向言語では、エンティティ関係テーブルを検索および編集するためのさまざまな方法が使用できます。 Clarion、Gremlin、WebDNA、Wolfram言語はそのほんの一例です。
＃7。 ビジネス向け言語
ビジネスは、ビジネス指向の言語を使用して、多数のプラットフォームにわたる大量のデータを使用して運営されています。 インスタンスには COBOL と SQL が含まれます。
#8. 教育指向の言語
教育に重点を置いた言語は、コンピューター プログラミングやコーディングの指導手順に慣れていない初心者を支援します。 例としては、HyperTalk、ロゴ、BASIC などがあります。
#9. オブジェクト指向言語
オブジェクト指向言語のパフォーマンスは、遭遇するすべてのものを内部および外部データを持つオブジェクトとして分類した後、これらの「オブジェクト」を適切な場所に移動することに依存します。 Ruby、Python、Visual Basic.NET、Java などがその例です。
＃10。 スクリプト言語
スクリプト言語は、オペレーティング システム ユーティリティを作成したり、小規模なプログラミングの問題を処理したりするために使用されます。 Perl、PHP、JavaScript、Python などがその例です。
#11. 宣言型言語
宣言型言語は、実行方法についての具体的な指示を与えずに、何を実行する必要があるかをコンピューターに説明します。 これらはすべてコンピューターがプログラミングの問題を解決するのを支援するものであることを考えると、この種の言語は論理プログラミング言語または関数型言語のいずれかに分類できます。 例には、Haskell、ML、Lisp、Prolog などがあります。
#12. 文書フォーマット言語
一部の文書書式設定言語はワードプロセッサのように動作し、印刷されたテキストとビジュアルを整理します。 例には、SGML、TeX、PostScript などがあります。
コンピュータプログラミングソフトウェア
ソフトウェアを実行できるようにするコンピューター コードを記述するツールがプログラミング ソフトウェアです。 コンピューター テクノロジー業界で使用される言語は重複することがあり、混乱を招く可能性があります。 コンピュータ ソフトウェア プログラミングとソフトウェア開発は同じものではありません。 プログラミングは開発指示を実行することですが、開発はプログラムの実際の設計です。 ソフトウェアを書く人はコンピュータプログラマーと呼ばれます。 したがって、以下のリストはコンピュータ用のプログラミング ソフトウェアのリストです。
#1. 崇高なテキスト
Sublime Text などの一般的なテキスト エディタは、散文、コード、マークアップを処理できます。 したがって、ファイル構造のサイドミニマップと、大部分のアクションのキーボードショートカットが提供されます。 これは、Python および C/C++ ソフトウェアのコンパクトな部分です。 また、より激しい持ち上げにも失敗する前に対処できます。 また、サウンドコマンドパレットにより総合的な編集が可能です。
#2. ビジュアルスタジオ
Web サイト、Web サービス、モバイル アプリケーションを構築するための最も優れたコーディング プログラムは、Microsoft Visual Studio です。 中小企業は通常、コンピュータ プログラムを作成するためにこれを使用します。 統合されたデバッガー、コード リファクタリング、IntelliSense (コンテキスト認識型コード補完) は、マシン レベルとソース レベルのデバッガーの両方として機能し、すべてコード エディターの機能です。
#3. Xcode
Xcode と Swift ソフトウェア (Apple Inc. のマルチパラダイム言語) を使用すると、コンピューター プログラミングは快適なライブ体験になります。 したがって、Xcode の最も優れた機能は、要素を所定の位置に簡単にドラッグ アンド ドロップしてデザインを完成できることです。
#4. インテリJアイデア
Java アプリケーションである IntelliJ IDEA が提供する多数の機能とカスタマイズにより、プログラミングがより簡単になります。 ただし、多数の言語に対するインテリジェントなコード補完、マイクロサービス フレームワークのサポート、バージョン管理やターミナルなどの統合開発者ツールにより、これは最高のコーディング ソフトウェアになります。 最も柔軟な IDE の XNUMX つは IntelliJ IDEA で、バックエンド Java からフロントエンド JavaScript アプリまであらゆるものを処理できます。
#5. AWSクラウド9
AWS Cloud9 を使用すると、ウェブブラウザを使用してソースコードを作成、実行、デバッグできます。 新しいプロジェクトを開始するために、ファイルをインストールしたり、開発用コンピューターをセットアップしたりする必要はありません。 したがって、よく知られたコンピュータ プログラミング言語に必要なすべてのソフトウェアが含まれています。 プラットフォームを使用して、リソースを指定し、サーバーレス アプリケーションをデバッグし、リモート実行とローカル実行を切り替えることができます。 さらに、コードをペアリングし、一緒にプロジェクトに取り組み、チームの進捗状況をリアルタイムで表示することもできます。
コンピュータプログラミングコース
コンピューター プログラミング コースを提供するには、そのコースについてすべてを知ることが直接的な知識となります。 以下は、コンピュータートレーニングで提供されるプログラミングコースのリストです。
#1. IBMデータアナリスト
データ ラングリングやデータ マイニングなどのさまざまなデータ分析アクティビティを実行するには、Excel およびスプレッドシートのスキルを使用する必要があります。 IBM Cognos Analytics と多数の Excel グラフとプロットを使用してダッシュボードを構築します。 Matplotlib などの Python パッケージを利用してデータを視覚化します。 Python の基礎を学び、Pandas や Numpy などのライブラリを使用してデータを分析し、API や Web サービスを呼び出せるようにします。 データの生態について説明します。 SQL と Python を使用してクラウド データベースのデータにアクセスするクエリを Jupyter Notebook で作成します。
#2. Google データ分析
若手または準データ アナリストが日常的に使用する手順と手法を完全に理解します。 基本的な分析テクニック (データ クリーニング、分析、視覚化) と必要なソフトウェア (スプレッドシート、SQL、R プログラミング、Tableau) を学びます。 分析用にデータを準備し、分析用にデータをクリーンアップして整理し、スプレッドシート、SQL、R プログラミングを使用して計算を実行する方法を理解します。 ダッシュボード、プレゼンテーション、その他の形式で日常的に使用される視覚化プラットフォームを使用して、データの洞察を表示する方法を学びます。
#3. Python と Java によるプログラミングの概要
Python コード用のツールのセットアップやデータ構造を使用した完全に機能するアプリケーションの作成など、Python プログラミングの基礎について説明します。 Python を使用して、雇用データ分析パッケージやデータ視覚化の習得など、基本的なデータ サイエンスのトピックと実践を調べる方法を学びます。 Java およびオブジェクト指向プログラミング、単体テストの基本を守りながら、クラスとメソッドを利用して完全に機能するプログラムを作成します。 Java の継承を理解しながら、ファイル内のテキストの処理、複雑なデータ構造でのデータの保存、プログラムのデバッグのための戦略を適用します。
#4. IBMのバックエンド開発
バックエンド開発者が日常的に活用している最新の知識と実践スキルを学びます。 サーバーレス機能、マイクロサービス、Docker、Kubernetes を利用してアプリケーションをスケーリングおよびデプロイする方法を学びます。 バージョン管理とパッケージ管理を使用して、サーバーサイド Python などのオブジェクト指向プログラミング言語を利用したバックエンド プログラムを作成します。 モニタリングと継続的インテグレーション/継続的開発 (CI/CD) アプローチを使用して、ソフトウェア開発ライフサイクルを自動化します。
#5. プログラミングの基礎
ソフトウェア開発の仕事を希望する場合でも、それ以外の仕事を希望する場合でも、プログラミングはますます重要な才能となっています。 最初のコースは C 専門分野のプログラミングの入門ですが、その概念は学習したいあらゆる言語に当てはまります。 これは、プログラミングの主な目的は、特定のクラス内のあらゆる問題を解決するために使用できるアルゴリズム (簡潔な命令の集合) を作成することであるためです。 このコースでは、プログラミングの問題に対処するために適用できる問題解決の強力なアプローチである XNUMX つのステップについて説明します。 このコースではアルゴリズムの作成方法を学び、その後コードを読み、プログラミングのアイデアがどのようにアルゴリズムに結びつくかを理解することに進みます。
プログラミング学習を始めるにはどうすればよいですか?
コーディングの概要:
- コーディング教育に対する動機を決定します。
- 最初にマスターしたいプログラミング言語を選択します。
- オンラインで授業を受けましょう。
- 説明ビデオをご覧ください。
- 本や電子書籍で学びましょう。
- 適切なツールを使用すると、コーディングの学習が容易になります。
- 他の人のコーディング スタイルを見てください。
- コードタスクを完成させます。
HTMLはプログラミング言語ですか？
HTML というプログラミング言語ではありません。 マークアップ言語が使用されます。 実際、それはテクノロジーの名前です。
コーディングとプログラミングの違いは何ですか?
機械が理解できるコードを書くことは、コーディングとして知られるプログラミング活動の焦点です。 プログラミングのプロセスには、プログラムを開発するためのコードの承認が含まれます。
初心者はどのプログラミング言語を最初に学べばよいでしょうか?
Python と Java はどちらも最も広く使用されている汎用オブジェクト指向プログラミング言語の XNUMX つですが、Python は構文が簡単で使いやすいため、初心者にとっては Java よりも学習しやすい傾向があります。
コードはどのようにプログラムするのですか?
プログラムを作成するための一般的な手順は次のとおりです。
- 解決しようとしている問題を認識します。
- 行動計画を立てます。
- フローチャートをスケッチします。
- 疑似コードを構築します。
- コードを作成します。
- デバッグとテスト。
- 実際の顧客を使ってテストします。
- リリース戦略。
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参考文献
