令和7年ITパスポート学習記録~プログラムとアルゴリズム番外編~

ITパスポート
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いつかのプログラムとアルゴリズム学習についてはこちらから。

一通り、「令和7年度ITパスポート超効率の教科書+よく出る問題集」の学習を終え、プログラムとアルゴリズムの英単語の略語とキーワードの再学習を行うことにしました。

ちょっとズルをして、ChatGPT師匠に答えを聞いたものをまとめてみました。

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ITパスポート学習記録~プログラムとアルゴリズム」番外編~

プログラムとアルゴリズム

英単語

HTML(HyperText Markup Language)
Webページを作成するためのマークアップ言語で、文章の構造(見出し、段落、リンクなど)を定義する。タグ(例:<h1><p>)を使って記述し、ブラウザが解釈して表示する。Webの基本技術であり、CSSやJavaScriptと組み合わせて利用される。

XML(eXtensible Markup Language)
データの構造を記述するためのマークアップ言語で、ユーザーが独自のタグを定義できる。データの保存や交換に適し、HTMLとは異なり表示目的ではなくデータ管理を主目的とする。APIや設定ファイル、Webサービス(SOAPなど)でよく使われる。

CSS(Cascading Style Sheet)
HTMLで作成したWebページのデザインやレイアウトを指定するスタイルシート言語。フォント、色、余白、配置などを定義し、<style>タグや外部CSSファイルで適用する。複数のスタイルを継承(Cascading)できるため、効率的なデザイン管理が可能。

キーワード

コンピュータ言語
コンピュータに指示を与えるための言語の総称で、機械語・アセンブリ言語・高水準言語などがある。プログラムを記述し、計算やデータ処理、制御を行う。

マークアップ言語
文書の構造や意味を記述する言語で、HTMLやXMLが代表的。データの装飾ではなく、タグを用いて情報の階層や関係を定義する。

プログラム言語
コンピュータに対して命令を記述し、動作を指示する言語。PythonやC言語などがあり、計算やデータ処理、制御を行うことができる。

スタイルシート言語
文書の見た目を装飾するための言語で、代表的なものにCSSがある。フォントの種類や色、レイアウトの設定などを指定する。

クエリ言語
データベースの操作を目的とした言語で、SQLが代表的。データの検索、追加、更新、削除などを行い、情報を効率的に管理する。

JavaScript
Webページに動的な動作を追加するためのプログラミング言語。ブラウザ上で実行され、DOM操作やイベント処理、非同期通信などを行える。

低水準言語
機械語やアセンブリ言語のように、ハードウェアに近い言語。処理速度が速く、メモリやCPUを直接制御できるが、可読性は低い。

高水準言語
人間が理解しやすい文法を持つプログラム言語で、PythonやJavaなどがある。可読性が高く、開発効率に優れるが、処理速度は低水準言語より遅い。

流れ図
プログラムの処理手順を視覚的に表現した図で、フローチャートとも呼ばれる。処理の流れや分岐、繰り返しを明確に示し、アルゴリズムを理解しやすくする。

端子記号
流れ図の開始や終了を示す記号で、楕円形で描かれる。「開始」や「終了」と記述され、処理の入口と出口を明確にする。

処理記号
プログラムの計算やデータ操作などの処理を表す記号で、長方形で描かれる。代入、計算、ファイルの読み書きなどの動作を示す。

判断記号
条件分岐を示す記号で、ひし形で描かれる。「はい」「いいえ」などの選択肢があり、処理の流れを分岐させる役割を持つ。

ループ記号
繰り返し処理を表す記号で、流れ図において判断記号と組み合わせて使用する。一定の条件を満たす間、処理を繰り返す。

順次処理
プログラムの基本的な実行方法で、上から順番に処理を行う。特別な分岐や繰り返しがなく、シンプルな流れで進む処理方式。

選択処理
条件に応じて異なる処理を実行する方式で、if文やswitch文などを使用する。特定の条件を満たす場合にのみ特定の処理を行う。

繰り返し処理(ループ処理)
同じ処理を複数回実行する処理方式で、for文やwhile文を使う。一定の条件を満たしている間、処理を継続する。

変数
プログラム内でデータを一時的に格納するための領域。値を変更でき、計算やデータ処理に利用される。

定数
一度値を設定すると変更できないデータ。プログラム内で変化しない値を管理し、誤操作を防ぐ目的で使用される。

データ型
変数が扱うデータの種類を定義するもので、整数(int)、小数(float)、文字列(string)などがある。データの正確な処理を行うために重要。

配列
複数のデータを連続的に格納できるデータ構造。インデックスを使って個々の要素にアクセスでき、リストやテーブルのように扱える。

スタック
LIFO(後入れ先出し)のデータ構造で、pushで追加し、popで取り出す。関数の呼び出し管理などに利用される。

キュー
FIFO(先入れ先出し)のデータ構造で、enqueueで追加し、dequeueで取り出す。待ち行列の管理などに用いられる。

線形選択法
リニアサーチとも呼ばれ、データを先頭から順に調べる検索方法。単純な手法だが、データ量が増えると処理時間が長くなる。

二分選択法
バイナリサーチとも呼ばれ、ソート済みのデータを対象に探索範囲を半分に絞りながら検索する方法。高速な検索が可能。

バブルソート
隣り合う要素を比較し、順序が逆なら交換するソートアルゴリズム。単純だが効率が悪く、大規模データには向かない。

選択ソート
未整列部分から最小値(または最大値)を探し、先頭の要素と入れ替えながら並べる手法。計算量が多く、処理速度は遅め。

クイックソート
基準となる値(ピボット)を決め、それより小さい・大きいグループに分けて再帰的に並べる。高速なソート方法の一つで、大規模データに適している。

Ankiアプリ用データ

以下のサイトより、Ankiアプリで活用できるITパスポートのストラテジ系+マネジメント系+テクノロジ系の暗記データがダウンロードできます。

パスワードは半角で、「shirakawa」です。

ぜひ、学習にご活用ください。

ファイル名:ITパスポート(ストラテジ系、マネジメント系、テクノロジ系).apkg

上のファイルがうまく適用できなかった場合はこちらをダウンロードしてみてください。

ファイル名:コレクション-2025-02-18@14-19-12.colpkg

firestorageダウンロード

Ankiアプリの使い方

Ankiアプリの簡単な使い方をご紹介しています。ぜひ、ご一読ください。

合わせて読みたい

参考文献

今回、学習用として参考にさせていただいているのがこちらの教本です。AmazonではPDF版もあるようです。セクションごとにQRコードを読み取って小テストを受けることができ、学習の確認もできて頼りがいのある一冊です。また、YouTubeでの解説動画もありますので、そちらも参考に学習を進めると良いでしょう。

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