AIや機械学習、ブロックチェーンなど、新しい技術には欠かせないものとなりつつあるPython。Webアプリケーション開発においても同じように需要の高い市場。その開発経験と転職市場でのニーズ、求められるスキルなどを解説しています。
Pythonは機械学習を含むAI開発、ビッグデータ解析、Webアプリケーション開発というトレンドにマッチする言語ということもあり、急速にニーズが高まっている言語です。世界中で人気があり、今後もアップデートが続くため、将来性もあります。
今後はますますAIを組み込んだサービスの需要が高まっていくため、転職市場においても高いニーズが期待できます。日本ではRubyなどに比べて浸透が遅れている印象はありますが、主流になっていくことは間違いありません。転職採用ニーズは高く、Pythonスキルがあるエンジニアは重宝されます。
またPythonは汎用性が高く、さまざまな分野で使われる言語です。Pythonのスペシャリストとして高いスキルを身につけていれば、幅広い領域で活躍できることになり、自分の興味や関心のある分野への転職もしやすくなります。
Pythonは、その汎用性と拡張性から、多くのエンジニアに支持されている言語です。AI（人工知能）分野やデータサイエンス分野においても、主流の言語になっており、今後Pythonの役割はさらに重要になっていくでしょう。
ここからはPythonに将来性があると言える理由を、さらに詳しく紹介します。
PythonはAI分野において最も人気のあるプログラミング言語の一つです。その理由に、強力な機械学習ライブラリとフレームワークが豊富にあることが挙げられます。
TensorFlowやKerasなどのライブラリを使用することで、開発者は複雑な数学的計算を簡単に扱うことができ、効率的に機械学習モデルを構築可能。さらに、画像認識や自動運転など、さまざまな形態のAI開発に対応しています。
また、Pythonのシンプルで読みやすい構文は、複雑なアルゴリズムやデータ処理のコードをより短く、理解しやすく書くことができるため、AIの研究開発に適しています。
5G技術の普及により、AI技術は今後さらに社会に浸透していくことが予想されます。そのため、AI技術の発展とともにPythonの需要も高まることが見込まれます。
データサイエンスは、Pythonのもう一つの強みです。Pythonはデータの収集、前処理、分析、可視化といった一連のデータサイエンスプロセスをサポートする豊富なライブラリを有しています。PandasやNumPy、SciPy、Matplotlibといったツールは、データサイエンストにとって欠かせません。
データサイエンスの需要は、ビッグデータが爆発的に増加する現代において急速に高まっています。企業は大量のデータから有益な情報を抽出し、より効果的な意思決定を行うためにデータサイエンスを活用しています。この流れは今後も続くため、Pythonの役割はさらに重要になっていくでしょう。
PythonはWeb開発にも広く用いられています。DjangoやFlaskなどのWebフレームワークを活用することで、効率的にWebアプリケーションを構築可能です。
また、PythonはWebスクレイピングやデータ集積の自動化にも適しています。ScrapyやBeautiful Soupといったツールを使ってWebから情報を効率的に収集できます。
Web技術は日々進化しており、新しい需要が常に生まれています。こうした多様な用途に応えられる汎用性の高さが、Pythonの魅力。YouTubeやDropboxなど、多くの大規模プラットフォームがPythonで構築されている事実が、その能力を証明しています。
現在、Pythonの将来性について大きな懸念は見られません。AIをはじめとする高度なテクノロジーの開発が進む中で、Pythonの役割はますます重要になってきます。他のプログラミング言語と比較しても、Pythonの将来性は高いと言って過言ではありません。
ここからは、Pythonの将来性を、根強い人気を誇る「Java」、Pythonと同じスクリプト言語である「Ruby」「PHP」と比較しながら考えてみましょう。
PythonとJavaは、どちらも広範囲にわたるアプリケーションで用いられるプログラミング言語です。Javaは特に大企業や金融機関での採用が多く、受託開発の分野で長年にわたり標準的な技術とされています。
Javaが安定した需要を保つ一方で、Pythonは新しい技術領域の拡大とともにその需要が増加している状況です。そのシンプルな構文と強力なライブラリにより、AIやデータサイエンス分野で優位性を持っており、これらの分野においてはPythonのほうが将来性が高いと言えるでしょう。
PythonとRubyは、どちらも高い可読性と柔軟性を持つスクリプト言語ですが、将来性を考えた場合、Pythonが若干優位に立つと考えられます。
RubyはWeb開発において非常に人気があり、特に「Ruby on Rails」が強力なフレームワークとして知られ、簡潔かつ直感的なコーディングが可能です。
一方、PythonはAIやデータサイエンスの分野で広く採用されており、これらの技術が今後ますます重要になると予想できます。
PHPはWeb開発、特にサーバーサイドでのプログラミングに広く使われている言語ですが、将来性で言えばPythonのほうが優位です。
PHPは主にWeb開発限定での使用が多い一方で、Pythonはデータサイエンス、AI、システムスクリプティング、Web開発など、より広範囲にわたる分野で活用されています。
また、PHPは多くのレガシーシステムで使われており、継続的な需要は保証されていますが、新しいテクノロジーとの統合や新規プロジェクトではPythonが好まれる傾向にあります。Pythonのコードは、可読性が高く保守が容易であるため、多くの企業が長期的なプロジェクトで採用しています。
さらに、AIや機械学習の分野でのPythonの優位性は、これらの技術が重要視される現代において大きなアドバンテージとなっています。
Pythonのフレームワークは数多くありますが、その代表的なフレームワーク・Djangoを取り上げてみましょう。
Web開発に必要な機能が揃っているフレームワークで、ユーザー認証、サイトマップ、RSSフィードといったWebアプリケーションによく使われる機能がそのまま使えます。
ほかのフレームワークにもメリットがあるのですが、Djangoは主流のフレームワークとしてさまざまな企業で使われています。そのためDjango経験エンジニアに対してのニーズも高く、転職を目指すならDjangoのスキルが有利であることは間違いありません。学習の難易度が高い分、スキルがある人材は希少性が高く、転職が成功しやすくなります。
Pythonでの開発経験があるエンジニアとして転職する場合、求められることが多いのはAIや機械学習に関する知識です。この分野で使われることが多くPythonのニーズが高まっていることもあり、これらの分野は高く評価されるもの。またあわせてLinux、Apache、MySQLの知識、経験もアピール材料になります。
そのほか、大規模データ処理や解析などの経験があれば、Pythonでの開発経験があるエンジニアとしてのキャリア・経験の豊富さを評価してもらえる可能性もあります。
未経験からPythonエンジニアへの転職は可能です。しかし、未経験からスタートして急に安定して案件を得ることは難しいため、あらかじめ準備をしていく必要があります。
まず行うのが「Pythonエンジニアとして求められるスキルの習得」です。Pythonをはじめとするプログラミング言語は独学でも学べますが、一人で学ぶのが難しい場合にはスクール等の活用がおすすめです。通学型のスクールもありますが、通信講座やオンライン学習でも学べます。
また、もしフリーランスのPythonエンジニアを目指している場合でも、まずは企業で実務経験を積むことがおすすめです。企業で3年ほど実務経験を積むことによって、取り組める案件の幅を広げられるでしょう。企業で実務経験を詰んだ後も、急にフリーランスとして独立するのが不安であれば、まずは副業から始めてみることがおすすめです。
Pythonエンジニアの年収は335～1,100万円で、平均年収は606万円となっています（※）。また、フリーランスのエンジニアの場合はスキルによって案件単価も変動するため、より上の年収を目指せるでしょう。
中でもPythonとAIについての知識やスキルを持つエンジニアは特に年収が高額になりやすいとされており、他の分野を担当するエンジニアよりも平均年収はやや高い傾向があるといわれています。
※参照元：コエテコキャリア（https://coeteco.jp/articles/11470#content_3）
Pythonエンジニアとしてのキャリアパスとしては、大きく分けて2通りあると考えられます。
まず1つ目がPythonのエンジニアとして一流を目指す道、もう1つがデータサイエンティストとしてのキャリアを選ぶ道です。データサイエンティストを目指す場合、エンジニアからは離れることになり、さらに統計学やデータ整形に関する知識が必要となります。その上でPythonを手段としてデータ分析を実施し、必要な結果を導き出していく役割を担うことになります。
Pythonは、幅広い分野で注目されているものの、経験が豊富といえるエンジニアはまだ少ないのが現状です。さらに、Pythonが用いられるAI・機械学習、ビッグデータ、Webアプリ・Webサービス開発などの分野は今後も成長が見込まれていることからも、Pythonエンジニアの需要はより高まっていくと予想されます。
上記でも少しご紹介していますが、Pythonは非常に広い分野で使用されているプログラミング言語です。
例えば「Webアプリ/サービス開発」「デスクトップアプリ開発」「AI開発」「ビッグデータ解析」「業務効率化」などさまざまな分野で用いられています。特にAI開発やビッグデータ解析など、今注目されている分野においても多く用いられているプログラミング言語であることから、エンジニアとしての需要も高いといえるでしょう。
Pythonエンジニアとして転職先を選ぶ場合には、まず転職サイトや転職エージェントなどを活用することがおすすめです。
例えば正社員としての採用を目指すなら転職サイト・転職エージェントを利用したり、Pythonを学ぶためにスクールに通うのであれば、スクール経由で求人を紹介してもらう方法もあります。また、フリーランスとして活躍したい場合には、クラウドソーシングなどを活用することによって比較的案件の獲得がしやすいといえます。
どの形でエンジニアとして活躍したいかにより、どのように転職活動に取り組むかという点が変わってきます。そのため、自分はどのようなPythonエンジニアになりたいのかをあらためて考えてみると良いでしょう。
Pythonエンジニアの採用面接においては、Pythonの知識や関連する技術についての質問が問われる場合もあります。質問の例としては、下記のような質問が挙げられるでしょう。
このように、技術的な内容について問われることが多いとされています。上記の質問はほんの一例となっており、Pythonに関連したさまざまな質問がされることが予想されます。そのため、しっかりと技術的な部分についても学んでおけば、自信を持って面接に臨めるようになるはずです。
Pythonは「Python3エンジニア認定基礎試験」という資格があります。これはPythonの基礎知識が求められる資格です。データ分析に特化した資格として「Python3エンジニア認定データ分析試験」というものも。
また海外の認定資格である「Python Certifications」を取得していれば、海外での活躍にも役立ちます。
転職を成功させるには、キャリアパスを考えることが大切です。キャリアパスを考えておくことで、自分がなりたい姿を具体的にイメージでき、『それを叶えるために』という視点で転職先を検討できるようになります。ここではPythonエンジニアの主なキャリアパスを紹介します。
Pythonエンジニアにおすすめのキャリアアップとして、やはりAIエンジニアは魅力的な候補の1つです。
AIを活用したシステムの開発は全世界規模で急速に進んでおり、今後ますます多くの分野でAIシステムやAIツールを活用したサービスが普及していくと考えられます。そのため、PythonエンジニアにとってAIエンジニアへの転職は、技術者としての成長や新しいことに携わる楽しみなど、多くのメリットを感じられるでしょう。
データサイエンティストは、データにもとづいて合理的な選択や判断を示すプロフェッショナルであり、AIのようにビッグデータを活用するサービスにおいて欠かせない人材です。
そもそもデータは単に情報を集めれば良いわけではなく、それらを適切に分類して分析し、有意義な活用法を見出さなければ、価値を追求することはできません。
データ分析を効率的に処理できるPythonエンジニアは、データサイエンティストとしても活躍が期待されます。
PythonエンジニアにとってWebアプリケーションの開発は得意とする分野であり、より広範なWebアプリケーション開発に従事できるよう、スキルアップやキャリアアップを目指すこともおすすめです。
PythonエンジニアがWebアプリケーションエンジニアとして成長を目指す場合、Pythonはもちろん、他の言語についても知識を修得し、さまざまな場面で必要なスキルを使い分けられるように、マルチプルなITスキルを備えていくことがポイントとなります。
ITコンサルタントは、クライアントが抱える課題に対して、解決策となるソリューションを提案したり課題解決に向けてサポートしたりする専門家です。
ITコンサルタントに求められる能力は、ITスキルはもちろん、課題を分析して解決策を構築する創造力や、クライアントの話をヒアリングして本質的なニーズを見極めるコミュニケーションスキルなどが挙げられます。
そのため、PythonエンジニアからITコンサルタントへの転職を目指すなら、積極的にさまざまな課題に取り組んで知識と経験の幅を広げていきましょう。
ブロックチェーン技術は加速度的に進歩しており、ブロックチェーンはさまざまなクラウドサービスや決済サービス、暗号資産やNFTの取り扱いなど幅広い分野で利用されています。
ブロックチェーンエンジニアは、そうしたブロックチェーン関連のシステム開発を行う専門家であり、ブロックチェーンサービスを運用したり、独自のブロックチェーンを開発したりする仕事に従事します。
Pythonはブロックチェーン開発にも使用されるため、キャリアアップ候補の1つとしておすすめです。
PM（プロジェクトマネージャー）は、クライアントのニーズや自社の事業戦略に合わせて、プロジェクトを統括・管理する責任者です。
PMの仕事は、単にプロジェクトの実現に必要なソリューションの開発や運用だけでなく、プロジェクトチームを統率し、進捗を管理したり、クライアントへの説明なども担当します。そのため、IT分野における幅広い知見はもちろん、状況を整理して適切に対話する判断力やコミュニケーションスキルも必須です。
AIなどを活用した大規模Webアプリケーションの開発は、今後もニーズが高まると考えられ、エンジニアの数は不足傾向にあります。
しかし、条件のよい求人はやはり競争率が高いもの。そんな中で転職を成功させるためのポイントや狙い目の分野をまとめてみました。ぜひこちらもあわせて参考にしてみてください。
人気の自社開発エンジニア
狙い目市場を徹底解説！