フリーランス求人を探す人気のPythonプログラマーを目指そう！仕事内容・転職・年収・将来性
Pythonはデータサイエンスの仕事でよく利用されるプログラミング言語ですが、Webサービスやアプリケーションなど様々な開発プロジェクトで利用されています。求人需要が高いため未経験者にもおすすめです。
この記事ではPythonプログラマーの仕事内容や年収、スキル、将来性などを解説します。勉強方法や就職・転職などPythonプログラマーになる方法についてもみていきましょう。
目次
人気のPythonプログラマーを目指そう
Pythonは、人工知能（AI）や統計解析で需要が高まるプログラミング言語です。データ分析だけでなく、Webサービスやアプリケーションなどソフトウェアの開発でも人気が高まっています。そのような現場においてPythonでシステムを開発するのが「Pythonプログラマー」です。
IT業界では人材が不足しており、20代・30代の若手であれば、未経験からでも転職・就職しやすい状況が続いています。ソフトウェアやWebアプリケーションを開発するにはRubyやJavaなどさまざまなプログラミング言語がありますが、実務経験者が少ないPythonは相対的に収入アップが期待しやすいということで「Pythonプログラマー」を目指す人も急増しています。
ただし、Pythonで高給取りを目指すのであれば、数学やデータ処理などコンピュータサイエンスの基礎は押さえておく必要があります。機械学習、データサイエンスについても学習しておくと仕事に役立つでしょう。
機械学習とは
人間に当たり前にように備わっている学習能力をコンピュータに再現させようとする技術を機械学習（machine learninng）といいます。大量のデータをコンピュータに解析させることで、未知のデータからの予測や認識をおこないます。これは人工知能（AI）の研究課題の1つとしてあげられます。業界最大手のGoogleがAIに未来を託すほどです。機械学習、AIはこれからますます社会に浸透していくでしょう。
データサイエンスとは
さまざまな形式のデータに共通した要素を調べたり、それらを取り扱うための技術開発に重点を置いたデータ研究・学問をデータサイエンス（data science）といいます。機械学習、数学、情報工学、データマイニングなどと関係したあらゆる技術を利用して行います。
Pythonとは
Pythonを開発したのはグイド・ヴァン・ロッサムというオランダの人です。1991年に生まれたこのプログラミング言語は、コードの読みやすさや文量の少なさにも関わらず簡単にプログラムを書くことが可能な点が特徴だといえます。この非常に高いメリットからweb開発、AIなど幅広い分野で活用されています。
Pythonは習得しやすい
Pythonはコードが読みやすいことが1つの売りとなっています。取り扱う文法もシンプルで、習得がしやすい点も特徴でしょう。また、他人が書いたコードが比較的読みやすく参考としやすい点も特徴です。これらによりプログラミングを始めたばかりの人でも学習がしやすい言語だと評判になっています。
幅広い分野で使われている
Pythonはその扱いやすさから非常に幅広い分野で取り扱われています。機械学習、人工知能といったAI分野を始め、web開発分野から教育分野までと、とてもオールラウンダーなプログラミング言語です。
フレームワークで開発効率を上げられる
データ形式やページの表示、webアプリの機能などをひとまとめにしたものをフレームワークといいます。人気の高いプログラミング言語であるPythonには、DjangoやFlaskといった便利なフレームワークが多数開発されています。これらを活用すれば開発効率を大幅に上げることが可能です。
Pythonプログラマーの仕事内容
Pythonプログラマーが求められている仕事は主にWeb系、データ分析、人工知能の開発などです。これらについて説明していきます。
Web系
Web系の開発における主流のプログラミング言語といえばPHPやRuby、Javaなどが有名です。なかでもPerlやRuby、PHPは、日本語のドキュメントも充実しており国内のコミュニティも活発です。
しかし、近年ではPythonやScalaといった言語もWebアプリ開発に使われることが増えてきました。これは先の段落で述べたように、Pythonのフレームワークが充実していることや大規模なデータ活用、分散処理などWebサービス開発に向いているなどが理由としてあげられます。
また、FacebookやYouTubeといった超有名なオンラインサービスのプログラムの一部もPythonを使って開発されています。
データ分析
Pythonが持つ統計処理や解析に優れた特性は、データ分析において特に重宝されています。NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibなど数値計算を高速におこなうライブラリが有名です。
ビジネスアナリティクスなどの分析業務を行う専門職の人をデータサイエンティストやデータアナリストと呼びますが、彼らがデータ分析に扱うプログラミング言語としてR言語が一般的でした。
ただし、現在ではPythonもそれに勝るとも劣らない勢いで活用されてきています。実行速度が要求されるプログラムでは、C言語やC++をもちいて開発するケースも多くありました。しかしながら、データ解析では、実行結果をみながらコードを修正することも多く、コンパイルが不要なPythonが支持を集めています。
人工知能
IT分野でも最先端といわれる人工知能（AI）の開発には、ディープラーニング、ビッグデータ解析、機械学習などが非常に密接に絡んできます。大学や政府などの学術研究のほか、民間の研究機関、上場企業などでAI技術の研究は盛んに行われています。
また、Pythonには、TensorFlowやPyTorch、Scikit-learn、Theanoといった機械学習ライブラリも豊富にあり、精度の高いAI実装も容易になっています。これらの開発に優れたPythonが、人工知能の分野で盛んに活用されているのです。
人工知能には日本はもとより、世界中の国が力を入れています。開発効率に秀でたPythonの需要が高まっているのは当然の流れでしょう。
Pythonプログラマーは稼げる？
Pythonを扱えるプログラマーは稼げると評判ですが、実際のところはどうなのでしょうか。ここではPythonプログラマーの平均年収や年収を上げるために押さえておきたいポイントを説明していきます。
Pythonプログラマーの平均年収
ビズリーチによる2016年の「プログラミング言語別平均年収ランキング」では、Pythonのプログラマーの平均年収は651万円となっています。さらに順位はその他の言語を抑えてのトップです。また、厚生労働省が発表しているプログラマーの平均年収は、350万円～500万円となっています。平均を大幅に上回っていることからも、Pythonプログラマーは稼ぎやすいとみて問題はなさそうです。
年収アップのために
Pythonプログラマーが年収を上げるために考えられるプランは、「経験を積むこと」「フレームワークでの開発スキルを身につける」「統計・数学の知識をつける」といったものがあげられます。
経験を積むことが大事
これはPythonやプログラミング言語に限った話ではないのですが、年収アップを目指すのであれば経験を積むことはとても重要なファクターとなります。
経験を積み、スキルを磨けば、Pythonプログラマーとしてのあなたの市場価値は高まり、つられて年収も上がる可能性が高いです。また、経験を積んでおけば独立や転職の際にもプラスとなるでしょう。
フレームワークでの開発
PythonにはDjangoを始め、さまざまなフレームワークが用意されているのは先に紹介した通りです。それら各種フレームワークの知識・理解力を身につければ、請け負える仕事の幅が広がり収入アップが望めます。
Pythonにプラスして開発効率の高い各種フレームワークも扱えればクライアントの覚えもよく仕事には困らないでしょう。
統計や数学の知識
Pythonはデータ分析にも優れたプログラミング言語です。そのため、Pythonプログラマーはデータサイエンティストとしての役割を求められることもあります。
データサイエンティストとしてデータ分析での収入アップも目指すには、統計学や数学の知識も必要となってきます。
Pythonプログラマーの需要が高まる理由
年収の高さなどからもPythonプログラマーの需要の高さが窺えますが、どうしてこうも需要が高まっているのでしょうか。Pythonプログラマーの需要が高い理由をみていきましょう。
プログラム言語ランキング世界4位
プログラム言語ランキングというものがあるのですが、なんとPythonはそのランキングで世界4位に選ばれています。Pythonの上に位置するのはC言語やJavaといった超有名なコンパイル言語です。Pythonはインプリンタ言語なので、このカテゴリの中では最も需要があると見て取れます。
多くのWebサイトやアプリで利用されている
Pythonはwebサイトやアプリの開発に便利なフレームワークが多数存在しています。そのうえ、少ない文量で可読性の高いものが作成可能です。これらの多大なメリットが高く評価され、あらゆるwebサイトやアプリでPythonが使われています。
日本ではまだPython技術者が少ない
数々のメリットがあり、将来性も非常に高い人気プログラミング言語のPythonですが、日本においてはまだそのプログラマーの数は多くありません。
AIやビッグデータを取り扱えるPythonプログラマーは世界中で重要視されている技術者です。これは日本でも例外ではないのですが、需要の高さに反して供給が間に合っていません。
Pythonプログラマーになるには
実際にPythonプログラマーとして働くには、まずは何から始めればいいのでしょうか。Pythonプログラマーを目指す際にやっておくべきことを順を追って説明していきます。
プログラミングを学習
Pythonプログラマーになろうとしているのだから、当然プログラミングの学習は必要になります。勉強方法としては、プログラミング学習サイトや書籍を利用しての独学によるものとプログラミングスクールに通って学習するものがあげられます。
未経験でもまったく知識がない状態よりも自己学習を進めているほうが採用担当者からすると選考にすすめやすいからです。また、未経験者を募集する研修付きの正社員求人や派遣求人に応募してみてもよいでしょう。
アプリの開発に挑戦する
他人が作ったアプリをコピーする、いわゆるクローンアプリ作成も有効な学習方法です。座学や暗記だけでなく実際にアプリを作ってPythonプログラミングを実践することで多大な学習効果が期待できます。
クローンアプリ作成に成功したら、次はオリジナルアプリの開発にもチャレンジしてみましょう。それらをポートフォリオとしてまとめることで、書類選考や面接など就職・転職に利用できます。
転職活動を進める
プログラミングを習得し、クローンアプリやオリジナルアプリの開発にも成功したのであれば、Pythonプログラマーとして働くために転職活動を開始しましょう。
ネット上にはプログラマーやエンジニアを対象とした転職エージェントサイトが多数存在します。それらを利用すればよりスムーズに転職できる可能性が高まるのでおすすめです。
Pythonを学べる学習サイト
ネット上にはPythonを学ぶことが可能なプログラミング学習サイトがいくつかあります。ここではそれらの中からおすすめのサイトを5つピックアップして紹介します。
Python-izm
Python-izmは無料で学べる学習サイトです。カテゴリは入門編、基礎編、応用編の3つが用意されています。サンプルとして用意されたコードとそれを実行させた結果とが、わかりやすく説明されています。処理ごとの解説も充実しているので、わからないことが発生した際には辞書のような活用をすることも可能です。
ドットインストール
ドットインストールは動画でPythonを学べる有料での学習サイトです。学びたいテーマごとに約3分の動画が用意されています。再生時間が短いこともあり、繰り返しの学習に最適です。入門コースには全部で31のレッスンがあり、ナンバー1～5までは無料で学習できます。コードの書き方から実用例まで、動画を参考にしながら学習可能です。
プロスタ
Pythonを始め、さまざまな言語のプログラミング初心者に向けて作られた情報サイトです。用意されたコンテンツの1つにPythonの入門講座があります。Pythonの他にも学習可能なプログラミング言語の講座が複数用意されています。
Progate
Progateはプログラミング初心者でも安心して学ぶことができる学習サイトです。Pythonの学習を始めるにあたって、Pythonの開発環境を用意したりする必要もありません。Progateでは用意された課題に対して、実際にコードを書いてクリアを目指しながら学習します。学習初期に学ぶことになるPythonの基本的な使用方法に関しては無料で学べます。
PaizaラーニングPython3入門編
PaizaラーニングPython3入門編は、Pythonを無料で学習できることが特徴的なサイトです。入門編は全部で11のレッスンが用意されています。最初に約3分の講義動画を視聴し、実際に自分でコードを書いて演習問題を解いていくのが基本的な学習の流れです。また、入門編以降のPythonの学習は、一部のコースを除いて有料となっています。
Pythonの将来性
シンプルで扱いやすく習得も比較的しやすいという、メリットの多いPythonですが将来性はどうでしょうか。
AI開発への使用
AI（人工知能）開発において、Pythonは数あるプログラミング言語の中での最適解の1つだと目されています。そしてAI関連技術は今後も確実に伸びていくと見られている分野です。これらを踏まえるとPythonの将来性は非常に明るいといっていいでしょう。
Pythonプログラマを欲しがる企業の増加
Googleのような超有名企業を始め、AIや機械学習に強いPythonの需要は企業の間で日々高まっています。そのうえ、スマホでのアプリやソーシャルゲームにおいてもPythonが多く使われてきています。これらのことを背景にPythonをメインのプログラミング言語として採用する企業が増加中です。
データサイエンティストの需要増加
IT技術の進化に伴い、企業が取り扱うデータ量は非常に膨大になりました。そのため、ビッグデータ解析などを行い、マーケティング・ビジネス戦略を行うデータサイエンティストの需要が高まっています。データ解析には機械学習を活用することも多いため、Pythonが扱えるデータサイエンティストの需要増加は今後も続いていく見通しです。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
