Pythonエンジニアに転職するには？ステップや有利な資格などを解説

Pythonは機械学習やデータ分析のプログラム作成において第一の選択肢となる人気のあるプログラミング言語です。ライブラリの充実と技術情報の得やすさがその人気の理由となっています。

転職・求人情報においても人気は上昇しており、2022年3月18日時点でレバテックキャリアの言語別の公開情報数では4位となっています。ITエンジニアにとって将来性が高く、今後のキャリアの選択肢の一つとして有望なプログラミング言語といえるでしょう。

本記事ではPythonは未経験というITエンジニアに向けて、今後Pythonエンジニアとして転職を目指すためのステップ、資格、学習方法、求人例などを紹介します。

1. 未経験でもPythonエンジニアに転職できる？

近年最も人気のあるプログラミング言語となったPython。プログラミング言語の人気ランキングサイトPYPLでも2022年3月18日時点で1位にランクされています。
その人気からもうかがえるように、Pythonエンジニアは需要の高い職種です。それでは、未経験からPythonエンジニアになりたいと考えた場合、転職は可能なのでしょうか。

結論から言えば、エンジニア未経験からPythonエンジニアになるのは難易度が高いというのが現状です。ですが、他の言語での経験があれば転職できる可能性が高まります。以下、その詳細について説明します。

他の言語ができる人なら転職できる可能性がある

Pythonと同じスクリプト言語であるPHP、Rubyで数年間の開発プロジェクト従事経験があるエンジニアの場合、Pythonエンジニアとしての転職の可能性が広がります。プロジェクト開発における知見を持っており、プログラミングの素養もあるため、Pythonは独学で習得する前提で門戸を開いている企業が見受けられます。

それに加えて、データ分析やAIの開発に関するスキル・知識もPythonエンジニアには必要とされることが多いのですが、そこまでスキルを揃えた人材は多くはありません。転職後の初期の学習コストを抑えて、即戦力に近い人材であればPython未経験の状態でも転職先候補は見つけられるでしょう。

現役エンジニアなら30代・40代未経験でもチャンスあり

つまりITエンジニアとしての実務経験があれば、年齢が30代、40代でPython未経験でも転職のチャンスはあるということです。独習でPythonについて学習、スキル習得することが前提となりますが、実務経験により得たシステム開発プロジェクトでの技法、チームでの開発に関する知見は評価の対象となるでしょう。

また、プロジェクトリーダーなどのチームを率いるポジションでの実績があれば、別言語であったとしても歓迎されるポイントとなります。

プログラミング実務経験がない人は難しい

Pythonでは採用が即戦力希望が多く、プログラミング未経験から教育して活躍できるまでをサポートしている企業は多くありません。Pythonでのプログラミングスキルに加えて、データ分析、AIなどの分野の知識なども必要となることが多く、完全な未経験からでは戦力となるまで時間がかかってしまうことがその要因です。
ただし、Pythonエンジニアを募集する企業数が増えてきているため、以前よりは可能性はあります。

他言語での2～3年以上の実務経験レベルが望まれる

目安となるのは他言語で2～3年の実務経験をしたレベルのスキルを持っていることです。2～3年の実務経験があれば、自立したエンジニアとして次のアクションを考えて動くことができるレベルといえます。

技術的な疑問があれば自分で解決のために動き、チームの力を借りるべきと考えた場合には躊躇せずに協力を要請できる、エンジニアとして一通りの経験をして対応力がついたレベルといえるでしょう。問題の発生に対しても、自ら動き出せるエンジニアであることを実務経験が示してくれます。

まずはPHPやJavaScript等でエンジニア経験を積むのがおすすめ

未経験でも比較的間口の広いPHPやJavaScript等のプログラミング言語で開発実績を積んでおくと、Pythonエンジニアへの転職ルートが開けてきます。プログラミング言語に関わらずシステム開発プロジェクトで利用される開発工程や手法について習得しておきましょう。

勉強しながらアルバイトや副業で実績を積むという選択肢も

Pythonについて学習しながら、アルバイトや副業という立場でPythonに関わりスキルを高めていく方法もあります。アルバイトや副業の期間中に人間関係を作っておくことで、Pythonエンジニアとしての就職につながるケースもあるでしょう。

未経験からPythonエンジニアになるためのステップ

Pythonに携わったことのないエンジニアが、未経験からPythonエンジニアになるためのステップを紹介します。

1.独学やスクール等でPythonの基礎を学習する

まずはPythonというプログラミング言語に関するスキルを身に着けましょう。

独学の場合はPC上に環境を作り、実際にプログラミングを行いながら習得するのが一番の近道です。書籍やWebサイトのコンテンツを活用して効率的かつ基礎的な部分を網羅して学習します。

より効率的な学習を行う際にはプログラミングスクールの活用も検討してみてください。コストはかかりますが実績のあるカリキュラムと学習でつまづいたときにフォローしてくれる講師がいることは、スムーズな学習に向けたメリットです。

2.求人を見て現在のトレンドを把握する（業界研究）

Pythonの基礎を学びながら、Pythonエンジニア向けの求人・転職情報を見てトレンドを把握しましょう。目指したい転職の方向性を定め、基礎から先の学習の方針の選定基準とします。また、より実践的な学習を行うことにより、転職先に対してスキルのアピールがしやすくなるメリットもあります。

Pythonエンジニアの求人・転職情報一覧

3.転職サイト・転職エージェントを活用し転職活動

前提となるスキル習得ができたら、あるいはスキル習得をしながら、転職サイト・転職エージェントを利用して転職活動を行いましょう。Pythonエンジニアという大きな方向性は決まっているため、その中でも自分の望む条件と会った求人・転職情報を探します。
転職エージェントの利用を行うことで、非公開の求人・転職情報を選択肢に入れることができます。また、Pythonエンジニアの転職動向などをより詳しく知ることも出来るため積極的に活用してください。

関連記事：プログラミング未経験者がPythonエンジニアを目指す方法

2. Pythonエンジニアの求人例

レバテックキャリアのPythonエンジニアの求人を例にして、一部をご紹介します。

未経験可の求人例

在宅（リモートワーク）OKの求人例

Pythonエンジニアの求人・転職情報一覧

3. Pythonエンジニアへの転職に有利に働くスキルと経験

Pythonエンジニアへ転職を行う場合に求められるスキルや経験について記載します。

Pythonライブラリへの理解力

Pythonは、1991年に誕生した汎用プログラミング言語です。初心者でも扱いやすいシンプルなコード、豊富な標準ライブラリ、多様な規模の開発への対応などの理由から、世界中のITエンジニアに支持されるプログラミング言語となりました。

Pythonは様々な種類のライブラリを数多く揃えており、Webアプリや組込み系アプリ・機械学習など、あらゆる開発に利用できる言語です。データの収集や分析に使いやすい言語であること、他の言語と比較してデータ分析に適したライブラリを多く備えていることから、データ分析にPythonを使用する現場が多く存在します。また、データを取得するためのシステム構築はもちろん、データの蓄積・分析などにもPythonが使用されています。

データ分析に使用されるライブラリには、配列同士の演算・行列計算などが得意な「NumPy」をはじめ、データフレームを扱うことができる「Pandas」、特殊関数や統計処理・最適化などの手法が数多く含まれている「Scipy」といったものがあります。また、PythonからRを呼び出すためのライブラリ「rpy2」なども選択肢の一つです。

Pythonを使いこなすには、ライブラリを知り、それを使いこなすことが重要なスキルとなります。

Linux環境で開発を行う知識

Pythonはマルチプラットフォーム対応言語です。各種のOSで利用できますが、最も多く利用されていると考えられるのがLinux環境です。Linux環境でこれまで利用されてきた経緯があり、一番情報が蓄積されています。Linuxの安定度が高い特徴もPythonと組み合わせて利用される理由の一つです。Windows上に仮想化でLinux環境を作るケースもあります。

Linux環境への知見は、Pythonエンジニアとなる場合には、素養の一つとなります。

大規模なデータ処理を行った経験

Pythonが利用される分野のうち、Pythonのメリットが活かされるのがデータ分析、データサイエンス領域です。この領域で活躍するには、データの扱いが重要なスキルとなります。
実際にデータを分析するためのプログラミングに加え、データの収集、格納、整理といった下準備に関する知見がいかせます。もちろんSQLもそれに関連するスキルとなります。

4. Pythonエンジニアへの転職に向けた勉強方法

Pythonのスキルを身に着けるための学習方法について紹介します。

参考書を読んで勉強する

参考書を使っての学習のメリットは、学習が体系的に行えることです。また、レベルに合わせた書籍を選ぶこともできることもメリットとなります。
参考書を利用した学習の場合は、PC上で動かしながら進める内容の書籍をおすすめします。実際にプログラムを記述し、動作させることにより理解が深まります。

学習サイトを利用する

学習サイトを利用することも選択肢の一つです。動画の場合は視覚的な理解がしやすいこと、プログラミングサイトの場合は実際にプログラムを書く環境が用意されていることがメリットとなります。

ドットインストール

ドットインストールは動画による解説コンテンツを見て学習するサイトです。1本の解説動画が5分以内のものも多く、気軽に取り組めるコンテンツが多いのが特徴です。初心者向けに作られており、Pythonだけでなく多くのプログラミング言語が紹介されています。スマートフォンでの閲覧も可能なため、隙間時間を利用した学習にも向きます。

Schoo

Schooも動画を見ながら学習できるサイトです。一授業3分間のコンテンツ、専門領域の講師によるコンテンツが多く、7000本以上の動画からコンテンツを選べる事が特徴です。スマホからの視聴にも対応しています。

Progate

Progateはオンラインプログラミングサービスです。コンテンツは見やすさを優先してスライド型を採用しています。ブラウザやアプリ上にプログラムを入力すると、実行結果が画面上で確認できる仕組みは環境設定が不要なため非常に便利です。

実際に自分でコードを書いてみる

Pythonの環境のほとんどは無料で利用可能です。自分のパソコンを用意し、Pythonの動作環境を作り、実際にプログラムを作成して動かすのが何よりの学習となります。先に紹介した書籍やWebの参考ページのプログラムを動かして理解を深めるのも一つの方法です。

プログラミングスクールで転職に必要なPythonスキルを学ぶ

プログラミングスクールを利用することで、現場で役に立つレベルのPythonのスキルを身に着けることが可能です。コストや期間が必要となるため、その点についてはトレードオフとなります。
AI、機械学習、データサイエンスなどのキャリアまでをカバーするコースが用意されていることもおすすめできる理由です。

5. Pythonエンジニアへの転職に有利なスキルの関連資格

Pythonエンジニアとしてスキルを示すことのできる資格について紹介します。

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって運営される、Pythonエンジニアとしての基礎力を問われる入門レベルの資格試験です。全40問で構成され、合格ラインは正答率70%です。基礎的な構文の問題が出題されるため、Pythonエンジニアとして基礎レベルの知識を習得していることを証明できます。

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会により運営される、2020年春からスタートした資格です。基礎構文に加え、「データ分析」「数学」「ライブラリ（pandas）」など実際の開発業務で頻繁に使用される知識が出題されます。こちらも全40問で正答率70%が合格ラインです。Pythonを使った、実践的なデータ分析のスキルを示せる資格です。

Python Certifications

Python CertificationsはOpen Education and Development GroupというNPOによって運営される、認定資格試験です。全部で3つのレベルに分かれており、レベルにあわせたスキル認定が可能です。

Pythonプログラマとしてエントリレベル向けのPCEP（Certified Entry-Level Python Programmer）はPython基礎構文などが問われる試験です。

Pythonによる実務遂行が可能なレベルを示せるPCAP（Certified Associate in Python Programming）では、基礎構文などに加えて、オブジェクト指向プログラミングについても問われます。

PCPP（Certified Professional in Python Programming）はPythonを活用できるレベルのエンジニア向けの試験です。ライブラリを利用したプログラミングやオブジェクト指向の応用問題、GUIプログラミングなどの発展的なスキルが問われます 。PCPPのみ試験が2種類に分かれます。

詳細な試験範囲はシラバスが公開されており、そちらから確認してください。本試験は、全文英語の試験となるため、必要となる単語は事前に調べておく必要があります。

海外での活躍を考えた場合にも利用でき、英語文献を読むことのできるスキル証明ともなる資格です。

関連記事：Python転職に役立つ資格6選

6. Pythonエンジニアに向いている人

Pythonエンジニアを目指す場合の目的や適性について記載します。

分析が得意、または好きな人

データ分析はもちろん、分析結果を事業に反映し成果を出すには、ある程度の時間がかかります。このため、Pythonを利用するデータ分析分野のエンジニアには、分析思考タイプの方や地道にコツコツとやることが好きな方、忍耐力のある方などが適性があるといえます。
また、Pythonは未翻訳の英語の文献が多々存在するため、英語が得意な方や英語学習に抵抗がない方にもおすすめです。

AIや統計などの分野で活躍したい人

PythonはAI、統計の分野で充実したライブラリを持っており、該当分野で他の言語と比べて強みを持っています。
AIやデータサイエンス方面のキャリアを志向する人にとっておすすめできるエンジニア職です。

7. Pythonエンジニアの平均年収

レバテックキャリアにて言語「Python」の条件で検索を行い取得されたデータから30件を抽出し、年収の上限、下限の中間値の平均を取って平均年収を算出しました。（2022年3月18日時点）

上記の算出方法によると、Pythonエンジニアの平均年収は約621万円となりました。Pythonのスキル以外にデータ分析、機械学習、プロジェクトマネジメントなどのスキルが必要とされる転職・求人情報が年収が高くなる傾向が見られました。

Pythonエンジニアの転職・求人情報

他言語よりも高年収の傾向

上記と同一条件で言語「Java」、「PHP」、「Ruby」に関しても平均年収を算出した結果、下記の表の通りとなりました。Pythonエンジニアは他の言語のエンジニアより高年収の傾向が見られます。

言語	算出した平均年収
Python	算出した平均年収約621万円
Java	算出した平均年収約558万円
PHP	算出した平均年収約558万円
Ruby	算出した平均年収約581万円

8. Pythonエンジニアの需要と将来性

Pythonエンジニアの実際の需要とその将来性について解説します。

Pythonエンジニアの需要

レバテックキャリアにて言語「Python」の求人・転職情報は、2022年3月18日時点で2825件が掲載されています。プログラミング言語単体の条件では、Java、PHP、JavaScriptに続く4番目の件数でした。Pythonエンジニアの需要の高さを裏付けるデータとなります。

プログラミング言語に関する需要では、既存システムの開発保守やノウハウを活かすことや、人材の育成などの要因により、人気に比例して順位が即時には反映はされません。しかし、Pythonに関しては求人・案件の件数は上昇傾向にあるため、人気に遅れる形で需要もさらなる上昇が想定されます。

Pythonエンジニアの将来性

Pythonエンジニアの活躍するAI、データサイエンスの分野はDXの推進に必要となる技術です。これからも高い需要の続く将来性の高い分野といえます。

関連記事：Pythonエンジニアの将来性は？JavaやRubyとの需要も比較

9. Pythonエンジニアのキャリアパス

Pythonはデータ分析を専門とする職種で使用されることが多く、主な職種にはデータサイエンティストやWebマーケターなどが挙げられます。また機械学習に適した言語であるため、AI（人工知能）や機械学習に携わるエンジニアにとっても必須の言語であり、キャリア上での選択肢となります。

AIエンジニア

近年、IoTの躍進や自動車の自動運転技術の向上などの背景から、AIや機械学習は様々な分野で注目を集めています。それに伴い、機械学習を専門とする「機械学習エンジニア」という職種も新たに誕生しました。これから伸びる市場であること、「AmazonGo」といった新しいサービスに今後携わる機会が多くなるなどのメリットから、機械学習エンジニアを目指すエンジニアの数は年々増加傾向にあります。

データアナリスト

データアナリストはデータの分析を行い、現状把握、課題抽出を行う専門家です。マーケティング分野とも関連が深い領域です。
データアナリストにとって、Pythonデータを取り扱うツールとなります。Pythonエンジニアとして、Pythonの技術を活用できるキャリアパスです。

データサイエンティスト

データサイエンティストはデータの収集、分析を行い、業務上に役立てる傾向を導き出す職種です。分析によって得た傾向をどのように経営に生かすかという戦略をたてることも仕事内容に含まれ、経営層に提案を行う場合もあります。マーケティング分野とも関連が深い職種です。

データサイエンティストにとって、Pythonは自在にデータを操るための重要なツールです。Pythonエンジニアとして、基礎的な技術に加えてビジネス面の知見が必要となるキャリアパスです。

10. まとめ

PythonはIT業界の中でも成長分野であるAI、機械学習、データ分析、ビッグデータといった分野で活用されるプログラミング言語です。現在も高い需要があり、将来性も高いと目されています。

Pythonの経験がなくともエンジニアとしての実務経験があれば、Pythonエンジニアへの転職は可能です。その際にはPythonでの開発スキルを習得することが前提条件となります。書籍や学習サイトの利用による独習やスクールを利用した学習によりスキルを習得しましょう。資格取得をターゲットとした学習もスキルを示しやすいため有効です。

PythonにはAIやデータ分析に利用する数学、統計などのライブラリが充実しており、これらの利用方法の習得はAIエンジニアやデータサイエンティストなどへのキャリアパスにもつながっています。

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