Pythonエンジニアの転職事情を解説！求人数や年収も紹介

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Pythonエンジニアへの転職は他言語での実務経験が必要

Pythonエンジニアへの転職では、即戦力が求められる傾向です。他言語でも2〜3年の実務経験があれば、技術的な問題に対処できるエンジニアとして扱われます。

特にLinuxやSQLプロジェクトの経験があるエンジニアであれば、Pythonエンジニアへの転職の可能性が広がるでしょう。プロジェクト開発における知見を持ち、プログラミングの素養もあるため、求人企業がPythonを独学で学べる前提で人材を募集している場合があります。つまり、ITエンジニアとしての実務経験があれば、30代、40代でも転職のチャンスがあるということです。

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未経験からPythonエンジニアに転職する方法

Pythonの実務経験がない方でも、Pythonエンジニアへの転職は可能です。しかし、未経験といっても、エンジニア経験はあるが、Pythonが未経験の場合とエンジニア実務未経験の場合があります。経験によって適切な準備が異なるので、自身のスキルセットに合わせて準備しましょう。ここからはそれぞれの背景に合わせたPythonエンジニアに転職する方法を紹介します。

関連記事：未経験からPythonエンジニアになるには？学習方法や需要・将来性も紹介

サーバーサイド開発経験はあるがPythonは未経験の場合

サーバーサイド開発の経験がある方の場合、Pythonを用いた転職は比較的スムーズに進みやすいです。現在の知識を活かしつつ、以下のような手順で準備していきましょう。

• 
  1. Pythonの基本文法を学ぶ

  2. ライブラリやフレームワークを学ぶ

  3. 簡易プロジェクトを作成する

  4. Githubなどを用いてポートフォリオを公開する
   

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

Pythonの基本文法を学ぶ

まずはPythonの基本文法を学びましょう。すでにサーバーサイド開発経験のある方は、変数、条件分岐、ループなどの基本文法は理解しやすいでしょう。一方でPythonの特徴であるオブジェクト指向の考え方は、習得に時間のかかる場合もあるので書籍やコンテンツを活用するのがおすすめです。

ライブラリやフレームワークを学ぶ

Pythonを実務で使用したい場合、ライブラリやフレームワークの知識は必要不可欠です。たとえば、データサイエンティストを目指す場合はnumpyやpandas、matplotlibやsckit-learnなどの有名ライブラリに触れておきましょう。

また、サーバーサイド開発の経験がある場合はDjangoやFlaskといったWebフレームワークもおすすめです。これまでの経験を活かしたサーバサイド開発とPythonフレームワークで作成したフロントエンドを組み合わせて、Webアプリを作成してみましょう。

簡易プロジェクトを作成する

ライブラリやフレームワークの知識を身につけたら、知識をより実践的なスキルに昇華するために簡易プロジェクトを作成してみましょう。たとえば、株価データの時系列分析や機械学習モデルの作成、ブログサイトの作成などです。

簡易プロジェクトを作成することで、実践的なスキルを証明できるだけでなく、より深い知識が身につきます。

Githubなどを用いてポートフォリオを公開する

簡易プロジェクトを作成したら、Githubなどを用いてポートフォリオを公開しましょう。データ分析や機械学習モデルを構築した場合はGoogle Colaboratoryを用いて公開するものおすすめです。

公開したURLを職務経歴書などに記載することで、応募企業にスキルをアピールできます。

Pythonの学習のみで実務経験がない場合

Pythonを学習したものの、実務経験がない方でも転職の可能性は十分にあります。しかし、実務未経験の状態から転職するには、資格やポートフォリオを用いて、応募先に自身のスキルをアピールすることが必要です。そのため、以下の手順で転職活動を進めていくのがおすすめです。

• 
  1. 資格を取得する

  2. ポートフォリオを作成する

  3. クラウドソーシングサイトで仕事を探す
   

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

資格を取得する

未経験から転職する場合、いかに面接官の不安を払拭できるかが採用に繋がります。企業からすると、未経験者を採用する最大のリスクは知識不足です。そのため、知識の証明に繋がる資格を取得すると良いでしょう。

代表的な資格としては応用情報技術者試験やPython認定試験があります。データサイエンティストを目指している方には、各クラウドサービスが提供している機械学習に関する資格もおすすめです。自身の目指す職種に合わせて資格を取得しましょう。

また、Pythonエンジニアへの転職に有利な資格については後述で詳しく説明するので、参考にしてみてください。

ポートフォリオを作成する

学習成果の証明にはポートフォリオの作成が最も効果的です。未経験から転職する場合は複数のポートフォリオを作成しましょう。

データサイエンティストを目指す場合は、データ分析プロジェクトや機械学習モデルの構築、評価プロジェクトなどがおすすめです。Webアプリエンジニアを目指す場合はブログサイトなど簡単な成果物からECサイトなどさまざまな機能を要するサイトを構築すると良いでしょう。

クラウドソーシングで仕事を探す

資格の取得やポートフォリオの作成が一段落したら、クラウドソーシングサイトを活用しましょう。クラウドソーシングサイトには、フリーランス向けの小さいプロジェクトや、個人事業主向けの単発案件などが掲載されています。これらのプロジェクトに参加し、実務経験を積むことで転職に有利になるとともに、軌道に乗ればフリーランスとして活躍するもの良いでしょう。

ただし、Pythonの単発案件は数が少ないため、クラウドソーシングサイトにこだわりすぎる必要はありません。

Pythonを学習していない場合

Pythonをはじめとしたプログラミング言語の学習経験がない場合でも、これから学習することで転職できる可能性があります。Pythonは需要の高いプログラミング言語ですので、興味のある方は諦めずに挑戦してみましょう。まずは基礎を固めていく必要があるため、以下の手順がおすすめです。

• 
  1. 目標を設定する

  2. 学習方法を選定する

  3. 簡易プロジェクトなど実践的な練習を行う

  4. ポートフォリオを作成する

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

目標を設定する

まずはなぜPythonを用いた転職を行いたいのか目標を明確にしましょう。目標を設定する際は、具体的な目標にすることが大切です。たとえば「1年後にPythonエンジニアへ転職する」「半年後にデータサイエンティストとして実績を積む」などです。

プログラミング学習の独学は非常に挫折率が高いので、具体的な目標を設定して学習のモチベーションを維持しましょう。

学習方法を選定する

Pythonは人気のプログラミング言語ですので、オンラインスクールから書籍、動画コンテンツなど豊富に学習ツールがあります。自身の学習スタイルや生活習慣に合わせて選択しましょう。

たとえば、自分のペースで学習を進めたい方は書籍、効率的に転職を成功させたい方は就職を斡旋してくれるプログラミングスクールがおすすめです。

簡易プロジェクトなど実践的な練習を行う

Pythonの知識を身につけたら、実際にコードを書いて練習することが重要です。Pythonの場合Webサイトから情報収集するスクレイピングなどが簡単に作成できます。

簡易プロジェクトで実践的な練習を積んでから、自分の目指す職種に関連する簡易プロジェクトに挑戦しましょう。

ポートフォリオを作成する

前述の通り、学習成果の証明にはポートフォリオの作成が最も効果的です。

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未経験からPythonエンジニアへの転職が可能な理由

未経験からでもPythonエンジニアに転職しやすい理由の一つに、プログラミング未経験者でも挑戦しやすい言語であるということが挙げられます。Pythonはシンプルで可読性が高いという特徴を持ちます。さらに、Pythonはプログラミング言語の中で特に人気が高く、学習ツールが豊富です。

また、IT業界でPythonの需要が高まっている点も未経験から転職が狙える理由といえます。

ここからは、未経験でもPythonエンジニアへの転職が可能な理由を紹介します。

AI（人工知能）の需要増加に伴って求人が増えているため

PythonはAIやデータ分析の主要なプログラミング言語です。近年、人工知能（AI）や機械学習の分野が急速に発展しており、それに伴ってPythonエンジニアの需要も増加しています。

PythonをはじめとしたAI分野の進化は、IT業界の中でも特に変化が激しいため、新しい技術や手段を学び続ける必要があります。これは言い換えると、初心者でも入り込める余地があるということです。

Pythonは未経験からでも習得しやすい言語のため

Pythonは、そのシンプルで読みやすい文法により、未経験者でも比較的短期間で習得可能です。

また、Pythonの主要分野であるAI関連のプロジェクトは非常に多岐にわたります。画像分析や自然言語処理、予測モデルや分類モデル構築、データ分析などです。そのため、初学者としてPythonに触れる際に、自身の興味を持ったプロジェクトで学習できるため、モチベーションの維持がしやすいと言えるでしょう。

Pythonの学習手段が豊富なため

Pythonはプログラミング言語の中でも特に人気な言語なので、学習手段が豊富に展開されています。そのため、初学者向けから上級者向けまで多くの教材があり、自身のレベルにあった教材で学習可能です。

たとえば、オンラインで完結したい場合はオンラインスクール、自身のペースで学習したい場合は書籍、無料で身につけたい場合は公式ドキュメントやYoutubeなどさまざまです。一方で、インターネット上の情報がすべて正しいとは限りません。情報の取捨選択をする必要があります。

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Pythonエンジニアの転職に有利なスキルと経験

Pythonエンジニアに転職するために、有利なスキルや経験を持つことが重要です。スキルや経験が不足していると転職活動の結果にも影響します。これを避けるために、Pythonエンジニアに転職する際に有利なスキルや経験を把握しておくことが大切です。

以下では、Pythonエンジニアに転職する際に有利なスキルや経験について説明します。

Pythonライブラリへの理解度

Pythonのスキルはもちろん、Pythonのライブラリの知識もあると良いでしょう。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」などがあります。

PythonからRを呼び出すためのライブラリ「rpy2」も選択肢の1つです。Pythonは、ライブラリを知って理解度をあげ、使いこなせるようになることが重要といえます。

Pythonフレームワークの知識

Pythonはフレームワークが充実しているため、代表的なフレームワークについての知識やスキルを持っておくようにしましょう。たとえば、Django、Bottle、Flask、Tornadoなどを扱うことができれば、データ分析やデータサイエンス領域だけでなく、アプリ開発などの幅広い案件に対応できるようになります。

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あり、各種OSで利用できますが、最も多く利用されているのはLinux環境です。Linux環境で長年利用されてきたため、Pythonに関する情報が最も蓄積されています。

また、Linuxの高い安定性は、Pythonを利用する上での重要な利点の一つです。Windows上でLinux環境を仮想化することもありますが、Pythonエンジニアとしての素養として、Linux環境に関する知見を持っておきましょう。

機械学習・AI・データ分析などに関する知識

Pythonは、機械学習、AI、データ分析などの分野で需要が高いプログラミング言語です。企業でも、ビジネスで機械学習やAI、データ分析を取り入れる動きが増加しており、Pythonエンジニアを求めています。そのため、これらの分野に関する知識があると、Pythonエンジニアへの転職に有利です。

具体的にはどのような機械学習モデルがあるのか、モデルの精度を上げる手法はどんなものがあるのかなどを身につけると良いでしょう。

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領域の一つがデータ分析、データサイエンスです。この領域で活躍するためには、大規模なデータ処理を行った経験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役立つでしょう。

SQLのスキル

SQLはデータベースでのデータを格納・抽出・書き換えといったデータの操作で使います。大規模なデータ処理では、巨大なリレーショナルデータベースにデータを保存して運用するため、SQLの習得は必須です。また、SQLは非常に強力な言語で、たった数行のシンプルなコードで複雑なデータ分析を行えます。

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Pythonとは

Pythonは、近年人気があるプログラミング言語の1つです。

Pythonは、1991年に誕生した汎用プログラミング言語で、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から、世界中のITエンジニアに支持されています。Pythonは、さまざまな種類のライブラリを数多く揃えており、Webアプリや組み込み系アプリ、機械学習など、あらゆる開発に利用できる言語です。

また、データ収集や分析に使いやすいことから、データ分析にPythonを使用する現場が多く存在します。

関連記事：Pythonとは？特徴やできること・活用事例などを解説！

Pythonでできること

Pythonは非常に多くの用途で使用されており、さまざまな分野で活躍しているプログラミング言語です。以下はPythonが使用される例の一部となります。

最近は特に機械学習モデルの開発やデータ分析に使用される機会が多いです。

Pythonのメリット・デメリット

Pythonは非常に人気で初心者でも挑戦しやすい言語です。しかし、当然メリットデメリットがあるため、これから学習する方は事前にPythonの特徴をおさえておきましょう。

Pythonを使用する職種

Pythonはできることが非常に多いため、活用する職種も多岐に渡ります。以下にPythonを活用する代表的な職種を紹介します。

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Pythonエンジニアへの転職に必要な5ステップ

Pythonエンジニアへ転職するには、まずPythonの知識やスキルを身につけることが必要です。基礎知識を身につけ、関連知識にも取り組みましょう。実践的なスキルを身につけることでようやく転職への道が見えてきます。

以下では、Pythonエンジニアへの転職に必要な5ステップを紹介します。もちろん、1から始めなければいけないわけではありません。自分のレベルに合わせて、ステップを飛ばしても良いでしょう。

また、あわせてPythonの勉強方法についても紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。

関連記事：
未経験からPythonエンジニアになるには？学習方法や需要・将来性も紹介
Pythonは就職に有利！そのメリットと就職の3ステップ

1. Pythonの基礎知識を学ぶ

Pythonエンジニアを目指す第一歩目は、Pythonの基礎知識を身につけることです。Pythonの文法は非常にシンプルなので、プログラミング未経験者でも挑戦しやすいとされています。

プログラミングの基本文法である条件分岐や繰り返し、変数の定義方法などを身につけていきましょう。

Pythonの学習方法

Pythonは人気のプログラミング言語ですので、学習ツールが豊富です。自分に合う方法を選択して学習しましょう。主な学習方法としては「参考書」「学習サイト」「プログラミングスクール」などがあります。

・参考書を利用する
参考書を利用すると、Pythonの知識が体系的に学べる、自分のペースで学習できるなどのメリットがあります。また、自身のレベルに合わせた参考書を選べるので、付いていけないなどの問題が起こりにくいです。一方で情報が古い場合がある、つまづいたときに頼る相手がいないなどのデメリットも存在します。

・学習サイトを利用する
Pythonを学習できるサイトも豊富にあるため、活用すると良いでしょう。ドットインストールやProgateなどが人気です。無料で利用できるサイトも多く、コストをかけずに学習したい方におすすめです。

・プログラミングスクールを利用する
スクールを利用するメリットは、経験豊富な講師からPythonのプログラミングについて効率的に学習できる点にあります。もし分からないことがあっても、講師に質問できるため、学習に挫折するリスクが減るでしょう。また、学習仲間がいることでモチベーションを維持しやすいメリットもあります。

2. フレームワークやライブラリを学ぶ

基礎を学んだら、次はPythonのフレームワークやライブラリを学びましょう。フレームワーク・ライブラリとは、事前によく使用するプログラムを記述しておいて、呼び出すだけで実装できる仕組みです。

実務でフレームワークやライブラリを使用しないことはほとんど無いので、主要ライブラリは必ずおさえておきましょう。Pythonを習得してデータサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す方は、numpy、pandas、matplotlib、sckit-learnなどがおすすめです。Web開発に携わりたい方は、Djangoやflask、OpenAPIなどに触れると良いでしょう。

3. 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できます。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します。参考書や学習サイトにある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。

4. ポートフォリオを作成する

実際に開発したプロジェクトをまとめたポートフォリオを作成しましょう。ポートフォリオは、転職活動において自分のスキルをアピールするための重要な手段です。プロジェクトの内容や使用した技術、担当した部分などを詳しく記載し、見やすく整理すると効果的です。また、GitHubなどを活用し、具体的なコードも確認してもらえるようにしましょう。

5. 転職活動を行う

準備が整ったら、いよいよ転職活動です。求人サイトや転職エージェントを活用し、自分に合った企業を探します。応募書類には、これまでの経験やスキルをしっかりとアピールすることが重要です。面接では、自分の強みやこれまでのプロジェクト経験を具体的に説明できるように準備しておきましょう。

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Pythonエンジニアの転職に有利な資格

Pythonエンジニアの転職に有利な資格の取得は、ITエンジニアとして成長するためにも大切です。資格を取得することで、必要な知識を体系的に学習できるメリットもあります。以下では、Pythonエンジニアの転職に有利な資格について解説します。

関連記事：Pythonエンジニアに役立つ資格一覧｜勉強法やメリットも解説

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 エンジニアとして基礎的な知識を問われる入門レベルの技術認定試験です。

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 エンジニアとして必要な知識があ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年春から開始した資格です。

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。全40問で、正答率70%が合格ラインとなります。この資格は、Pythonを使った実践的なデータ分析スキルを示すことができます。

Python Certifications

Python Certificationsは、ポーランドのNPOであるOpen Education and Development Group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あります。

Pythonプログラマとしてのエントリーレベル向けには、PCEP（Certified Entry-Level Python Programmer）があり、Pythonの基礎構文が問われます。

Pythonによる実務遂行ができるレベルを示せるのが、PCAP（Certified Associate in Python Programming）です。基礎構文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を活用できるスキルを問われる試験です。試験内容には、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高度なスキルが含まれます。PCPPには、以下の2つの試験があります。

Certified Professional in Python Programming 1 (PCPP1)
Certified Professional in Python Programming 2 (PCPP2)

試験の範囲はシラバスで公開されているため、事前に調べておきましょう。また、英語で行われる試験であるため、海外での活躍を考える場合にも役立つ資格といえます。

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Pythonエンジニアとして活躍する上で必要な資質

Pythonエンジニアとして活躍するために必要な資質を理解することは、転職において重要です。必要な資質として、分析が好きなことやAIや統計の分野に対する探求心などが挙げられます。以下では、Pythonエンジニアとして活躍するために必要な資質についてまとめました。

分析が得意または好き

データ分析を行うだけでなく、分析結果を事業に反映して成果を出すためには、相応の時間を必要とします。そのため、Pythonを用いた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取り組むことが好きな方、忍耐力に優れた方などが適性があるでしょう。

AIや統計などの分野で活躍したいと考えている

PythonはAIや統計の分野において、ほかの言語に比べて強力なライブラリを持っています。AIや統計などのキャリアを目指す方にとっては、Pythonエンジニアの仕事はおすすめといえるでしょう。

Webアプリの開発に興味がある

Pythonには、WebアプリケーションのフレームワークであるDjangoがあります。Pythonを利用して作られたWebアプリケーションは多いです。なかには世界中の人々が同時に使用してもエラーが発生しないものもあり、Pythonには高い処理能力があるといえます。このようなWebアプリの開発に興味がある方も、資質があるでしょう。

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Pythonエンジニアが活躍している分野

Pythonが利用されている分野について詳しく知ることで、自分が目指したい方向性が明確にできるでしょう。

Pythonエンジニアが活躍している主な分野は、Web系サービスや機械学習・AI、ブロックチェーン、データ分析などです。Pythonエンジニアは、先端技術と呼ばれる領域でも活躍しており、将来性も期待できる職種です。以下では、Pythonが用いられる分野について解説します。

関連記事：Pythonの将来性｜メリットやJava・Rubyとの比較も解説

Web系サービス開発

Web系サービス開発においてもPythonは広く使用されており、世界中で使われる動画配信プラットフォームもPythonで開発されています。

PHPやRubyも代表的な言語ですが、Pythonはソースコードが綺麗で読みやすいことがメリットとなり、Web開発企業による利用が増加中です。Web系サービス開発は需要が高く、求人数も多いです。

機械学習・AI開発

機械学習やAI開発は、Pythonが用いられる分野の代表例です。現在、人工知能分野が注目を集めており、Pythonは機械学習やAI開発に向いている言語の1つといえます。

Pythonは、機械学習やAI開発用のライブラリが豊富でさまざまな複雑な計算を容易に行えるのが特徴です。Pythonで作られた機械学習やAIアプリケーションは数多くリリースされています。

ブロックチェーン開発

Pythonは、データの処理と管理に強い言語であるため、ブロックチェーン開発で多く使われています。ブロックチェーンは、仮想通貨などに使われており、将来性が期待される技術です。

データ分析

Pythonは、数値解析能力とデータ解析支援機能の高さから、データ分析分野でも広く利用されています。Pythonには、NumPyやPandas、SciPyなど、効率的な数値計算やデータ解析を支援するライブラリが豊富です。Pythonの強みは、こうしたデータ分析に役立つライブラリの充実にあります。

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Pythonエンジニアに転職するメリットとデメリット

Pythonエンジニアの仕事には、メリットとデメリットがあります。転職活動の前にメリットとデメリットを把握できれば、就職後のミスマッチを防げるでしょう。ここでは、Pythonエンジニアに転職する際のメリットとデメリットについて解説します。

メリット

Pythonエンジニアに転職することで、幅広い領域で活躍できるメリットがあります。また、Pythonは世界中で人気の高いプログラミング言語であるため、転職後のキャリアアップにも繋がるでしょう。以下でPythonエンジニアに転職することのメリットを紹介します。

関連記事：Pythonエンジニアの年収が高い理由は？需要と将来性も解説

幅広い領域で活躍できる

Pythonは用途性が高く、多岐にわたる用途に適したプログラミング言語です。この言語で可能なことは非常に多く、幅広い領域で活用されています。Pythonを習得すると、AI、Webアプリケーション開発、データ分析といった分野で活躍できるでしょう。

世界中で人気の言語となっている

Pythonは世界中で人気の高いプログラミング言語であり、Pythonエンジニアとしての転職は将来性が期待できます。現在、多くの人々が利用するWebサービスもPythonで作成されるなど世界中で人気が継続しており、今後もアップデートが続くため将来的な活躍も見込めるでしょう。

デメリット

Pythonエンジニアに転職するデメリットもあります。主なデメリットは、人気の言語に比べて求人数が少ないことが挙げられます。ここでは、これらのPythonエンジニアに転職するデメリットについて解説します。

求人数は少なめ

Pythonエンジニアの求人は人気の言語と比べると少なめであり、転職を目指す方は注意が必要です。Pythonエンジニアの求人が少ないことは、日本ではPythonエンジニアが現在広がってきた職種であることや、機械学習・AI開発、データ分析など高度な知識が求められることが理由です。

しかし、将来的に日本でもPythonが開発現場のトレンドとなると見込め、Pythonエンジニアの求人は増えていきています。

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他言語と比較したPythonの求人数

PHPやJavaの求人と比較すると、Pythonの求人数は少ないと感じるかもしれません。レバテックキャリアのデータをもとに、2024年5月の求人数を他言語と比較して、以下の表にまとめてみました。

言語	求人数
Python	約4,700件
Java	約7,000件
JavaScript	約4,900件
PHP	約4,400件
Ruby	約2,700件
C#	約2,700件
Go	約2,200件
C++	約1,800件

PythonはJava、JavaScriptに次ぐ3位の求人数です。RubyやC#などの言語よりも多いという結果で、他言語と比較してもPythonの需要は充分にあることが分かります。

関連記事：RubyとPythonを比較｜選ぶポイントや学習方法も解説

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Pythonエンジニアの求人例

Pythonエンジニアへの転職を検討する際、実際の求人を見ておくと、企業がどのような人材を求めているかが分かります。自分に足りないスキルなどを把握できるため、確認しておくと良いでしょう。

ここからは2024年5月現在、レバテックキャリアに掲載されている実際の求人例を「未経験可」「在宅勤務」「フリーランスの案件」に分けて紹介します。

未経験可の求人例

データサイエンティスト・AI／機械学習エンジニア・研究開発の業務がある未経験可の求人は以下の通りです。それぞれで業務内容や求められるスキルが違うので参考にしてみてください。

在宅（リモートワーク）の求人例

データ活用の企画やそれに基づいた経営戦略に携わる求人例は以下の通りです。

フリーランス向けの案件例

Pythonを扱うフリーランス向けの案件例は以下の通りです。

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他言語と比較した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。（2024年5月時点）

上記の算出方法によると、Pythonエンジニアの平均年収は約553万円です。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。

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エンジニアの求人はほかの言語と比較して想定年収幅が広いため、大きな差はみられませんでした。

言語	算出した平均年収
Python	553万円
Java	508万円
PHP	631万円
Ruby	577万円

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Pythonエンジニアの需要と将来性

Pythonエンジニアの需要と将来性は、Pythonエンジニアの転職では把握しておくべき情報です。世界的に人気が高いプログラミング言語であるPythonは、高い需要と将来性が期待されています。ここでは、Pythonエンジニアの需要と将来性についてまとめました。

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、2024年5月時点で4,757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、 JavaScriptに続く3番目の求人件数でした。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、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は、国内外の企業やITエンジニアからも将来性が期待されているプログラミング言語です。Pythonエンジニアが活躍するAIやデータサイエンスの分野は、DXの推進に必要不可欠な技術で、今後も高い需要が続く将来性の高い分野といえます。

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Pythonエンジニアのキャリアパス

Pythonを扱うエンジニアへの転職を検討するのであれば、キャリアパスを知っておくとより明確な将来設計が可能になります。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、主な職種はデータアナリストやデータサイエンティスト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です。

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や機械学習はさまざま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。機械学習エンジニアを目指すITエンジニアの数は年々増加傾向にあり、これから伸びる市場です。

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。

ブロックチェーンエンジニア

ブロックチェーンには膨大な計算が求められますが、Pythonのライブラリを用いれば簡単に計算できます。ブロックチェーンで使われる主なPythonライブラリは「hashib」です。hashibには、ハッシュ関数、HTTPリクエストや数値計算などに関するライブラリが豊富です。

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Pythonエンジニアの転職に関するよくある質問

Pythonに興味を持つエンジニアの中には、転職を希望する人や気になっている人が多いです。転職の際に「資格の有効性」や「Pythonに求められているもの」などの疑問はよく聞かれます。
そこで、Pythonエンジニアへの転職に関する質問をまとめました。一つずつチェックしていきましょう。

Q1. Pythonの資格は無駄ですか？

Pythonの資格は国家資格でもなく、難易度も比較的低いために影響力のなさを懸念する人もいます。しかし、Pythonの人気が高まるとともに求人の場面でも「Pythonが扱えるエンジニア」への需要が高まっているため、一定の知識と技術があることを証明するためにも活用できます。

Q2. Pythonが必要な仕事は？

Pythonを扱う仕事としては以下があります。

PythonはAIやロボット、ディープラーニングといった大規模な開発にも活用できます。必要とされる場面は幅広く、需要も高いです。

Q3. パイソンエンジニアとは何ですか？

パイソンエンジニアとは、Pythonを使いシステム設計やプログラミング、サービスの保守を行う技術者を指します。他言語のエンジニアと比較すると、言語習得へのハードルがやや高いことから、人口は少ないといえます。

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まとめ

本記事ではPythonに関する転職事情について紹介してきました。

Pythonを扱うエンジニアへの転職は、即戦力が求められる傾向がありますが、他言語の実務経験が2～3年あれば転職できる可能性が高いです。また、実務未経験でもPythonエンジニアに転職することは不可能ではありません。実務で役立つスキルを身につけ、ポートフォリオなどを用いて効果的にアピールすることが重要です。

Pythonは、Webアプリ開発のほか、AI、機械学習、ビッグデータなどの領域でも利用され、求人数も増加傾向にあります。これまで他言語への経験がある人や、周りと差別化できる言語習得を希望する人は、ぜひ検討してみることをおすすめします。

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