未経験でPythonエンジニアになるには？学習方法や求人例を紹介

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Pythonとは

Pythonは、1991年にオランダ出身でアメリカ在住のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されたプログラミング言語です。Pythonのコードはシンプルで読みやすく、理解しやすい特徴があります。

Pythonは、Webアプリケーションやデスクトップアプリケーション、人工知能、データ分析、機械学習など、さまざまな分野で利用される言語です。またPythonはライブラリやフレームワークが豊富なので、これらを使いこなすことで開発の効率化や品質向上が期待できます。

Pythonはオブジェクト指向のプログラミング言語で、動的型付け言語です。またPythonはインタプリタ方式と呼ばれる実行方法が採用されているため、コンパイルの必要がなく、即時実行できます。

開発効率の高さや、学習教材の豊富さなどのメリットから幅広く利用されており、日本国内でも一定の需要がある言語といえるでしょう。

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Pythonとは？特徴やできること、学習方法を分かりやすく解説！
RubyとPythonを比較！選ぶポイントや学習方法も解説

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プログラマー未経験からでもPythonエンジニアになれる？

Pythonは数あるプログラミング言語のなかでも、近年人気が上昇している言語です。2024年10月時点で、レバテックキャリアのPython求人は6,400件以上あることからも、企業からのニーズが高いと推測できます。

しかし、プログラマーの実務経験がない人が簡単にPythonエンジニアになれるわけではありません。知識やスキルがない状態で、未経験者がいきなり転職活動を始めるのはハードルが高いため、まずはPythonエンジニアに求められるスキルを着実に身につけることが重要です。

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プログラミング未経験可の求人は少ないのが現状

プログラミング未経験者が応募できる求人は少ないといえます。実際にPythonエンジニアの求人を見てみると、Pythonエンジニアとしての実務経験や、Pythonを使った経験が応募要項に含まれているケースがほとんどです。

実務経験を求める求人が多いのは、「現場でのリソース不足により即戦力を求めている」という理由に加え、Pythonエンジニアの教育・研修制度が整っていない企業が多いことも要因といえるでしょう。

倍率が高い企業では2～3年の経験が求められる

Python求人の多くは自立して開発する独走力が求められるため、実務経験を2〜3年程度要求される場合が多いです。また、倍率の高い人気企業であればあるほど、この傾向は顕著になります。一方で教育体制を整えている企業や大量採用している企業は、実務経験が浅くても面接まで実施してくれる場合もあります。

企業によって要求される経験が異なるため、自身のスキルレベルに合わせて応募先を検討すると良いでしょう。

他言語を学んだエンジニアなら転職しやすくなる

PHPやRubyなど他言語を扱うバックエンドのプログラマー・エンジニアとして実務経験を積んでおくと、Pythonエンジニアへ転職しやすくなります。

Pythonエンジニアとしては未経験だとしても、ITエンジニアとしての経験があることで「戦力化までが早い」と見込まれる可能性が高いからです。
独学でPythonを勉強している方であれば、より転職の成功確率は上がるでしょう。多くのプログラミング言語の考え方は共通しているため、Pythonの経験がなくてもほかのプログラミング言語での経験が豊富な方は転職に有利といえます。

Pythonはプログラミング言語のなかでも比較的習得しやすい

Pythonはプログラミング言語のなかでも比較的習得しやすい言語です。構文がシンプルであり、学習手段も豊富です。たとえば、Pythonについて学べる書籍や学習サイト、プログラミングスクール、Python公式チュートリアルなどの選択肢があります。

これらの学習手段を組み合わせることで、プログラミング初心者であっても十分な知識を身につけられるでしょう。一定の知識を身につけたら、手を動かして実践していくことでスキルを習得できます。

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未経験からPythonエンジニアになるには

Pythonエンジニアになるには、別のプログラミング言語で現場経験を積み、Pythonのスキルを身につけ、周辺ツールやデータベースも扱えるようにすることが必要です。

以下では、他言語の開発経験がある場合や、Pythonエンジニアとしての実務経験がない場合、全くのプログラミング初心者の場合など、それぞれの状況に合わせて目指すステップを紹介します。現場で活躍できるPythonエンジニアになるために、自身の状況と照らし合わせながらぜひ参考にしてみてください。

他言語の開発経験はあるが、Pythonは未経験の場合

Pythonに触れたことがない場合は、まずはPythonの基礎から学ぶ必要があります。ただ、他言語の開発経験があると、Pythonの学習を効率的に進められます。多くのプログラミング言語の考え方は共通しており、すでに身につけたプログラミング言語を活かせるからです。

またPythonの基礎学習に併せて、ライブラリやフレームワークの学習も進めるとより実践的なスキルが身に付きます。たとえば、PHPやRubyでWebアプリのバックエンド開発を行っていた場合はDjangoやFlask、R言語やMathematicaの経験がある場合はNumpyやPandasの学習がおすすめです。

これらのスキルはいずれも実践的なスキルなので、転職活動も有利に進めやすくなります。

Pythonは習得したが、実務経験がない場合

Pythonの基礎を身につけている方はポートフォリオを作成して不足している実務経験を補いましょう。作成したソースコードをgithubやWebサイトに公開することで、資格や履歴書以上のアピールにつながります。また、企業のインターンシップに参加し、実務経験を積むのもおすすめです。

プログラミング自体が未経験の場合

まずは自身に適した方法でPythonの基礎を身につけましょう。Pythonの文法は、ほかのプログラミング言語と比較して学習しやすいため、プログラミング未経験の状態からでも習得しやすいです。

基礎構文や変数、条件分岐などのプログラミングに共通する基礎概念を理解してから、進みたい方向で活用されているライブラリやフレームワークを身につけていきましょう。

転職エージェントを活用するのも1つの手

転職エージェントを活用すると、自分に合った求人を紹介してくれて、また面接や書類作成のサポートもしてくれます。自分自身を客観的に見てもらえる、迷ったときに判断材料をくれる、といった複数のメリットを得られます。

エンジニアにとって転職活動に力を入れることは重要ですが、それ以上に自分自身のスキルアップなどに時間や労力を使いたい人もいるでしょう。転職エージェントを活用すると、空いた時間をエンジニアとしての成長のために使うことができるのでおすすめです。

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Pythonエンジニアに求められるスキル・経験

Pythonエンジニアに求められるスキル・経験は、Pythonのコーディング力やライブラリの知識はもちろん、そのほかにも複数のスキルが要求されます。また、Pythonを扱うエンジニアのなかでも職種が複数あり、要求されるスキルが異なるので注意が必要です。ここからはPythonエンジニアに求められるスキルや経験を紹介します。

Pythonを使用した開発に関する知識・スキル

Pythonエンジニアになるために最低限必要なことは、基本的な文法やオブジェクト指向プログラミング、データ型・制御文・関数・モジュール・例外処理などを理解して記述するスキルです。これらの基本スキルは、書籍やWebサイト、動画コンテンツ、プログラミングスクールなどで習得可能です。

一歩踏み込んでより高度なスキルを身につけるためには、Pythonで開発されたシステムのソースコードを読むことや、開発者コミュニティに参加すると良いでしょう。

Pythonに関連するフレームワーク・ライブラリの使用スキル

Pythonはフレームワーク、ライブラリが豊富で、Webアプリケーションやデータ分析、機械学習などの開発に使用される場合が多いです。たとえば、WebフレームワークとしてはDjangoやFlask、Bottleなどが挙げられます。

データ分析ライブラリとしてはNumPyやPandas、SciPyなどが代表的です。機械学習ライブラリとしては、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどが挙げられるでしょう。Pythonを扱うエンジニアには、これらのフレームワークやライブラリを使いこなすことが求められます。

Linux・Apache・MySQLなどを用いた開発経験

Pythonエンジニアには、LinuxやApache、MySQLなどを用いた開発経験も求められます。Pythonはこれらのソフトウェアと組み合わせて使用される場合が多く、特にシステム全体を設計・構築する能力が重要です。

たとえばWebアプリケーションの開発では、LinuxやApacheの設定やMySQLのデータベースの操作などが必要不可欠です。具体的には、Linux上でのシェルスクリプトの作成やシステムの監視、トラブルシューティングを行えることが求められます。Apacheは、Webサーバーのソフトでサーバー操作などで使います。

大規模なデータの処理・分析をした経験

Pythonは大量データ処理が得意なので、データ分析や機械学習などの分野で広く使われています。そのためPythonエンジニアには、大規模なデータ処理・分析などの経験が求められる場合が多いです。

データ分析ライブラリ、機械学習ライブラリを使用して、データの前処理やデータの可視化、機械学習モデルの訓練や評価などを行った経験があれば重宝されるでしょう。また、データの処理や分析に関するアルゴリズムや統計学の知識も必要です。これらの知識で作った設計をもとにプログラムを書くからです。

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Pythonを用いる職種例

Pythonは汎用性が高いため、さまざまな開発、職種で使用されています。以下では、Pythonを使用する代表的な職種をまとめました。Pythonは数あるプログラミング言語のなかでも開発対象の幅が広く、特に機械学習などに使用されている点は大きな特徴です。そしてさらにWebシステムでも使用されているので、その点でほかに類を見ないプログラミング言語といえます。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習技術を用いてビジネス課題を解決するために、データの収集や加工、解析、モデル構築、評価などを行う職種です。Pythonは、機械学習の分野で広く使われているため、機械学習エンジニアにとって必須スキルになっています。

Pythonには、機械学習に特化したライブラリである「scikit-learn」「TensorFlow」「PyTorch」などがあります。これらのライブラリを使うことで、機械学習モデルの開発が可能です。

ブロックチェーンエンジニア

ブロックチェーンエンジニアは、ブロックチェーン技術を利用したシステム設計や開発を担当します。Pythonは、主にブロックチェーンのスマートコントラクトの実装や、ブロックチェーンネットワークの構築などに使われています。

また、Pythonにはブロックチェーンを開発するためのライブラリである「Web3.py」があり、Ethereumブロックチェーン開発に用いられていることで有名です。

データアナリスト

データアナリストは、ビジネスにおいて得られたデータから意味を読み取ったり、傾向やパターンを分析したりして、ビジネス戦略を立てます。Pythonにはデータ分析に必要なさまざまなライブラリがあり、PandasやNumPy、Matplotlibなどが挙げられます。これらのライブラリを使うと、データ分析に必要な集計や可視化が可能です。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データの収集から分析まで一連のプロセスを担当する職種です。Pythonを使用してデータの前処理や可視化、統計解析、機械学習などを処理します。Pythonは、PandasやNumPy、Matplotlib、scikit-learnなどのライブラリを使用することで、データサイエンティストが必要とする高度なデータ処理を効率化できます。

Webアプリケーションエンジニア

Webアプリケーションエンジニアは、Web上で動作するアプリケーションを開発します。Pythonを使用したWebアプリケーション開発では、DjangoやFlaskなどのフレームワークを使用する場合が多いです。

これらのフレームワークには、Webアプリケーションの設計や実装に必要な機能が用意されており、活用することで開発者はアプリケーションのロジック部分に注力できます。また、Pythonを使用してWebサイトから情報を抽出するWebスクレイピングや、データベース連携などの技術も必要です。

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Pythonでできること

Pythonのスキルを身につけることで、ビッグデータや人工知能を扱った開発、Webアプリケーション開発が可能になります。また、自動運転システムやIoTデバイスの制御などにもPythonのスキルが求められます。

ただしPythonだけでなく、それぞれの技術に関する知識、スキルも必要な点には注意が必要です。以下では、Pythonを利用してできることについて紹介していきます。

ビッグデータを用いた数値解析や分析

ビッグデータを解析したりデータの特徴を把握したりして関連性を見つけるプログラムは、Pythonを使って作られている場合が多いです。ビッグデータ解析は多くの業界で利用が期待されています。実際に、サービス業、物流、販売業、農業などで人やモノ、情報の流れや動向を把握して無駄を省いたり、効率的に業務を行ったりすることに役立てられています。

ビックデータを利用できる業界は、ITに直接関係のない分野にも数多くあるため、Pythonエンジニアはこれからさらに幅広い活躍が期待されるでしょう。

人工知能（AI）ソフト開発

人工知能はたくさんのデータを処理して自動的に学習を行う「機械学習」が活用されています。その機械学習の仕組みに使われているのがPythonです。

ビッグデータをPythonで解析して傾向をつかみ、Pythonを使った人工知能で自動的に最適な指示や情報を提示するというように、ビッグデータ解析と人工知能利用を組み合わせることもできます。

自動運転システム開発

自動運転にもPythonが活用されています。自動運転には動作の安全性・正確性が求められるため、車に付けたセンサーが検知する歩行者や障害物といった情報を処理し、適切な操作を行えるよう開発されているのが特徴です。ほかにも、AIが搭載された油圧ショベルや工場での自立型生産システムなどの開発にPythonが利用されています。

Webアプリケーション開発

これまで、Webアプリケーションのサーバーサイド開発では、JavaやPHP、Rubyなどが採用されてきました。しかし、最近では徐々にPythonでの新規開発も増えてきています。

サーバーサイド開発では、フロントエンドからの指示を受けて実行される、複雑な内部処理（DB操作を含む）が実装可能です。Pythonエンジニアは、「Django」や「Tornado」「Bottle」「Flask」といったWeb開発用のフレームワークを活用し、Webアプリケーションを作成できます。

ロボットに搭載される感情エンジン

Pythonは、人間の発言や表情の変化を学習するロボットにも使われています。学習結果からロボットの反応や言葉が変わる仕組みです。Pythonの技術を習得すると、このようなWebアプリの分野やロボット開発・制御の分野での活躍の可能性も広がります。

IoTデバイスの制御

ハードウェアの小型・高性能化とセンシング技術の発達によって、IoTの活用が急速に広まっています。このIoTデバイスを制御するためのシステム構築においてもPythonが活用されており、Pythonエンジニアの活躍の幅は広いといえるでしょう。

関連記事: Pythonエンジニアの仕事内容とは？できることや将来性も紹介

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未経験可のPythonエンジニア求人例

レバテックキャリアのPythonエンジニア求人データより、未経験可の求人例を紹介します。ただし、紹介する求人は、いずれもほかの言語での開発経験があることが前提です。

また、Pythonエンジニアに求められるスキルは幅広く、企業によってはデータエンジニアリングや金融システムなど特定の領域・分野の経験が必要となる場合があります。そのため、求人例を参考にすることで、Python未経験者がこれから身につけるべき知識やスキルを整理しやすくなるでしょう。

大規模データ処理基盤の設計および開発

インターネット広告運用の大規模なデータの収集や格納、活用を主業務とするPythonエンジニアの求人です。

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システム開発やデータ分析／DXで顧客課題解決

JavaやPythonを⽤いたシステム開発やデータ解析が主な業務で、AIへの挑戦も可能なPythonエンジニアの求人です。

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プログラマー未経験者のPython学習方法

プログラミングが未経験で何から始めれば良いか分からない場合は、まず書籍や資格試験を活用して基礎知識を定着させましょう。また、プログラムの書き方を解説してくれる動画コンテンツやPythonのコードを書いて正否を添削してくれるWebサイトがあるので活用するのもおすすめです。

基礎がしっかり身についていない状態では、実践的なスキルを習得するのは難しいといえます。そのため、自分のスキルレベルを正確に把握して学習方法を検討する必要があるでしょう。

書籍

書籍では、Pythonの基本から応用までの知識を身につけることが可能です。書籍選びの重要なポイントとして、Pythonは幅広い開発に対応している分、書籍によって開発対象が異なることが挙げられます。Pythonの基礎という点では共通していますが、自分が開発したい対象システムに合わせた書籍を選ぶように意識しましょう。

以下では、Python未経験者におすすめの書籍を紹介します。

『スラスラわかるPython』（翔泳社、岩崎 圭、北川 慎治、寺田 学）

『スラスラわかるPython』はPython初学者のための入門書です。Pythonエンジニアがおさえておくべき基礎構文を、日本語による事例と図を交えながら丁寧に解説しています。プログラミング未経験者にも理解できるように、重要な部分の解説が繰り返し行われている点が特長です。

『動かして学ぶ！Python Django開発入門 第3版』（翔泳社、大高 隆）

『動かして学ぶ！Python Django開発入門』はWebアプリケーション開発に特化したフレームワーク「Django」を解説している書籍です。Webアプリの設計・動的機能（フォーム）の作成や認証処理、DB・クラウド連携など、現代のWebアプリケーション開発に必要な工程について解説しています。

他言語でシステム開発を行った経験を持つ「中級者向け」の内容なので、IT業界未経験者には少しハードルが高いといえるでしょう。プログラミングの基礎が身についたあとに、さらにスキルアップしたい方におすすめです。

『pandasライブラリ活用入門[第2版] データクリーニング/前処理など一連の分析プロセスをマスター! 』（インプレス、Daniel Y. Chen、吉川 邦夫、福島 真太朗）

『pandasライブラリ活用入門』は機械学習の開発に使用されるライブラリを解説した書籍です。著名なライブラリの1つである「pandas」を中心に、データ分析や機械学習で使用されるライブラリの導入・活用手順を解説しています。Pythonの基礎知識を習得している中級者向けの書籍なので、基礎知識を習得してから読み進めることをおすすめします。

資格試験

Pythonエンジニアになるために資格は必須ではありません。しかし、資格を取得していることは実務未経験者が自身のPythonスキルを証明するための手段です。Pythonエンジニアに関係の深い資格試験として、「Python3エンジニア認定基礎試験」「Python3エンジニア認定データ分析試験」「Python3エンジニア認定実践試験」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とは、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。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証明になります。全40問で構成され、合格ラインは正答率70%です。

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、2020年春からスタートした新しい資格です。基礎構文に加え、データ分析や数学、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%が合格ラインです。

前述のPython3エンジニア認定基礎試験と併せて習得すると、一定以上の実践力を持つことを証明できるでしょう。

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

Python 3 エンジニア認定実践試験

Python 3 エンジニア認定実践試験は、2022年11月にスタートしたPythonエンジニア育成推進協会が主導する中級レベルの試験です。Pythonを実務で使用する上で身につけておくべき記述方法やライブラリについての知識を問われます。全40問で正答率70%が合格ラインです。

プログラミング初心者向けの学習サイト

未経験者向けのコースが多く用意されているサイトを紹介します。それぞれ特徴はありますが、いずれも人気のサービスで、やり込めばPythonのスキルが身につくでしょう。無料で利用できるサービスを試して、自分に合うサイトを選ぶのがおすすめです。

ドットインストール

ドットインストールは、1つの解説動画が5分以内にまとまっているものが多いのが特徴の学習サービスです。初心者向けに作られており、Python以外のプログラミング言語を学べるコンテンツも豊富です。

無料で見られる動画もありますが、月額料金を支払うことでAndroidアプリやiPhoneアプリの作り方、ブログに使われるWordPressの使い方など多岐にわたる動画が閲覧できるようになります。スマ－トフォンでの閲覧も可能なので、通勤中やすきま時間に学習可能です。

Schoo

Schooとは、動画を見ながら学習できる社会人向けの学習サイトです。Python初級、Python中級などのコースがあり、自分のスキルの習熟度に応じて学習を進められます。

無料の動画もありますが月額料金を支払うと、プログラミング学習に限らず充実したさまざまな動画を見ることができます。たとえば、クラウドソーシングサイトの活用方法やフリーランスになった際の仕事の探し方など、仕事を進める上で役に立つ動画が豊富です。スマートフォンで閲覧できます。

Progate

Progateは、オンラインでプログラミングを学べる学習サイトです。スライドの説明に沿ってプログラムを入力すると実行結果が画面上で確認でき、入力誤りがある場合にはその箇所が表示されます。

Pythonをはじめ、HTMLやJavaScript、Swiftなど、さまざまな言語の学習コースが用意されています。そのため、Pythonエンジニアを目指す過程で、ほかの言語を勉強したい方にもおすすめです。iPhone・Android版アプリもあるので、手軽に学習を行うことができます。

基礎的なコースは会員登録をすれば無料で受講できますが、すべてのコースを利用するためには月額料金の支払いが必要です。

AI Academy

AI Academyは、最適化されたカリキュラムでPythonやAIを実践的に学ぶことができるプログラミング学習サービスです。学習者は作りたいものを選び、必要なスキルを効率良く習得できます。機械学習に必要な数学や統計学を学べるのも特徴的です。

無料のフリープランだけでも豊富なコンテンツから自由に選べ、テキストの重要箇所にハイライトをつけて残すことで進捗を記録し、学習を振り返れます。

本格的にPythonや機械学習を学べるWebサイト

本格的にPythonが学べるWebサイトを紹介します。ここで紹介するWebサイトは、ひととおり学習を終えると、実務レベルのテクニックを身につけられるように作られているのが特徴です。Webサイトでの学習後には、実際に自分で設計を考えて作っていくことがスキルアップには重要です。

PyQ

PyQは、有料プランは比較的費用がかかりますが、PyQはPythonに特化した学習サイトであり、機械学習やデータ分析についても学べます。一通り学習を終えると実務で通用するレベルのスキルを身につけられるようになっているので、非常に専門性の高いWebサイトです。7日間無料のPythonの入門コンテンツが提供されているため、気になる方は試しに利用してみると良いでしょう。

Aidemy

Aidemyは、チケットを利用してネット講座を聴講するタイプの学習サイトです。月額プラン制のため、プランによりもらえるチケット枚数が異なります。Pythonの基礎に加えて、画像認識や深層学習といったAIプログラミングで使用する仕組みを包括的に学ぶことが可能です。

分野ごとにおすすめ受講コースが紹介されており、どのコースを受講すればどの技術が身につくかが分かりやすく説明されています。

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Pythonの需要と将来性

Pythonには現状需要があり、将来性もあるプログラミング言語といえるでしょう。年々Pythonに関する案件数は増えており、Pythonエンジニアの活躍の場も増加傾向にあります。また、機械学習などPythonが得意とするシステムは、今後需要が伸びる可能性が高いと考えられます。以下では、より具体的にPythonの需要や将来性について解説していくので、参考にしてみてください。

Pythonの需要

2024年10月時点でレバテックキャリアに掲載されている求人情報を参考にすると、プログラミング言語別の求人数では2位となっています。また、2023年12月時点のレバテックフリーランスのフリーランス向けの案件数でも、Pythonは3位となっており、ニーズが高いことが分かるでしょう。

特に最近ではAIやディープラーニングやデータサイエンス領域の案件が増加傾向にあります。大企業を中心にデータ活用の重要性が高まっているため、今後も需要が高いといえるでしょう。

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関連記事：【2024年更新】プログラミング言語別求人案件数ランキング

Pythonの将来性

Pythonが得意とする分野であるディープラーニングや自然言語処理、機械学習は、GitHubでも人気のコミュニティであり、現在もコミュニティの規模が拡大し続けています。また、近年は画像・音声認識や機械翻訳といった技術が容易に活用できるようになりました。こうした事情を考慮すると、今後もPythonが使用される機会は増えていくと予想され、将来性はあると考えられます。

関連記事：Pythonの将来性は？メリットやJava・Rubyとの比較も解説

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Pythonエンジニアの平均年収

2024年10月時点で、レバテックキャリアに掲載されているPython関連の案件から最新の30件を抽出し、年収の上限と下限の中間値をもとに平均年収を算出しました。Pythonエンジニアの平均年収は約774万円です。

レバテックキャリアでは、ハイスキル人材向けの求人も多く扱っているため、平均年収がやや高めとなっています。求人によって年収が高かったり低かったりするのは、求められるスキルや経験が異なるからです。

また参考として、厚生労働省の運営しているjobtagによると、Pythonを扱うAIエンジニアの平均年収は558.3万円となっています。

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Pythonエンジニアのキャリアパス

Pythonエンジニアのキャリアパスは複数あります。Pythonエンジニアとして特定の分野のスキルを磨いたり、対応可能な技術の領域を広げたりすることで、より市場価値の高いエンジニアを目指せます。代表的な例としては、スペシャリストやジェネラリスト、マネージャーなどです。ここでは、それぞれのキャリアパスについて解説します。

スペシャリスト

スペシャリストは、特定の分野において高い技術力を持っている人材です。Pythonエンジニアでは、機械学習やデータ分析、Web開発など、特定の分野に特化したエキスパートが挙げられます。スペシャリストは高度な技術力を持っており、その分野でのプロジェクトに必要不可欠な存在です。

ジェネラリスト

ジェネラリストは、幅広い分野にわたって技術力を持っている人材です。Pythonエンジニアの場合は、機械学習やWeb開発、インフラ構築など、幅広い分野に対応できます。ジェネラリストは、多岐にわたるプロジェクトに参加することができ、柔軟性が求められる案件において重要な役割を果たす存在です。

マネージャー

マネージャーは、プロジェクトの管理担当者やリーダーシップを持った人材です。プロジェクトのマネジメントやエンジニアチームのマネジメントなど、リーダーシップを発揮することが求められます。

マネージャーはプロジェクト全体を見渡し、各関係者との調整や問題解決など臨機応変に動くことが必要です。

関連記事：Pythonエンジニアへの転職方法を解説！求人数や年収も紹介

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Pythonの特徴とメリット

Pythonは1990年に開発された汎用プログラミング言語です。特定のOSや開発環境に依存せず、可読性や開発効率、メンテナンス効率を向上させやすいなどのメリットがあることから注目を集めています。また、Pythonはシンプルな構文であるため、未経験者が比較的学習しやすいこともメリットの1つです。以下では、Pythonがもつ特徴を詳しく解説していきます。。

構文がシンプルで記述量が少ないため学習もしやすい

Pythonの構文は非常にシンプルで、構文規則の数も少ないことで知られています。つまり、プログラマーが覚えることが少なく、習得までのハードルが低いといえるでしょう。Pythonは、次のような考え方をもとに作られています。

こうした内容からも、Pythonが「シンプルさ」「可読性の高さ」を重視した言語であることが分かります。

最小限の記述で多くの処理を行える

Pythonは、最小限の記述で複雑な処理を行える「高機能な言語」でもあります。たとえば、ある処理を実装するためにほかの言語では10行の記述が必要でも、Pythonを使用すれば3行程度にまで短縮可能です。これは、Pythonが持つ標準機能の豊富さに起因しています。

また、標準機能を活用するとテスト工数も圧縮できるため、開発効率の向上につながるのも特徴です。

標準ライブラリが豊富

Pythonは標準ライブラリの豊富さも強みの1つです。一般的なシステム開発で頻繁に用いられる処理に関するライブラリがあり、代表的なところでは「数学関連のライブラリ」や「ファイル操作」「並列処理」「ネットワーク処理」などが挙げられます。

こうしたライブラリを活用すると、経験の浅いエンジニアでも高度な処理を実装できます。

外部ライブラリ、フレームワークも豊富

Pythonには、別途インストールして使える外部ライブラリも豊富に用意されています。たとえば機械学習関連の開発で頻繁に使用される「TensorFlow」や「NumPy」は、その代表例です。Webアプリケーション開発においては「Django」「Flask」などのフレームワークもよく使用されます。

たとえば、ビッグデータから数式モデルを見出すために用いられる「単回帰分析」は、ごく簡単な事例であっても20行弱の記述が必要です。ここで、外部ライブラリを使用することで、同様の処理を2行程度で実装可能になります。

トレンド言語であり求人数が増えていく可能性がある

Pythonはトレンド言語です。その人気の背景には、データサイエンスや人工知能、機械学習、Web開発など、さまざまな分野で利用される汎用性の高さがあります。

また、Pythonは使いやすく学習しやすいため初学者からベテランまで幅広い層に支持されていること、オープンソースであること、豊富なライブラリやフレームワークが存在することもPythonの人気を下支えしている状況です。

このように、Pythonは今後もますます求人数が増えていく可能性が高く、将来性のあるトレンド言語として注目されています。Pythonを習得すると、Pythonエンジニアとしてさまざまな分野での活躍が期待されるでしょう。

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Pythonを開発で用いるデメリットとは

Pythonは汎用性が高く、あらゆる開発に利用される言語ですが、分野によってはデメリットがあります。そのため、どのような開発にもPythonが採用されるわけではありません。たとえば、高速処理が必要な開発や制約が多く手間がかかる開発には、Pythonが適していないこともあるでしょう。ここでは、Pythonを開発で用いるデメリットについて解説します。

高速処理が必要な開発ではほかに適した言語がある

Pythonはスクリプト言語なので、処理実行中に1行ずつコンパイルします。機械語に変換しながら処理を進めるということです。処理に時間がかかるため、高速処理が必要な場合にはCやJava、C++などのコンパイル型言語のほうが適している場合があります。

ただし、Pythonには高速処理のためのライブラリやフレームワークが存在するので、活用次第で対処可能です。

制約が多く手間がかかる

Pythonはインデントによるブロック表現が必要であるため、文法が制約的であり、正しい書き方を守る必要があります。要するに、改行やタブの入れ方が実行結果に影響するということです。また、Pythonは型が動的に変化するため、バグを引き起こす可能性があります。

処理に応じて変数の型が変わり、ソースコードを見たときにどの型が変数に入るのか分かりにくい点はデメリットといえるでしょう。そのため、Pythonを使った開発においては厳密なチェックが必要で、手間がかかる場合があります。

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Pythonエンジニアへの転職に関するよくある質問

ここではPythonエンジニアへの転職に際して、よくある質問と回答をまとめました。

同じ環境にいる他の人はどのようなことを疑問に思っているのかあらかじめ知っておくと、転職活動をスムーズに進めるヒントになるでしょう。

Q1. 30代、40代未経験でもPythonエンジニアに転職できる?

ITエンジニア職共通の傾向として、ほかの業界よりも実力主義で評価される場合が多いため、年齢による有利・不利は他業種に比べて顕著ではありません。ただし未経験からのスタートであるため、20代に比べるとキャリア形成などの面で不利になる可能性は高いです。

またPythonエンジニアについては、プログラマー未経験も受け入れる求人が少ないため、まずはPHPやRubyなどのほかの言語で実務経験を積んでから目指すのがおすすめです。

Q2. 未経験可のPython転職案件はどれくらいありますか?

2024年10月現在、レバテックキャリアで公開されているPython求人から「未経験」というキーワードを入れて検索すると、329件でした。ただし求人の多くは「ほかの言語での開発経験があること」という前提が含まれています。

Q3. Pythonの強みを教えてください

Pythonは、データ処理や数値計算能力が高く、大量のデータを扱いやすい形式に変換可能です。また、数値計算やデータ解析のためのライブラリが充実しており、AIのライブラリの多くがPythonで動作しています。柔軟なデータ処理と効率的な数値計算に優れている点が強みといえるでしょう。

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まとめ

本記事では、未経験からのPythonエンジニアの目指し方やキャリアパス、Pythonでできること、将来性などを紹介しました。Pythonは、プログラミング未経験者でも学習しやすいプログラミング言語です。

これからプログラミングを学び始める未経験者だとしても、レベルに応じた学習サイトを上手に活用すれば、独学でPythonを学べます。空き時間にスマホで学習できるサービスもあるので、気軽に学習を始められるでしょう。ぜひ、本記事を参考にPython学習をスタートしてみてはいかがでしょうか。

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