Pythonエンジニアの仕事内容|特徴やできることを紹介

最終更新日:2024年2月7日

AI関連資格は参考書や動画で独学することも可能です。しかし、独学だと相談できない、学習の進め方が非効率になる、といった可能性があります。特にAI関連資格は新しい分変化が激しく、数年前の情報が古くなってしまっていることもあるでしょう。

以上のようなことから、セミナーなどを利用して学習した方が、かけた時間や労力に対して合格率が高まるでしょう。複数の団体がセミナーを開催していて、対象となる資格取得に特化した内容を学習できます。

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この記事のまとめ

  • PythonはWebアプリ開発やマーケティング、機械学習モデルの構築からデータ分析まで様々な仕事で使用されている
  • Pythonで仕事をする場合、仕事により要求される知識や必要ライブラリが異なる
  • Pythonエンジニアになるために独学する場合、自身に適したサービスを使用すると良い

Pythonの特徴

Pythonは非常に人気なプログラミング言語ですが、なぜ人気かご存じでしょうか。人気な理由はPythonの特徴を知ると分かります。ここからはPythonの特徴を4つ紹介します。

紹介するのは以下の4つです。


  • ・文法が分かりやすい

    ・豊富なライブララリ

    ・先端技術への応用

    ・人気が高い


それぞれについて詳しく見ていきましょう。

文法が分かりやすい

Pythonはシンプルさを追求して開発されたプログラミング言語のため、他のプログラミング言語に比べてその構文が分かりやすい(シンプル)という特徴があります。初心者にとっても理解しやすく、初めて学ぶプログラミング言語としても適しています。さらに、そのシンプルさから、他の人が書いたコードが理解しやすいため、複数人が関わる業務でも有利に働くでしょう。

豊富なライブラリ

ライブラリを利用することで、コードを自作せずとも既存のコードを呼び出すだけで処理を実装することが可能です。Pythonには標準で付属しているものから、他の開発者が作成・公開したものまで、豊富なライブラリが存在します。統計処理、ファイル操作、並列処理、ネットワーク処理など、あらゆる処理に対応するライブラリが網羅されているため、効率的に開発を進めることができます。

先端技術への応用

Pythonは科学技術計算に強く、統計処理や数値計算に関するライブラリが数多く知られています。近年注目されている機械学習やディープラーニングといった領域の処理も、Pythonで公開されているライブラリを用いて実装可能です。

世界的に人気が高い

マイクロソフト傘下GitHubの調査で、Pythonは開発者から人気のプログラミング言語として2位に位置しています。このように高い人気があることから、開発者コミュニティも活発であり、英語や日本語での情報交換は容易です。依然として日本国内でのPythonの人気は微増傾向が続く見通しであり、Pythonを採用するプロジェクトも増えていくことが見込まれます。そのため、Pythonのスキルを身に付ければ、エンジニアとしてのチャンスも広がっていくでしょう。

Pythonエンジニアの仕事内容

Pythonは様々な領域で使用されているプログラミング言語です。ここからはPythonの使用される仕事内容を紹介します。紹介するのは以下の5つです。
 

  • ・Webアプリケーション開発

    ・データ分析

    ・人工知能開発

    ・マーケティング

    ・ブロックチェーンの開発


それぞれについて詳しく見ていきましょう。

Webアプリケーション開発

Pythonは、大手ソーシャルメディアや有名なWebサービスの構築に使われています。Pythonエンジニアは、Webアプリケーション開発において、主に設計、開発、テストを担当します。

具体的には、要件定義書にしたがって基本設計・詳細設計を行なった後、データベース処理などのサーバー側での処理を実装します。実装後には、期待した動作をするか単体テスト、結合テスト、総合テストを通して確認します。

データ分析

Pythonは、科学技術計算やマーケティング領域におけるユーザーの行動分析など、ビッグデータ分析にも活用されています。

以前からPythonを使ったデータ分析は盛んに行われていたという背景から、高機能なライブラリが数多く公開されているため、Pythonエンジニアはそのライブラリを呼び出して、データ分析を行うことが多いでしょう。具体的には、データ分析・解析ライブラリ「pandas」、数値計算ライブラリ「NumPy」、データ可視化ライブラリ「Matplotlib」などが知られています。

データ分析のプロジェクトにおいて、Pythonエンジニアは、データの収集、前処理、分析、可視化といった工程を担当します。公開されている情報や社内の情報を抽出して、それを解析できる状態へと変換し、分析結果をレポートなどの人間が理解しやすい形式で出力します。

人工知能開発

前述のデータ分析に関連して、大量なデータに対し機械学習、ディープラーニングといった技術を適用するのにPythonを利用するケースが多く見られます。人工知能開発プロジェクトにおいて、Pythonエンジニアはデータの収集・前処理の後、学習データを投入して人工知能のモデルを開発します。そして、テストデータでモデルの検証を行い、人工知能の精度を確認します。

近年、人工知能の分野では音声認識、生体認証、レコメンド、画像加工、自動運転等のアプリケーション開発が盛んで、Pythonエンジニアが必要とされる領域は年々拡大しています。
これらの開発にはライブラリを活用するケースが多いため、代表的なライブラリに精通しているエンジニアは高い評価を得られます。人工知能の分野における代表的なライブラリには、機械学習フレームワークである「Scikit-learn」、テキスト解析フレームワークである「Pytorch」、顔画像認識ライブラリの「OpenCV」、ディープラーニングフレームワークの「TensorFlow」などがあります。

マーケティング

前述の通り、Pythonはデータ分析に長けているため、マーケティングに活用できます。様々な消費者の行動・消費データを蓄積・集計することで、今後の消費予測で無駄の削減や、ターゲットの絞り込みでより適したマーケティング方法を検討できます。

ブロックチェーンの開発

NFTや暗号資産の開発・運用に必要不可欠なブロックチェーン開発もPythonで実装できます。また、Pythonは記述文法の分かりやすさやコードの簡素性が高いので、今後も最新技術実装に活用されることが予想されます。

Pythonエンジニアに必要なスキル

Pythonエンジニアの仕事内容を確認したところで、ここからはPythonエンジニアに必要なスキルをご紹介します。Pythonは多くの分野で活用されているため、使用方法に応じて求められるスキルは大きく変わります。自身のキャリアプランや希望転職先に応じてスキルを習得しましょう。紹介するのは以下の3つです。
 

  • ・Python以外のプログラミング言語

    ・ライブラリ・フレームワークの理解

    ・大学数学の知識


それぞれについて詳しく見ていきましょう。

Python以外のプログラミング言語

Webアプリ開発にPythonを使用する場合はPython以外のプログラミング言語のスキルを求められる可能性があります。Python単体でWebアプリ開発もできますが、他の言語と組み合わせることで効率的・多様なアプリ開発を実現できます。特にフロントエンド開発はJavaScript、サーバーサイド開発はPythonなど役割分担することで、言語の利点を活かした効率的な開発ができるでしょう。

ライブラリ・フレームワークの理解

前述の通り、Pythonは広い分野で使用されています。なぜなら、各分野の開発に特化したライブラリやフレームワークが多数開発されているからです。そのため、Pythonを使用して開発する場合はいずれかのライブラリ・フレームワークのスキルが求められるでしょう。ライブラリやフレームワークを活用すると効率的に開発できるなど様々な利点がありますので、積極的に習得していきましょう。

大学数学の知識

機械学習や人工知能開発にPythonを使用する場合は大学数学の知識を求められる可能性があります。基本的にPythonのフレームワークを活用すると大学数学の知識無しに開発できますが、自然言語処理のニューラルネットワークなどは数学の知識無しに理解するのは難しいです。

未経験からPythonを学習する方法

ここでは、未経験からPythonを学習する方法について解説します。
前述したように、Pythonはシンプルな構文のため初心者でも学習しやすいプログラミング言語です。また、Pythonを学べる初学者向けのプログラミングスクールも多数あることから、未経験でもPythonエンジニアを目指すことができます。

学習の目標を定める

Pythonは様々な領域で利用されているため、どの領域でPythonエンジニアになりたいのか考えてみるとよいでしょう。就職する際の目標を定めたり、学習計画を立てたりするのにも、自分の興味・関心を明らかにしておくのは有効です。Pythonの情報は、本やWebサイト、YouTube等を含め、無料または安価で学べる媒体が多数あります。

独学する

Pythonは文法が分かりやすいため、初心者でも独学で学習しやすいプログラミング言語です。また、Pythonは人気のプログラミング言語のため、Web上の情報もたくさんあります。ここからは、初心者が独学でPythonを学ぶ際におすすめのサービスを紹介します。

Progate

Progateとは「初心者から創れる人に」を掲げた初心者向けの学習サイトです。スライド形式の資料を各章ごとに確認し、章末にはブラウザ上でコードを入力→採点といった流れで学習します。無料で体験できるコンテンツも多いため、まずは無料体験し、自身の学習方法に適していると感じた方は有料会員になってみましょう。

ドットインストール

ドットインストールとは、3分の動画を視聴してプログラミングの基礎から実用的な知識まで学べるWebサービスです。動画を視聴して学習するため、実際の手順が分かりやすく無料会員でも73もの動画を視聴できます。

Progateと並んで初心者におすすめされるサービスですので、まずは両方を試してはいかがでしょうか。

PyQ

PYQとは、ブラウザだけでPythonを学べるWebサービスです。初心者が躓きやすい環境構築をスキップして学習できるため、一人で学習を始めやすいサービスといえます。サービス内でサンプルを読む、実際に記述する、実行するの3ステップを踏むため、知識を定着させやすいのが特徴です。

AI Academy

AI Academyとは、Pythonの基礎から機械学習の実装方法まで学べるWebサービスです。また、最大の特徴は中級者以上のユーザーがコンテンツを発売できる点です。そのため、様々なコンテンツが配信されており、実践的なスキルを学べます。初心者から上級者まで満足できるサービスです。

プログラミングスクールに通う

Pythonは独学でも習得可能ですが、環境構築から文法の習得、エラーの回避方法の調査などを一人で行わなければならないため、全くプログラミング経験がない場合は学習のハードルが高いのも事実です。
そのため、未経験から学習する場合、プログラミングスクールを利用する方法が主流になっています。オンラインでもPythonを学べるスクールがあるので積極的に活用すると良いでしょう。

参考記事:プログラマー未経験者がPythonエンジニアになるには

Pythonエンジニアに役立つ資格

未経験からの学習方法を確認したところで、ここからはPythonエンジニアに役立つ資格をご紹介します。Pythonの資格は、必要な知識を網羅的に学習できる、客観的なスキルの指標になるため、特に独学や未経験の方におすすめです。ここでおすすめ資格を3つ紹介します。
 

  • ・Python3エンジニア認定基礎試験

    ・情報処理技術者試験

    ・Python Certifications


それぞれについて詳しく見ていきましょう

Python3エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは、Pythonの基本文法や関数、オブジェクト指向プログラムに関する基礎的な知識を問われる試験です。Pythonを学習し始めてまず知りたい基礎を網羅的に学べるので、初心者におすすめの資格になります。問題数は40問、合格率も70%と非常に挑戦しやすいので、ぜひ挑戦してみましょう。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、情報処理分野における国家試験です。経済産業省に属している情報処理学会が運営しています。情報処理技術者試験は3つのレベルで構成されています。最も初歩レベルの「基本情報技術者試験」中間レベルに該当する「応用情報技術者試験」高度試験レベルに該当する3つの試験があります。情報処理技術者試験はいずれも、PythonにかかわらずIT職ならどこでも活用できる汎用試験ですので、必ず確認しておきましょう。

Python Certifications

Python Certificationsとは、ポーランドに拠点を置くNPOのOpenEDG Python Instituteが実施している海外の認定試験です。2023年12月時点で英語の試験のみ展開しているため、海外で活躍したい方や英語が得意な方向けの試験と言えます。

難易度も複数展開されており、エントリーレベルのPCEPから実務レベルのPCPP-32まで多岐に渡ります。また、最難度のPCPP-32は各分野ごとに資格が分かれているため、得意分野で挑戦すると良いでしょう。

Pythonエンジニアの将来性

Pythonエンジニアにおすすめの資格を確認したところで、ここからはPythonエンジニアの将来性について確認していきましょう。Pythonは2023年2月執筆時点で最も人気のプログラミング言語の1つですので、将来性は非常に高いと言えます。人気のプログラミング言語はライブラリやフレームワークの開発が盛んになるため、今後も広い分野で使用されていくでしょう。

関連記事:Pythonエンジニアの将来性は?JavaやRubyとも比較

Pythonエンジニアの年収相場とは?

次にPythonで募集されている実際の求人を確認して年収相場を確認しましょう。Pythonの平均年収は約600万円と言われていますが、スキルや経験で大きく左右されます。実際の求人を見て求められる要件や経験を確認していきましょう。

バッグエンドエンジニア

【想定年収】
500~800万円

【業務内容】

  • ・新規自社プロダクトのバックエンド開発

    ・Saas型のヘッドレスCMSの開発


<業務環境>

  • ・バックエンド: Python, Django, Django REST Framework, 等

    ・データベース: PostgreSQL

    ・フロントエンド: Vue 3, Vite, Pinia, TypeScript, SCSS, 等

    ・インフラ: Google Cloud Platform(GCP), Fastly

    ・GCP導入サービス: App Engine, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage, Cloud SQL, AlloyDB, Cloud Build, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Dataflow, BigQuery, Looker Studio, 等

    ・ソースコード管理/コードレビュー: GitHub Enterprise

    ・開発環境: VS Code, Docker, WebStorm, PyCharm, 等

    ・プロジェクト管理: Backlog, GitHub Issue, スプレッドシート

    ・デザイン: Figma, Adobe Creative Cloud

    ・コミュニケーションツール: Slack, Google Meet, FigJam, Miro


【必要なスキル・経験】
<経験>

  • ・Webアプリケーションのバックエンド開発経験を3年以上(言語の指定はなし)

    ・PostgreSQLもしくはMySQLを用いた開発経験を3年以上

    ・Pythonを用いた開発経験(自己学習も含む)


<マインド>

  • ・最新のWeb技術が好きな方

    ・プロダクトや事業の0→1が好きな方

    ・自発的に手を動かしてチームに貢献するのが好きな方

    ・いいプロダクトをつくってユーザーに喜んでもらうのが好きな方

データサイエンティスト

【想定年収】
500~1,200万円

【業務内容】
<具体的な業務内容>

  • ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証

    ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発

    ・機械学習モデリング

    ・統計モデリングによるKPIなどの予測

    ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発

    ・ピープルアナリティクス


<扱うデータ>

  • ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール)

    ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報

    ・自社社員の行動(架電履歴など)データ

    ・Web広告(主にgoogle系)の配信成果データなど

    ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど)

    ・音声データ(通話)

※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません

<使用技術>

  • ・Python

    ・R

    ・SQL(BigQuery、Presto)

    ・Stan


【必要なスキル・経験】
<経験>
・Python/Rなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上)

<知識>
・機械学習の基礎知識

<マインド>

  • ・データで事業を動かす活躍をしたい方、大きな意思決定に関わりたい方

    ・機械学習の社会実装に関心のある方

    ・目的指向性の強い方

    ・能動的に自ら仕事を生み出すことに興味がある方

    ・自学自習はもちろん、新しい技術のキャッチアップを怠らない方

Pythonに関するよくある質問

最後にPythonに関するよくある質問に回答します。

Q1. Pythonを使う仕事を教えてください

Pythonを使用する仕事の代表例は以下の5つです。


  • ・機械学習モデルの構築

    ・Webサービス開発

    ・ゲーム制作

    ・データ収集、スクレイピング

    ・データ分析

Q2. Pythonの習得にはどのくらいかかりますか?

Pythonの習得に必要な時間は一般的に約300時間以上と言われています。しかし、プログラミングスクールや講座に参加することで、若干の短縮を期待できるでしょう。

300時間と聞くととても長く感じますが、Pythonは様々な作業で活用できるためおすすめです。

Q3. Pythonのデメリットは何ですか?

Pythonは記述しやすい一方で他のプログラミング言語と比較して実行速度が遅いです。そのため、大規模なシステム開発などには適しておらず、Javaなどのプログラミング言語が使用されています。

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