Pythonエンジニアとは
Pythonエンジニアとは、Pythonを使用してプログラミングや設計を行うエンジニアのことです。
Pythonだけに特化したエンジニアもいれば、AI開発をメインにしていてPythonも使用するエンジニアや、Web開発がメインのPythonエンジニアもいます。つまりAIエンジニアでPythonエンジニアといった場合もあるということです。
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Pythonとは？概要や特徴
Pythonはインタプリタ型のオブジェクト指向のプログラミング言語です。その登場は1990年代前半と古いのですが、2000年の2.X系の登場から機能が充実して人気のプログラミング言語となっていきました。
Pythonは汎用的なプログラミング言語であり、WebアプリやAIも含んだデータ解析用のアプリ、スマホアプリなどの開発が可能です。記述は簡潔で可読性が高く、初心者が学習するのにも適しているとされ、学習用のプログラミング言語としても利用されています。
インタプリタ型の言語のため動作速度の遅さはあるものの、それを補うべく数値計算やデータ解析、機械学習などに向けたライブラリが充実していることがPythonの一つの特徴となっています。Webアプリケーションに向けたフレームワークの充実も人気の理由の一つです。
Pythonエンジニアの仕事内容
Pythonエンジニアの主な仕事内容について、「Webアプリ開発系」と「データ分析・AI系」に分けて解説します。
Pythonは主にWebアプリ開発とデータ分析やAIアプリの開発に使用されます。そのため、同じPythonエンジニアであっても対象によって仕事内容や必要となるスキルが異なります。
Webアプリ開発系
Pythonの主な用途の一つが、Webアプリ開発です。Webアプリとは、ECサイトやSNSなどのインターネットを通じてブラウザ上で動作するアプリです。PythonがWebアプリ開発で使われる大きな理由は、「Webアプリはリリース後も繰り返し改良が求められる」ためです。
Webアプリは競合が多いため、ユーザーの要望やトレンドに基づいて何度も機能を修正・追加し、自社サービスの優位性をアピールしなければなりません。ライブラリ・フレームワークが豊富で、ソースコードの可読性が高いPythonは、機能の修正・追加をスピーディーに行うことが可能なため、Webアプリ開発と相性が良いと言えます。
システム開発には「自社開発（自社で運用するシステムを開発）」と「受託開発（他社に依頼されたシステムを開発）」の2種類が存在します。Webアプリは、自社サービスを提供する企業の場合は自社開発が多く、企業内で利用する業務システムや基幹システムなどは受託開発で作られるケースが多いです。また開発方式についても、自社開発の場合にはアジャイルを採用することが多く、受託開発ではウォーターフォールが用いられるケースが多いです。
以下では、Webアプリ開発の工程について説明します。
企画・要件定義
自社開発の場合、どのようなWebアプリを開発すべきかを社内で検討します。また、受託開発の場合にはクライアントからヒアリングを行い、どのようなアプリ、システムが必要かを検討します。
これらによって出てきた要件から、Webアプリに必要な機能および各機能を話し合い、要件定義書にまとめます。
基本設計・詳細設計
基本設計・詳細設計では、要件定義書を元にWebアプリの設計を行います。
Webアプリにおける各画面の機能やデータベースに格納するデータ、各プログラムの基本仕様などを確定させ、基本設計書を作成します。その後、基本設計書を元に、各プログラムの扱うデータや具体的な処理内容を決めていき、詳細設計書にまとめます。
開発・テスト
要件定義書・設計書を元にPythonで各プログラムを開発します。単に設計書通りに動くだけではなく、ソースコードの可読性や拡張性、サーバへの負荷などを考えなければなりません。
開発が完了したら、設計通り動作するかをプログラムごとにテストします。その後、複数のプログラムを組み合わせたレベルのテスト、最後に全体を通してテストを行い、問題なければWebアプリをリリースします。
データ分析・AI系
データ分析とは、大量のデータを収集・分析して特徴や規則性を見出すことです。特にコンピュータシステム上のデジタルなデータを収集・分析し、企業にとって有益な結論を導き出す手法のことをデータサイエンスと呼びます。たとえば、SNSに書かれた商品の口コミを収集・分析することで、商品の長所や改善点を明らかにできます。
データサイエンスは数学や統計学的な考え方によりコンピュータ上のデータを解析して、傾向や関連性などを見つけるために利用できます。これらの解析処理などに向けたライブラリをPythonは持っており、データサイエンス分野でよく採用される言語としての立ち位置が確立されています。
また、データ分析では機械学習などの手法でAIに膨大なデータを反復的に学習させることが多く、これらのAIを用いた分析処理に向けたライブラリもPythonには充実しています。代表例として、Numpyやscikit-learnなどの機械学習ライブラリが挙げられます。機械学習ライブラリを使えば、機械学習の複雑な処理を自分で記述する必要がなくなり、開発工数を大幅に削減できます。
以下では、データ分析を行う際の工程について説明します。
データ収集
データ分析を行う際には、最初に企業や事業の課題を明確化し、課題解決後の目標値を定義します。続いて、目標値を実現するために、具体的に何をすればよいのか仮説を立案します。そして、立案した仮説が正しいかどうかを明らかにするために、何のデータが必要かを考えます。
データの分析を行うためには、元となるデータの収集が必要です。企業の持つシステムのデータや外部の機関の提供するデータが対象となります。どのようなデータが必要となるかがわかっている場合にはその方針に従ってデータを収集し、保有するデータが活用できる場合にはその利用を検討します。
データを収集するといっても、フォーマットや状態がバラバラでは取り扱えません。そこで、データを利用できる形にするための基盤作りや基盤へのデータの格納もデータ収集と合わせて実施します。
データ加工
収集したデータは、フォーマットがバラバラでコンピュータで取り扱いづらい場合があります。そこで、Pythonを使ってデータの形式や項目、単位を統一したり、分析に必要ないデータを削除したりといった、データ加工を行います。
また、データ分析を行う際にAIによる機械学習を利用する場合は、AIにデータを学習させることが必要となります。これらのAIにデータを学習させる作業もPythonエンジニアが対応する場合があります。
データ加工がもっとも時間のかかる作業であり、Pythonプログラマーとしての腕が問われる箇所でもあります。
データ分析
データを加工したら、Pythonの機械学習ライブラリなどを使ってデータの分析を行います。分析後、グラフや表を用いてデータを可視化し、結果をレポートにまとめます。
その後、レポートを用いて経営層や顧客相手にプレゼンを行うこともPythonエンジニアの仕事です。分析結果という根拠を提示して、今後の事業方針に関する提案を行わなければなりません。なお、納得のいく分析結果を得られなければ、再度仮説立案からデータの収集と分析が必要となる場合もあります。
Pythonエンジニアに必要なスキル
Pythonエンジニアに必要なスキルについて解説します。
Pythonエンジニアを目指すのであれば、以下で紹介する知識やスキルを転職前に習得しておくことが望ましいでしょう。コードを書くだけでなく、業務に活かせる複数のスキルを持つことでPythonエンジニアとして活躍することが可能となります。
関連記事：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
プログラミングスキル
プログラミングスキルは当然必須です。
まずはPythonの基本文法を習得し、記述できるようになる必要があります。基本文法習得後のスキルアップについては、どのようなシステムを対象にするかによって変わってきます。対象とするシステム開発に近い環境で実際に手を動かしながらプログラミングしていくのがベストです。
また、Pythonだけでなく他のプログラミング言語についてのスキルも保有するとなおよいです。Webであれば、クライアントサイドに利用されるJavaScriptについての知見を持っていればより広い範囲を担当することができます。また、データ分析・AIの場合には高速な処理を行うライブラリを作成するためにC言語やC++言語などが使えると良いでしょう。
Pythonフレームワーク
フレームワークとは、システム開発を効率化するために作られたプログラムの枠組みです。Django・FlaskなどのPythonフレームワークは、Web開発で頻繁に使われています。これらのフレームワークの使い方は、あらかじめ覚えておくことが大切です。
データベース
データベースとは、プログラムが扱いやすいように整理されたデータ群のことです。データベースを扱う際は、MySQLやSQLiteなどのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）が多く使われます。Pythonを使ったWebアプリ開発でも、データベースに関するスキルは必須です。
データベースには、アプリに必要なユーザー情報や商品情報などのあらゆるデータを格納します。Pythonエンジニアは、MySQLなどを通じてデータの更新・追加・削除などの操作を行う必要があります。
これに加えて、データを柔軟に扱えるNoSQLなどのデータベース管理システムを使いこなせるスキルも求められます。データ分析では、テキスト以外にも動画・音楽などさまざまなタイプのデータを収集する必要があり、表形式では効率的に扱えないケースが多いためです。
インフラ関連
サーバに負荷をかけないプログラムを開発するためには、インフラ知識も欠かせません。Webアプリ開発では、サーバ・ネットワーク・セキュリティなどの知識が求められます。また最近では、クラウドサービスを使ってインフラを構築するケースが多く見られます。
そのため、クラウドでのサーバ構築に関する知識があると、障害発生時にも率先して解決できるなど、仕事の幅が広がるでしょう。
AI・機械学習
Pythonでのデータ分析はコンピュータによる機械学習を用いるケースが多いです。機械学習は、データから機械が自分で学習しルールやパターンを見つける仕組みで、人工知能（AI）の一種とされます。
Pythonで機械学習を行う場合は、線形回帰などの代表的な機械学習アルゴリズムの特徴を理解し、使い所を判断する必要があります。
数学
データ分析をより緻密に行う必要がある場合は、統計学・線形代数・微分積分などの大学レベルの数学知識が求められます。ライブラリを使えばアルゴリズムを自分で実装しなくてよいため、数学知識がなくても基本的な分析は可能です。しかし、細かいチューニングを行うには、数学知識を持ち、機械学習の仕組みを根本的に理解する必要があります。
クラウド関連
データ分析を行う場合も、クラウド関連の知識が必要となります。大規模なデータの分析はローカル環境では難しく、クラウド環境にデータを集約することが多いためです。クラウドサービスのなかでも、GCPは優れた機械学習サービスがそろっています。Pythonエンジニアは、プラットフォーム上でデータ分析環境を構築できるスキルが必要です。
ライブラリの知識
Pythonはライブラリが豊富という点が言語を利用する大きなメリットです。特にAI開発のためのライブラリが豊富なため、AIと言えばPythonというほどにシェアが大きいです。Web開発のためのライブラリも多数あるので、開発対象がWebでもAIでもライブラリの知識は必要となります。
Pythonエンジニアに必要なスキルの学習方法
Pythonエンジニアに必要なスキルの学習方法について解説します。大枠では以下のような方法があります。
-
・オンラインの学習サイトを使う・Python関連の資格を取得する
・実際にアプリやツールを作ってみる
一つの方法だけで学習を行うのではなく組み合わせて利用することで、Pythonに対する理解を深めましょう。
オンラインの学習サイトを使う
Python初心者の方は、オンラインの学習サイトの活用がおすすめです。
Progateやドットインストールなどの学習サイトは、Pythonの基礎が分かりやすくまとめられています。他言語の経験があれば、文法を1からじっくりと学ぶ必要は少なく、学習サイトを使うことで効率よく習得できるでしょう。
Python関連の資格を取得する
Python関連の資格を通じて基礎を学ぶこともおすすめです。
たとえば、Python3エンジニア認定基礎試験では、Pythonの基礎スキルを全体的に習得できます。また、OSS-DB技術者認定試験では、データベースの基礎スキルを習得可能です。Pythonエンジニアを目指す方におすすめの資格については、以下の関連記事で詳しく解説しています。
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
実際にアプリやツールを作ってみる
Pythonの基礎文法を一通り学んだあとは、実際にアプリやツールを作ることで実践的なスキルを身につけましょう。たとえば、Pythonでスクレイピング（Webサイトから情報を抽出してまとめる）をしてみるなど、未経験者はシンプルなツールから作成するとよいでしょう。
Pythonエンジニアの将来性について
Pythonエンジニアの将来性について、他の言語との違いを確認しておきましょう。
Pythonの需要は今後も続くのか、他言語と比べて将来性はあるのかなどの点について深掘りします。結論としては、Pythonは将来性があるので、取得メリットの大きい言語と言えるでしょう。
関連記事：Pythonの将来性は？メリットやJava・Rubyとの比較も解説
他言語と比較したPythonの需要
他のプログラミング言語と比較して、Pythonは需要が高いと言えます。
検索エンジンの検索数などから言語の人気度をランキング付けした「TIOBE Index」によると、2022年、2023年はPythonがC言語やJavaを抜いて1位の人気言語でした。2024年7月時点でも同様であり、Pythonの注目度が高いことが分かります。
関連記事：Pythonの将来性は？メリットやJava・Rubyとの比較も解説
Pythonの将来性が高い理由
Pythonは将来性も高いと言えます。
Pythonは文法がシンプルで初心者でも習得しやすいうえに、AIを活用したデータ分析やWebアプリの開発で多く使われているためです。AI関連の開発は、将来性が高い分野として注目されています。
また、総務省が発表した「令和6年版 情報通信白書」のPDF版P.163によると、2021年の世界のAI市場は960億ドルで、2025年には4200億ドル、2030年には1兆8,470億ドルまで成長すると予測されています。日本における2023年のAIシステム市場は6,858億円、翌2024年には9,000億円に到達するという予測も報告されています。
関連記事：Pythonエンジニアの転職事情を解説！求人数や年収も紹介
Pythonエンジニアの年収
レバテックキャリアに掲載されている情報をもとに、Pythonエンジニアの年収は約797万円と想定できます。
算出方法：2024年7月18日時点でレバテックキャリアに言語「python」で登録されている案件を検索し、30件を抽出。年収の最大値と最低値の中間の平均値を想定年収としました。
案件ごとに年収の差は大きく、また同じ案件でもスキルに応じて2倍以上年収の幅がある求人も珍しくありません。特にデータサイエンティスト向けの求人では高い年収が提示されているケースが多い傾向がありました。Pythonおよびデータサイエンスに関するスキルを身に付けることで、高い年収が期待できるといえます。
Pythonエンジニアの求人・転職情報
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
未経験からPythonエンジニアに転職するには
未経験からPythonエンジニアに転職するには、まずは必要となるスキルを身に付けることになります。そして、同じPythonエンジニアであっても何を開発するかによって必要スキルが変わってきます。
大枠ではWebとデータ分析・AI系に分けられるので、まずはどちらを目指すのかを決めてから勉強する必要があるでしょう。Pythonの基礎自体は開発対象に限らず同じなのですが、そこからのスキルアップは開発環境、フレームワーク、ライブラリなどの使い方が変わってきます。
また、スキル習得に向けてはPythonエンジニアを取り巻く状況を知り、プログラミングスキルを身につけて、スキルを示せるポートフォリオを作成することで、転職活動で一定のスキルと学習に懸ける熱意を伝えることができます。
IT業界について知る
IT業界およびその中でもPythonを使う企業、現場ではどのような仕事をしているのかを明確にしておきましょう。自身がエンジニアとして活躍したい方向性と一致する仕事なのか、前職での知見などは活かせるかなどが、自分が企業の求める人材像としてマッチしているかを確認することで、転職の成功確率を高めることができます。IT業界のトレンドからエンジニアの需要と供給についても状況を知り適切な収入が得られる案件探しにつなげます。
プログラミング知識を身につける
未経験からの転職だとしても、一定のPythonについての知識とスキルは自分で学んでおく必要があります。自己学習により成長できること、学習による成長度合いなどが測れ、相手の求める人材とのアンマッチを減らすことができるでしょう。
ポートフォリオを作る
未経験からPythonエンジニアとして一定のスキルを示したいのであれば、ポートフォリオとなる作品を制作しておくと良いでしょう。Webならば小さなシステムの構築、データ分析・AI系ならばデータ分析によるなんらかの仮説の検証までを実施します。両者とも結果をまとめておくことでどれだけのアプリ実装力があるのかを一目で確認することが可能です。
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として、以下が挙げられます。
-
・サーバーサイドエンジニア・データサイエンティスト
・AIエンジニア
Webアプリ開発を行うPythonエンジニアの場合にはサーバーサイドエンジニア、データ分析・AI系のPythonエンジニアの場合にはデータサイエンティストやAIエンジニアとキャリアパスは分かれています。
関連記事：Pythonは就職に有利！そのメリットと就職の3ステップ
サーバーサイドエンジニア
PythonをWeb開発に用いる場合、担当領域は主にサーバーサイドです。そのため、Pythonのスキルを身に付け、周辺知識も得ることでサーバーサイドを担当するエンジニアへのキャリアが開けます。Pythonを使ってサーバーサイドを担当しているエンジニアは、Pythonエンジニアともサーバーサイドエンジニアとも呼べます。
データサイエンティスト
Pythonを活用してデータ分析などを行い、経営などに提言を行うことを主な業務とする場合、データサイエンティストと呼ばれる職種になります。Pythonを用いたデータ分析基盤、分析の処理などの実装もデータサイエンティストの仕事の一環です。
データサイエンティストの業務範囲は所属企業や人によって異なり、データ分析に特化しているデータサイエンティストもいれば、分析結果を活かしてコンサルティングを行っているデータサイエンティストもいます。
AIエンジニア
Pythonエンジニアの中でもAIに関するアプリ開発に注力する場合、AIエンジニアへのキャリアパスも存在します。AIエンジニアは名前の通りAIに関するエンジニアですが、その業務範囲には幅があります。主にアルゴリズムなどAIそのものを開発、AIを他のアプリに組み込む開発、AIへ学習をさせるチューニングなどです。PythonによるAIの活用とともに、AIや機械学習に対する深い理解などが必要となる職種です。
Pythonに関するよくある質問
Pythonに関するよくある質問と回答を紹介します。
Pythonがどのような仕事に使われるのかや、習得に必要な時間を把握しておけば適切な勉強やモチベーションアップに役立つでしょう。他の言語に比べるとPythonはWeb開発、データ分析・AI開発と主軸が2つある状況なので、何を開発したいかによっても勉強の方向性が変わってきます。
Q1. Pythonはどのような仕事に使われますか？
Pythonは主にデータ分析・AI開発やWebサイト作成に使用します。他には、スマホアプリ開発やブロックチェーン開発などにも使用されます。Pythonは汎用性が高く、開発できるシステムがある程度幅広いので、Pythonを使って何を作りたいのか明確にすることが重要です。
Q2. Pythonが人気な理由を教えてください
Pythonが人気な理由は、複数存在します。一つは記述が簡潔で習得難易度が低いことです。また、汎用性が高いことも人気の理由となります。データ分析・AIに関するライブラリが充実しているため、データ分析・AI開発分野での活用が進んでいることもPythonが伸びている理由です。
Q3. Python初心者は習得にどのくらい時間が必要ですか？
プログラミング初心者がPythonの基礎を身に付けるためには、200～300時間程度の勉強時間が相場です。Python初心者でも他の言語の経験があれば、勉強時間はかなり短縮できるでしょう。上記の期間は基本習得にかかる時間なので、そこからより実践的にアプリケーション開発などを行うと当然さらに時間はかかります。
まとめ
Pythonエンジニアとは、プログラミング言語Pythonを用いてアプリケーションの開発などを行うエンジニアです。データ分析・AIなどの分野で人気がある言語であり、今後も活用が広がると想定される分野のため、将来性は高いといえます。
Pythonエンジニアの仕事はWeb開発系とデータ分析・AI系に大別できます。Web開発系はWebアプリケーションに関する業務で、PythonのWebフレームワークの知識やデータベース操作などのスキルが必要となります。データ分析・AI系では、統計学的な知識やAIや機械学習への知見、数値計算処理や機械学習用のライブラリに関する知識などが重要なスキルです。
Pythonは記述が簡潔という特徴を持ち、インターネット上に情報が多いため、初心者でも学びやすい言語です。Pythonによるプログラミングの基礎とWebやデータ分析・AIに必要な知識とスキルを身につけることで、未経験からPythonエンジニアを目指すこともできます。
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