Pythonエンジニアの仕事内容|必要なスキル・学習方法も解説

最終更新日:2024年1月18日

Pythonエンジニアへの転職に興味があるものの、Pythonエンジニアの具体的な仕事内容が分からない方は多いのではないでしょうか。Pythonエンジニアは、大きく「Webアプリ開発系」と「データ分析系」の2つに分けられます。仕事内容や必要なスキルが大きく異なるため、まずは2つの違いを理解することが大切です。本記事では、Pythonエンジニアの仕事内容や必要なスキル、学習方法、将来性について解説します。本記事を読むことで、Pythonエンジニアの仕事内容が分かり、転職のためにすべきことが明確になるでしょう。

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この記事のまとめ

  • Pythonエンジニアの仕事は「Webアプリ開発系」と「データ分析系」の2種類がある
  • Webアプリ開発系にはフレームワークやデータベース、インフラ関連などのスキルが求められ、データ分析系には機械学習や数学、データベース、クラウド関連などが求められる
  • Pythonエンジニアを目指すなら、まずは学習サイトや資格取得を通じて基礎を身につけ、その後自分でアプリやツールを作成しスキルを高めていくことが重要

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だけの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。

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スキルが変わってきます。

Webアプリ開発系

Pythonは、Webアプリ開発に多く使われています。Webアプリとは、ECサイトやSNSのように、インターネットを通じて使えるアプリのことです。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。

企画・要件定義

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種類がありますが、Webアプリは自社開発が多いでしょう。自社開発の場合、まずどのようなWebアプリを開発すべきかを社内で検討します。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

続いて、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、問題なく動作するかをテストします。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し、企業にとって有益な結論を導き出すことです。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。

基本的にデータ分析は、機械学習によってAIに膨大なデータを反復的に学習させることで実現します。なお、AIを使ってデータ分析を行う専門家をデータサイエンティストと呼びます。

データ分析でPythonが使われる理由は、PythonはNumpyscikit-learnなどの機械学習ライブラリが豊富なためです。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。

データ収集

まず、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てることが必要です(仮説立案)。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。

データ加工

収集したデータは、特徴がバラバラでコンピュータが読み取りにくい場合があります。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、データ加工が必要です。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、複数のスキルがあるとより実践的なプログラミングができるということです。

関連記事: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。DjangoFlask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。

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。

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、MySQLSQLiteなどのデータベース管理システムが多く使われます。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。

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。

機械学習

データ分析はコンピュータによる機械学習で行われることが多いです。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。

データベース

データ分析に使うデータは、多くの場合データベースに格納します。先ほど解説したMySQLのようなRDB(データを表形式で管理するデータベース)用のシステムだけではなく、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。

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、クラウド環境で行われ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特徴があります。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です。

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

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がない場合もあるため、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資格は、以下の関連記事で詳しく解説しています。

関連記事:Pythonエンジニア向け資格を紹介!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、実践的なスキルが身につきます。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見ていきましょう。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エンジニアの将来性は?JavaやRubyとも比較

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」という資料によると、2022年、2023年ではPythonがC言語やJavaを抜いて1位(※1)になっています。Pythonの注目度が上がっていることが分かります。

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4年版 情報通信白書」によると、日本における2020年度のAI主要8市場(機械学習プラットフォーム、時系列データ分析など)全体の売上金額は513億3,000万円であり、2025年度には1,200億円に達すると予測されています。(※2)

※1参考:TIOBE Index for May 2023
※2参考:総務省|令和4年版 情報通信白書|市場概況

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

Pythonエンジニアの年収相場は、レバテックキャリアの求人では600万円程度と推測されます。ただし案件ごとに年収の差があり、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。スキルを身に付けることで、高い年収が期待できるということです。

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

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AI開発などのデータ分析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。

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


上でPythonエンジニアの大枠はWeb系とAI・データ分析系に分けられると説明しましたが、Web系はサーバーサイドエンジニア、AI・データ分析系はデータサイエンティストということです。

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ることでサーバーサイドを担当できるということです。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う場合、データサイエンティストと呼ばれる職種になります。Pythonを扱っていれば、Pythonエンジニアとも言えます。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。

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、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AI開発やWebサイト作成に使用します。他には、ゲーム制作、ブロックチェーン開発などにも使用されます。Pythonは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、習得難易度が低く、汎用性が高いからです。またAIが伸びているので、AI開発との相性が良いPythonが伸びているという理由も大きいです。

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。

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