「Python」という言語は知っているが、具体的にどのようなものに活用できるかは知らない」という方は多いのではないでしょうか。
本稿では、Pythonエンジニアが具体的にPythonを用いてどのような仕事に従事しているのかを解説し、そのために必要なスキルや具体的な年収まで深掘りしていきます。
エンジニアとしてステップアップを考えているのならば、客観的に自分の「強み」や「市場価値」を知ることが重要です。
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Pythonエンジニアとは
そもそもPythonエンジニアとは、プログラミング言語「Python」を用いたプログラム開発やデータ分析に携わる職業のことです。
Pythonはシンプルな文法で汎用性が高いため、近年人気が高まっています。Pythonは幅広い分野のプログラム開発に用いられます。
Pythonエンジニアの仕事内容
Pythonは非常に汎用性の高い言語であり、幅広い分野で活用されているため、Pythonエンジニアの仕事内容も多岐に渡ります。
ここからは、具体的にPythonエンジニアがどのような仕事に従事しているか、代表的なものを5つ紹介します。
Webアプリのサーバーサイド開発を行う
1つめはWebアプリのサーバーサイド開発です。
一般的に、アプリやサイト上で表示されるテキストや画像、文章を入力する欄といったユーザーの目に触れる部分をフロントエンドと呼ぶのに対し、ユーザーの目に触れない情報処理などを担うシステムのことをサーバーサイド(またはバックエンド)と呼びます。
すなわちサーバーサイド開発を行うということは、Pythonを用いてアプリやWebサイトの基盤部分を構築するということです。
ユーザーからは目に見えないのでイメージするのが難しい方もいるかもしれませんが、サーバーサイドの開発を行わないとあらゆるWebサイトやアプリがそもそも動かないため、この開発を担うエンジニアは非常に重要な縁の下の力持ちなのです。
Pythonはこういったユーザーからは見えない部分の開発にも適しているため、例えば多くの方が利用しているであろうYouTubeのサーバーサイド開発にも、Pythonが用いられています。
Pythonプログラミングを行う
2つめはPythonプログラミングです。
これはPythonを用いてプログラミングを行うことでいくつもの機能や処理を作り、それらを組み合わせることでアプリなどを作成することです。
Pythonは他のプログラミング言語とは異なる、独特な性質を持っています。それは、Pythonicと呼ばれるPython流のコードの書き方に関する哲学のようなものを有していることです。
この哲学は簡単にいうと「シンプルで読みやすいコードを書こう」という内容で、Pythonプログラミングはこれに則ることで、可読性が高く処理も早いプログラムを組むことができます。
データ分析を行う
3つめはデータ分析を行うことです。
データ分析とは、「あらゆるデータの中から何がいえるか」というデータの解釈を導き出すことです。
Pythonは高速で数値計算を行うことができるような科学計算に適したライブラリが充実しているため、実はデータ分析にも多く用いられています。
昨今はあらゆる企業がデータ分析に力を入れており、ビッグデータを扱う企業や団体も増えてきたため、データ解析業務の需要は今後もますます増えていくことが予想されます。
AI開発や機械学習を行う
4つめはAI開発や機械学習を行うことです。
AI開発や機械学習は少し前から注目を浴びている言葉なので知っている方も多いと思いますが、人工知能やそれを支えるための技術を指します。
前述のとおりPythonはシンプルなコードで書き表されることに加えて、科学技術系以外にもAI開発や機械学習に適したライブラリも豊富に有しているため、AI開発でも非常に活躍する言語なのです。
アルゴリズム設計を行う
5つめはアルゴリズム設計です。
機械学習を行う際は、機械が学習する対象(モデル)が必要です。アルゴリズム設計とは、その学習に用いるアルゴリズムを選んだり、新たに開発したりすることです。
単にPythonに関する知識だけでなく、AIや機械学習に関連した知識も習得していることが求められます。
こちらの「Pythonエンジニアに転職するには?抑えとくべきポイントを解説!」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
Pythonエンジニアの年収
ITメディア大手「TECH Street」の2020年の調査によると、Pythonエンジニアの平均年収は40代で最も高く、約624万円でした。同じ調査の対象となった全21言語の中でも、第3位という高さです。
国税庁が公表している日本全体の平均年収が約436万円であることを考えると、Pythonエンジニアの年収は高水準といえるでしょう。
参照元:TECH Street「言語別年収ランキング」
参照元:国税庁「民間給与実態統計調査」
平均年収が高い理由としては、前述のAIやデータサイエンス分野における需要の高さがあげられます。
Pythonは比較的新しい言語であり習得難易度も高いため、Pythonエンジニアは希少性が高いといえます。さらに、データ分析や機械学習などの需要の高まりもあるため、現在Pythonエンジニアの価値も非常に高い時期といえるでしょう。
システムエンジニアやプログラマーにとどまらず、AI開発や機械学習に特化したエンジニアやデータサイエンティストとしての専門性を高めることで、年収アップが期待できます。
参照元:ITメディア大手「TECH Street」
こちらの「Pythonの将来性は高い?メリットやできることも合わせて解説!」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
▼AIエンジニアの将来性ついては
こちらの「AIエンジニアはどんな仕事? 将来性や年収を解説!」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
▼データサイエンティストの将来性ついては
こちらの「データサイエンティストになりたい人向け!職務内容や必須スキルを紹介」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
Pythonエンジニアに求められるスキル
Pythonエンジニアの具体的な仕事内容を押さえた上で、次はPythonエンジニアとしてその仕事に従事するにあたって求められるスキルについて解説します。
Pythonを用いた開発経験
まず求められるスキルとして挙げられるのは、Pythonを用いた開発経験です。世の中にはさまざまなプログラミング言語がありますが、Pythonはその中でも比較的新しく、習得の難易度が高い言語といえます。
そのため、入社してから言語を習得させる企業は少なく、即戦力になるようなPythonを用いた開発経験が重要視されています。
またPythonにはさまざまなライブラリやフレームワークが用意されているため、単に言語の書き方を習得しているだけでなく、それらをしっかり活用できることも重要です。
独学でPythonを習得するしかない方もいらっしゃるかもしれませんが、その場合でも単に言語を学んでライブラリの活用方法を熟知するだけでなく、実際に手を動かして開発を行い、自身の作成したものをポートフォリオとして提示できるようにしておきましょう。
Linux環境の開発経験
次に必要とされるものとして、Linux環境での開発経験が挙げられます。Pythonはマルチプラットフォームに対応している言語であるため複数のOSで利用することができますが、その中でもLinux上で最も活用されています。
そのため、Linux環境下でどのようにコーディングすればよいのかといった知識が、他OSの環境下での知識よりも多く蓄積されているため、現在でもLinux環境下でPythonを活用するケースが多いのです。
実際の求人でも、「求められるスキルや経験」や「あると好ましいスキルや経験」の項目で、「PHPやRubyなどを用いたLinux環境下での開発経験」といった内容が記載されることがあります。
未経験からPythonエンジニアになろうと考えている方は、いきなりPythonに挑戦するのではなく、Linux環境下でのPHPでの開発といった経験から積み上げていくのも戦略の1つです。
大量のデータ処理経験
3つ目は大量のデータ処理経験です。仕事内容の項目でも触れましたが、Pythonはデータ分析に用いられることが多い言語です。
そのため、データ処理の経験や統計に関する基本的な知識などを有していると、Pythonエンジニアとしての価値を高められるでしょう。
また業務で活用できる場面が多いため、SQLなどのデータベースに関連する言語も習得しておくとよいでしょう。
ライブラリに関する知識
4つ目はライブラリに関する知識です。
Pythonの特徴の箇所でも触れましたが、Pythonは豊富なライブラリを揃えており、Webアプリの開発に有用なものや機械学習に有用なものなどがあります。
さまざまな開発にPythonが関わることができるのも、この豊富なライブラリがあるからです。
例えばデータ分析計なら「NumPy」「Pandas」「SciPy」といったライブラリ、Webアプリ開発系なら「Django」「Flask」といったライブラリがあります。
Pythonエンジニアにはそれぞれのライブラリを理解し、適切に活用できることが求められるのです。
Pythonを効率的に学習する方法
では未経験者や初学者がPythonエンジニアを目指す場合、どのようにPythonを学習するのが効率的なのでしょうか。本章では、この点について解説します。
Pythonの大まかな概要を把握する
まずは、Pythonの大まかな概要を把握しましょう。
具体的には、Pythonがどのような特徴を持つ言語で、どのような開発が実現可能なのかを理解したり、実際のエンジニアがどのように習得したのかという体験談を聞いたりします。
そうすることでPython学習の全体像を理解でき、それに基づいて自身の学習計画を立てられます。まずは学習に向けた基礎を作る目的で、大まかに全体像を把握することに努めましょう。
Pythonで何を作るかを設定する
大まかな学習計画を立てたら、次はPythonを学習して何を作りたいかを決めます。
プログラミング言語の学習でよくあるのが、言語の習得が目的になってしまっているケースで、その場合ほとんどが明確なゴールがないため途中で挫折してしまいます。
学習における自身の目標をきちんと設定する意味で、Pythonで何をするのかを決めましょう。
Webで「Python できること 初心者」などのキーワードで検索して、具体的にどのようなことができるのかイメージを膨らませてください。その中から自身の興味のあることに取り組むことを目標にしましょう。
Web検索でピンとくるものが見当たらない場合は、「ラズパイマガジン」のような雑誌を参考にする方法もあります。
Pythonの書き方を学ぶ
明確なゴールを決めたら、いよいよ学習に入ります。第一歩はPythonの書き方を学ぶことです。
現在はインターネットでさまざまな情報を収集でき、プログラミングも専用の学習サイトも設けられています。独学ならば、このようなサイトを活用するとよいでしょう。
サイトには無料のものも有料のものもあるので、自分に適したものを吟味して活用してください。サイト以外にもプログラミングスクールやYouTube、そして参考書といった学習方法もあります。
実際にPythonを書いてみる
書き方を学んだら、実際にPythonを書いてみましょう。
自分のパソコンにPythonをインストールして、自分でコードを書いていくことで、テキストや画像で何となく理解していたコードが自分のものになっていきます。
Pythonのインストールについては、WindowsならMicrosoft Storeから、Macならbrewを使うことで、それぞれPythonをインストールできます。
少しかじりたいだけという方は、オンライン上でPythonを動かすことができる環境も提供されていますので、試しに触ってみるのもよいでしょう。
Pythonで何かを作ってみる
実際にコードを書けるようになってきたら、最後の仕上げとして最初に掲げた目標のものを作ってみましょう。
これまでは単一の動作に対するコードを書く練習を重ねてきたかもしれませんが、ここではさまざまな処理を重ねていくため、難易度が一気に上がります。
多くの方がこの段階で挫折してしまうため、自身の経験値やスキルを高めるためにも、粘り強く取り組んでみましょう。
実際に手を動かして何かを作ることが、プログラミング学習で最も効果的かつ効率的な方法といえます。
こちらの「Pythonの将来性は高い?メリットやできることも合わせて解説!」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
Pythonエンジニアになるには
ここからは、実際にPythonエンジニアになる方法について解説します。
プログラミングスクールに通う
最も早くPythonエンジニアになる方法の1つは、プログラミングスクールに通うことです。
学習方法の章で記載したように、プログラミングを独学で学ぶのは非常に時間がかかるだけでなく、モチベーションを維持するのが難しいため挫折しがちです。
プログラミングスクールであれば、講義や課題が適切に設けられているためモチベーションを保ちやすく、効率的に学習を進められます。
さらに、プログラミングスクールではプログラマーとして実務経験を積んだ方からの指導や、就職や転職にあたってのサポートなどを受けられるという、非常に大きなメリットもあります。
自分一人ではなかなか重い腰が上がらない、自分だけでは何から始めるべきかわからないといった方は、ぜひ検討してください。
Pythonの知識をつけて転職する
もう1つの方法は、Pythonの知識をつけて他のエンジニアの職種から転職することです。
前述のとおり、未経験でのPythonエンジニア採用はほとんどないため、エンジニアとして最低限の実務経験やPythonおよび周辺知識・関連言語の知識が必要になります。
エンジニア業界で最低限の経験やPythonに関する知識を身につけた上で転職エージェントなどの求人を確認し、どのようなスキルや経験が求められているのかを調べましょう。
こちらの「Pythonエンジニアに転職するには?年収やレベルや将来性を紹介!」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
まとめ
Pythonエンジニアはその専門的な仕事内容から、非常に高いスキルや豊富な知識を求められる一方で、高い報酬を得られる職種です。
しかし未経験からPythonエンジニアになることは難しいため、まずはPythonの基礎知識を身につけることから始めて、転職によってPythonエンジニアへの道を切り拓いていくとよいでしょう。
転職の際はエージェントを活用し、正しい情報を収集した上で企業へのアプローチ方法をしっかり検討してください。
エンジニアとしてステップアップを考えているのならば、客観的に自分の「強み」や「市場価値」を知ることが重要です。
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よくある質問
Pythonエンジニアの仕事内容を教えてください。
はい。代表的な仕事として「Webアプリのサーバーサイド開発」「Pythonプログラミング」「データ分析」「AI開発や機械学習」「アルゴリズム設計」データサイエンス分野での活躍が見込めるため」などがあげられます。詳細は「Pythonエンジニアの仕事内容」で説明しているので確認ください。
Pythonエンジニアに求められるスキルは何ですか?
はい。よく言われていることとして、「Pythonを用いた開発経験」「Linux環境の開発経験」「データ処理経験」「ライブラリに関する知識」「Pythonを用いた開発経験」などがあげられます。詳細は「Pythonエンジニアに求められるスキル」で説明しているので確認ください。