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エンジニア人気の高いPythonの特徴・需要を解説
Pythonの求人・案件動向解説

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昨今、エンジニアの人気が高まりつつあるプログラム言語であるPython。

本記事ではエンジニアの求人・案件を取り扱うレバテックフリーランスが、Pythonの求人・案件動向についてご紹介します。

求められるスキルレベルや作業内容、「Pythonエンジニアの年収は高い」と言われる理由などを解説。Pythonに興味がある方もPythonをすでに扱っている方も、ぜひご覧ください。

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目次

Python求人・案件動向
Pythonの求人・案件例
Python求人・案件で求められるスキル

Python求人・案件動向

スーツ姿の男性がペンを片手に、目の前の資料にグラフを書き入れている画像

Pythonの特徴と用途

Pythonは、人工知能やデータ解析、アプリケーション開発などで使用されるプログラミング言語です。Pythonは、1991年にグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されました。

Pythonの特長として挙げられるのが、コードがシンプルで読みやすいという点。Pythonはほかのプログラミング言語に比べると構文規則が少ないため、初心者も習得しやすいと考えられます。また、Pythonはコードがシンプルであることから、プログラムが統一されやすく、誰が書いても同じような記述になる性質を持つといわれています。

そのほか、Pythonは移植性が高いという点も魅力の1つ。PythonはWindowsやMac、LinuxといったOSに対応し、どのOSであっても同じ動きをするのが特長として挙げられます。

なお、Pythonでプログラミングを行う場面の例は、以下のとおりです。

・アプリケーション開発
・webサービス開発
・機械学習
・人工知能(AI)開発
・Excel操作の自動化

Pythonが幅広い分野で使われる理由の1つとして、ライブラリの豊富さが挙げられます。NumPyやSciPyといった科学技術計算の基本となるライブラリが豊富で、ディープラーニングなどの機械学習の分野で使用される傾向があります。web系では、サービスの新規立ち上げや既存サービスのリプレイスなどに用いられることも増えているようです。
豊富なライブラリを活用すれば、開発にかかる工数を削減でき、生産性を高められると言えるでしょう。

Pythonエンジニアの数と企業の需要推移

求人・案件を出す企業側の事情

企業側からのPythonエンジニアへのニーズは、年々高まってきています。その一因としては、機械学習への注目度の高まりを受けて、自社のビジネスにも機械学習を取り入れたいという要望が大きいです。実際、レバテックフリーランスにおける機械学習の案件数は、2014年1月から2016年12月の2年間で3倍超に増加しています。
 
また、アメリカの企業ではPythonでの開発が盛んであるという流れが、日本に伝わってきたというのも背景の一つとしてあるようです。実際、PHPで開発されたwebサービスをPythonで書き換えたり、新規webサービスの立ち上げにPythonを選択したり、という求人・案件が増えつつあります。
 
そのほか、企業に所属するエンジニア側からの要望であったり、エンジニアのモチベーションのためにPythonを選択するというケースもあるようです。
 

Pythonエンジニアの傾向

一方のPythonエンジニアの数でいうと、他のプログラミング言語と比べた場合、まだまだ多くはないようです。ただし、レバテックフリーランスでの事例を基にお伝えすると「Pythonの実務経験がある」や「Pythonを独学で学習している」といったエンジニアの数は、いずれもここ数年増加傾向にあります。
 

Pythonエンジニアの年収

「Pythonエンジニアは年収が高い」と言われることがあります。これにはさまざまな理由が考えられますが、レバテックフリーランスでのPython求人・案件例からすると、以下のような点が少なからず影響しているのでは、と推測されます。
 
(1)機械学習へのニーズの高まりから、高年収・高単価の求人・案件が多く見られること
(2)Python案件はエンド直請けのものが多い傾向にあること
 
1つ目は、機械学習の求人・案件はニーズの高さに比べ、スキルのあるエンジニアの数が少なく、それゆえに高単価を出す企業が多いという点。

機械学習自体はRubyやPHPといった他のプログラミング言語でも可能ですが、機械学習向きのライブラリの多いPythonは機械学習の求人・案件で採用されやすく高単価となりやすいようです
 
2つ目に関しては、レバテックフリーランスでの案件例に限った話かもしれませんが、Python案件はクライアント企業から直に請ける案件が多い傾向にあるという点も影響していそうです。
 
そのほかには、Pythonというプログラミング言語ではなく、Pythonを扱うエンジニア依存の要素も少なくないかもしれません。早くからPythonに目を付けていたエンジニアは、日頃からアンテナを高く張っているような人であり、元々エンジニアとしての基礎スキルが高かった可能性があります。

そのため、Pythonエンジニア=ハイスキルということで「Pythonエンジニアの年収が高い」となったとも考えられます。
 
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Pythonエンジニアの単価決定要因

前述した点以外にも、Pythonエンジニアの単価を左右する要素として、以下の例が挙げられます。

データ分析に関する知識・経験

データ分析の求人・案件ではPythonが使用される傾向があり、アソシエーション分析やクロス集計分析、バスケット分析などの知識・経験があると、フリーランスとして高単価案件に参画できる可能性があります。データ分析のPython案件においては、Pythonのプログラミングスキルだけではなく、グラフなどでデータを可視化するスキルやサーバーサイドの知識も必要になると考えられるでしょう。また、機械学習や統計学の知見があると、データ分析のPython案件に参画する際にアピール材料となる可能性があります。

マネジメント経験

マネジメント経験があれば、プロジェクトリーダー・マネージャーとしてPython案件に参画できるかもしれません。
人工知能の開発現場では、プロジェクトマネジメントを行える人材が不足しているといわれています。企業は人材確保のために単価を高めに設定する場合があるため、Pythonエンジニアとしてマネジメント経験を積んでいれば、より高単価の案件に参画できる可能性があります。

Pythonの将来性

Pythonを扱えるエンジニアのニーズは、今後も高い状態が続くと考えられます。近年は、人工知能やIoT、ビッグデータの進展によってPythonエンジニアの需要が高まっています。人材不足に悩む企業もあることから、Pythonの知識・スキルがあるエンジニアは重宝されると考えられるでしょう。人工知能やIoTの案件では、開発後の保守・運用においてもPythonエンジニアのニーズがあるかもしれません。

そのほか、機械学習やビッグデータ解析の求人・案件では、Pythonが使用される傾向があります。機械学習やビッグデータ解析の案件において、Pythonがほかのプログラミング言語に置き換えられる可能性は低いことから、Pythonは将来性のある言語だといえるでしょう。

フリーランスエンジニアとしてPython案件で今後も活躍するには、+αの知識・スキルを身につけることが鍵になると考えられます。Pythonは人工知能の分野で注目を集めている言語であり、コードがシンプルで比較的習得しやすいことから、今後はPythonエンジニアの人口が増える可能性があるでしょう。Pythonのスキルだけではなくデータベースや統計学などの知識を身につけていれば、フリーランスエンジニアとして活躍の場を広げることができると考えられます。
 

関連記事 : Pythonエンジニアの仕事内容

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Pythonの案件例

宙に浮かぶアイコンを中にある「Project」を指差すスーツ姿の男性の画像

ここでは、実際にあったレバテックフリーランスでの案件を例にして、Python案件の作業内容や案件に必要なスキルなどを見ていきましょう。Pythonの求人・案件に興味がある方は参考にしてみてください。
 



案件名》
【Python】エンタメ系webサービス開発の求人・案件
 

《言語》

PHP,Python
 
《単価》
~800,000円/月(業務委託)
 
《精算基準時間※》
140~180時間
 
《職務内容》
・webサービスの新規立ち上げ
・既存サイトのリニューアル、機能追加、バージョンアップに関する開発
など
 
《必須スキル》
・システム設計の経験
・既存システムの保守運用経験
・PHPもしくはJavaでの開発経験
・AIやディープラーニングの知見、もしくは興味
・GitHubの使用経験
 
《歓迎スキル》
・CakePHP3または2での開発経験
・Pythonの経験
 
※標準となる稼働時間の上限値・下限値です。業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には、実際の作業時間にもとづき標準となる委託料から増額、減額されます



この案件を出しているのは、デジタルコンテンツや、スマホゲームアプリ、webメディアなどを扱う企業。自社で開発した既存サービスのリニューアルや、webサービスの新規立ち上げなどを行う案件です。
 
必須スキルのうち、プログラミング言語に関してはPythonではなく、PHPもしくはJavaの経験が挙げられています。こういった案件では「webサービス開発の経験はあるが、Pythonはプライベートでの経験しかない」という方でも参画できる可能性があるため、実務経験を積めるチャンスとなります。
 
その他のPython案件を下記にてご紹介していますので、より詳しく知りたい方は併せてご覧ください。
 
Python案件を見る

 
独学のみでPython求人・案件に参画できるレベルとは?

結論から先に述べると、求人・案件によります。多くの場合、実務経験は求められつつあるため、Pythonの求人・案件でも同様の傾向があります。実務経験が必須となっているものは、独学だけではやはり難しいのが実情です。

エンジニアの基礎がしっかりある方でしたら、「学生・院生時代に研究でPythonを使っていた」「自分でPythonの本を読んで、手を動かした」というレベルでも参画できる可能性があります
 

 

関連記事 : プログラミング言語別 案件ランキング | レバテックフリーランス版

Python求人・案件で求められやすいスキル

タブレットに表示された画面をこちらに提示している男性の画像

バージョン3系を扱えると好ましい

Pythonの特徴の一つとして挙げられるのが、バージョン2系とバージョン3系との違い。3系の経験があるエンジニアの数が増えつつあるため、Pythonエンジニアならいわずもがなかもしれませんが、やはり3系を扱えるに越したことはありません。
 

webサービスの開発スキル・経験は重要度が高め

先述したように、webサービスでPythonの活用事例が多いため、一般的なwebサービス開発で求められるスキル・経験は重要度が高めです。フロントエンドやデータベース、ミドルウェアなどの周辺領域を扱うことができれば強みとなります。
 

機械学習の求人・案件では自然言語処理やデータマイニングのスキルがあればベター

一口に機械学習といっても、データ分析やレコメンド、アドテクなど活用される用途は多岐に渡ります。例えばデータ分析系の案件でしたら、データベースやSQLの基礎知識はもちろん、自然言語処理や統計解析、ビジネス改善まで結びつけるマーケティングのスキルなどがある方がベターです。
 

Pythonのフレームワーク

Pythonのフレームワークとして、以下の4つの例が挙げられます。

・Django
Djangoは、2005年にリリースされたオープンソースのwebアプリケーションフレームワークです。Djangoは開発規模の大きさを問わず活用されていて、webアプリ開発に必要な機能を豊富に持つ点が魅力として挙げられます。

・Bottle
Bottleは、ほかのフレームワークに比べるとシンプルに作られており、機能が少ない傾向があります。機能が限られている分、開発の際はBottleだけではなくほかのライブラリを使用する必要があるかもしれません。Bottleは、小規模開発や軽量性を重視したアプリケーション開発に向いていると考えられます。

・Flask
Flaskは、WSGIで開発するPythonフレームワークです。Flaskの機能はシンプルなため、比較的学習難易度が低いといわれています。
Bottleと同様に、Flaskは小規模開発に向いており、カスタマイズ性が高いのが特徴といえるでしょう。

・Tornado
Tornadoは、同時接続が可能なPythonフレームワークです。シンプルな記述で高速処理を行えるのが特長として挙げられます。
Tornadoは、アクセスが集中しやすいwebアプリケーション開発に向いていると考えられるでしょう。

上記のようなPythonフレームワークを開発時に活用することで、作業効率を高めたりバグを減らしたりできる可能性があります。また、コードに統一性を持たせられ、メンテンスがしやすくなることもメリットとして挙げられるでしょう。

より詳しい求人・案件動向を知りたければお気軽にご質問を

ここまででご説明してきた内容は、あくまでPython求人・案件動向のうち、ほんの一部でしかありません。求められるスキルレベルに関しては、当然ながら求人・案件によって大きく異なります。単価についても同様で、ご自身のスキルレベルや経験で変動します。
 
「自分のPythonスキルだと、いくらぐらいの単価になるのか知りたい」「Python求人・案件で求められるスキルをもっと詳しく知りたい」といった方は、ぜひレバテックフリーランスへご相談ください。ささいな疑問・質問レベルでもお気軽にどうぞ。
 

関連記事 : フリーランスITエンジニアの需要はどこにある?スキル別の求人・案件数から探る今後の市場動向

※この記事は、2017年4月時点でのレバテックフリーランスが保有する求人・案件データを基に作成しています。そのため、エンジニア業界全体の傾向とは異なる場合があります

最後に

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