プログラミング言語Pythonに携わるエンジニアの収入事情について詳しく解説します。
ITの発展に伴い、エンジニアの需要が高まっており、報酬面でも注目を集めています。
Pythonエンジニアの平均年収はどの程度なのか、仕事内容や将来性、年収アップの方法などを丁寧に説明していきます。
- Pythonエンジニアを目指す人や、
- すでにその道を歩んでいる人、
- プログラミングやデータ分析に関心のある人は、
ぜひ本記事を参考にしてください。
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Python(プログラミング言語)とは
プログラミング言語Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースのプログラミング言語です。
Pythonは、以下の特徴を持っています。
- 簡潔なコーディングが可能
- 豊富な専門ライブラリを備えている
- クラスベースのオブジェクト指向言語
- Linux、Windows、Mac、iOS、Androidなど様々な環境で動作する
- 標準ライブラリには多くの機能が搭載されている
- コンパイルが不要
Pythonは、以下の分野に適している。
- AI開発
- ビッグデータ解析
- 組込開発
- Webアプリ開発
- デスクトップアプリ開発
- ゲーム開発
- IoT関連開発
主なフレームワークには以下のものがある。
- Django
- bottle
- Flask
- Tornado
- Plone
- Tensorflow
- Keras
- Pytorch
- web2py
- Scikit-learn
- Theano
現在、DjangoやFlaskの利用が多い。
以下の製品でPythonが活用されている。
| YouTube | Evernote | |
| DropBox | Skyscanner | Uber |
| Tableau | 楽天 | ぐるなび |
Pythonエンジニアの仕事内容
この章では、Pythonエンジニアの職務範囲について説明します。
Pythonエンジニアは、以下のような様々な分野の開発に携わることができます。
- 機械学習を含むAI開発
- ビッグデータ解析
- 組み込み開発
- Webアプリケーション開発
- デスクトップアプリケーション開発
- ゲーム開発
- IoT関連開発
近年、Pythonエンジニアの中でも、データ分析・解析や機械学習を含むAI開発が注目されています。
IT業界のみならず、医療、農業、製造、不動産、金融、証券、保険など、幅広い業界で活躍の場があります。
データ分析・解析の業務としては、
- 企業が保有するビッグデータの分析
- Pythonによるデータ加工
- 集計
- 分析
などがあります。
データサイエンティストやデータアナリストとして活躍できます。
機械学習を含むAI開発の業務では、
- 顧客の課題に合わせたAIやマシンラーニングを活用したソリューションの提案
- AIシステム開発
- 画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を用いたサービス開発や機能改善
を行います。
AIエンジニアや機械学習エンジニアとして活躍できます。
Pythonがこれらの分野で活用される理由は、
- コンパイル不要
- 高速動作
- 機械学習ライブラリやフレームワークの充実
などが挙げられます。
その他、Pythonエンジニアとしてはウェブシステム、ウェブアプリケーション開発も可能です。
具体的には、
- ウェブサービスに関連するアプリケーションやシステム開発
- クラウドベースのプラットフォーム開発
に携わることができます。
また、Python以外の言語の使用や、要件定義、設計などの上流工程を担当することもあります。
上流工程の経験やチームマネジメント経験があれば、高年収を得られる可能性があります。
Pythonエンジニアの平均年収
この節では、Pythonエンジニアの収入水準について説明します。フリーランスとして働く場合と企業に雇用される場合の年収を比較し、その違いを明らかにします。
フリーランスのPythonエンジニアの年収は、
- 平均で868万円
- 最高で1920万円
- 最低で144万円
となっています(ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」調べ/2021年6月時点)。この数値は、同サービスが公開している月額単価の相場を年収に換算したものです。
一方、企業に雇用されたPythonエンジニアの平均年収は約610万円と言われています。これは、全エンジニアの平均年収469万円を上回る水準です。年代別にみると、
- 20代が373万円
- 30代が509万円
- 40代が605万円
- 50代以上が701万円
となっており、40~50代の平均年収内に位置づけられます。
以上のように、フリーランスとして働く場合の方が企業に雇用される場合よりも平均年収が高く、279万円程度の開きがあることがわかります。Pythonエンジニアとして活躍したい方には、高年収が期待できるフリーランスの道を推奨します。
フリーランス求人・案件数から見るPythonのニーズ
この節では、フリーランス求人・案件の数値からPythonの需要について説明します。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」が公開している開発言語・スキルの分析によると、Pythonの案件数は4,470件でした(2021年6月時点)。
同時期のITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」が取り扱う全体の求人・案件数は193,660件でしたので、Pythonの案件が占める割合は約2.3%となります。
この結果から、Pythonのフリーランス案件は一定数存在し、IT業界においてPythonへの需要があることが確認できます。
Pythonエンジニアとして年収アップさせる方法
この節では、Pythonプログラマーとしての能力を最大限に発揮し、収入を向上させる方策について説明します。
他サイトへの誘導文言は省略しました。
文章の長さは元の文章とほぼ同程度になるよう調整しています。
単語の選択を変えることで、元の文章とは異なる表現になっています。
Pythonエンジニアの年収アップ方法
プログラミング言語Pythonの習得は、その分野のエンジニアとして収入を向上させる上で不可欠な要素です。
しかし、Pythonを完全に理解しているエンジニアはほとんどいません。
プログラミング言語は常に進化を続けているため、完全な習得は困難だからです。
それでも、高収入を得ているPythonエンジニアには、継続的な学習意欲と姿勢があります。
- 人気のあるPythonフレームワークであるDjango
- Flask
- Tensorflow
- Keras
- Pytorch
- Scikit-learn
などの習得も推奨されます。
Pythonエンジニアとして学び続けることで、スキルは日々向上します。
結果として、経験を積み、活躍の場が広がれば、高年収の求人や案件に携わる機会が増えるのです。
機械学習・AI・データ分析スキルで高年収を獲得
Pythonプログラミングの専門性を高めることで、年収アップの可能性が広がります。
機械学習、人工知能、データ分析などの分野においてPythonは適した言語であり、これらの知識を習得することで高収入が期待できます。
データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、AIエンジニアなどの職種で活躍する機会が増えるためです。
これらの職種に求められるスキルとしては、
- 機械学習フレームワークやディープラーニングの理解
- 数学的な素養
- ビッグデータ解析や統計処理の知見
- データベース運用能力
- ビジネスコンサルティングスキル
などが挙げられます。
実際にデータサイエンティストの年収を見ると、
フリーランスの平均年収が約1,089万円、最高で2,400万円にも上ることが分かっています。
このように、Pythonを活用した機械学習やデータ分析の専門性を身に付けることで、高年収を実現できる可能性が高まるのです。
Pythonエンジニアの年収アップ術
Pythonプログラマーとしての収入を向上させるには、上流工程での実践が重要です。
この段階では、以下の機会があります。
- 顧客のニーズを把握する
- システム上の実現可能性を見極める
- 内容を説明したり、ドキュメントを作成したりする
- チームメンバーを統括する
開発スキルに加えて経営に関わるスキルが求められます。
このように、要件定義などの上流工程を経験したPythonプログラマーは希少価値が高く、高収入を得やすくなります。
収入アップを目指すPythonプログラマーには、上流工程での実践が推奨されます。
Pythonエンジニアの将来性
この章では、Pythonエンジニアの将来展望について説明します。
Pythonエンジニアに対する需要は今後も高水準で推移すると予想されます。
Pythonは以下の幅広い分野で活用されており、Google検索エンジンにおいても最も人気のあるプログラミング言語となっています。
- 機械学習を含むAI開発
- ビッグデータ解析
- 組み込み開発
- Webアプリ開発
- デスクトップアプリ開発
- ゲーム開発
- IoT関連開発
IoTやAI分野の市場動向を見ると、総務省は2030年のIoT・AIの経済効果を約270兆円と試算しており、IoTは日本の将来を左右する重要技術と位置付けられています。
IHSマークイットの調査では、2025年にIoT機器の出荷台数が年間200億台強、累計設置台数が800億台に達すると予測されています。
また、アイ・ティ・アールによると、国内AI市場規模は2023年度に640億円(2018年度比約3.2倍)に拡大すると見込まれ、特に画像認識や言語解析分野の成長が期待されています。
さらに、以下の要因もあり、2030年までに79万人のITエンジニア不足が生じる可能性があると指摘されています。
- ビッグデータ、ブロックチェーン、xRなどの新技術の台頭
- IT技術の急速な進化
- エンジニアの高齢化による人材不足懸念
以上の分析を踏まえると、Pythonエンジニアに対する需要は短期的にも中長期的にも高まっていくと考えられます。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用することで、優秀なPythonエンジニアを確保できる可能性があります。
まとめ
この記事では、Pythonエンジニアの年収、仕事内容、需要、年収アップの方法、将来性について説明しています。
Pythonは機械学習やAI、ビッグデータ解析、Web/デスクトップアプリ開発など、幅広い分野で活用されています。
- データサイエンティストやAIエンジニアなど最先端の職種でも必須のスキルとなっているため、Pythonスキルを持つエンジニアの需要が高まっています。
明確な目標を立て、常に学習を続けることが活躍につながります。
高年収を望むならITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用するのがおすすめです。
ただし、未経験者がフリーランスとして参入するのは難しいため、3年以上の実務経験を積んでから独立を検討するのがよいでしょう。
Pythonエンジニアとしてキャリアアップを目指す人は、この機会に第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
