Pythonで目指せる職種・年収・需要とは?独学でマスターできる?

プログラミングスクール

プログラミング言語の一つであるPythonは、AI(人工知能)の発展に伴い現在最も注目されている言語の一つです。

Pythonは、プログラミング言語としては定番のJava等と比べると初心者でも学びやすい言語といわれています。

その理由は記述方法がシンプルであること、幅広い分野に対応可能であるということが挙げられます。

そう、PythonでできることというのはWeb開発からAI開発、ブロックチェーン開発など多岐に渡っているのです。

Pythonておもしろそうだな!

ところでPythonを習得したらどんな職業につけるの?

年収や将来的な需要も知りたいな。

こんな疑問に答える記事を用意しました。

結論を先に言いますと

この記事でわかること
  • Pythonでできることの代表例|AI開発、Webサービス・アプリケーション開発、業務効率化、ブロックチェーン開発。
  • Pythonで目指せる職種は、AIエンジニア・機械学習エンジニア・データサイエンティスト・Web系システムエンジニア/プログラマー
  • Pythonエンジニアの平均年収は約400万〜1000万円以上。他言語エンジニアよりも高い傾向にある。
  • Pythonは供給よりも需要が勝っている状況。将来性の高さは抜群。
  • Pythonの基礎レベルなら独学も可能!だが、職業とするならプログラミングスクールが最適解

ということがわかります。

初心者の方にもわかりやすい文章でお伝えしますので、ぜひ最後までじっくりお読みください。

Pythonでできること4選

Pythonを使ってできることは非常に多く、最もよく知られているものとして
機械学習を使った「人工知能(AI)開発」がありますね。

ここでは特に代表的な例として次の4つについてご紹介します。

Pythonでできること4選
  1. AI(人工知能)開発
  2. Webサービス・アプリケーション開発
  3. 業務効率化
  4. ブロックチェーン開発

ひとつずつみていきましょう。

Pythonでできること①AI(人工知能)開発

AI(人工知能)開発は様々な分野の企業に導入され、売上アップに貢献・活用されています。

AI開発例としては、例えば次のようなものがあります。

AI開発例
  • チャットボット
    ー消費者からの膨大な問い合わせに対する対応をAIに代替させる技術。
    これまでテレフォンアポインターで対応していた業務をAIに対応させることで、大幅な業務効率化および人件費削減に貢献している。
  • メルカリのAI出品
    ー出品したい商品を写真に撮るとAIが自動で商品名・ブランド名・金額・商品説明の候補をリストアップしてくれる。いちいち自分で調べる手間、入力する手間が省け、出品ハードルが下がる→出品数の増加に貢献している。
  • スポーツ写真の人物特定機能
    ー画像認識にAIを搭載した人物特定機能。プロ野球の試合写真の選手の画像に、選手名を自動でタグするシステム。
  • 保育所の入所選考ソフト
    ー自治体が行う保育所の入所希望者と保育所の割り当て作業は、これまで10日以上もかかっていた作業だったが、AIで代替することでわずか数秒程度まで短縮できた。

このようなチャットボット分野、画像認識、マッチング分野の他にもマーケティング活用、医療分野など、本当に様々な企業、自治体で取り入れられています。

今後10年〜20年で人の仕事はAIに代替されるといわれているのです。

Pythonでできること②Webサービス・アプリケーション開発

Pythonはインターネット上のサービス、いわゆるWebサービス・Webアプリケーションを開発することができます。

種類としては、SNS、オンラインゲーム、動画配信サービス、宿泊等の予約システム、クラウドストレージサービスなど、さまざまです。

Pythonで開発されたWebサービス・Webアプリケーション例
  • Facebook
  • YouTube
  • Instagram
  • Pinterest
  • Dropbox

などがあります。

日本ではPython=AI開発のイメージが強いけど、海外ではこのようにWeb開発分野での普及率も高いんだ。

Pythonでできること③業務効率化

Pythonには豊富なライブラリがあり、使い方次第ではPC上で行うほとんどの作業を高速に自動化できます。

Pythonでできる業務効率化例

  • Webサイトの内容を取得し、データを加工する(スクレイピング)
  • Excelファイルを呼び出し編集する
  • Excelのグラフ化、データ分析
  • PDFからテキストや画像を抽出
  • Webスクレイピング
  • 指定時刻にプログラムを実行するメール作成して、送信する

など、ここには書ききれないほど多くの業務を効率化・自動化できるのです。 

Pythonでできること④ブロックチェーン

仮想通貨の広まりとともに耳にすることが増えたのがこのブロックチェーンですね。

ブロックチェーンは「分散型台帳技術」という意味です。

ブロックチェーンの特徴
  • 改ざんが非常に困難
  • システムダウンが起きない
  • 取引の記録を消すことができない
  • 自律分散システム

引用元:FUTURE  STRIDE

このような特徴を持つブロックチェーンは「安心・安全」という観点から金融取引の場面でいち早く取り入れられましたが、昨今は医療、小売など多岐にわたる分野で活用されています。

日本では2016年頃からの仮想通貨ブームで一気にブロックチェーンという名前が知れ渡った通り、ビットコインでの活用が最も有名ですね。

Pythonでできる主な例を4つ紹介してきましたが、Pythonでできることはこの他にもたくさんあります。

ここからは、Pythonを習得して目指せる職種についてご紹介していきます。

Pythonで目指せる職種

仕事内容によって必要なスキルが違うので、どの職種を目指すのかはこれから学習を進めるうえでとても大切な「選択肢」といえます。

ここでは、Pythonを習得して目指せる職種をご紹介します。

Pythonで目指せる職種
  1. AI(人工知能)エンジニア(機械学習エンジニア・データサイエンティスト)
  2. Web系システムエンジニア/プログラマー

Pythonで目指せる職種(1)AI(人工知能)エンジニア

今、一番注目されている職種と言えるのがAI(人工知能)エンジニアです。

AIが使われている例として、自動車の自動運転機能が有名ですよね。

その他には、AIスピーカーや検索エンジンなどがあげられます。

具体的な仕事例としては以下のものがあります。

  • AI技術の研究や論文のリサーチ
  • 学習モデルやアルゴリズムの開発
  • AI開発業務

 AIエンジニアの仕事は、実のところプログラミングがメインではなく、コンピューターサイエンスを理解したうえで、AIに学習させて課題を解決する仕事と言えます。

実は一口にAIエンジニアといっても、その職種は主に次の2種類に分けられます。

  1. 機械学習エンジニア
  2. データサイエンティスト

それぞれ簡単に説明していきましょう。

Pythonで目指せる職種(1)−①機械学習エンジニア

機械学習はAI(人工知能)という広い概念の中の一つであり、機械学習エンジニアはコンピュータに様々なデータを学習させ、コンピュータ自体が自立して判断ができるようにする機械学習アルゴリズムを実装・運用・構築するエンジニアのことです。

機械学習エンジニアに必要なスキルとしては、

  • プログラミングスキル(Pythonが主、その他C言語、C ++、Java等も可)
  • インフラ周りの知識
  • コンピュータサイエンスの知識
  • 統計学・数学的知識
  • ライブラリ・フレームワークの知識
  • データベースの知識 
  • ITセキュリティの知識 

※以上、参考サイト:Acrovision

このように幅広い知識が必要となります。

機械学習エンジニアは、

日々、最先端技術を使って働きたい!

これまで世界になかったものを創り出したい!

大規模プロジェクトの中で活躍したい!

といった人に向いている職種といえるでしょう。

特に統計学や数学的知識は得意不得意があり誰でも簡単に身につけられるような知識ではないため、人材が不足している状況です。
数学が得意な人であれば30代、40代からでも転職チャンスがある職種です。

Pythonで目指せる職種(1)−②データサイエンティスト

データサイエンティストの仕事内容を一言でいうと

ビッグデータの分析結果をもとに、ビジネスモデルの提案を行う仕事」といえます。

具体的には、機械学習やディープラーニングで得た膨大かつ複雑なデータの分析結果をもとに、ユーザー行動やアクセスを解析しマーケティングしていく、といった内容です。

AI(人工知能)エンジニアの一部の職種と区分けされてはいますが、エンジニアというよりもアナリスト・コンサルタント色が強い職種です。

データサイエンティストに必要なスキルとしては、

  • ビジネス知識
  • 統計学・数学的知識
  • ITセキュリティの知識
  • データ分析に関する知識(分析設計、データ集計・可視化など)
  • 機械学習に関する知識

以上のようなものがあります。

現在では、チームで行うマーケティング活動の上で、データサイエンティストの役割は重要視されてきています。

 データサイエンティストは

チームの中心的役割を担いたい!リーダーシップを発揮したい!

コミュニケーション能力、提案力に自信がある!

英語力を生かして先端技術を広めたい!

いった人に向いている職種ではないでしょうか。

実は機械学習エンジニアとデータサイエンティストの区分けがされていないケースも多いです。

人材が足りていないため、同じ人がエンジニア業務とアナリスト業務を兼務していることもしばしば。

AIエンジニアの全てのスキルを一気に身につけるのは困難ですので、どっち方面を極めるのかを決めた上で学習していくとよいでしょう。

Pythonで目指せる職種(2)Web系システムエンジニア/プログラマー

Webシステムエンジニア/プログラマーは、Webアプリやオンラインサービスの開発を仕事とします。

「サービス開発・アプリケーション開発」の項でも挙げたように、プログラミングを駆使してさまざまなサービスを開発していくことができます。

 Web系システムエンジニア/プログラマーは

今までにないアプリやサービスを自分の手で生み出したい!

人の目に触れる仕事がしたい!

「こんなことができたら」といった声に応えてよろこぶ人の顔が見たい!

といった人に向いている職種です。

ただし、日本ではWebサービス・アプリケーション開発はPythonよりもRubyやPHPなどの方がシェア率が高いです。
海外でWeb開発をするのであればPythonのシェア率も高いため求人も豊富ですが、日本でWeb開発をするなら他言語を学習することをオススメします。

Pythonエンジニアの職種別の年収は?

AIエンジニア
(機械学習エンジニア含む)
データサイエンティストWebエンジニア
平均年収
※2021年4月情報
593万円696万円599万円
年収幅377万円〜1,062万円431万円〜1,163万円342万円〜856万円
引用元:求人ボックス

AIエンジニアは開発する技術によって1000万円を超える求人もあります。

データサイエンティストはPythonエンジニアの中で最も高く、需要の高い職種といえるでしょう。

コンサルティング業務というのは顧客の売上げを直接アップさせる業務のため、単価も高くなる=コンサルタントの年収もアップするというわけです。

Web系システムエンジニア/プログラマーはPythonだけでなく他言語のエンジニアも含めた平均値ですが、やはり他業種に比べて年収は高い傾向にあります。

 Pythonエンジニアは職種に限らず、高収入を得られる可能性が高いといえるでしょう。

Pythonの需要と将来性

今、世界で最も人気の高いプログラミング言語の一つがPythonです。

日本においてもPythonエンジニアの需要が年々高まっていることが年収の高さからもうかがえます。

また、Pythonはサービス開発に便利なフレームワークが非常に多く存在します。

さらに、行数が少なく可読性の高いコーディングが可能であり、これらのメリットが評価されPythonが世界中で選択されています

 世界で人気のPythonも、日本ではプログラマーの数は多くありません。

よって需要に対して供給が間に合っていないので、将来性の高いプログラミング言語といえるでしょう。

特にAIエンジニア(機械学習エンジニア、データサイエンティストなど)は、まだ誕生して新しい職種であり、人材が足りていない状況です。

その証拠に、AI人材を育成する講座の多くが国の給付金の対象講座となっています。

国はお金を捻出してでもAI人材を輩出したいのです。

国の給付金対象講座があるスクール例

DMM WEB CAMPの「専門技術講座」
【給付金の条件】DMM WEB CAMP専門技術講座のキャッシュバック制度をわかりやすく解説!

DIVE INTO CODEの「機械学習エンジニアコース」
DIVE INTO CODE】評判高い理由に納得!就職先の自社開発実績と特徴を分析

このことからもPythonの将来性の高さは折り紙付であることがわかりますよね。

Pythonの学習方法|独学でマスターできるのか?

これまで様々な点での魅力をお伝えしてきたプログラミング言語、Python。

では、どのように学習を進めていけばいいのでしょうか。

Python学習は目指すレベルによって最適な学習方法が違ってきます。

  1. 基本レベル→ プログラミング学習サイトでも習得可能
  2. 応用レベル→ プログラミングスクールが最適

ステップごとに解説していきましょう。

Pythonの学習方法① プログラミング学習サイト

まず、基本的なコーディングはプログラミング学習サイトでも習得可能です。

代表的なものとしては、UdemyProgateなどがあります。

Progateでは、Python初心者の最初の挫折ポイントとして知られる、環境構築が不要なのでPython入門として最適なのではないでしょうか。 

また、Python特化型のオンライン学習サービスであるPyQもおすすめです。

プログラミング入門〜Pythonの基礎〜AI・機械学習までを“クエスト“と呼ばれる問題を解く形式で、初心者からでも1段ずつ階段を登るように学習できます。

PyQ環境構築が不要なので、ブラウザ上ですぐに学習に取り組むことができるのもおすすめポイントです。

簡単なアプリ開発のレベルであれば、QiitaやGithubといったエンジニア支援サイトで開発の詳細な経緯や、コードなども公開されている場合があるため、真似をしながらアプリ開発を始めてみることも可能です。 

オンラインPython学習サービス「PyQ™(パイキュー)」

最近では、YouTubeでPythonを専門に教えているYouTuberも増えてきました。

環境構築から教えている動画もありますので、環境構築の難関が突破できれば、「基礎レベル」であれば“独学は可能”です。

書籍による独学もひとつの手段ですが、以下2点の注意ポイントがあります。

書籍選びで時間がかかる

掲載されているサンプルコードが正常に動かない場合がある

独学で勉強するために、書籍選びで時間をかけすぎるのは本末転倒ですよね。

また、Pythonに限らず、すべてのプログラミング言語は、日々アップデートが行われています。

問題が発生した場合、自分で調べて解決する必要が出てきます。

初心者のうちは書籍での学習は挫折しやすいのでおすすめできません。

Pythonの学習方法② プログラミングスクール

Pythonの「基礎レベル」は独学で習得可能なのですが、前述した職種に就くためには「応用レベル」が必要です。

「応用レベル」というのは、発展的な内容を指します。

たとえばデータサイエンティストになるためには

  • ビジネス知識
  • 統計学・数学的知識
  • ITセキュリティの知識
  • データ分析に関する知識(分析設計、データ集計・可視化など)
  • 機械学習に関する知識
  • Pandas(データ処理ライブラリ)

などの周辺知識を学習する必要があります。

AIエンジニアやWeb系システムエンジニア/プログラマーも同様に、その分野に特化した発展的内容を習得していくことが必須となります。

一方で、プログラミングスクールには、AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、Web系プログラマーを専門としたスクールやコースがあります。

目指す職種に特化したコースがあるスクールを利用することが、あなたにとって最短・最適なルートなのです。

この章では、“Pythonは独学でマスターできるのか?”についてご説明してきました。

基礎レベルからある一定のレベルまでは独学が可能と言えますが、Pythonエンジニアの代表的な職種である、AIエンジニア、データサイエンティスト、プログラマーを目指し、効率的に学びたいのであれば、プログラミングスクールで学ぶのが最も近道です。

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