Python習得から就職・転職できる平均年収が高い仕事TOP3





今回の記事では、Pythonを学ぶことで就職・転職できる平均年収が高い職種TOP3をご紹介していこうと思います。

プログラミングを少しかじったことがある、あるいはプログラミング言語別の収入ランキングなどを情報収集したことある人ならご存知かもしれませんが、Pythonは2020年のプログラミング言語の人気度ランキング1位となっています。

また、筆者が運営している本ブログでもプログラミング言語Pythonを中心に取り上げています。

ただ、実際にPythonをスキルとして身につけるとどのような仕事に就くことができるのか、またはどれくらい稼ぐことができるのか、詳しく解説した記事がありませんので、ここらで平均年収順にランキング形式でお伝えできればと思います。

汎用性の広いPythonを0から習得するためのフロー及び実際にPythonで開発を行い開発案件を獲得するまでの筋道について解説しているチュートリアル資料と

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これからエンジニアを目指す人へ

これからエンジニアを目指す人にとって、求人情報サイト等のデータを確認する作業が必要になります。

ただし、詳細にまとめられた求人情報だとしても、非常に専門用語が多く、まだ詳しく読み進めることができないあるいは理解できない部分があると思います。

そのため、ぜひ今回の記事内容を参考に読み進めていただければと思います。

また、平均年収についてですが求人情報サイトによる案件の違い、扱う企業や支払うコストなど、常に流動的に平均年収と言えど変化してしまうのがIT業界の常です。

そのため、あくまでも筆者がスクレイピングから収集したデータを平均化させた時点での平均年収ベースの数字としてご理解ください。

第3位 – サーバーサイドエンジニア – 平均年収580万

サーバーサイドエンジニアは、雇用された会社内で運営している商品・サービス等の機能追加や機能改善を行う仕事になります。

実際に身近なもので説明すると、あなたが利用しているスマートフォンやPC等のアプリケーションの機能追加・機能改善です。

おそらくスマートフォン等を長く数ヶ月も利用していれば、昨日追加・昨日改善・システム不具合における修正のアップデートを利用中に確認したことがあると思います。

これは、すべて開発されたアプリを運営している会社に関わっているエンジニアが修正を行なっている状況になります。

近年では、プログラミング言語Pythonの人気度が急速に高まったこともあり、Pythonを採用する企業が年々増加しています。

そのため、運営している商品・アプリケーションのサーバーサイド側をPythonで開発・修正・改善する業務が増えてきています。

個人開発・社内開発ともにPythonに関する情報を数多く見つけることができるため、ITの流行と需要にマッチングさせやすいと思います。

注意点があるとするならば、あくまでもPythonのフレームワークなどを利用してPython単体で開発する環境を持った企業なら良いのですが、ほとんどの企業においてPythonのみで開発している環境は少ないと思います。

そのため、Pythonだけで就職・転職を考えるのではなく、他言語の理解も含め+アルファでPythonも習得しておくと、就職・転職時の武器として利用することができます。

プログラミング業務で言語関係なく共通して重要とされるのは、どれだけ簡易的なアプリケーションあるいは簡素なアプリケーションであったとしても、体系的に言語学習を行い、それらを利用して成果物を得られているかを確認されます。

ただプログラミング言語Pythonを習得するのではなく、簡易的・簡素的で構いませんので、自力で組み立てたプログラムを提示することができれば、プログラミングスクールのカリキュラムに沿って作り出された卒業生たちのポートフォリオなんか見向きもせず、自力で開発したプログラムを採用してくれることでしょう。

第2位 – データアナリスト・データサイエンティスト – 平均年収600万

昨今の会社経営において、社内に蓄積されたデータ活用が課題に一つとして取り上げられるようになりました。

社内データの見直しとデータ活用によるビジネス創出・改善が注目され始めたからです。

これらのデータをまとめ上げられた企業であれば、それらのデータを元に経営の意思決定に利用されることが当たり前になってきています。

スマートフォンの登場、ネット回線の速度、開発環境の充実度・整備などであらゆるアプリケーションが開発されてきた世の中で、様々な情報を収集することができるようになりました。

しかし、それらの種類の違うデータ群を放置しているだけでは当然使い物にならないため、エンジニアの中でもデータアナリスト・データサイエンティストと呼ばれる職種の方々が膨大なデータを整備・連携・グラフ化(可視化)することで活躍の場が拡大しています。

ここで比較してみようと思いますが、第3位で取り上げたサーバーサイドエンジニアであれば、基本的に1製品・1アプリケーションに携わることになります。

業務内容の連携・追加等が社員として引き受けられる状態であれば、複数の製品・アプリケーションに携わることもあります。

ちなみに筆者の場合は、複数の製品・アプリケーションといっても、業務時間との兼ね合いで2~3製品・アプリケーションが限界でした。

そのため、3つ以上のものを抱えることはおそらく存在せず、基本的に1つと認識して差し支えないかなと思います。

連携しているものが付随して複数になるぐらいだと考えます。

一方で、データアナリスト・データサイエンティストであれば、社内における複数のサービスに対して横断的に携わるケースが非常に多いです。

特に、社内ユーザー・社外ユーザーともに関わるものであれば、Excel・スプレッドシートも含まれてくるので、利用するデータの範囲と活用するユーザー範囲によって、取り扱う幅は拡大していきます。

そのため、単純に製品やアプリケーションに向き合うだけに止まらず、ユーザー視点でデータを解析・分析できる思考も求められる職種になります。

データの管理・運用、データ活用を推進するためのデータ基盤構築、営業やマーケッターの要望を叶えたデータの定義づけ、それらのデータ蓄積方法の調査・検討・運用を考慮していくことになります。

初期段階から話すのであれば、これから社内・社外のデータ活用を図ったとき、社内でバラバラになっているデータ群を一元管理し、それらのデータを社内業務効率化・改善を行い、営業やマーケティングの意思決定等にも活用し、今後の社内データ運用を保守することが求められます。

こちらも就職・転職時に注意してほしいことがあります。

一つ目は、データベースに関する知識とスキルについてです。

今回はプログラミング言語Pythonを習得することで携わることができる職種を解説していますが、残念ながら言語1つで解決する職種ではありません。

そもそもエンジニアという職業は、プログラミング言語を中心として考えられた業務をこなすわけではないので、あらゆる面で知識やスキルが求められてしまうのが現実です。

そのため、このデータアナリスト・データサイエンティストも例外ではなく、社内データの蓄積・収集・調査・検討・運用する時点で、データベースに関する知識・スキルが求められます。

場合によっては、SQLに触れる可能性が高いです。

ただ、フロントエンド・サーバーサイドエンジニア、データアナリスト・データサイエンティストであろうと、データベースに関わることが必須になるため、必然的にSQLというデータを扱う言語に触れることになると思います。

このSQLもエンジニアの中では汎用性の高いスキルとなっているため、習得しておくと非常に恩恵を受け取ることができると思います。

2つ目は、AWSやGCPといったデータ基盤を構築する点です。

実際問題、どのようにしてデータを収集しそれらのデータ群を別アプリケーションや実務に連携を行うのか、起点となるサーバーの知識・スキルも必要になってきます。

そのため、AWSやGCPといったサーバーの知識・スキルも習得しておくと有利な展開になります。

第1位 – 機械学習・AIエンジニア – 平均年収660万

おそらくプログラミング言語Pythonをこれから学ぼうとしている人、すでに学び始めている初心者であれば、すでに機械学習やAI、ディープラーニングなどの言葉は聞き馴染みがあるかもしれません。

そして、Pythonの中でもこの機械学習・AIに関するエンジニアの平均年収は頭一つ抜けて高いです。

その理由もいくつか挙げられるのですが、その中でも1つの要因が大きく関わっていると思います。

それは、数学的な思考が求められるケースです。

最近ではtensorflowやKerasなど機械学習関連のフレームワークが利用され開発されることが主流となっています。

1から開発することはシステム上で高度な数学的プログラムが必要となり、コスト面・開発期間ともに抑えることができるため、エンジニア視点でも重宝されています。

しかし、活用するエンジニアが連携したプログラムを作成・開発を行う場合、それらに利用されている数学的ライブラリを理解し、コードおよびプログラムに反映させることになります。

そのため、一般的にプログラミングを数学的思考をもとにプログラム作成に取り組んだ経験がない人にとって、機械学習・AIの分野に触れることは難しいということになります。

つまり、数学的な思考を持ち合わせた人でなければ業務をこなすことが困難になることがあるため、必然的に人材に条件が発生します。

そうなると、誰でも取り組めば数ヶ月単位で習得できる内容ではないため人材価値の希少性から平均年収が高まっていることが分かります。

また、場合によっては線形代数学(行列など)・解析学(微分積分など)・統計学(標準偏差など)、プログラミングに至っては数値解析プログラミングといった学習も必要になってきます。

もはや数値解析を利用した工学部の論文のような作業・プロセスを経て、実験・検証・結果をもとにプログラムの作成を行なっていきます。

実際には、社内データのアンケート内容であったり、ツイッターのツイート分析、インスタグラムの画像解析、マーケティングにおける広告の最適化など、多くの数値データを利用・連携する業務が求められます。

よくAIによる社内業務の効率化を図るツールも見受けられるのですが、効率化・自動化に関するツールは一般的にビジネスにおいて売り上げに直結しているものではないので、ITの一般企業では少ないかもしれません。

ただ、このような効率化・自動化ツールも需要は高まっており、利用価値としては十分なものだと思います。

まとめ

ここまでで、Pythonを習得することで就職・転職することができる平均年収の高い職種をご紹介しました。

改めてこちらに記載しておきます。

第3位 – サーバーサイドエンジニア – 平均年収580万

第2位 – データアナリスト・データサイエンティスト – 平均年収600万

第1位 – 機械学習・AIエンジニア – 平均年収660万

このような結果となりました。

また、最後にお伝えしておきたいのですが、プログラミング言語Pythonを利用してスクレイピング作業やExcelの自動化など、効率化・自動化ツール作成を考えている人もたくさんいます。

ここでご紹介した職種は企業に就職・転職する際のポイントや注意事項をまとめたものなので、一概それらの知識やスキルが利用できるものではありません。

ただ、だからといって効率化・自動化ツールの需要が低いわけではなく、求められている市場が違います。

筆者も実際に効率化・自動化ツールを作成して利用していますが、クラウドソーシングなどの企業だけでなく個人が発注するクラウド案件サービスでは需要がかなり高いです。

案件にもよりますが、数万単価のものがたくさん存在するため、個人の副業や副収入アップを考えている人にとっては利用して間違いなく損はありません。

ぜひこちらからログインして案件を確認してみてください。

すでに簡易的なExcelやスプレッドシートの効率化・自動化ツール、あるいはスクレイピングツールを作成できる人であれば、今日から案件を獲得することも容易に可能です。

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ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、フリーランス活動経験を経て 2019年2月から起業し、今に至る。 自社サービス及び製品を開発、ブログ収入、クラウドソーシングなど、多方面で売り上げを立てている。