Python習得から就職・転職できる平均年収が高い職種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。

  • プログラミング業務で就職/転職を考えてる人
  • IT業界で平均年収が高い職種を知りたい人
  • 就職/転職時に注意する点を知りたい人

また、筆者が運営している本ブログサイトは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、詳しく解説します。

また、筆者自身クラウドソーシングサイトであるランサーズにてコンスタントに毎月10万円を稼ぎ、プログラミング業務にて2021年6月に最高報酬額である30万円を突破しました。

年間報酬額も100万円突破するなど、実務的なプログラミングの活用方法や具体的な稼ぎ方について、一定の記事信頼を担保できると思います。

プログラミングを勉強することで、本業/副業に十分活かせる武器になると先にお伝えしておきます。

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

コーディングの参考となる実際にPythonを使って作ったツールのソースコードを無料で配布していますので、こちらも併せてご覧ください。

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これからPython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。

  • 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
  • 機械学習/AIエンジニア

Pythonでは、これらが平均年収の高い職種になります。

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。

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です。

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も習得すると、就職・転職時の武器として利用できます。

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、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。

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。

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です。

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。

未経験からエンジニア就職/転職で選んではいけない会社

プログラミング未経験あるいは実務経験ゼロ/浅い人がエンジニア就職/転職で選んではいけない会社を解説します。

今後、プログラミング業務を通じて市場価値を高めたいエンジニア希望の人だけ読み進めてください。

未経験からエンジニア就職/転職で選んではいけない会社の特徴は、以下の項目です。

  • 現状より年収が上がる会社
  • 社員数が多い会社
  • 自社サービスを持っていない会社

これらの会社は共通してエンジニア就職/転職をおすすめしません。

理由は、市場価値から考えてエンジニアスキルが伸びないからです。

現状より年収が上がる会社

未経験でエンジニア就職/転職する場合、新卒入社でない限り基本的に年収は下がると思ってください。

なぜなら、入社時点でエンジニアとしての価値を評価するスキルを持っていないからです。

以下の項目で採用している企業は注意が必要です。

  • プログラミング業務以外で募集している会社
  • 開発関連の情報を発信していない会社
  • SESといったエンジニア派遣をメインとする会社

プログラミング業務に限らず、エンジニア業務は様々な仕事が存在します。

IT企業に勤めたとしても、残念ながら希望としている開発部署が存在しない会社も数多くあります。

上記のような会社は、プログラミング業務以外の労働で価値を生み出す会社であるため、プログラミングを活用する機会がありません。

  • エクセル業務といった事務処理系
  • サーバー等の運用/保守といったキッティング業務系

結局、プログラミング業務以外の仕事を振られ、数年間スキルを身につけることなく派遣エンジニアとして時間を浪費します。

社員数が多い会社

もしあなたが市場価値の高いエンジニアを目指すのであれば、場合によっては社員数が多い会社を選ぶときに注意が必要です。

なぜなら、業務が縦割り(作業分担)になっているからです。

市場価値の高いプログラミングスキルを獲得するためには、以下の項目を確認する必要があります。

  • 開発体制が整っていること
  • 会社内にてビジネス全体のプロセスに一貫して関われること
  • 企画後、プログラミングでサービスを作りユーザーに届けていること

社員数が多くなると、社員数に比例して部署の体制や業務内容が縦割りになります。

少人数の会社であれば、一貫してサービスに触れることができるため、企画/プロジェクト進行/設計/実装/テスト/リリース/運用保守といったビジネス全体のプロセスに関われます。

もちろん、社員数が多い会社でも少人数チームが組まれることがありますが、組織の体制や責任の所在を考えると自然に業務分担が発生します。

社員数以外にも、エンジニアスキルが成長しない会社だと見分ける方法は以下の項目です。

  • 自社サービスの成熟度
  • 自社サービスの更新頻度

すでにサービスが成熟しており不具合の修正や運用/保守がメインとなっている場合、一貫してサービスに関わるタイミングがほぼありません。

そのため、機能実装や新サービスの立ち上げなどに業務内容が傾いていれば、プログラミング/エンジニアスキルを高めることができます。

また、サービスの更新頻度(アップデート)も重要な見分け方になります。

サービス全体のリニューアルやフィードバックによる新機能追加などの業務内容であれば、スキルセットの獲得や開発スキル向上につながります。

面接する機会や社内のエンジニアと交流するタイミングがあれば、確認する項目として押さえておきましょう。

自社サービスを持っていない会社

エンジニア採用しているのに自社サービスを持っていない会社は、プログラミングスキル/エンジニアスキルが向上しません。

  • 他社サービスを受託している会社
  • 自社で雇ったエンジニアを派遣している会社

前者を受託開発会社、後者をSES会社と呼びます。

業務上仕方がないのですが、自身の頭で考えず指示された業務を実行するだけのケースが多いです。

ビジネスの仕組みとして考えれば当然で、受託する場合はすでに企画/設計されたものを実装するだけであり、派遣の場合は派遣料で稼ぐだけなので派遣先の会社は単純作業させるほうが無駄になりにくいからです。

自社サービスを運営している会社であれば、エンジニアが課題解決したり新しい価値を生み出すと会社の利益に直結します。

能力の高いエンジニアに高い報酬を払いたいと思う会社は、自社サービスを運営する会社ということになります。

まとめ

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。

  • サーバーサイドエンジニア – 平均年収580万
  • 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
  • 機械学習・AIエンジニア – 平均年収660万

やはり、サービスの根幹となる開発業務やデータ活用の分野が平均年収の高い職種であることが分かります。

また、未経験からエンジニア就職/転職で選んではいけない会社は以下の内容です。

  • 現状より年収が上がる会社
  • 社員数が多い会社
  • 自社サービスを持っていない会社

プログラミング業務を通じて市場価値を高めたいエンジニア希望の人は注意してください。

会社選びから間違えてしまうと、入社後に無駄な労働とスキル向上に見合わない業務を取り進めることになります。



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。