フリーランスPythonエンジニアを目指すには？必要なスキルセットや案件単価を解説

プログラミング言語のなかでも汎用性が高く、AIやデータサイエンスなどさまざまな分野で活躍が期待されているPythonですが、フリーランスとしてPythonを武器にエンジニアのキャリアを歩むことは現実的でしょうか。

本記事では、フリーランスPythonエンジニア需要の高まりにともない、どのようなスキルが求められ、どのような報酬が期待できるのか実際の単価相場データに基づいて、詳しく解説します。

そもそもPythonとは

Pythonは、シンプルで学びやすく、高機能なプログラミング言語です。グイド・ヴァンロッサム氏が1991年に公開しました。

Pythonは、コードの記述量が少なくて済み、初心者でも理解しやすいのが特徴です。

Pythonのもうひとつの特徴は、コンパイル不要のインタプリタ言語として、即時に動作確認ができる点です。JavaやC#などの言語で必要なコンパイルの時間が不要です。

また、Pythonには多くのライブラリやフレームワークがあります。ライブラリは、よく使う機能をまとめたコードの集まりで、フレームワークは、プログラムの骨組みとなるソフトウェアのことです。

特に、人工知能の開発に役立つライブラリが豊富に用意されており、データ分析にも強いのがPythonの特長です。

Pythonエンジニアの平均年収

Pythonエンジニアの年収を雇用形態別に見ていきましょう。

　

出典：TECH Street, 求人ボックス

会社員の場合

正社員Pythonエンジニアの平均年収は約547万円です。年収は370万円から1,100万円と幅広く、年齢や経験、勤務先企業などの要因により大きく左右されます。

年代によっても大きく異なり、20代では平均403万円、30代で546万円、40代で624万円、50代で582万円となっています。

フリーランスの場合

フリーランスPythonエンジニアの平均年収は、正社員よりも高い傾向にあり、年収は約720万円から960万円程度となっています。

一方、副業としてフリーランスをおこなう場合は、労働時間が限られるため年収は120万円から360万円程度と、本業のフリーランスよりは低めです。

Pythonのフリーランス案件単価

Pythonのフリーランス案件の平均単価は72.1万円、平均年収は865万円とかなり高い水準にあります。これは、Pythonが幅広い分野で期待され、需要が高いことを示しています。

　

出典：フリーランススタート

　

特にフリーランスの単価は、Javaなどの強豪プログラミング言語に次いで8位と上位に位置しています。高単価を実現するには、実務経験や専門性、開発実績などが求められますが、フリーランスエンジニアとして高収入を目指す方にとって、Pythonは魅力的な選択肢です。

ただし、案件の内容や依頼企業によって単価の幅はあります。AI開発やデータ分析など、高度な専門性が求められる案件ほど、単価が高くなる傾向にあります。一方で、比較的シンプルなWEBアプリケーション開発などでは、それほど高い単価は期待できないかもしれません。

フリーランスエンジニアとして高単価を目指すなら、特定の分野に特化し、特定分野で求められるスキルを磨くことが重要です。

フリーランスPythonエンジニアに求められるスキル

フリーランスのPythonエンジニアとして活躍するために重要な、4つのスキルセットを解説します。

PythonやPythonのライブラリを扱うスキル

Pythonプログラミングの基礎スキルは必須です。文法やアルゴリズムを理解し、プログラムを実装できる能力が求められます。

また、NumPyやPandasなどのデータ分析ライブラリ、DjangoやFlaskなどのWEBアプリケーション開発フレームワークなど、目的に応じた主要なPythonライブラリを使いこなせるスキルも重要です。

実際の開発を通してアウトプットを積み重ね、スキルを磨きましょう。

　

関連記事：Pythonとは？特徴や学習方法などを他言語と比較しながら解説

他のプログラミング言語のスキル

Pythonに加えて、PHPやRubyなどの他言語を扱えるとより活躍の幅が広がります。特にWEBアプリケーション開発では、PHPやRubyがよく使われています。

また、JavaScriptやHTML/CSSなどのフロントエンド言語のスキルもあると望ましいでしょう。まずはPythonの習得に注力しつつ、徐々に他言語にも触れていくとよいでしょう。

AI開発・機械学習に関する知識

AI（人工知能）エンジニアを目指す場合は、AIや機械学習に関する専門的な知識が必要不可欠です。

Pythonプログラミングだけでなく、数学的な理論や、ディープラーニングなどのアルゴリズムを深く理解しておく必要があります。

AI・機械学習に特化したプログラミングスクールなどを活用し、体系的に学ぶことをおすすめします。

ただし、未経験からAIエンジニアへの転職は容易でないため、まずはPythonの基礎を固め、着実にスキルアップしていきましょう。

データ分析のスキル

統計やデータ分析のスキルは、Pythonエンジニアの活躍の場を大きく広げてくれます。

データサイエンス分野では、Pythonを使ったデータ分析が盛んにおこなわれています。分析手法や統計の知識に加え、データの可視化スキルなども身につけておくと、より高度なデータ分析業務へ携われるようになるでしょう。

Pythonライブラリを活用しながら、実データを使った分析を繰り返し、スキルを磨いていきましょう。

Pythonエンジニアの将来性

Pythonエンジニアの将来性は高いです。理由は大きく3つあります。

理由の1つ目は、国内外でPythonへの需要が高まっているためです。Stack Overflowが2023年におこなった開発者調査では、Pythonの人気は3番目と高く、Googleやヤフーなどの大手IT企業でも採用されています。

2つ目の理由は、AI分野の発展によりPythonの重要性が増しているためです。Pythonは機械学習に強みを持ち、TensorFlowやPyTorchなどライブラリが充実しています。IoTの活性化にともない、画像認識や自然言語処理、自動運転などのAI活用が広がることで、Pythonの需要はさらに拡大するでしょう。

3つ目の理由は、データサイエンス分野でPythonが活躍できるためです。ビッグデータ活用が進む中、データの前処理や分析、可視化でPythonの能力を発揮できます。統計やデータ分析に強いPythonは、企業の意思決定に欠かせないデータサイエンスの分野で、今後ますます重宝されるはずです。

まとめ

フリーランスPythonエンジニアを目指すうえでは、Python言語自体の習得はもちろん、関連するライブラリの扱いや、AI開発・機械学習の知識、データ分析力なども重要なスキルセットになります。

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