Pythonのフリーランス案件・求人

■Pythonとは Pythonはオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発され、オープンソースで運営されているプログラミング言語です。Googleが開発に使う三大言語（Java、C++、Python）の1つでもあります。 Pythonの特徴として、シンプルで短いコード記述ができることをはじめとし、インタプリタ型言語であるため、コンパイルが不要であり簡単に動作確認できること、Webアプリ開発や機械学習を含むAI(人工知能)開発、データ分析、スクレイピングなど幅広い開発ができること、Django、Flask、TensorFlowなど多くのフレームワークやライブラリがあること、Windows、macOS、Linuxなど複数のプラットフォームで動作できることなどが挙げられます。 Pythonは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)などAI(人工知能)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関連開発が可能です。 PythonのフレームワークはDjango、bottle、Flask、Tornado、Plone、CherryPy、Pyramid、TurboGears、Hug、Web2py、Tensorflow、Keras、Pytorch、NumPyなどがあります。 Pythonを活用しているサービスはAmazon、Netflix、Instagram、YouTube、Spotifyなどが挙げられます。 ■PythonとJavaの違い この章ではPythonとJavaの違いについて説明します。 Pythonはオープンソースで運営されているプログラミング言語であり、JavaはC言語をもとに開発されたプログラミング言語です。 PythonとJavaの違いを設計思想、汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 まず、設計思想を見てみましょう。Pythonはオブジェクト指向以外もできる設計であり、Javaはオブジェクト指向です。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリ開発からAI(人工知能)開発、ゲーム開発ができ、JavaはWeb開発、基幹システム、モバイルアプリ開発などどちらの開発言語も幅広い開発ができます。 習得難易度を見ていきましょう。Pythonの習得難易度はJavaと比較すると習得しやすいです。その理由として、Pythonでのコード記述はシンプルであり読みやすいソースコードであることやコンパイルが必要なく、動作確認が簡単である点などにより習得しやすいと考えられます。一方でJavaの習得難易度は高いです。その理由としてオブジェクト指向言語であることや、コード記述量が他開発言語より多いこと、決められたルールや構文が多くあり、かつネットワークやハードウェアなども一定の知識が必要であるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。Python、Javaどちらも将来性は高いでしょう。 まずPythonを分析してみましょう。現状AI分野が急速に発展していますが、AIを支えているメイン技術はPythonです。さらにTIOBE Indexでは2023年9月でのランキングは1位であり、非常に人気の高い言語であることから将来性は高いと言えるでしょう。 次にJavaを分析してみましょう。Javaは様々な開発ができ、特に基幹システムではJavaが多く利用されております。システムが大規模になればなるほど技術変更は困難であり、今後もJavaの需要が無くなる可能性は低く、将来性は安定しているでしょう。 そのため、Python、Javaどちらも将来性は高いと言えるでしょう。 ■PythonとC言語の違い この章ではPythonとC言語の違いについて説明します。 Pythonは高度に抽象化された動的型付けの汎用プログラミング言語であり、C言語は低レベルで汎用性の高い静的型付けのプログラミング言語です。 PythonとC言語の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などが可能です。 一方、C言語はオペレーティングシステム、デバイスドライバ、組み込みシステムなどの開発ができます。どちらのプログラミング言語も汎用的に使用できますが、Pythonは高水準の記述性とライブラリの豊富さである点、C言語はハードウェアに近い低レベルのプログラミングに適している点が異なります。 また、Pythonはスクリプト開発に適しており、一方C言語はシステムプログラミングに適しています。 次に学習難易度についてPythonの学習難易度は比較的容易です。 その理由としてPythonはシンプルで読みやすい文法を持ち、豊富なライブラリやフレームワークが提供されているためです。 一方C言語の習得難易度はやや高いです。その理由としてC言語はメモリ管理やポインタなどの低レベルな概念を理解する必要があるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 Pythonの将来性は高く、データサイエンスや機械学習分野で広く使われており、需要が高まっていること、Webアプリケーション開発においても人気が高いことであるためです。 またC言語の将来性は安定的でしょう。 その理由としてC言語はシステムプログラミングの分野で長年使われてきた実績があること、多くのプログラミング言語がC言語の影響を受けていることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてPythonやC言語のスキルを身につけたい場合、汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■PythonとPython3の違い この章ではPythonとPython3の違いについて説明します。 Pythonは動的型付けの汎用プログラミング言語であり、Python3はPythonの新しいバージョンです。 PythonとPython3の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではPythonは先述したようにWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などが可能です。 一方、Python3も同様の用途で使用できます。どちらのバージョンもWebアプリケーションフレームワークであり、かつ幅広く開発できますが、Pythonは後方互換性を重視している点、Python3は言語の一貫性と改善に注力している点が異なります。 また、Pythonはレガシーなコードの保守に適しており、一方Python3は新規開発に適しています。 次に学習難易度についてPythonの学習難易度は比較的容易です。 その理由として読みやすく簡潔な文法を持ち、豊富なドキュメントが提供されているためです。 一方Python3の習得難易度も同様に容易です。その理由としてPython3はPythonの文法や機能を引き継いでいるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 Pythonの将来性は中期的に見て減っていくでしょう。 その理由としてPythonは古いバージョンであり、セキュリティや性能面での課題があること、Python3への移行が進んでいることであるためです。 またPython3の将来性は高いでしょう。 その理由としてPython3は言語の改善と新機能の追加が継続的に行われていること、ライブラリやフレームワークのサポートが充実していることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてPythonやPython3のスキルを身につけたい場合、汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■Pythonを活用するメリット Pythonを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・様々な開発案件に携われる ・AI(人工知能)開発ができる ・大規模なコミュニティ ・転職に有利になりやすい ・将来性がある 特に様々な開発に携われることは大きなメリットでしょう。PythonはWeb開発、AI(人工知能)開発、ゲーム開発、IoT関連開発と様々な開発に活用されているため、その分様々な開発環境を習得できるだけでなく、求人・案件も豊富です。そのため習得した後に求人・案件が少なく参画できないことは少ないでしょう。 ■Pythonを活用するデメリット Pythonを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・実行速度が遅い ・モバイルアプリ開発には適していない ・インデントが必要 Pythonはインタプリタによるスクリプト言語であるため実行速度が遅いです。大規模なプログラムになると実行速度等の差が大きくなってしまい他開発言語と比較するとパフォーマンス低下が大きくなります。 Python習得を今後検討しているフリーランスエンジニアは活用のメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。 ■Pythonフリーランスエンジニアとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・Webアプリ開発求人・案件 Pythonは文法がシンプルで可読性が高いため、エラーが起きづらい設計になっているためWebアプリ開発に適しています。 Webアプリ開発求人・案件に携わるにはDjango、Flask、FastAPIなどPythonフレームワークの知識やフロントエンドの知識、DockerやCI/CDツールの経験、セキュリティ知識があると良いでしょう。 ・機械学習を含むAI(人工知能)開発求人・案件 どの産業においてもAI(人工知能)活用が広がっており、AI(人工知能)開発は急速に需要が増加しています。 特にPythonはAI(人工知能)開発に活用できる専門性の高いTensorflowやKerasなどフレームワークやライブラリがあることやPython自体が科学技術計算の分野に強みのある言語であることなどの理由によりAI(人工知能)開発を得意としています。 参画できる業務内容には、顧客の課題にあわせたAI(人工知能)や機械学習を利用したソリューション提案やAIシステム開発、画像認識や音声認識、機械学習や自然言語処理を使ったサービス開発や機能改善業務があります。 Pythonフリーランスエンジニアとして機械学習の基礎知識や主要なライブラリやフレームワークの実務経験、ディープラーニングの知識、高度な最適化とハードウェアの知識があることでAI(人工知能)開発求人・案件に参画しやすくなります。 ・ゲーム開発求人・案件 Pythonにはゲーム開発ライブラリのPygameや2Dゲーム開発用フレームワークのCocos2dなどがあるため、2D/3Dゲーム開発もPythonフリーランスエンジニアとして携われるフリーランス求人・案件の1つです。 ただし、C++やC#などの方が処理速度などの観点でゲーム開発に適しています。 ソーシャルゲーム開発では大手企業でのフリーランス求人・案件や制作会社の下請けとしてフリーランス求人・案件、どちらもありますが比較的下請けでのフリーランス求人・案件が多いでしょう。 ゲーム開発のフリーランス求人・案件では、Pythonスキル以外にゲームデザインの基礎や物理エンジンの理解、PCやモバイルなどプラットフォームに応じた知識が必要になります。 そのため、ゲーム開発求人・案件に携わりたいエンジニアは上記スキル/知識を身につけましょう。 ・データ分析求人・案件 PythonにはpandasやNumPy、Matplotlib、Seabornなど大規模なデータを高速で処理・分析ができるライブラリやフレームワークがあり、金融、保険、医療、不動産、製造など幅広い分野で利用されています。 Pythonフリーランスエンジニアとして、データの収集、データの前処理、データの探索的分析、モデルの構築、分析結果の可視化、データ保存などの業務を担当します。 データを扱うため、データベース管理システムを操作するSQLスキルや統計学の基礎、データソースの知識などのスキルや知識を持っているとデータ分析求人・案件に携わりやすいです。 ■Pythonフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 PythonはWebアプリ開発、AI(人工知能)開発、データ分析など様々な開発求人・案件があり、多くの開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しいPythonフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後Pythonを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は増減なく、現状のまま維持していく可能性が高いでしょう。 リモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したいフリーランスエンジニアはWebアプリ開発、AI(人工知能)開発、データ分析などのフリーランス求人・案件を探してみましょう。 ■Pythonでの週2日・週3日フリーランス求人・案件 Pythonの週2日・週3日フリーランス求人・案件はPython全体のフリーランス求人・案件の中で10%ほどの割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価120万円など、高単価案件・求人も増えています。複数求人・案件に参画できるため、様々なプロダクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価求人・案件はPythonスキル以外にも、上流工程〜下流工程まで一貫した開発経験などシステム開発におけるある程度の開発実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 Pythonフリーランスエンジニアとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■Pythonで副業できる？稼げるの？ Pythonは世界的に広く利用されているプログラミング言語で、Web開発、データ分析、機械学習など幅広い分野で活用されています。ITの需要が高まる中、Pythonを用いた案件は増加傾向にあり、副業としても注目されています。 Python副業エンジニアとして、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習モデルの構築、自動化ツールの開発、Webスクレイピングなどの案件に参画できます。具体的な業務としては、要件定義、設計、コーディング、テスト、デバッグ、運用、保守、クライアントとの打ち合わせ、ライブラリやフレームワークの活用、アルゴリズムの最適化などがあります。 副業求人・案件獲得には、Pythonでの開発経験に加え、HTML/CSS、JavaScript、SQL、DjangoやFlaskなどのWebフレームワークの知識、NumPy、Pandas、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリの使用経験、機械学習ライブラリ（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）の理解、Git、Dockerなどの開発ツールの使用経験、アルゴリズムとデータ構造の理解などが求められます。また、PCPP（Certified Professional in Python Programming）などの資格があると、スキルの証明になり副業求人・案件獲得に有利です。 副業エンジニアとしてPythonを活用するには、これらのスキルを身につけ、ポートフォリオを充実させることが重要です。副業求人・案件の規模や複雑さによって報酬は異なりますが、スキルと実績を積み重ねることで、高単価の副業求人・案件も獲得しやすくなるでしょう。さらに、クラウドサービスやAI、ビッグデータなど新しい技術トレンドにも関心を持ち、学習を続けることが長期的な副業の成功につながります。 ■Pythonエンジニアとして携わることができる副業求人・案件例 ・AI(人工知能)開発でのPython副業求人・案件 Pythonでは機械学習モデルの構築、自然言語処理システムの開発、画像認識アプリケーションの開発、レコメンデーションエンジンの開発などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は機械学習モデルの設計と実装、データの前処理とクリーニング、モデルの評価とチューニング、AIシステムの統合とデプロイ、プロジェクトの進捗管理などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習ライブラリの使用経験、データ前処理とクリーニングの技術、モデル評価とチューニングの知識、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などのクラウドプラットフォームの活用経験、プロジェクト管理スキルなどがあると参画しやすいでしょう。 ・ビッグデータ解析でのPython副業求人・案件 Pythonではデータパイプラインの構築、大規模データの処理と分析、データ可視化ダッシュボードの開発、機械学習を用いた予測モデルの構築などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はデータの収集と統合、データクレンジングと変換、探索的データ分析、統計分析の実施、データ可視化とレポーティング、予測モデルの開発と評価などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やPandas、NumPy、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリの使用経験、SQL、Hive、Sparkなどのビッグデータ技術の理解、統計分析とデータマイニングの知識、Tableau、PowerBIなどのBIツールの活用経験、データパイプラインとETLプロセスの設計経験などがあると参画しやすいでしょう。 ・Webアプリ開発でのPython副業求人・案件 Pythonではバックエンド開発、RESTfulAPI開発、マイクロサービスアーキテクチャの設計、サーバーレス機能の開発などの開発に携われる副業案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はWebアプリケーションの設計と開発、APIエンドポイントの設計と実装、データベース設計とクエリ最適化、クラウドインフラストラクチャの構築と管理、パフォーマンス最適化とスケーラビリティの確保などです。 Python副業エンジニアが求人・案件を獲得する上で、Pythonでの開発経験やDjango、Flaskなどのフレームワークの使用経験、REST原則とWeb API設計の理解、PostgreSQL、MySQLなどのリレーショナルデータベースの使用経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などのクラウドプラットフォームの活用経験、DevOpsとCI/CDの知識などがあると参画しやすいでしょう。 ■Pythonフリーランスや副業求人・案件に参画するために必要なスキル Python自体の開発経験、サーバーサイド開発経験や開発で頻繁に使用される周辺知識/スキルが必要です。 必要なスキルを技術面とその他周辺スキル/知識に分けてみていきましょう。 まず、技術面においてPythonフリーランスや副業エンジニアとして、DjangoやFlaskなどのフレームワークの使用経験や知識（機械学習やAI(人工知能)関連開発の場合はTensorflow、Keras、Pytorch、Scikit-learnなどのPythonフレームワーク）、RESTful APIなどのAPI開発経験、RDBMSやSQLなどのデータベース知識、Gitなどバージョン管理ツール、AWS、Azure、GCP(Google Cloud Platform)などのクラウドサービスの使用経験や知識、DockerやKubernetesなどコンテナ技術の使用経験や知識があると求人・案件に参画しやすいでしょう。 その他周辺スキル/知識として、コミュニケーションスキルや問題解決スキル、ドキュメント作成スキル、知識を常にアップデートできるスキルなどがあると求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記技術面とその他周辺スキル/知識、どちらかが欠けているとPythonフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらにPythonフリーランスや副業エンジニアとして、高単価のフリーランスや副業求人・案件に参画を希望している場合、上流工程での経験やチームマネジメント経験があることが望ましいでしょう。 ■Pythonフリーランスエンジニアの単価や年収 Pythonフリーランスエンジニアの現実は稼げている人もいれば、稼げていない人もいるでしょう。 Pythonフリーランスエンジニアにおける週5日稼働での月額平均単価は75万円です。年間では平均年収約900万円と算出できます。一方正社員でのPythonエンジニアでは平均年収がおおよそ650万円です。 フリーランスエンジニアの方が正社員でのエンジニアよりも平均年収は約1.4倍多いことがわかります。ただし、上記金額はあくまでも平均値であるため、現実的に稼いでいるかどうかは個々人により異なります。 前提としてクライアントは求人・案件を掲載する時点で、即戦力フリーランスエンジニアを求めています。即戦力フリーランスエンジニアは少なくとも2〜3年の開発経験を持つ方を指します。このため、一定の開発経験年数を満たしていないフリーランスエンジニアが独立したとしても、求人・案件に参加して収入を得ることは困難かもしれません。 しかし、開発経験年数が短くても、実際の技術力やスキルが高ければ、求人・案件への参加と成功の可能性は十分にあります。 ■Python案件は少ないの？ まず、どの程度案件数があるのかを他開発言語と比較して実際に見てみましょう。 フリーランスボードではJavaの求人・案件数は約31,000件、PHPの求人・案件数は約21,000件であるのに対して、Pythonの求人・案件数は約13,000件と少ないです。 では、Python案件が少ない理由を以下にて解説していきましょう。 ・Pythonの需要が他の開発言語に比べて低いわけではない Pythonは人気の高いプログラミング言語の一つであり、特にデータ分析や機械学習の分野で広く使われています。しかし、Webアプリケーション開発ではPHPやJavaScriptなどの開発言語が主流であるため、Pythonの案件数が相対的に少ないと感じられることがあります。ただし、Pythonの需要自体は高く、案件数も増加傾向にあります。 ・Pythonエンジニアの供給が追い付いていない Pythonの人気の高まりに伴い、Pythonを使うエンジニアの需要は増加しています。しかし、熟練したエンジニアの供給が需要に追い付いていないことが、案件数の少なさにつながっている可能性があります。エンジニアの育成や転職者の増加により、この状況は徐々に改善されていく可能性があります。 ■Python開発経験年数別のアドバイス Pythonフリーランス求人・案件に参画するため、Python開発経験年数別のアドバイスをそれぞれ開発経験1〜2年、開発経験2〜3年、開発経験5年以上に分けて解説します。 ・開発経験1〜2年のPythonフリーランスエンジニア まずエンジニアとして基本文法やデータ構造の理解やFlaskやNumPyなどPythonフレームワークの学習をしましょう。 さらにコードの可読性や再利用性を意識し実践で活用できるPythonスキルを身につけていきましょう。 フリーランス求人・案件に参画した際は技術や業界のノウハウを学んでいくため、経験豊富な他のエンジニアやメンターを見つけることをおすすめします。積極的にコードレビューやフィードバックをもらいスキルアップを図りましょう。 ・開発経験2〜3年のPythonフリーランスエンジニア エンジニアとしてWeb開発、データ分析、機械学習など自分の得意な専門領域を見つけましょう。 また、Django、FastAPI、TensorFlowなど比較的高度なPythonフレームワークや開発における周辺技術や環境に積極的に触れ、スキルアップを図りましょう。また、要件定義やプロジェクト管理、コミュニケーションスキルなどの技術以外のスキルも身につけることをおすすめします。 開発経験2〜3年となるとある程度技術スキルも備わっているため、Pythonフリーランス求人・案件に参画しやすいですので、継続的にフリーランス求人・案件に参画できるようにネットワークを広げていくとなお良いでしょう。 ・開発経験5年以上のPythonフリーランスエンジニア エンジニアとして、Python周辺スキルは備わっているためプロジェクトのリーダーやアーキテクトとしての役割も選択肢に入ってくるかと思いますので、チャンスがあれば積極的に引き受けましょう。 また、若手エンジニアへの教育やメンタリングを行える場合は自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 開発経験5年以上のPythonフリーランスエンジニアでも専門的な知識の学習やより実務をこなすことは重要です。IT技術は日々成長しておりかつ廃れていくため、常に最新技術やトレンドを学び、アップデートしていきましょう。 ■Python習得難易度・勉強方法 Python習得難易度について、比較的習得しやすいでしょう。 その理由として、シンプルな文法やWebや参考書など多くの参考サイトや書籍があること、さらにコミュニティが大きく活発であるためです。 Python学習コストについて、他プログラミング言語と比較して大幅な時間がかかります。 1つのプログラミング言語を基礎レベルまで習得するには、おおよそ200時間は必要と言われています。また実務レベルまで習得する場合、おおよそ1,000時間以上かかるとも言われています。しかし、学習方法や理解度や開発言語の周辺知識も一緒に習得する必要があり、個人差はありますので、あくまでも参考として覚えておきましょう。 近年ではオンライン学習やプログラミングスクールなど、様々な場所でPythonを始めとするプログラミング言語を学習出来ます。オンライン学習を例に挙げると「Progate」「ドットインストール」「Schoo」「Udemy」など多種多様なサービスがあります。 また、Pythonの公式サイトでの基本的なチュートリアルの活用や「LeetCode」・「HackerRank」などのコーディング練習サービスなどもあり、Python学習の環境は整っています。 オンライン学習やプログラミングスクールはPython自体の習得以外にもネットワーク、データベース、サーバー、OSなど周辺知識の必要性も教えてくれるため、学習においてより実践で使える知識を蓄えやすいでしょう。 その他、Python習得を希望するエンジニアは、まず周辺でPythonに精通したエンジニアを探してみる、勉強会に積極的に参加してみることもおすすめです。やはり近くにメンターがいることにより、学習の効率性も上がるだけでなく学習意欲も維持しやすくなります。 ■未経験のPythonエンジニア向け効率的な学習の4ステップ 未経験のPythonエンジニア向けに効率的な学習の4ステップを解説します。 ・Pythonの理解 未経験のPythonエンジニアとして、まずPythonの基礎を固めることから始めましょう。 文法、データ型、変数、制御構文、関数、オブジェクト指向プログラミングの概念などを理解することが重要です。 公式ドキュメントやオンラインチュートリアル、書籍などを活用して学習を進めましょう。コードを実際に書いて動かすことで理解が深まります。 特徴や強みを知ることも大切です。データ分析やWeb開発におけるPythonの役割や利用シーン、ライブラリやフレームワークの存在などを把握しておきましょう。 ・Pythonの開発環境を整備 未経験のPythonエンジニアとして、開発環境を整えることが次のステップです。 AnacondaやMinicondaなどのPython配布パッケージを使うと、必要なライブラリやツールがまとめてインストールでき便利です。 WindowsならAnaconda、MacならAnacondaやpyenv、LinuxならAnacondaやpyenvを使うのが一般的です。最近はDockerを使った開発環境の構築も人気です。 エディタやIDEは好みに合わせて選びましょう。VSCode、PyCharm、Jupyter Notebook、Atomなどが広く使われています。 ・関連技術の学習/習得 未経験のPythonエンジニアとして、データ分析やWeb開発には関連技術の知識が欠かせません。特にデータ分析ではNumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリの使い方を学ぶ必要があります。 Web開発ではHTML/CSS、JavaScriptの知識が重要です。Django、Flaskなどのフレームワークを使うことで開発効率が上がります。MVCの概念を理解し、オブジェクト指向の設計手法を身につけましょう。 バックエンドではSQLite、PostgreSQLなどデータベースの知識が重要です。SQL文の書き方やデータモデリングを学ぶ必要があります。 機械学習やディープラーニングに興味がある場合は、scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリの使い方を学ぶと良いでしょう。 ・サービス開発しリリース 未経験のPythonエンジニアとして、習得した知識とスキルを活かし、実際にWebサービスやデータ分析プロジェクトに挑戦しましょう。企画・設計からコーディング、テスト、デプロイまでの一連の流れを体験することが重要です。 開発したサービスをHerokuやAWS、GCPなどにデプロイし、公開してみましょう。ユーザーからフィードバックを得ることで改善点が見えてきます。 ■PythonフリーランスエンジニアにおすすめのPythonフレームワーク PythonのフリーランスエンジニアとしてPythonフレームワーク知識はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。 代表的なPythonフレームワークを解説いたしますので、興味のあるフレームワークを習得しましょう。 Django Djangoは、2005年に公開されたWeb開発用のオープンソースフレームワークです。 DjangoはPythonで代表的なフレームワークであり、唯一のフルスタックフレームワークです。 Djangoの特徴として管理画面が自動生成されること、セキュリティが高いこと、開発速度が早いことなどが挙げられます。 Djangoは、フレームワークの中でも人気の高いフレームワークであり、豊富な機能が搭載されているため、小〜大規模のWebアプリケーション開発に適しています。 Pythonフリーランス求人・案件で開発経験として要求されることが多いフレームワークです。 どの規模での開発にも適していますが、大規模開発の場合はフレームワーク以外にもサーバーアーキテクチャ、キャッシング戦略、データベース設計など様々な要素を検討する必要があります。 Flask Flaskは、WSGI（Web Server Gateway Interface）でWebアプリケーションを開発するPythonフレームワークです。 WSGIとは、PythonでWebサーバーとWebアプリケーションを接続するためのインタフェースを定義することを指します。 マイクロWebフレームワークと呼ばれることもあり、Webフレームワークで軽量ですが、コンポーネントを自由に選べる柔軟性や多くの拡張モジュールを簡単に追加できる拡張性があることが特長です。 加えてマイクロフレームワークであるFlaskは上記特長により学習コストが低いことも特長の1つです。 PythonフレームワークとしてFlaskは小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。 Bottle Bottleは、非常にシンプルに作られたWeb用Pythonフレームワークです。 Bottleは軽量であることやシングルファイル構造であること、WSGIであるということ、RESTfulサポートしていることが特長です。 簡単な仕組みを理解するだけで使いこなせるため、Pythonフレームワークを初めて学習される方はBottleの習得がおすすめです。 RESTful APIや個人のブログやポートフォリオサイト、小規模Webアプリ開発などに適しています。 Tornado Tornadoは、FriendFeedが開発したWeb用Pythonフレームワークです。 Tornadoは、シンプルかつ軽量であることをはじめとし、WebSocketsやlong pollingなどのリアルタイムな通信手法をサポートしているため、リアルタイムWebサービス開発が得意であることや非同期I/Oサポートしていることなどが特長のPythonフレームワークです。 Tornadoは高トラフィックサイトやリアルタイム性が要求されるアプリケーション開発に適しています。 ■機械学習・深層学習(ディープラーニング)に特化したフレームワークについて Pythonは機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発を得意としています。 機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発のフリーランス求人・案件に今後参画を検討しているPythonのフリーランスエンジニアは最低でも1つは習得しておきましょう。 Tensorflow Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習や深層学習(ディープラーニング)に対応したライブラリです。Pythonとの相性は良いです。 GoogleのOSSということもあり、公開されてから数ヶ月でユーザー数が激増したことでも有名です。 Tensorflowの特徴としてニューラルネットワークの構築・訓練開発を得意としていること、様々な環境で動作すること、豊富なテストツールやライブラリがあることなどが挙げられます。TensorBoardによる視覚化や、TensorFlow LiteやTensorFlow.jsなどのモバイルやブラウザでのモデル実行もサポートしています。 TensorFlowは画像認識、Google内サービスで写真などの画像検索、音声認識技術、言語翻訳に活用されています。 NumPy NumPyとは、数値計算を行うためのPythonライブラリです。 NumPyの特徴として、C言語と同等の処理速度を出すことが出来処理速度が高速であること、汎用性の高いこと、MATLABと近しい感覚で使用できること、配列の要素数や型が固定されており、Python標準のリスト型と比較すると使いづらいことなどが挙げられます。 また、NumPyはC言語やC++、Fortranとの統合が容易であることも特徴です。 さらにNumPyはPythonのデータサイエンスエコシステムにおいて、PandasやSciPy、Scikit-learnなどライブラリはNumPyの機能をもとにしています。 数値計算やデータ解析をする際、NumPyの理解は必要であるため、データ解析などデータを扱う業務や機械学習・深層学習(ディープラーニング)などAI(人工知能)開発をする方はNumPyを習得しましょう。 ■Pythonフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 Pythonフリーランスエンジニアが取得しておいて損のない資格を3つ紹介します。 Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が提供する国内の民間資格です。2020年6月に受付が開始された新しい資格でPythonを用いてデータを適切に加工、解析できるスキルを証明するための資格です。 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonの基本的な文法や機能の理解やNumPy、Pandas、Matplotlibなどデータ分析関連ライブラリやツールの知識が必要です。 Pythonを軸にフリーランスエンジニアとして既に活躍をしている方、今後活躍をする方、興味/関心がある方などは1度詳細を調べてみることをおすすめします。 G検定(ジェネラリスト検定) G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。 第1回の検定試験は2017年11月と新しい資格試験で、毎回60〜65%程度の合格率となっています。 G検定(ジェネラリスト検定)はトヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。 G検定(ジェネラリスト検定)はAIや機械学習の基本的な概念や技術 試験内容はディープラーニングの基礎、AIの歴史やトレンド、社会的影響など幅広くAI関連を問われる内容となっています。 今後、機械学習、深層学習(ディープラーニング)などのAI分野で活躍をしたい方、AIに関する知識を習得したい方はおすすめの資格です。 画像処理エンジニア検定 画像処理エンジニア検定は、公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS)が主催している民間資格です。 検定に関して工業分野、医用、リモートセンシング、ロボットビジョン、交通流計測、バーチャルスタジオ、画像映像系製品などのソフトウェアやシステム、製品などの開発を行うための知識が必要です。 画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニア検定べーシックと画像処理エンジニア検定エキスパートの2種類のレベルがあります。ベーシックの場合、画像処理の基礎知識やスキルの理解を証明でき、エキスパートの場合、画像処理における専門的な知識の理解と周辺の知識やスキルの理解を証明できます。 画像処理分野の基礎知識から専門的な知識まで習得できる資格となっていますので、Pythonのフリーランスエンジニアとして取得しておいて良い資格でしょう。 Python関連の資格を習得することは良いことですが、Pythonフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 スキルを資格取得によって、証明することは可能ですが、重要視すべきことはPythonの実務経験や周辺で必要な開発スキルを保有していることです。 そのため資格はある程度実務経験がある方が時間的に余裕がある場合に取得すると良いでしょう。 Pythonエンジニアとして、実務未経験にも関わらず関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■Pythonフリーランス求人・案件の未経験での参画 Python開発実務未経験の場合、参画できるPythonフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 Pythonなどフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力エンジニアを欲していることが多いです。 Python未経験からフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、まず派遣社員、契約社員、正社員などの求人・案件にエントリーし、2~3年ほど経験を積むもしくはクラウドワーカーや副業として2年ほど開発実務をこなしましょう。 フリーランス求人・案件に参画する上で重要視されるポイントは、携わる求人・案件の要件にどれだけ合致性があるかです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 フリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、他プログラミング言語の知識も身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。例えばJavaScript、PHP、Rubyなどのプログラミング言語をはじめとし、Djaogo、Flaskなどのフレームワーク、SQLやDocker、Git、AWS、Azureなどの様々な開発スキルが求められます。 Pythonをはじめとする他プログラミング言語の知識/スキルや周辺環境の知識/スキルが豊富であればフリーランス求人・案件参画時のアピール材料にもなるため、日頃から勉強時間を確保してスキルアップを図りましょう。 ■Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者におすすめの求人・案件獲得方法や求人・案件の探し方ロードマップ Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者におすすめの求人・案件獲得方法や求人・案件の探し方のロードマップを4つ挙げられます。 ・人脈の活用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、自身のネットワークや知人を通じて、Pythonフリーランス/副業求人・案件を獲得することができます。 知人、友人、前職の同僚などにエンジニアとして独立し、仕事を探していることを伝えておくことで、役立つ情報を提供してもらえる可能性が高いです。人脈を活かして案件を得られた場合、高報酬かつスムーズに開始できるケースもあります。 ただし、知人や友人、前職の同僚から紹介されたPythonフリーランス/副業求人・案件では、自分の責任感や紹介者への評価が問われることになります。 さらに、エンジニア向けのコミュニティへの参加を通じて人脈を広げることで、新たな求人・案件の機会を見つけることも可能です。そのようなコミュニティでは、技術的な情報交換や協力関係の構築、クライアントの紹介など、様々なメリットが期待できます。 ・SNSを含むオンラインの活用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、SNSやオンラインプラットフォームを活用し、Pythonフリーランス/副業求人・案件を探すことが可能です。 自身の経験、スキル、成果物をX（旧Twitter）、Facebook、LinkedInなどのSNSや個人のWebサイトに掲載することで、企業や個人クライアントから直接依頼を受ける機会が増えます。 企業側にとっても、SNSの投稿から即戦力となるエンジニアの思考プロセスや専門知識を評価でき、採用コストの削減につながるため、X（旧Twitter）、Facebook、LinkedInの活用は重要です。 経歴、実績、ポートフォリオをオンライン上で公開しておくと、企業の人事担当者による審査を経てエンジニアの能力や希望に合致するPythonフリーランス/副業求人・案件が提示される可能性が高まります。加えて、オンラインでの情報発信によって、自身のブランディングを確立することも可能です。 ・フリーランスエージェントの利用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、フリーランスエージェントを活用することで、Pythonフリーランス求人・案件を探すことができます。 フリーランスエージェントには、開発スキルや要望、市場動向に精通した専門コーディネーターが在籍しており、最適な求人・案件の探索をサポートしてくれます。 エンジニアには、経験の浅い方から10年以上の豊富な実績を持つベテランまで、多様な人材がいます。 求人・案件検索の効率化や継続的な参画を目指すPythonフリーランス/副業エンジニアにとって、信頼できるフリーランスエージェントへの登録がおすすめです。 また、一部のフリーランスエージェントでは、正社員と同等の保険加入、確定申告のサポート、スキルアップのための勉強会、定期的な交流会など、充実した福利厚生制度が用意されています。 エンジニアは、仕事ができなくなった場合や保険の必要性が生じた際に備え、保険や福利厚生の整ったエージェントを選択することが重要です。 なお、厚生労働省は、2024年秋までにフリーランスの労災保険の特別加入制度の対象を原則全業種に拡大する方針を示しています。 ・クラウドソーシングプラットフォームの利用 Pythonフリーランス/副業エンジニア初心者は、クラウドソーシングプラットフォームを利用することで、Pythonフリーランス/副業求人・案件を見つけることができます。代表的なクラウドソーシングプラットフォームには、クラウドワークス、ランサーズ、ココナラなどがあります。 エンジニアとして活動する際、クラウドソーシングプラットフォームに自分の開発スキルを登録するだけで、多様な求人・案件に応募が可能です。これにより、自分のスキルや希望に合致する求人・案件を見つけ、キャリア向上の機会を得ることができます。 しかし、この方法では単発の仕事が多く、高単価求人・案件は少ない傾向にあるため、長期的な参画や高単価案件を希望するエンジニアには適していない可能性があります。 独立して間もないPythonフリーランス/副業エンジニアが経験を積み、実績を重ねることを目指すには、この方法が適しているでしょう。ただし、クラウドソーシングプラットフォームを利用する際は、手数料や競争率、報酬の支払い条件などを確認し、自身に合ったサービスを選択することが大切です。 ■Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業する際の注意点 ・副業での所得においては確定申告を意識する ・副業禁止有無の確認 ・副業での所得においては確定申告を意識する Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業を始める際の注意点として、副業での所得については確定申告を意識することが重要です。副業で得た1年間の所得が20万円を超える場合、確定申告が必要とされています。 確定申告を怠った場合、重加算税や延滞税が課せられる可能性があることを理解しておきましょう。 副業を始める前に、予想される所得を計算しておくことで、税金の調整がしやすくなります。また、副業での経費は適切に記録し、確定申告の際に申告することで、税金の控除を受けることが可能です。領収書などの証拠書類は、法定保存期間である5年間保管しておくことが求められます。 加えて、副業での所得が一定額を超える場合、住民税の納付方法が特別徴収（給与天引き）から普通徴収（自分で納付）に変更される可能性があります。この点についても、事前に確認しておくことが賢明です。 ・副業禁止有無の確認 Pythonフリーランス/副業エンジニアが副業を始める際の注意点の一つは、副業禁止の有無を確認することです。 副業を禁止しているかどうかは企業によって異なります。 就業規則で副業が禁止されている場合は、上司に確認を取ることが賢明です。 もし、副業していることが会社に発覚した場合、減給処分や懲戒解雇などの可能性もあるため、副業を始める前に必ず就業規則を確認することが重要です。 また、副業が許可されている場合でも、本業に影響を与えないこと、副業先との利益相反がないことなど、一定の条件が課せられていることが多いです。これらの条件を満たしているか、十分に確認する必要があります。 さらに副業を行う際は、本業との兼ね合いを考慮し、適切な時間管理が求められます。本業の業務に支障をきたさないよう、副業にかける時間や労力を調整することが肝要です。 ■Pythonの副業案件獲得におすすめのサイト この章ではPythonの副業案件獲得におすすめのサイトを4つ解説します。 Python副業エンジニアとして、副業求人・案件を探している方はぜひ参考にしてください。 ・ランサーズ（Lancers） ランサーズ（Lancers）は、ランサーズ株式会社が運営するクラウドソーシングサービスです。 ランサーズ（Lancers）の特徴は、未経験者でも参加できる案件が豊富にあることや、継続的な仕事の受注が行いやすい認定ランサー制度が設けられていることです。 また、ランサーズ（Lancers）では、高単価案件も多数存在し、フリーランスのスキルアップやキャリア形成に役立つ機会が提供されています。クライアントとのコミュニケーションを円滑に行うためのツールも充実しており、プロジェクトの進行をスムーズに行える環境が整っています。 加えて、ランサーズ（Lancers）では、フリーランス向けの各種セミナーやイベントが定期的に開催されており、ネットワーキングや情報交換の場としても活用できます。 ・クラウドワークス（Crowdworks） クラウドワークス（Crowdworks）は、株式会社クラウドワークスが運営するクラウドソーシングサービスです。 クラウドワークス（Crowdworks）の特徴は、未経験者でも取り組める案件が数多く存在することや、充実した福利厚生制度が用意されていることです。 また、クラウドワークス（Crowdworks）では、案件の種類が非常に豊富で、ライティング、デザイン、プログラミング、データ入力など、様々な分野の仕事を受注することができます。さらに、みんなのカレッジやセミナーなど、フリーランスの学びをサポートする取り組みも行われています。 加えて、クラウドワークス（Crowdworks）では、AIを活用した案件のレコメンデーション機能や、チャットボットによる24時間365日のサポート体制が整えられており、ユーザーフレンドリーなサービスが提供されています。 ・ココナラ（coconala） ココナラ（coconala）は、株式会社ココナラが運営するスキルシェアのマーケットプレイス（クラウドソーシングサービス）です。 ココナラ（coconala）の特徴は、在宅ワークに適した案件が多数あることや、金銭トラブルを防ぐための仕組みが整っていることです。 また、ココナラ（coconala）では、出品者と購入者のコミュニケーションツールが充実しており、スムーズな取引が可能です。エスクローサービスを導入することで、報酬の支払いを保護し、安心して仕事を受注できる環境が整えられています。 さらに、ココナラ（coconala）では、個人の持つ多様なスキルを活かせる案件が数多く存在し、趣味や特技を仕事に活かすことができます。 ・クラウディア（Craudia） クラウディア（Craudia）は、株式会社エムフロが運営するクラウドソーシングサービスです。 クラウディア（Craudia）の特徴は、医療・福祉分野に特化したサービスであることや、柔軟な仕事の受発注システムを備えていることです。 また、クラウディア（Craudia）では、AIを活用した高度なマッチングシステムを導入しており、フリーランスと発注者のニーズを的確に捉えた案件提案が行われています。さらに、フリーランス向けの福利厚生サービスも用意されており、安心して働ける環境が整っています。 加えて、クラウディア（Craudia）では、医療・福祉分野の専門知識を持つフリーランスが多数登録しており、質の高いサービスを提供できる体制が整えられています。 ■Pythonの市場動向やニーズ PythonはWebサービス開発、ゲーム開発、AI(人工知能)開発、データ分析など様々な開発ができることからフリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのため、ニーズは現状あり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、Pythonエンジニアのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 2023年4月、IDC Japanが発表した国内AIシステム市場予測では2022年の国内市場が3,883億6,700万円、前年比成長率は35.5％となっております。2023年の国内AIシステム市場における市場規模は、前年比27.0％増の4,930億7,100万円と予測しており、2022年～2027年の年間平均成長率（CAGR）は23.2％で推移し、2027年には1兆1,034億7,700万円になると推測しています。 また、世界市場を見てみましょう。FORTUNE BUSINESS INSIGHTSのレポートでは人工知能市場規模は、2022年に4,280億ドルと評価され、2023年の5,153億1千万ドルから2030年までに2兆251億2千万ドルに成長すると予測されています。 その他IoT、6G、ビッグデータ、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニア全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮すると市場は成長しておりますが、エンジニアの絶対数が足りておらず、Pythonを含むエンジニアにおいてニーズが今後も拡大していくでしょう。 Pythonエンジニアとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方はPythonの開発実務経験や開発に必要な周辺開発スキル/経験を取得すると多くのPythonエンジニアの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。