Pythonエンジニアに転職するには？必要なスキル・経験を解説

Pythonと他言語の違い

PythonはPHPやRubyと同じくスクリプト言語に分類されています。スクリプト言語には明確な定義はありませんが、比較的簡潔にコードを書けることが特徴です。

また、プログラミング言語には、実行時に変数などの型を検証する動的型付け言語と、コンパイル時に検証する静的型付け型があります。Pythonは動的型付け言語であり、Pythonでは基本的には変数に明示的に型を指定しなくても実行時に推測してくれます（Type Hintingのような静的型付け言語に近い機能もあります）。

さらに、プログラミング言語はソースコードをオブジェクトコードに翻訳するプログラムの種類によって、コンパイル型言語とインタープリタ型言語に分類され、Pythonはインタープリタ型言語に該当します。

コンパイル型言語は、ソースコードをオブジェクトコードに変換したうえで実行し、インタープリタ型言語はソースコードをオブジェクトコードに逐次変換しながら実行するといわれます。

ただし、例えばPythonの実装の一つであるPyPyにはJITコンパイラ（ソースコードを中間コードに変換したうえで実行する仕組み）が組み込まれており、厳密にいうと逐次変換しながら実行するとは限りません。

Webアプリ開発

PythonはWebアプリ開発におけるサーバーサイドでも使われている言語です。動画配信サイトやオンラインストレージ、SNSなどを開発できます。PythonにはFlaskのような軽量なものから、Djangoのように必要な機能を一通り取りそろえたものまで多くのフレームワークが存在し、Webアプリ開発に活用可能です。

AI（人工知能）開発

AI（人工知能）の定義はあいまいですが、本記事では人工知能学会が定義する「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」として説明していきます。人工知能研究の一つに含まれるのが機械学習です。

機械学習とは、コンピュータに特定のデータを解析させ、その結果から傾向を学習させる手法です。Pythonには、TensorFlowやPytorchなど機械学習の実践に役立つライブラリが充実しています。多くの機械学習のライブラリがPythonを主な対象としているため、AI（人工知能）開発を行う際には欠かせない言語といえます。

機械学習やTensorFlowについては以下の記事で詳しく解説しているため、あわせてご覧ください。

機械学習とは？種類やできること、プログラムとの違いを解説

TensorFlow入門｜特徴や仕組み、学び方を解説

データ分析

データ分析とは、多くのデータを収集し、取捨選択したうえで分析して、価値のある情報を引き出すことです。IT化が進んだことによって企業が蓄積するデータは年々増えており、それらのデータを活用する重要性は高まっています。

Pythonにはデータ分析に役立つライブラリも充実しているため、データ分析の現場でも多く活用されています。代表的なものとしては、データの加工や処理に便利なpandas、数値計算ライブラリのNumPyなどがあります。また、分析に機械学習を活用するケースもあるため、その点もデータ分析とPythonの相性の良さといえます。

Pythonの文法の理解

まずは、Pythonの文法を理解する必要があります。入出力・条件分岐・ループ処理などの基本的な文法に加え、Pythonでのオブジェクト指向の書き方など、基本となるものから順番に覚えていきましょう。他言語の文法を習得済みの方は、Pythonで似た処理を書く際にその知識を活かせるので、スムーズに習得できる可能性があります。

Pythonライブラリ・フレームワークの理解

効率的かつ品質の高いプログラムを短期間で作成するために、開発分野に応じてPythonライブラリ・フレームワークの理解も必要です。Pythonは幅広い標準ライブラリが用意されているのも特徴です。

標準ライブラリの中の代表的なモジュールでいうと、正規表現機能を提供するreモジュール、OS依存の機能を提供するosモジュールなどがあり、開発スピードの向上に貢献しています。

また、Pythonはコミュニティが活発で、外部ライブラリも多く追加されています。特に、NumPyやSciPyなどの数学や科学・工学計算分野のライブラリが登場したことにより、機械学習プログラムをPythonで実装するハードルが大きく下がりました。AI（人工知能）開発を行いたいのであれば、これらのライブラリの使い方も覚えると良いでしょう。

さらに、Webアプリ開発を行う場合は、DjangoやFlaskといったPythonフレームワークの基本的な機能も覚える必要があります。

LAMP環境での開発経験

多くの企業でWebアプリ開発に利用されている開発環境に「LAMP環境」があります。LAMPとはLinux、Apache、MySQL、Python（Perl、PHP）という4つのソフトウェアの頭文字を取ったものです。

LinuxはオープンソースのOSであり、Webサーバーとして多く使われています。Apacheは高いシェアを誇るWebサーバーソフトウェア、MySQLは世界中で広く普及しているオープンソースデータベースです。これらのソフトウェアの特徴や性能を知り、習得していれば、Webアプリ開発を行う企業への転職時にも役立つでしょう。

なお、LAMPの「P」はPythonではなくPerlやPHPである場合もあります。PerlやPHPはPythonと同じ環境で動くことが多いため、これらの言語での開発経験はPythonエンジニアへのキャリアチェンジ後も活かしやすいといえます。

大学レベルの数学知識

AI（人工知能）開発やデータ分析を行うには、数学知識が必要不可欠です。線形代数、微分積分、統計など大学レベルの数学の知識が求められるため、Pythonと並行して勉強しておきましょう。なお、Webアプリ開発の場合は、数学知識は要求されないケースが多いです。

具体的な数学知識については以下の記事で紹介しているため、概観を把握するのにお役立てください。

機械学習に数学の知識は必要？最低限の基礎知識を徹底解説

Pythonの基礎知識を身につける

まずはPythonの基礎知識を身につける必要があります。基礎文法に関しては、オンラインの学習サイトを活用すると良いでしょう。学習サイトは教材が分かりやすくまとまっており、プログラミング経験者が他言語を素早く習得するのに役立ちます。

また、ライブラリやフレームワークに関しては、よく使われるものなら専門書も販売されています。

Python関連の資格を取得する

Python関連の資格には、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」や「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」があります。資格が必ずしも転職に結びつくとは限りませんが、取得のための学習を通じて土台となる知識が身につくほか、研鑽する姿勢を選考の場でアピールできます。

オリジナルアプリを開発する

Pythonの基礎知識を身につけたら、オリジナルアプリの開発に挑戦しましょう。一から簡単なアプリを開発することで、実践的なPythonスキルを習得できます。また、Python単体のスキルだけではなく、PythonとJavaScriptでデータのやり取りを行ったり、PythonからMySQLを操作したりするスキルも身につきます。

Pythonエンジニアのキャリア

Pythonは汎用性が高い点が特徴です。そのためPythonエンジニアは、Webアプリ開発やAI（人工知能）開発、データ分析などの分野に参入でき、描けるキャリアプランの幅が広いといえます。いずれの分野も今後伸びることが予想されています。

ただし、Pythonはスマホアプリ開発や組み込みソフト開発に使われることは少ないです。自分が参入したい開発分野を明確にしたうえで、Pythonエンジニアを目指すべきかを判断しましょう。

Pythonの需要

PythonはAI（人工知能）開発やデータ分析の分野で多く使われています。2022年には、プログラミング言語の検索数を集計したTIOBE Programming Community Indexで1位を獲得しました。このことからも、Pythonの需要は高いことがうかがえます。

Pythonの将来性

富士キメラ総研は、2022年度のAIビジネスの国内市場は1兆3,139億円が見込まれ、2027年度は2021年度比70.4％増の1兆9,787億円まで成長すると推測しています。AI（人工知能）開発にも使われるPythonは、今後さらに需要が伸びる可能性が高く、将来性が高いといえるでしょう。