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Pythonで副業したいエンジニア必見！案件の探し方や特徴をご紹介

近年、ビッグデータ解析やWebアプリ開発、人工知能に使用されているPythonの技術が注目を浴びています。Pythonは少ない記述量でわかりやすいコードが書ける言語です。その利便性から世界中で広く利用されており、GitHubの人気言語調査では、プルリクエスト数で世界1位を記録しています。今回はそんな人気言語Pythonの副業について紹介します。 Pythonの副業案件の単価相場 Pythonの副業案件の単価相場は、テクフリ上で見ると80万前後である場合が多く、副業案件の中でもかなり高単価です。職種はデータサイエンティスト、サーバーサイドエンジニア、フロントエンドエンジニアなどさまざまです。また、機械学習やデータサイエンスの知識が必要となる案件は報酬が高くなる傾向があります。 Pythonの副業案件の例は以下のとおりです。タイトル Python/バックエンドエンジニア/位置情報を地図上で可視化するWEBサービスの開発業務内容位置情報を地図上で可視化するWEBサービスの開発を担当いただきます。調査、設計〜テストまでをご担当いただきます。月額単価〜77万 URL https://freelance.techcareer.jp/projects/detail/18799/ タイトル Python/自社SaaSサービス開発におけるAIエンジニア/フルリモート業務内容機械学習に関連する応用研究開発/ソフトウェア開発をご担当いただきます。月額単価〜83万 URL https://freelance.techcareer.jp/projects/detail/18814/ Pythonの主な副業案件ここでは、Pythonの主な副業案件を紹介します。自分が活かせるスキルや報酬と相談して、どの案件を受注するか決めましょう・アプリケーション開発 Pythonはクロスプラットフォームで動作する言語であり、デスクトップアプリケーションやモバイルアプリケーションなどの開発に適しています。フルスタックのPython開発者であれば、フロントエンドからバックエンドまで幅広いアプリケーションの開発が可能です。・データ分析・解析ツール開発 Pythonはデータ分析に適した言語であり、Pandas、NumPy、Matplotlibなどのライブラリが豊富に存在しています。データ分析、データマイニング、機械学習、統計解析など、さまざまな使い方ができる言語です。・ディープラーニング Pythonはディープラーニングに適した言語であり、TensorFlow、Keras、PyTorchなどのライブラリがあります。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で使用されます。・Webスクレイピング PythonはWebスクレイピングに適した言語であり、Beautiful SoupやScrapyなどのライブラリが存在します。Web上の情報を収集するために使用されます。・講師として初学者への指導 Pythonは初学者にも優しい言語であり、教育現場で広く使用されています。Pythonの基礎から応用まで指導する講師として活躍することができます。 Pythonの副業案件の探し方 Pythonを使って副業を始めるために、どのように案件を獲得すれば良いのでしょうか。クラウドソーシングサービスと転職エージェントの2つ軸に分けて例を紹介します。クラウドソーシング/求人サイト/SNSで探すまずは、クラウドソーシングや求人サイトのような求人を出している企業と直接つながることができるWebサービスを紹介します。 CrowdWorks 初心者向けの募集案件が豊富にあり、クラウドソーシングサービス初心者におすすめのサイトです。アプリ開発やWebサイト開発といったカテゴリーごとに仕事を探すことができるので、気になる案件がないか探してみましょう。 https://crowdworks.jp// Lancers 日本最大級のクラウドソーシングサービスで、質の高い案件が多いことが特徴です。24時間以内のメッセージ返信率：80%以上、過去1年間のクライアントからの「満足」の割合が95%以上といったいくつかの条件を満たすと「認定ランサー」として認められ、高額案件や多くの案件を安定してこなしているという証明になります。多くの実績を積んで「認定ランサー」を目指しましょう。 https://www.lancers.jp/ YOUTRUST 信頼できる友達もしくは友達の友達から副業・転職のオファーが届くキャリアSNSです。報酬額はオファーがあった友人や「友人の友人」と直接交渉する形をとっているので、案件によって幅があります。知らない人ではないので、気軽に金額交渉ができそうですね。 https://youtrust.jp/lp 副業エージェントを使って探す次に、要望を聞いた上でマッチしている企業を紹介してくれるエージェント型のサービスを紹介します。 Flexy フリーエンジニア・デザイナー向けのエージェントサイトです。複数社での同時稼働、自宅勤務も可能な案件が多く、フレキシブルな働き方がかなえられるサービスです。週2日から働ける案件が多くあるため、無理のない働き方をしたい人にもおすすめのサービスになります。 https://flxy.jp/ Midworks 利用者の層は、月額単価60万円以上の高単価案件を目指しているスキルの高いエンジニアが多いことが特徴です。また、Midworksに登録後サポーターとカウンセリングが可能です。希望条件とスキルのヒアリングのみならず、キャリア相談にも応じてくれます。副業だけではなく転職も検討している人は、キャリア相談も活用してみましょう。 https://mid-works.com/ クラウドテックキャリアサポーターがフリーランサーと企業を仲介してくれるのがクラウドテックの特徴です。週3日から働ける案件も多く、88%の人がリモート案件で稼働しています。働く場所や時間に関して拘束されたくないという人から指示されており、継続率90%という実績もあるサービスです。 https://crowdtech.jp/ レバテックフリーランスレバテックフリーランスは、18年の実績を持ち、フリーランスエージェント登録者数1位を獲得しています。取引社数5000社以上という豊富な案件数が特徴で、プロのコーディネーターによる相談も行っています。自身のスキルや要望にあった高単価案件を紹介して欲しいという人におすすめです。 https://freelance.levtech.jp/ Pythonで副業をするために最低限必要なスキルクラウドソーシングサイトを見ていると、Pythonの副業案件にはWebアプリケーション開発やスクレイピングの案件が多いです。Pythonで副業をしたい人は、以下の3つのスキルは最低限押さえましょう。・Pythonの基礎まずは、Pythonの基礎文法、制御構文、データ型、関数、クラスなどを理解しましょう。また、Pythonの標準ライブラリや外部ライブラリを使いこなすことも大切です。・フロントエンドの基礎 Webアプリケーション開発にはHTML、CSS、JavaScriptなどのフロントエンド技術が必要です。Pythonを使ったフルスタック開発をする場合は、Pythonの技術だけではなく、これらフロントエンドの基礎も身につけましょう。・データベースの知識 Webアプリケーション開発では、データベースを使ってデータを管理することが一般的です。SQLを使ったデータベースの操作方法や、ORM（Object Relational Mapping）ライブラリの使い方を理解しましょう。 Pythonの副業をする上での注意点（よくある質問）・Pythonの副業案件は競合が多い Pythonは非常に人気の高い言語であり、多くの人が使っています。そのため、副業案件に応募する際には、競合が激しくなり、案件を取るのが難しくなる場合があります。また、報酬が低い案件も多いため、案件を探すときは注意が必要です。・Pythonのライブラリを使いこなせるように勉強や経験を積んだ方がよい Pythonを習得するには、独学では時間がかかるため、プログラミングスクールに通うと効率的です。最後にPythonが学べるおすすめのプログラミング学習サイトを紹介します。 Pythonが学べるプログラミング学習サイト Pythonに特化したプログラミングスクールを紹介します。 Aidemy Aidemyは、Pythonを用いたAI開発やデータ分析を中心に取り扱っているプログラミングスクールです。Aidemy Premium Planという有料講座では、AIアプリ開発講座、データ分析講座、自然言語処理講座、AIマーケティング講座など、AIを活用するためのスキルが学べる7つの講座があります。未経験者でも3ヶ月でAIを使いこなせるようになることを目指したカリキュラムを提供しているスクールです。 https://aidemy.net/ キカガクキカガクは、AIを含めた最先端技術を最短距離で学べるオンラインプログラミングスクールです。データ分析やAI開発などで活躍する人材を育成することを目的としています。キカガクは、動画学習プラットフォームによって、無期限で動画視聴が可能です。また、転職サポートも行っており、スキルを身に着けてキャリアを形成するトータルサポートを提供しています。 https://www.kikagaku.ai/campaign/ まとめ今回はPythonの副業案件の探し方やPythonの特徴について紹介しました。Pythonの副業は機械学習やデータサイエンスの知識が必要なため、高単価案件が多い傾向があります。また、Webアプリケーション開発やスクレイピングの経験があると、より多くの案件にチャレンジできます。この記事を通して、少しでもお役に立てたら幸いです。 Python案件について相談する

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AIエンジニアになるには？【Pythonなどの必要スキルや仕事内容について解説します】

AI市場が拡大している近年では、さまざまな業界においてAIエンジニアの需要が高まっています。一方で、必要とされるスキルや知識のレベルが高いことから、AIエンジニアの供給が追いついていないのが現状といえるでしょう。今後もAIエンジニアの需要は高まっていくと考えられるため、関連するスキルを伸ばすことでエンジニアとしての市場価値を高められます。この記事ではAIエンジニアの仕事内容や年収などについて解説し、実際の案件情報もあわせてご紹介します。Pythonをはじめとする言語の実務経験があり、AIエンジニアとして働きたいとお考えの方はぜひご一読ください。 AIエンジニアとは「AI」や「機械学習」という言葉を耳にすることが増えましたが、AIエンジニアという職業の定義や将来性などについては詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。 AIを活用して開発を行うエンジニア AIエンジニアとは、AIを活用して開発を行うエンジニアです。 IT技術の発展によって、日常生活においてもAIや機械学習を活用したサービスに触れる機会が増えました。AIエンジニアにはデータや数学の知識に加えてプログラミング言語のスキルが必要とされ、ディープラーニングや統計学などの専門知識も求められます。ビジネスにおけるさまざまなニーズに対応するために、AIエンジニアの仕事はプログラムの設計だけでなくデータの分析など多岐にわたります。 AI技術の進化に伴ってAIエンジニアの需要が増加しており、年収などの面においても好待遇となっているのです。将来性のある職業とされている AIエンジニアは、将来性のある職業として注目されています。AI技術の発展によって、AIをビジネスに活用できるエンジニアが必要とされているのです。一方でAIエンジニアに求められるスキルは非常に幅広いため、優秀なエンジニアの採用に課題を抱えている企業も少なくありません。AI技術は今後もさらに進化を続けていくことが予測されるため、AIエンジニアはエンジニア職の中でも特に将来性の高い人材といえるでしょう。 AIエンジニアの仕事内容 AIエンジニアの仕事内容について、具体的なイメージが湧かないという方も多いのではないでしょうか。専門的な知識が求められるAIエンジニアはその仕事内容もさまざまで、所属する部門やプロジェクトなどによっても異なります。以下ではAIエンジニアの重要な業務である「プログラム開発」と「データ分析」について詳しくご紹介します。 AIのプログラム開発を行う AIエンジニアが行うメイン業務のひとつとして、AIのプログラム開発が挙げられます。企業からのニーズに応じて機械学習のシステムを開発したり、プログラムの実装を行なったりします。 AI開発に使用するプログラミング言語はおもにPythonやC++であるため、AIエンジニアの求人に応募する際にはそれらを用いた業務経験を求められるケースがほとんどです。 AIのプログラム開発の後にはAIにデータを与える学習のステップがあり、膨大なデータから必要なデータのみを整理するデータクレンジングもAIエンジニアの重要な仕事です。収集したデータの解析を行う AIに学習させた後に、収集したデータの解析を行います。 AIエンジニアのみでデータの解析を行うケースはほとんどなく、データサイエンティストやデータアナリストなどの人材とともに行うことが多いです。機械学習によって収集したデータや抽出されたパターンなどをもとに、組織の課題解決に役立てる方法を提案します。データサイエンティストたちが適切な分析を実施できるように、AIエンジニアは機械学習によって得られたデータを再度整理して提供する必要があります。 AIエンジニアの年収 AIエンジニアの仕事を探すうえで、年収が気になる方も多いのではないでしょうか。エンジニア職の年収は、個人のスキルや能力によって大きな差が生じます。AIエンジニアの場合は、機械学習やデータ分析の知識を持っている場合は高収入になるという傾向があります。平均年収は約600万円 AIエンジニアの平均年収は、求人情報サイトの「求人ボックス」によると約600万円とされています。一般的なITエンジニアの平均年収は494万円であることからも、高い専門性が求められるAIエンジニアの方が高年収であることがわかります（2023年4月時点）。国内の大手企業の場合は、年収が1000万円を超えることもあります。一方で多くの企業でAIエンジニアが不足しているため、フリーランスとして企業からオファーを受けて活躍することも可能です。関連する資格の有無や実務経験によっても年収が変化するので、AIエンジニアを目指す場合には実務を通じて専門知識を習得しましょう。 AIエンジニアになるには AIエンジニアになるには、多くの学習が必要となります。企業や求人サイトで求められるスキルや資格を確認して、必要な知識を身に付けることが大切です。さまざまな業界で注目されていて年収も高いため、AIエンジニアを目指す人材は少なくありません。完全に未経験かAIエンジニアとして働くことは難しいですが、必要な知識について理解しておくことで今後のキャリアアップに役立つでしょう。 Pythonをはじめとするプログラミング言語を学ぶ AIエンジニアになるには、Pythonをはじめとするプログラミング言語の学習が必須となります。Pythonは機械学習や人工知能の分野において特に活用されており、AIエンジニアが習得しておくべき言語のひとつです。データ分析などの分野でもPythonの知識は求められるため、多くの企業がPythonを扱える人材を求めています。Pythonの基本的な文法やライブラリ、フレームワークを習得することで、データ分析や機械学習のモデルの作成や実装が可能となります。IT業界での就職や転職にも役立つため、Pythonを扱えるエンジニアは年収も平均的に高いといわれているのです。 AI関連の資格を取得する AIエンジニアになるために、AI関連の資格を取得するというのも有効な手段です。 AI関連の資格を取得することで、業界で求められるスキルを身につけることができるでしょう。具体的には、データ分析の基礎から応用まで学べるデータサイエンス関連の資格や、AIシステム開発のための技術やモデル構築に関する知識を学べる資格があります。それぞれの資格には独自の認定制度が設けられており、そのレベルも異なっています。 AIエンジニアの需要が増加しているため、資格を持つ人材の活躍の場はさらに広がっています。今後もAI関連の資格の取得が求められることは間違いありません。数学的な知識を身につける AIエンジニアになるには、数学的な知識も必要不可欠です。機械学習やディープラーニングの理論を理解してPythonなどの言語で実装するためには、統計や確率論などの数学的な知識が必要です。データの分析においても、統計学の知識が欠かせません。たとえば標本から母集団の特性を推定するための統計的手法を使うことで、より正確な分析結果を得られます。数学的な知識を身につけるためには、オンライン講義や専門書など適切な勉強方法を選択することが大切です。数学的な知識とプログラミングのスキルを組み合わせることで、専門性の高いAIエンジニアとして市場価値を高められます。 AIエンジニアのフリーランス案件 AIエンジニアのフリーランス案件は多岐にわたりますが、Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装や自社サービスの課題分析などがおもな業務内容となります。使用言語や必要とされる経験は異なるため、自身の経歴にマッチするAIエンジニアの案件を探しましょう。案件名 Python/SQL/国内トップシェアを誇るAI×SaaS企業でのAIエンジニア募集月額単価〜1,320,000円/月最寄駅フルリモート業務内容・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発・開発サイド、ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術、モデルの提案及び導入・国際会議、論文などによる技術調査など基本スキル・Python/SQL/機械学習の知識、経験・雑音抑圧、話者適応など音声処理、音声解析に関するアカデミックなバックグラウンド、または実務経験・読み書きレベルの英語スキル・クラウド利用経験案件名 Python/機械学習/国内トップシェアを誇るAI×SaaS企業でのデータサイエンティスト募集月額単価〜1,320,000円/月最寄駅フルリモート業務内容・機械学習に関連する応用研究開発・機械学習に関連するソフトウェア開発など基本スキル・自然言語処理や音声言語処理に関する研究開発やプロダクト開発の経験・Python、SQLの実務使用経験3年以上・機械学習に関連する応用研究開発やソフトウェア開発経験3年以上・AWS/GCP/Azure などのクラウド利用経験・英語での業務遂行経験まとめ AIエンジニアの仕事内容や、AIエンジニアになるにはどうすればいいのかということについておわかりいただけたでしょうか。AIエンジニアはPythonをはじめとするプログラミング言語に加えて、統計などの数学的な知識も必要とされます。企業からの需要に対して人材が不足しているため、一般的なエンジニアよりも年収が高いのも特徴です。業界を問わず活躍の場があるため、AIエンジニアは今後も市場価値の高い職種として重宝されるでしょう。Pythonを用いた実務経験などをお持ちのエンジニアの方は、AIエンジニアとしてのキャリアを視野に入れてみてはいかがでしょうか。

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Pythonでできることは何がある？仕事内容や効率化の方法を解説！【2023年最新版】

Pythonを始めてみようと思うものの、Pythonで何ができるのか分からないという方も多いのではないでしょうか。Pythonは現在流行している言語であり、Pythonの勉強を始める方は多いです。しかしながらPythonは万能というわけでもなく、「作れるもの」「作れないもの」があるので、作りたいものを踏まえたうえで言語選択を行うことが大切です。本記事ではPythonの特徴やPythonエンジニアの仕事内容、必要なスキルについてまとめました。 Pythonとは Pythonはプログラミング言語の1つです。Pythonはプログラミング言語の中でも需要が高く、将来性も高いことで知られています。「TIOBE Index」という検索数からプログラミング言語ごとの注目度をまとめたサイトがあるのですが、2023年ではPythonが1位となりました。C言語やJavaといった情報系の大学でまず習う定番の言語よりも、Pythonは上の順位につけています。このことからも、Pythonの人気が高いことがお分かりいただけるでしょう。引用：https://www.tiobe.com/tiobe-index Pythonのフリーランス案件一覧をチェックする Pythonの特徴 Pythonで何ができるかについてみる前に、Pythonの特徴について解説します。Pythonは大きく次の2つの特徴を持っています。文法が平易ライブラリが豊富 2つの特徴は他言語には備わっていないことも多く、Pythonの優秀さを示すものでもあります。1つ1つの特徴について詳しく解説していきます。文法が平易 Pythonは文法が平易なのが大きな特徴です。他言語に比べて、文法が日本語や英語などの自然言語に近く、直感的にソースコードを読みやすくなっています。C言語など昔の言語は、文法がコンピュータ言語に近く、学習難易度が高かったのですが、最近の言語は徐々に平易化しています。また、Pythonは「誰が書いても同じようなソースコードになる」のも初心者に優しい点です。他の言語は、同じ処理を様々な方法で記述できる場合があります。プログラミングの自由度が高いのは一見良いことのようですが、他の人の書いたコードを理解するのに時間がかかるデメリットの方が大きいです。Pythonなら他人のコードと自分のコードに差が少ないため、理解しやすいと言えます。ライブラリが豊富 Pythonはライブラリが豊富なのも大きな特徴と言えます。ライブラリとは同じ用途の機能をまとめてパッケージ化したもののことです。例えば「計算処理を行うプログラム」「Webサイトからデータの取得/整形を行うプログラム」などがまとめられ、ライブラリ化されています。ライブラリを使うことで、自分でその処理を書かなくて良くなり、開発工数が大幅に削減されます。そのため、ライブラリが豊富なPythonは、開発工数を減らしたい場合にも便利と言えるのです。 Pythonエンジニアの仕事内容続いて、Pythonエンジニアの仕事内容について解説します。Pythonを習得することで、次の4つの仕事に関わることができます。人工知能開発 Webアプリ開発データ分析業務ツール開発これらの仕事に興味がある方は、Pythonエンジニアを目指すことをおすすめします。1つ1つの仕事内容について詳しく解説していきます。人工知能開発人工知能とは人間のような振る舞いや考え方を行うコンピューターを指します。Pythonは人工知能開発に多く使われている言語です。自動運転英語の翻訳画像処理イラスト・文章作成など、人工知能は近年多くの分野で活躍しています。今後更に人工知能が普及すれば、生活を大きく変えるとまで言われており、将来性が特に高い分野です。先ほど「Pythonはライブラリが豊富」と解説しましたが、その中でも計算処理関連のライブラリが多くあります。計算処理系のライブラリを組み合わせることで、簡単に人工知能を開発することが可能です。 Webアプリ開発 SNSやECサイト、動画配信サービスなどのWebアプリの開発にもPythonは使えます。Webアプリ開発ではPHPがもっとも主流ですが、Pythonも最近追い上げてきています。Webアプリはユーザーのニーズやトレンドに応じて、何回も改良を行わなくてはいけません。そのため、難しい言語よりも平易で読みやすく改良を行いやすい言語が好まれるのです。また、PythonはWebアプリ開発で使えるフレームワークが豊富なのも強みです。フレームワークとは、開発時の枠組みとして使われるプログラムのことで、導入することで開発が効率化されます。Pythonフレームワークには、開発に必要な機能を一通り揃えたフルスタックフレームワークであるDjangoや、最低限で機能のみを揃えた軽量のフレームワークであるFlaskなどがあります。データ分析 Pythonはデータ分析にも多く使われます。データ分析とは、多くのデータから規則性を見出し、企業にとって有益な結論を導き出すことです。例えば、商品の売上データを分析することで、「どの商品が売れやすいのか」「どの宣伝方法が効果的なのか」などを知ることができます。Pythonにはデータの整形を行うライブラリやグラフや図を表示するライブラリも豊富にあり、データ分析にも使いやすいと言えます。データ分析、という分野自体は昔からありましたが、実用化されたのは最近のことです。現在は昔に比べコンピューターのスペックが上昇し、多くのデータを分析できるようになりました。加えて、スマホの普及によりSNSやレビューサイトなどに書き込みを行う人が増え、ネットに膨大なデータが存在するようになり、「そのデータを上手く活かして事業の成長に繋げられないものか」と考える企業が増えたのも原因として挙げられるでしょう。業務ツール開発その他、Pythonエンジニアは簡単な業務ツールの開発も任されることがあります。例えば、「Excelにデータを自動でまとめるツールが欲しい」「Webサイトのデータを自動でまとめて資料を作れるツールが欲しい」などといった依頼を、会社の人から受けることがあります。Pythonは文法が平易であり、このような簡単な業務ツールも素早く作成することが可能です。 Pythonエンジニアに必要なスキル続いて、Pythonエンジニアに必要なスキルについてまとめました。Pythonエンジニアを目指す場合、次の3つを勉強する必要があります。 Pythonの基礎知識サーバ・ネットワークなどのインフラ知識統計学などの数学知識これらのスキルレベルによって、Pythonエンジニアとしての市場価値も変動します。昇給・昇格を目指すためにも、Pythonエンジニアに転職してからもこれらのスキルをより高めることが大切です。1つ1つの必要なスキルについて詳しく解説していきます。 Pythonの基礎知識まずはPythonの基礎知識を身につける必要があります。Pythonの文法を1から覚えないといけません。最初は「Hello World」の出力方法を学び、入出力処理、条件分岐、ループ処理、メソッドの使い方……など簡単なものから順番に学習していきます。 Pythonの基礎知識は最初はProgateやドットインストールなどの学習サイトで学ぶことをおすすめします。学習サイトは説明を非常に噛み砕いて行っているうえに、イラストや図も豊富なため、初心者でも理解しやすいでしょう。ただし、その反面あまり細かく解説されているわけではないため、細かい部分は参考書を購入して覚えていくことをおすすめします。文法をマスターしたら、ライブラリやフレームワークなど、各開発分野で必要な知識を習得していきます。これらもやはり参考書で勉強していくのが良いでしょう。参考書を選ぶポイントは「最近出版されたものを選ぶ」ことです。ライブラリやフレームワークの仕様は、今と昔で変わっている場合もあるため、古い参考書だと今では使えない知識を学んでしまう可能性があります。サーバ・ネットワークなどのインフラ知識サーバやネットワーク、データベースなどのインフラ関連の知識もPythonエンジニアには必要です。Webアプリなどを開発する際は、サーバなどに負荷をかけないアルゴリズムを意識しないといけません。また、Webアプリやデータ分析などでは、ほぼ必ずデータベースが使われます。データベースにデータを格納する方法や、削除する方法などを学んでおく必要があるでしょう。インフラ関連の知識を学ぶ場合、資格取得を目指すのが近道と言えます。資格という明確な目標があった方が、モチベーションも高まりやすいですし、学習も散漫になりにくいです。特にCCNAやLinuCなどの資格は、インフラ関連の資格として評価が高いため優先して取得することをおすすめします。統計学などの数学知識 Webアプリ開発には必要ないことが多いのですが、人工知能開発やデータ分析をPythonで行いたい場合は数学知識も使います。統計学微分積分線形代数といった分野の知識がないと、効率的な計算処理を行うアルゴリズムを作成するのが難しいです。また、人工知能関連の本には数式が多く掲載されていますので、先に数学を学んでおかないと理解はできないでしょう。最近は人工知能開発の勉強を始める方が多く、大人向けの数学教科書も多く販売されています。そういった教科書で基礎知識を抑えつつ、練習問題を反復して解いて知識を固めましょう。数学が苦手な方には少し大変かもしれません。しかし、人工知能やデータ分析は将来性が高く、エンジニアの年収も上がりやすい傾向があります。苦労して勉強するだけの意味はしっかりあると言えます。 Python案件の単価はどれくらい？弊社調べによると、Python案件の平均単価は77万円です。また、最高単価は180万円、最低単価は30万円で、最も案件数が多いのは70万円台となっています。 2023/03/15 テクフリ調べ Pythonの仕事・求人例案件名 Python/新規事業、業務アプリの基盤構築のDevOps/システムリプレース業務/リモート可月額単価〜940,000円/月最寄駅品川駅業務内容新規事業、業務アプリの基盤構築のDevOpsコアメンバーとなり、新規事業開発、追加施策対応、業務システムリプレースなど対応可能なフルスタックエンジニアを募集いたします。今回のチーム開発では、アジャイル型開発をScrumフレームワークで実践しております。そのため、下記のマインドを持った方を募集しております。・アジャイル Scrum開発・個人ではなく、チームで成果をあげる手法に理解がある・チームで学びを共有しながら仕事をしたい基本スキル・アーキテクト領域の設計及び開発経験・RDB、NoSQLなどのデータベース知識/開発経験・AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験案件名リーダー/Python/電気自動車のシェアリングサービスやAIを用いたエネルギー領域のサービス/月1出社月額単価〜1,100,000円/月最寄駅新御茶ノ水駅業務内容・社内開発するシステムの要件定義／基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験・保守運用（メンテナンス、障害調査など）基本スキル・システムの要件定義～テストの実務経験5年以上・Python,Java,SQLの実務経験3年・5~10名程度の規模でリーダーとして参画した経験 Pythonのフリーランス案件一覧をチェックするまとめ本記事ではPythonエンジニアの仕事内容や必要なスキルについて解説しました。Pythonはどういった現場で主に活躍しているのかお分かりいただけたかと思います。Pythonは人工知能開発やデータ分析など、今後伸びると言われている分野で使えるのが大きな特徴です。将来性の高い分野で使われる言語もまた、将来性が高いのです。そのため、今からPythonを学ぶのはおすすめできます。ただし、Pythonはスマホアプリや組み込みシステムなどの開発では、あまり使われていません。繰り返しになりますが、「どの開発分野に参入したいのか」を意識して、言語を選択することが大切です。 Python案件について相談する

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Pythonフレームワークおすすめ5選と選び方【2022】

近年、人気のあるプログラミング言語の一つとしてPythonが注目されています。 PythonはWebアプリケーション開発だけでなく、データ解析や人工知能（AI）開発が可能な言語です。使用者が多いこともあって、フレームワークも多数存在しています。そのため、「Pythonのフレームワークって何があるの？」「たくさんあってどのフレームワークを使えばいいかわからない…」といった疑問をお持ちの方もいるでしょう。そこで、この記事ではPythonのフレームワークについて解説していきます。最後まで読んでいただければ、どのフレームワークを学習すれば良いかわかります！ Pythonについて詳しく知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。＞2022年3月版人気のプログラミング言語ベスト20 第1位：Python | テクフリ Pythonフレームワークとは？ Pythonのフレームワークとは、Pythonを利用して開発をする際に必要な基本機能をまとめたソフトウェアのことです。フレームワークには、ある程度決まったルールが存在しています。そのため、誰が書いても理解がしやすいという特徴があります。また、自分で1から書くと数百行必要なコードが、フレームワークを使うと数十行で解決するのも魅力です。フレームワークと似た言葉としてライブラリがありますが、両者の違いは「制御の反転があるかどうか」によります。ライブラリの場合、プログラムを動かす主導権はプログラマーが書いたコードにあります。一方で、フレームワークの場合、プログラマーが書いたコードはフレームワークによって制御されるのです。つまり、ライブラリは主導権がエンジニア側にあり、フレームワークは主導権がフレームワーク側にあると言えます。 Python案件について相談する Pythonフレームワークを利用するメリット Pythonを使う上で、フレームワークを利用することにはいろいろなメリットがあります。ここでは、・開発スピードが上がる・コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる）・バグの減少・フリーランスとして仕事が取りやすくなるという4点のメリットについて紹介していきます。開発スピードが上がる MVP開発やリーンスタートアップという言葉が注目されているように、IT/Web業界では特に、サービスを高速で市場に投下することが重要です。Pythonのフレームワークを利用するのとしないのでは、開発スピードにかなりの差が生じます。例えばPythonのフレームワークには、データベースアクセスの機能やログイン機能、フォーム作成機能などが備わっているのですが、それらをフレームワークなしでエラー無く完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる）プログラミングに限らず全ての仕事にいえますが、コードの書き方にはその人の個性やクセがでます。経験、スキル、年齢、性格、キャリアなど様々な要因によって差が生じるのですが、人が書いたコードを修正するのは、かなり大変な作業です。フレームワークを利用すれば、コードの統一性を保持させることができます。統一性を保持することにより、多人数開発にも対応しやすくなります。バグの減少 Pythonのフレームワークは基本的に大人数のエンジニアに利用されています。そのため、バグはすでに解決されていることが多いです。それらのバグが少ないフレームワークを利用して開発を進めると、開発をしたプログラムもバグが少なくなる可能性が高まるといえます。フリーランスとして仕事が取りやすくなる Pythonの中規模、大規模以上案件では、フレームワークが利用されていることがほとんどです。特にDjango、Flaskの2つは人気のフレームワークとなっており、使えると使えないとでは、Pythonエンジニアとして仕事の獲得しやすさに差が生じるでしょう。 Pythonのフリーランス案件一覧をチェックする Pythonフレームワークを使用するデメリット一方で、Pythonフレームワークを使用することのデメリットは次の2点が挙げられます。・学習期間が必要・イレギュラーに対応できないことがある詳しく見ていきましょう。学習期間が必要フレームワークを使いこなすにはPythonの理解がある前提で、最低でも数週間は学習をする必要があります。概要を抑えることができても、細かい要望を実現しようとすると調査に更に時間がかかることはよくあります。使用者が多くないフレームワークになると、情報量が少なく、調査が難しいこともあるでしょう。また、ドキュメントは基本的に英語で書かれていることが多いです。イレギュラーに対応できないことがあるフレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には有用です。しかし、前例が少ない機能を開発したい場合、対応できないことが多々あります。フレームワークは決められたルールに則ってサービスを開発していかなければならないため、イレギュラーが多発するようなサービスではフレームワークを利用しないほうが作りやすいことがあるのです。おすすめPythonフレームワーク5選ここからは、人気のフレームワークや、目的によって有用なPythonフレームワークについて解説していきます。 1.Django Djangoは2005年にリリースされたフレームワークで、ワシントンポストやNASAで利用されています。 Webアプリケーション開発に利用されている、多機能フレームワークです。 Pythonのフレームワークの中でもトップレベルで人気度が高く、学習しておけば間違いないと言えます。分からないことがあっても利用者が多いため、調べれば解決方法が見つかりやすいことも初心者にやさしい点です。＞Django公式サイト 2.Flask Flaskは2010年にリリースされたフレームワークです。 Flaskの大きな特徴は、最低限の機能のみをまとめたフレームワークであるということです。多機能なDjangoとは正反対の性能をしています。一見すると、ただDjangoに性能で劣っているように見えますが、コンパクトにまとめられているので分かりやすく、処理が軽いという利点を持っています。また、フレームワークが完成形に近くないため、他のフレームワークに比べて自由がきくのも人気の理由です。しかし、機能が少ないので、必要なものは自分で用意しなければならないという見方もでき、開発工数がかかってしまう点には注意が必要です。＞Flask公式サイト 3.Bottle Bottleは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。前述のFlaskよりもさらにシンプルであり、Bottleはなんと一つのファイルで構成されています。シンプルすぎるため複雑なアプリケーション開発には不向きですが、学習コストはとても低いので、小規模な開発などに使われています。＞Bottle公式サイト 4.Tornado Tornadoは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。 Tornadoの特徴は、非同期フレームワークがある点です。処理の際にI/O処理（入出力処理）を後回しにすることで、同時に多数の処理をすることが可能になっています。長時間の接続が必要とされる、ユーザー向けのアプリケーション開発をする方に向いているフレームワークです。＞Tornado公式サイト 5.Pyramid Pyramidは、小規模から大規模開発を満遍なくカバーしているフレームワークです。コンパクトさを持ちながらも、さまざまなモジュールを組み合わせることで、大規模開発にも対応できるようになっています。＞Pyramid公式サイト Pythonフレームワークの単価や案件数は？ここまでフレームワークの解説をしてきました。では実際の単価や案件数はどのようになっているのでしょうか？テクフリに掲載されている案件を参考に以下にまとめました。 Pythonフレームワークの単価比較弊社調べによると、Pythonフレームワークの平均単価は72万円です。単価の幅は下限で70万円、上限で75万円となっています。テクフリ調べ 2022/09/22付 Pythonフレームワークの案件数比較 Pythonフレームワークの案件数、記事数などを下記のようにまとめました。 Pythonのフリーランスエンジニアとして案件を受注したいのであれば、2022年9月時点では、選ぶべきPythonフレームワークはDjangoもしくはFlaskであるといえます。フレームワークテクフリ案件数 Qiitaの記事数 stackoverflowでの質問数 Django 68 7528 249 Flask 26 4033 165 Bottle 1 1374 37 Tornado 0 411 11 Pyramid 1 384 3 Pythonを使用する案件紹介フレームワーク Django 案件名 Java/React/JavaScript/Python/テスト自動化のスクリプト開発（組込み機器）月額単価〜830,000円/月最寄駅品川駅業務内容テスト自動化のスクリプト開発（組込み機器）をお願いいたします。 JavaScript/PythonもしくはJavaによる大規模開発経験若しくはReactを使用したモバイルアプリの開発経験がある方を募集します。基本スキル・JavaScript/PythonもしくはJavaによる大規模開発経験 - Webアプリにおけるフロントエンドのクライアント側開発3年以上（ただし、集計や業務効率化のためのTool開発経験を除く）・Android/iOS アプリ開発経験 - React Native（モバイルアプリケーション用フレームワーク）を使用した開発3年以上フレームワーク Django,Flask 案件名 AWS/GCP/データエンジニア/事業拡大のためのデータ分析月額単価〜880,000円/月最寄駅五反田駅業務内容 ▼主な業務内容（下記業務内容の中からご対応いただけるものをお願いします） – GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発 – 事業のDX化に伴うインフラ開発 – 既存システムの運用/開発 – 将来的にはWebサービスやアプリケーションなど新規事業の開発可能性もあります。基本スキル・AWS又はGCPを利用したインフラ上での開発経験・データベース設計経験 Pythonフレームワーク案件について相談するまとめこの記事では、Pythonのフレームワークについて解説してきました。 Pythonがプログラミング言語の中で人気を獲得していく以上、フレームワークの必要性も同時にあがってきます。適切なフレームワークを採用することで、作業効率を上げて、良い開発ライフを送りましょう！