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未経験からPythonエンジニアになれる？方法や求められる知識の深度を解説

未経験からPythonエンジニアになれる？方法や求められる知識の深度を解説

2023.12.21

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おいとま

★ライターさんへのフィードバック記事執筆お疲れさまです。おそらくあまり得意ではない分野だろうと推察しているため、まとめるのに苦労したのではないかと想像しています。いくつか改善していただきたい箇所がありますので、以下の見出しに記載のフィードバックをご確認のうえ対応をお願いいたします！・H3「デメリット1：競争の激化」　要対応1件・H3「デメリット2：継続的な学習と技術の更新が必要」　要対応1件・H2「実務未経験からPythonエンジニアに転職するために必要なレベルは？」　要対応1件・H3「フレームワークとライブラリの知識」　要対応1件・H2「未経験からPythonエンジニアへ転職するための方法」　要対応1件・H2「まとめ｜実務未経験からPythonエンジニアになるためには、知識とプロジェクト経験が必要」　要対応1件以上になります。よろしくお願いいたします！

飯嶋シロ

多数のコメントありがとうございます。フィードバック大変だったと思います。申し訳ございません。内容変更に伴い、「【この記事を読んでわかること】」も修正しています

Pythonは、読みやすく書きやすい構文を持つ多目的プログラミング言語で、データサイエンス、人工知能など幅広い分野で利用されています。人気が高いPythonエンジニアへの道ですが、未経験者でも目指すことは可能なのでしょうか。

この記事では、未経験からPythonエンジニアになるための方法や求められる知識の深度などを解説します。

【この記事を読んでわかること】
人気言語であるため未経験からPythonエンジニアを目指すメリットも多いが、競争の激化というデメリットもある
Pythonエンジニアになるためには、中級レベルのプログラミングスキル、フレームとライブラリの知識、データ分析の処理ができるようになること
未経験からPythonエンジニアへ転職するためには、①オンライン求人サイトで探す、②知人や上司から紹介してもらう、③転職エージェントを利用すること

Pythonとは？

Pythonは、そのシンプルさと読みやすさで知られるプログラミング言語です。1991年にグイド・ヴァン・ロッサムによって開発され、以来その汎用性と拡張性で広く普及しています。

Pythonは、初心者にも理解しやすい明瞭な構文を持ち、学習のしやすさが特徴です。これは、プログラミングの基本概念を学ぶのに最適な環境を提供し、初心者がコーディングの世界に足を踏み入れるハードルを下げています。

Pythonが活用される分野は、Web開発・データサイエンス・人工知能・機械学習など幅広いです。それを可能にしているのが豊富なライブラリとフレームワークであり、開発者が複雑なタスクをより簡単に処理できるよう支援します。例えば、データ分析のためのPandasやNumPy、機械学習のためのTensorFlowやScikit-learnなどです。

また、Pythonはオープンソースであり、世界中の開発者によって常に改善されています。このコミュニティ主導のアプローチは、Pythonが常に進化し、新しい技術トレンドに対応できるようにしています。

Pythonのこのような特性は、多くの企業や研究機関での採用を促進し、プログラミング言語としての地位を確固たるものにしているのです。そのため、Pythonエンジニアに憧れる人も多いです。

次章では、未経験からPythonエンジニアを目指すメリットとデメリットについて探ります。

未経験からPythonエンジニアを目指すメリット・デメリット

Pythonエンジニアになることを目指す未経験者には、多くのメリットといくつかのデメリットがあります。メリットとデメリットを理解することで、キャリアの選択をより明確にし、成功への道を見つけることができます。

メリット1：高い需要とキャリアの多様性

Pythonの汎用性と拡張性の高さは、多くの業界での需要を生み出しています。データサイエンス・機械学習・ウェブ開発、さらにはサイバーセキュリティやネットワーク自動化など、Pythonの応用範囲は広大です。

多様性は、Pythonスキルを持つエンジニアに対して、さまざまなキャリアパスを提供します。例えばデータサイエンスでは、大量のデータを分析し、意味のある洞察を提供する役割を果たします。機械学習の分野では、AIモデルの開発やデータ駆動型のアプリケーションの構築に貢献するでしょう。ウェブ開発では、Pythonを使用してダイナミックなウェブサイトやアプリケーションを作成します。

上記分野では、Pythonスキルが高く評価され、安定した雇用機会と競争力のある給与が期待できます。また、Pythonエンジニアは、プロジェクトに応じて異なる役割を担うことができ、キャリアの成長と多様性を享受することが可能になるでしょう。

このよう、にPythonは多岐にわたる業界での需要が高いため、エンジニアとしてのキャリアにおいて多様な選択肢と成長の機会を得られるメリットがあるのです。

メリット2：学習のしやすさとコミュニティのサポート

Pythonはその学習のしやすさで知られており、初心者にとって理想的な入門言語です。Pythonの構文は非常に直感的で、他のプログラミング言語に比べて読みやすく、理解しやすいです。そのため、プログラミングの基本概念を学ぶ際の障壁が低いでしょう。

豊富な学習リソースを持っていることも特徴のひとつです。オンラインチュートリアル・インタラクティブな学習プラットフォーム・専門書籍など、初学者がPythonを学ぶための資料は無数に存在します。

さらにPythonコミュニティは非常に活発で、世界中に広がるPythonユーザーのグループやフォーラムが、疑問の解決やスキル向上に役立つサポートを提供しています。コミュニティは、初心者がプログラミングの世界に足を踏み入れる際の大きな助けとなるでしょう。

また、多くのオープンソースプロジェクトがPythonで書かれているため、プロジェクトに参加して実践的な経験を積むことも可能です。

このように、Pythonの学習のしやすさと強力なコミュニティサポートが、初心者のプログラミングスキル習得を容易にしています。これはすなわち、キャリアを築くための強力な基盤を提供しているともいえるでしょう。

デメリット1：未経験者は採用されにくい

おいとま

ここに書かれているのは未経験からPythonエンジニアを目指すデメリットですか？課題とその対応策が書かれているように見えて、結局デメリットはなに？という印象を読者が持ちそうです。即戦力ベースのスキルが求められるため、未経験者は採用されにくい、などがデメリットになるのではないでしょうか。改善願います！

飯嶋シロ

コメントありがとうございます。全体的に書き直しました。ご確認お願いいたします。

Pythonエンジニアを目指す際に直面する主なデメリットは、採用市場における競争の激しさと、経験豊富な候補者との比較による不利な立場です。多くの企業、特に技術を重視する企業では、候補者の実務経験や具体的なプロジェクト経験を優先して評価します。このため、未経験者は採用プロセスにおいて、経験者に比べて劣ると見なされることが多く、採用の機会を得るのが困難になるでしょう。

企業が新しい技術者を採用する際には、即戦力としての能力を重視します。未経験者は、必要な技術スキルや実務知識を持ち合わせていないことが多く、採用担当者はリスクを避けるために経験者を優先する傾向にあります。これは、特にリソースが限られている小規模なスタートアップや、迅速なプロジェクト進行を求める企業で顕著です。

また、未経験者は技術的なスキルの欠如だけでなく、業界特有の知識やビジネスプロセスに関する理解も不足していることが多いです。プロジェクトの要件を正確に理解することや、チーム内での効果的なコミュニケーションが困難になることがあります。さらに、実際の開発環境やチームでの作業に慣れるまでに時間がかかるため、企業はより経験豊富な候補者を選ぶことを好むでしょう。

デメリット2：多様なフレームワークとライブラリ

おいとま

これもデメリットですか？ IT業界に携わる以上、「継続的な学習と技術の更新」は、未経験に限らず当たり前に必要なことです。これもデメリットというよりは課題に見えます。学習関係であれば日本語のリソースが少ないから苦労するとか、Pythonは機械学習分野で利用されることが多い反面、知識なしにその分野に飛び込むのはハードルが高く挫折しかねない、などそういう点ではないでしょうか。改善願います！

飯嶋シロ

コメントありがとうございます。全面的に書き直しました。

未経験からPythonエンジニアを目指す際のデメリットの一つは、Pythonの多様なフレームワークとライブラリの存在です。Pythonはその汎用性と拡張性で知られており、数え切れないほどのフレームワークとライブラリが利用可能です。これは一見すると利点のように思えますが、未経験者にとっては、どのツールを学ぶべきか、どのツールが特定のプロジェクトに最適かを判断するのが圧倒的に難しいという問題を引き起こします。

例えば、ウェブ開発にはDjangoやFlaskがあり、データサイエンスにはPandasやNumPy、機械学習にはTensorFlowやScikit-learnがあります。これらのフレームワークとライブラリはそれぞれ異なる用途と機能を持っており、それぞれに独自の学習方法があるでしょう。未経験者がこれらすべてに精通することは現実的ではなく、特に初期段階ではどこに焦点を当てるべきかを見極めるのが難しいです。

さらに、これらのツールは定期的に更新され、新しい機能が追加されたり、古い機能が非推奨になったりします。未経験者は常に最新のトレンドを追いかけ、学習内容を更新し続ける必要があります。そのため、学習の進行を遅らせ、時には混乱を招くことも多いでしょう。

また、特定のフレームワークやライブラリに依存しすぎると、そのツールに特化したスキルしか身につけられないリスクもあります。技術の変化に柔軟に対応する能力を制限し、将来的に他の技術への移行を困難にする可能性もあり得なくないです。

未経験からPythonエンジニアを目指すことは、多くのメリットがありますが、同時にいくつかの挑戦もともないます。これらのメリットとデメリットを理解し、適切な準備と学習戦略を立てることが、成功への鍵となります。次章では、実務未経験からPythonエンジニアに転職するために必要なレベルを見ていきます。

実務未経験からPythonエンジニアに転職するために必要なレベルは？

おいとま

見出し2と見出し3の各内容がマッチしているように見えません。「必要なレベル」というより、むしろ「キャリアステップ方法」に見えます。とくに最後の「プロジェクト経験」は、実務経験者がPythonエンジニアがこれから転職しようという状況と矛盾しています。この見出しから読者が想起することは以下ではないかと思います。・どんなスキルセットや知識が最低限必要か・それぞれのスキル・知識は、どれくらいのレベルに到達している必要があるか・それぞれのレベルを満たすには、なにをすれば身につくのか以上の観点をふまえ、見出し3以降を見直しいただきたいです。

飯嶋シロ

ご指摘ありがとうございます。全体的に書き直しました。

実務未経験からPythonエンジニアに転職するためには、特定のスキルセットと知識レベルが求められます。求人によって異なる場合がありますが、この章では、一般的に必要とされる基本的な要素を説明します。

プログラミングスキル

Pythonエンジニアとしてのキャリアを成功させるためには、Pythonの基本的な構文、データ型、制御構造（if文、forループなど）、関数の定義と使用、クラスの概念に関する理解が欠かせません。これらのスキルは、プログラミングの基礎を形成し、初心者から中級者レベルのプログラミング能力を示すものです。さらに、基本的なアルゴリズムとデータ構造についての知識も重要で、これにはリスト、タプル、辞書などのデータ構造の理解が含まれます。

上記のスキルを習得するためには、まずオンラインチュートリアルやインタラクティブな学習プラットフォームを利用して、Pythonの基本を学ぶことが推奨されます。CodecademyやKaggleなどのプラットフォームは、初心者に優しい学習環境を提供し、基本的なコンセプトを段階的に理解するのに役立つでしょう。また、Pythonに関する入門書籍も、基本的な概念を深く理解するのに有用です。

理論的な学習に加えて、実践的な経験を積むことが非常に重要です。コーディングに取り組むことで、学んだ知識を実際の問題解決に応用し、プログラミングスキルを強化することができます。GitHubやHackerrankなどのプラットフォームは、実践的なプロジェクトを提供し、コーディングスキルを試すのに適しているのでおすすめです。

フレームワークとライブラリの知識

Pythonエンジニアとして成功するためには、DjangoやFlaskのようなウェブ開発フレームワーク、そしてPandasやNumPyのようなデータ処理ライブラリに関する知識が必要です。フレームワークとライブラリを使って、基本的なウェブアプリケーションの開発やデータ分析タスクを効率的に実行できる能力が求められます。

具体的には、DjangoやFlaskを使用してシンプルなウェブサイトを構築し、PandasやNumPyを活用してデータセットの操作や分析を行うことができるレベルです。

スキルを習得するためには、まず特定のフレームワークやライブラリに焦点を当てたオンラインコースやチュートリアルを活用することが重要です。例えば、CourseraやUdemyでは、DjangoやFlaskを用いたウェブ開発、PandasやNumPyを用いたデータ分析に特化したコースが提供されています。これらのコースは、基本的な概念から始まり、徐々に複雑なトピックへと進む構成になっており、段階的にスキルを構築するのに適しています。

データ分析と処理

Pythonエンジニアとしてのキャリアにおいて、データ分析と処理のスキルは非常に重要です。これには、データのクリーニング、変換、基本的な統計分析、そしてデータの視覚化が含まれます。具体的には、Pandasを使用してデータセットを操作し、MatplotlibやSeabornを用いてデータを視覚化する能力が求められます。これらのスキルを習得するには、データの不整合を修正し、有用な情報を抽出し、結果を分かりやすく提示する能力が必要です。

データ分析の基本的なプロセスを理解し、実行できるレベルに到達するためには、まずデータサイエンスに特化したオンラインコースやワークショップを受講することが推奨されます。これらのコースでは、データ分析の基礎から始まり、より複雑な統計手法やデータ処理技術に進むことができるでしょう。CourseraやedXなどのプラットフォームは、Pythonを使用したデータ分析に関する包括的なコースを提供しており、初心者から中級者までの学習ニーズに対応しています。

さらに、実際のデータセットを用いたプロジェクトやケーススタディに取り組むことで、理論的な知識を実践的なスキルに変換することができます。Kaggleのようなプラットフォームでは、実際のデータ分析コンペティションに参加することができ、実世界の問題に対する解決策を開発する経験を積むことが可能です。また、個人プロジェクトを通じて、特定のデータセットに対する分析を行い、その結果をブログ投稿やGitHubリポジトリで公開することも、スキルの向上に役立ちます。

おいとま

「Djangoはその全機能性とセキュリティの強さで知られ、Flaskは軽量で柔軟性が高いです。」ここに書かれている「全機能性」の意味が分かりません。フルスタックフレームワークであること、あるいはWebアプリ開発で必要な機能がひととおり揃っていることを言っているような気がしますが、日本語で使いますか？英語を日本語訳したママのような気がしてならないです。改善願います！

飯嶋シロ

ご指摘ありがとうございます。文章自体を削除してしまいました。今後同じようなことが無いよう気をつけます。

上記のスキルと経験を身につけることで、実務未経験からでもPythonエンジニアとしての転職が現実的になるでしょう。常に学習を続け、実践的な経験を積むことがキャリア形成の鍵となります。次章では、未経験からPythonエンジニアに転職する方法を探っていきます。

未経験からPythonエンジニアへ転職するための方法

未経験からPythonエンジニアに転職するには、どうしたらよいのでしょうか。この章では未経験からPythonエンジニアに転職する方法を解説します。

オンライン求人サイトで探す
知人や上司から紹介してもらう
転職エージェントを利用する

おいとま

見出し3で3つ挙げられていますが、少なくとも2つ目は無茶ぶりが過ぎないですか？一理あるとはいえるものの、PHPやRubyに進んでしまったら、それ以降しばらくPythonエンジニアを目指さなくなってしまう可能性も高い気がします。本記事を読んでいる読者が、Pythonエンジニアにどうしても転職したいという人の場合、選択しないのではないでしょうか。それよりも・会社員であれば上司に相談する・知人のつてがあれば頼る・キャリアアドバイザーや転職エージェントに相談する・フリーランスになってフリーランスマッチングサイトを活用する・案件も紹介してもらえるようなプログラミングスクールに通うなどのほうが現実味があります。最後の「営業やプランナーなどで入社して異動する」も有りですが、営業やプランナーをこなしながらプログラミングの勉強も片手間に行う必要があるので、結構バイタリティーが必要でハードルが高い気がします。とくに部署移動は、会社によっては簡単ではなかったりします（強制異動は簡単に行われますが）。実例を挙げられるなら別ですが、現実的にはどうなんだろう？という疑問がわいてきます。再考願いたいです！

飯嶋シロ

コメントありがとうございます。全体的に修正しました。「営業やプランナーなどで入社して異動する」については昔インタビューした人ができていたので、経験談を入れようかと思いましたが、ショートスリーパーで一日7時間勉強しているつわものでしたので、参考にならなさそうだと思いいたり削除しています。

オンライン求人サイトで探す

未経験からPythonエンジニアへの転職を目指す際、オンライン求人サイトは非常に有効なツールです。一般的なオンライン求人サイトは幅広い業界の求人を提供しており、特に技術職に特化したサイトではPythonエンジニアのポジションが豊富に掲載されています。

また、技術者向けの求人サイトは、特定の技術スキルを持つ候補者を求める求人が多く、未経験者でも応募可能なジュニアレベルのポジションや、トレーニングプログラムを提供する企業を見つけるのに適しています。

これらのサイトを利用する際には、キーワード検索機能を活用して「Pythonエンジニア」「ジュニア開発者」「エントリーレベル」などの条件で検索し、自分のスキルセットやキャリア目標に合った求人を見つけることが重要です。

また、求人アラートを設定して新しい求人情報をリアルタイムで受け取ることも、効率的な求人探しに役立ちます。

知人や上司から紹介してもらう

ネットワーキングは、未経験からPythonエンジニアへの転職において非常に重要な要素です。

以前の職場での上司や同僚、業界内の知人からの紹介は、新しいキャリア機会を開く可能性があります。

例えば、以前の職場での実績や信頼関係がある場合、これらのコネクションは貴重な紹介源となり得ます。業界イベントやミートアップ、セミナーに参加することで、新しいプロフェッショナルな関係を築き、転職につながる情報や機会を得ることができるでしょう。

LinkedInなどのサイトを活用することも有効で、業界のプロフェッショナルとつながり、情報交換を行うことができます。

例えば、Python関連のグループに参加し、そこで活動することで、同じ分野のプロフェッショナルとのつながりを築くことができます。

転職エージェントを利用する

転職エージェントの利用は、特に未経験者にとって非常に有効な手段です。転職エージェントは、個々のキャリア目標やスキルセットに合わせた求人を提供し、履歴書の作成、面接準備、給与交渉などのプロセスをサポートします。

エージェントは、市場の動向や求人の質に関する貴重な洞察を提供し、転職活動を効率的に進めるのに役立ちます。また、特定の技術職に特化したエージェントを利用することで、未経験者でも適切なポジションを見つけやすくなります。

例えば、技術職に特化したエージェントでは、Pythonエンジニアとしてのキャリアパスに関する具体的なアドバイスや、未経験者でも応募可能な求人を紹介してくれる可能性があります。

上記の方法を通じて、未経験からPythonエンジニアへの転職を目指すことが可能になります。重要なのは、目標に向かって着実にスキルを積み上げ、適切な機会を見つけることです。

まとめ｜未経験からPythonエンジニアになるには計画的な学習と効果的な求人探しが重要

おいとま

「プロジェクト経験が必要」だと、実務未経験者はPythonエンジニアになれないと言っているのと同じではないですか？再考願います！

飯嶋シロ

コメントありがとうございます。全体的に修正しました。

この記事を通して、以下のことがわかりました。

人気言語であるため未経験からPythonエンジニアを目指すメリットも多いが、競争の激化というデメリットもある
Pythonエンジニアになるためには、中級レベルのプログラミングスキル、フレームとライブラリの知識、データ分析の処理ができるようになること
未経験からPythonエンジニアへ転職するためには、①オンライン求人サイトで探す、②知人や上司から紹介してもらう、③転職エージェントを利用すること

実務未経験からPythonエンジニアへの転職は、計画的な学習と効果的な求人探しの両方が不可欠です。

まず、Pythonの基本的な構文から始まり、データ構造、アルゴリズム、そしてウェブ開発やデータ分析などの応用分野に至るまで、幅広い知識とスキルの習得が求められます。この学習プロセスには、オンラインコース、チュートリアル、書籍などの教材が役立つでしょう。

一方で、求人探しにおいては、オンライン求人サイト、知人や上司からの紹介、転職エージェントの利用が効果的です。

特に技術職に特化した求人サイトや転職エージェントは、未経験者でも応募可能なジュニアポジションやトレーニングプログラムを提供する企業を見つけるのに役立ちます。また、業界イベントやミートアップへの参加、LinkedInなどのプロフェッショナルネットワーキングサイトを通じて業界の人々とつながることも、新しい機会を見つける上で重要でしょう。

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執筆者

飯嶋シロ

日経シンクタンクにてクラウドエンジニアとして従事。新規クラウド構築における設計をPMとして担当した。新技術をどのように設計にシステム更改で利用するかについて常に考えている。現在はフリーランスのライターとしてITや金融など幅広く情報を発信。趣味は一人旅と猫と一緒に寝ること。

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