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Pythonエンジニアの年収が高い理由。年代別・職種別で解説します。

Pythonは、注目を浴びているAIや機械学習の開発や、アプリケーション開発、データ分析などに使われている言語で、Pythonを扱うエンジニアは、他の言語を扱うエンジニアと比較して高年収とされています。本記事ではPythonエンジニアの年代別・職種別の年収や、今後の需要・将来性について詳しく解説します。

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Pythonエンジニアの平均年収

 

 

Pythonエンジニア 年代別の平均年収

 

20代Pythonエンジニアの平均年収:476万円

まだ若い20代であっても、他の言語を扱うエンジニアと比較した場合、Pythonエンジニアは平均年収が高い水準にあります。

20代のPythonエンジニアの最高年収は約900万円です。

 

30代Pythonエンジニアの平均年収:555万円

30代ではPythonエンジニアとしての知見が増え、専門性の高い知識や経験を評価され、20代よりも年収が上がる傾向にあります。

30代のPythonエンジニアの最高年収は約1,000万円です。

 

40代Pythonエンジニアの平均年収:677万円

40代はキャリアや専門知識共に10年を超えるPythonのスペシャリストとして評価されている人も多いです。それらは年収にも現れています。

40代のPythonエンジニアの最高年収は約1,194万円です。

 

50代Pythonエンジニアの平均年収:621万円

50代は高年収の人と40代より年収が下がる人に分かれます。

 

50代は上流工程に関わる、またはマネジメントスキルを身につけリーダーポジションにつく人と40代までと変わらず同じ業務を続けている人と二極化するのです。

 

これにより、同じPythonエンジニアであってもマネージャークラスやSEといったリーダーポジションに就いた高年収の人と、それ以外の人に差が生まれます。

50代のPythonエンジニアの最高年収は約1,200万円です。

 

Pythonエンジニア 職種別の平均年収

 

業種により平均年収も変化します。職種別に平均年収を紹介いたします。

 

AI・機械学習エンジニアの平均年収

システム開発やデータ分析、コンサルティングやデータアナリティクス業務、ハイテクノロジー向けのライブラリの提供と活躍しているAI・機械学習エンジニア活躍しています。

AI・機械学習エンジニアの平均年収が566万円。最高年収は1,000万円です。

  • ・20代の平均年収:458万円、最高年収は900万円
  • ・30代の平均年収:610万円、最高年収は880万円
  • ・40代平均年収:770万円、最高年収は1,000万円
  • ・50代の平均年収:522万円、最高年収は750万円

 

web系SE・プログラマー(SI・受託開発)の平均年収

Python言語でWebエンジニアが取り扱うのは、Webアプリのバックエンド開発がメインといわれています。Instagram、Youubeなどのバックエンド処理にも活用されています。

 

web系SE・PG(SI・受託)の平均年収は平均年収440万円、最高年収は850万円です。

  • ・20代のweb系SE・PG(SI・受託)の平均年収:410万円、最高年収700万円
  • ・30代のweb系SE・PG(SI・受託)の平均年収:450万円、最高年収780万円
  • ・40代のweb系SE・PG(SI・受託)の平均年収:532万円、最高年収760万円
  • ・50代のweb系SE・PG(SI・受託)の平均年収:496万円、最高年収850万円

 

web系SE・プログラマー(自社開発)の平均年収

ヤフーやサイバーエージェント、バンダイナムコオンライン、楽天など大手企業が目立つのも特徴です。自社でWebシステムの開発や運用を行います。

 

web系SE・PG(自社製品)の平均年収は平均年収554万円、最高年収は1,100万円です。

  • ・20代のweb系SE・PG(自社製品)の平均年収:500万円、最高年収:900万円
  • ・30代のweb系SE・PG(自社製品)の平均年収:586万円、最高年収:1,000万円
  • ・40代のweb系SE・PG(自社製品)の平均年収:686万円、最高年収:1,100万円
  • ・50代のweb系SE・PG(自社製品)の平均年収:784万円、最高年収:1,000万円

 

スマホ系SE・プログラマーの平均年収

Pythonのオープンソースライブラリを活用すればiOSやAndroidでも動くようなクロスプラットフォームに対応したアプリ開発が可能です。

 

スマホ系SE・PGの平均年収は平均年収458万円、最高年収1,000万円です。

  • ・20代のスマホ系SE・PGの平均年収:336万円、最高年収:450万円
  • ・30代のスマホ系SE・PGの平均年収:485万円、最高年収:650万円
  • ・40代のスマホ系SE・PGの平均年収:706万円、最高年収:1,000万円

 

データサイエンティストの平均年収

AIに精通したPythonエンジニアがデータ収集やデータ分析といったデータサイエンティストの役割を担うこともあります。

 

データサイエンティストの平均年収は565万円、最高年収:1,080万円です。

  • ・20代のスマホ系SE・PGの平均年収:524万円、最高年収:800万円
  • ・30代のスマホ系SE・PGの平均年収:578万円、最高年収:1,000万円
  • ・40代のスマホ系SE・PGの平均年収:686万円、最高年収:1.080万円
  • ・50代のスマホ系SE・PGの平均年収:633万円、最高年収:940万円

 

データベースエンジニアの平均年収

データベース分野ではビックデータの活用が非常に注目を浴びており、活用の機会も増加しているため、ビックデータの活用においてセキュリティ面や豊富なライブラリのあるPythonは非常に利点が大きいのです。

 

データベースエンジニアの平均年収は582万円、最高年収:1200万円です。

  • ・20代のスマホ系SE・PGの平均年収;440万円、最高年収:650万円
  • ・30代のスマホ系SE・PGの平均年収:627万円、最高年収:876万円
  • ・40代のスマホ系SE・PGの平均年収:695万円、最高年収:1,194万円
  • ・50代のスマホ系SE・PGの平均年収:754万円、最高年収:1,200万円


Pythonと多言語の平均年収を比較すると?

 

Pythonの、平均年収はおよそ400万~950万円といわれています。これに対して多言語の平均年収は以下のようになっています。

 

  • ・PHPエンジニア:350~650万円
  • ・Javaエンジニア:300~700万円
  • ・Rubyエンジニア:300~650万円
  • ・C#エンジニア:350~650万円

以上のように多言語と比較してPythonエンジニアは高年収ということが分かります。

 

(※Geekly(ギークリー)自社データ調べ)

 

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Pythonエンジニアが高年収なのはなぜ?

 

 

需要が上がっている機械学習・AI開発の分野で活躍しているため

 

機械学習・AI開発の分野ではPythonを使用するケースが多く、世界的な大企業がこぞってAIエンジニアを求めている背景もあり、Pythonエンジニアは他のエンジニアと比較しても重要が高く、高収入になっています。

そもそもAIとPythonとの相性がとても良く、先端技術開発分野においてPythonはなくてはならないものです。

さらにディープランニングに関しては、まずPythonによる実装を先んじて行うのが主流となっています。

 

Pythonを扱えるエンジニアが少なく希少価値が高いため

 

AI分野は今やIT業界だけにとどまらず、あらゆるマーケットや業界、企業で先端技術として求められており、採用されています。当然、それに応じてAI分野に長じたPythonエンジニアのニーズも上昇していきます。

 

その反面、Pythonエンジニアの数は希少であり、周囲のニーズに追いついてないのが現状です。つまり世界規模でPythonエンジニアの数が足りていないのです。

 

結果として需要に供給が追いつかず、Pythonエンジニアの人材価値が上昇し、高年収になっているという背景があります。

 

 

Pythonエンジニアの仕事内容とキャリアパス

 


Pythonエンジニアの仕事内容

 

人工知能・機械学習

PythonはAI(人工知能・機械学習)に関連したライブラリが豊富なため、AI分野関連の開発において今や必要不可欠な言語となっています。

たとえば、Google社が開発した機械学習ライブラリである「TensorFlow(テンソルフロー)」、intel社が開発した画像認識に関わる機能ライブラリである「OpenCV(オープンシーヴィ)」などがあります。

 

データ分析

近年、ソーシャルメディアやマルチメディア、ウェブサイトなどビックデータを活用している媒体は多数存在し、Pythonはそのビックデータを取り扱う言語として注目されています。

また、従来の科学計算用としてのライブラリを豊富に持ち合わせ、データ分析に活用されるといった役割も引き続き担っているのです。

 

ブロックチェーン開発

ビットコインなど仮想通貨といった暗号資産などに用いられる技術として有名なブロックチェーンの開発に、Pythonが多用されています。

Pythonの豊富なライブラリがブロックチェーンの計算を簡易にする他、比較的コードが短い上に理解しやすく、コードを書く時間も短いといった特徴の他、エラーが起きても原因の特定が容易で、修正しやすいといった特徴も活かされています。

 

Webサイト制作

Webサイド開発にもPythonが使用されています。それはDjango(ジャンゴ)Flask(フラスコ/フラスク)といったWeb開発に便利なフレームワークが備わっているからです。

YouTube、またはNetflixといった世界的に有名な動画配信サービスもPythonで開発されているのです。

 

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Pythonエンジニアのキャリアパス

 

AIエンジニア

AI分野は市場や業界の垣根を飛び越えて急速に広がり活躍を見せていますが、その中でも特にIoTの躍進や自動運転技術向上への取り組みに注目が集まっています。

 

そういった世の中の流れの中で「機械学習エンジニア」というジョブも誕生しました。機械学習エンジニアを目指すIT人材は増加しており、近年ではITテクノロジーにおける中心的な枠割も担っています。

 

データサイエンティスト

データサイエンティストは単にデータを収集することだけが業務ではなく、データ分析した結果を元にクライアントのニーズに合わせてどう経営に活かせるか?といった戦略を組み立てる仕事です。

 

ブロックチェーンエンジニア

ブロックチェーンは常に膨大で複雑な計算を必要としますが、Pythonのライブラリを使用することで、それを簡易に行うことができます。

その大きな理由の1つとして挙げられるのが、Pythonには「hashib」という主要ライブラリが備わっている点です。

 

・ハッシュ関数

・HTTPリクエスト

・数値計算

 

上記のようなライブラリが豊富に備わっており、ハッシュ関数についてはセキュリティの面でもデータ改ざんを防ぐ意味でブロックチェーンの信頼性そのものを高めています。

つまり、ブロックチェーン開発の核としてPythonが位置しているといっても良いため、Pythonエンジニアの需要は高いです。

 

データアナリスト

データアナリストはデータ分析を行い、主に現状の立ち位置を正しく導きだし、今後の課題を取り出すスペシャリストです。

 

Pythonにはデータ分析に向いているPandasNumpyなど多くのデータ分析用ライブラリが存在します。

つまり、データアナリストはPythonエンジニアとして、Pythonの技術を有用に活用できるキャリアパスといえます。

 

【簡単3分】キャリアパス診断をしてみる

 

 

Pythonエンジニアが年収を上げるには?

 

 


Pythonエンジニアの将来性

 

現在、Pythonの中でももっとも期待されている分野はDX(デジタルトランスフォーメーション)であり、この分野においてPythonエンジニアは欠かせない存在になっています。

 

またAI・機械学習、データサイエンティストやその他分野においても、Pythonを使用した技術の革新は進んでおり、Pythonエンジニアは大変将来性が豊かな職種といえます。


Pythonエンジニアとして必要なスキルをつける

 

実務経験を積み基礎固めをする

Pythonエンジニアになるためには、2~3年はプログラミングの実務経験を積むなど基礎を固める必要があります。基礎的な実務経験があるだけで、高い年収の求人が狙える可能性があります。

 

最新技術に深く携わる

PythonエンジニアはAI・機械学習の知識取得やデータベース、IoT、ロボット技術といった先端技術開発に携わることができるため、高額な年収を得られる企業に転職できるチャンスが高まります。

 

Pythonの資格を取得する

 

  • ・Python3エンジニア認定基礎試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催しているPythonの基礎的な文法スキルを認定する試験であり、プログラミング未経験の方でもPythonの知識を深めることができる、初心者にも向いている資格試験です。

 

  • ・Python3エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催しており、機械学習に必要な知識が試される資格試験です。Pythonを利用・応用して機械学習システムに活かせるかを試されます。

難度的には常日頃からPythonに触れている人であれば、十分合格可能な資格です。

 

 

高年収が狙える職種にキャリアチェンジする

 

冒頭で職種別の平均年収について解説しました。

高年収が狙えるAI・機械学習エンジニアやデータベースエンジニアへキャリアチェンジすることによって年収アップが叶う可能性があります。

AI・機械学習エンジニアを目指す場合は、機械学習用のライブラリやフレームワークなどの専門知識のほか、コンピューターサイエンスの知識、統計解析、セキュリティ知識などを身に付けましょう。

 

規模の大きな企業へ転職する

 

Pythonエンジニアとしてキャリアアップを目指すためには、より大規模なプロジェクトに携われる環境に身を置くことも必要です。

例えば大手企業や外資系企業など、より大規模プロジェクトを扱う企業へ転職することによって年収アップの可能性も上がります。

またそういった大企業のなかでもさらに高年収を目指すためには、マネジメント職を目指すと良いでしょう。

そのためにも積極的な情報収集やキャッチアップを続けることが大事です。

 

 

Pythonエンジニアは未経験でも転職できる?

 

 

開発経験があると目指しやすい

 

未経験からPythonエンジニアを目指す場合、他言語での開発経験があると役に立ちます。

実際、未経験可の求人案件でもWEB開発経験を条件にしているものが多いです。

プログラミング自体が全くの未経験であれば、まずはPythonの基礎知識をスクール、書籍、学習サイトなどで身に付ける必要があるでしょう。

基礎の習得にはおよそ200~300時間程度、実務に使えるレベルとなると独学なら300~500時間程度の勉強時間が必要とされています。

オブジェクト指向、フレームワークへの理解も欠かせません。

 

 

未経験Pythonエンジニアの平均年収

 

未経験の場合の平均年収は300万円〜450万円が相場のようです。

知識を身に付けるだけでなく、実務経験を積むことでスキルアップ、年収アップにつながります。

 

 

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今回はPythonエンジニアについてご紹介しました。Pythonエンジニアはまだまだ希少であり、Pythonエンジニアとして業務に当たることができれば、転職による年収の大幅アップも夢ではありません。

 

もしPythonエンジニアへ実際に転職を考えていたり、転職に悩んでいる方や求人案件そのものをお探しの方は、転職エージェントのGeekly(ギークリー)のご利用をおすすめします。

GeeklyはPythonエンジニアを含めIT分野に強く、専門のキャリアアドバイザーが様々な形でサポートしてくれます。

この記事の監修者

【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平

5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。

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