Pythonエンジニアとは？仕事内容・年収・AI時代の将来性を解説

データ分析・機械学習（AI）
- Pythonはデータ分析や機械学習の分野で事実上の標準言語となっています。Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリが充実しており、大量データの処理やモデル構築が行いやすい点が特徴です。
自動化・業務効率化
- Pythonは定型作業の自動化にも適しており、スクレイピングやファイル操作、定期バッチ処理などを簡単に実装できます。社員の作業負荷軽減や運用効率化のために社内ツールとして使われることも多くあります。
科学技術計算・研究用途
- 数学・統計・物理・化学といった科学技術分野でも、Pythonはデータ解析やシミュレーションに利用されています。研究機関や大学におけるデータ処理環境としても定着しています。
自然言語処理（NLP）や画像処理
- 機械学習を用いた自然言語処理や画像解析の分野でも、Pythonは豊富なライブラリを背景に採用されています。テキスト解析や画像分類・物体検出などの用途に向いています。

このように、Pythonは単一分野に限定されるのではなく、WebからAI、業務自動化まで幅広い領域で使われている汎用性の高い言語です。

他言語エンジニアとの違い（Java・PHPなど）

Pythonエンジニアと他言語エンジニアの主な違いは、活躍領域と得意分野にあります。以下に代表的な言語との比較をまとめます。

項目	Pythonエンジニア	Javaエンジニア	PHPエンジニア
主な活躍分野	Web開発、AI、データ分析、自動化	基幹システム、大規模業務アプリ	Webサービス、CMS開発
強み	AI・機械学習との高い親和性	高い安定性と処理性能	Web開発特化で導入実績が豊富
主なフレームワーク	Django、FastAPI	Spring Boot	Laravel
処理速度	やや遅め（インタプリタ型）	高速（コンパイル型）	中程度
案件傾向	スタートアップ〜大手まで幅広い	金融・公共・大企業案件が多い	Web系企業中心

Pythonは特にAI・データ分野で圧倒的な強みを持つ点が他言語との大きな違いです。一方で、金融系の基幹システムなど高い処理性能や堅牢性が求められる領域ではJavaが選ばれるケースも多く、用途によって最適な言語は異なります。

そのため、Pythonエンジニアは「Web＋AI＋自動化を横断できるエンジニア」としてポジションを築きやすいのが特徴といえるでしょう。

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Pythonエンジニアの主な仕事内容

Pythonエンジニアの仕事内容は、Web開発だけにとどまりません。AI・データ分析、業務自動化、クラウド連携まで幅広い領域に関わることができるのが特徴です。

ここでは、代表的な業務内容と他言語エンジニアとの違いについて詳しく解説します。

Webアプリケーション開発

Pythonエンジニアの代表的な業務が、Webアプリケーションの開発です。

DjangoやFastAPIといったフレームワークを活用し、ユーザー向けのWebサービスや社内システムのバックエンドを構築します。具体的には、APIの設計・実装、データベースとの連携、認証機能の開発などを担当します。

シンプルで可読性の高いコードを書ける点がPythonの強みであり、開発スピードを重視するスタートアップから大規模サービスまで幅広く採用されています。

データ分析・機械学習（AI）モデル構築

Pythonはデータ分析や機械学習分野で広く活用されており、PythonエンジニアがAIモデルの構築を担当するケースも増えています。

PandasやNumPyでデータを前処理し、scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを用いて予測モデルや分類モデルを開発するのも特徴です。売上予測、需要予測、画像認識、自然言語処理など活用領域は多岐にわたり、データをビジネス価値へと変換する役割を担います。

業務効率化・自動化ツール開発

Pythonは業務効率化や自動化にも強みを持つ言語です。

Webスクレイピングによる情報収集の自動化や、定型レポート作成の自動処理、Excel操作の自動化など、日常業務の負担を軽減するツール開発を担当します。

RPAと組み合わせて社内業務フローを効率化するケースもあり、エンジニアリングを通じて生産性向上に直接貢献できる点が特徴です。少ないコードで実装できるため、スピーディーに改善できるでしょう。

インフラ・クラウド連携

Pythonはインフラやクラウド環境との連携にも活用されます。

AWS Lambdaなどのサーバーレス環境での処理実装や、定期バッチ処理の開発、APIを通じた外部サービス連携などを担当します。クラウド上で動作するシステムの自動化や運用効率化を支える役割も担い、DevOpsの観点からインフラエンジニアと協働するケースも少なくありません。

Pythonは設定スクリプトや運用ツールとしても扱いやすく、クラウド時代の開発基盤を支える言語の一つといえます。

他言語エンジニアとの業務内容の違い

Pythonエンジニアは、Web開発に加えてAIやデータ分析、自動化まで幅広く関わる点が特徴です。一方で、JavaやPHP、Rubyなどのエンジニアは、それぞれ得意とする領域がやや異なります。

項目	Pythonエンジニア	Javaエンジニア	PHPエンジニア	Rubyエンジニア
主な業務領域	Web、AI、データ分析、自動化	基幹系システム、大規模業務アプリ	Webサービス開発	Webアプリ開発（スタートアップ中心）
案件規模	小〜大規模まで幅広い	大規模案件が多い	中小〜中規模が中心	スタートアップ案件が多い
特徴	分野横断型	安定性・堅牢性重視	Web特化型	開発スピード重視

Javaは金融・公共系などの大規模基幹システムで採用されることが多く、堅牢性や安定性が求められる現場で活躍します。PHPやRubyはWebサービス開発に強みを持ち、スタートアップ企業での採用が多い傾向にあります。

それに対し、PythonエンジニアはWeb開発に加え、AIやデータ活用領域まで業務範囲が広がりやすい点が大きな違いです。技術の横断性が高く、複数分野をまたいでキャリアを築きやすいポジションといえるでしょう。

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Pythonエンジニアに求められるスキル

Pythonエンジニアとして活躍するには、単にPythonを書けるだけでは不十分です。基礎文法の理解に加え、フレームワークやデータ処理技術、API設計など実務に直結するスキルが求められます。

ここでは、現場で必要とされるPythonエンジニアの代表的なスキルをみていきましょう。

必須スキル：Pythonの基礎文法・実装力

Pythonエンジニアにとって最も重要なのは、基礎文法を正しく理解し、実務で使えるレベルの実装力を身につけることです。

変数・関数・クラス・例外処理といった基本構文に加え、リスト内包表記やデコレーターなどPython特有の書き方にも習熟していることが求められます。また、可読性を意識したコード設計やエラーを想定した実装など、保守性を考慮した開発スキルも欠かせません。

実務必須スキル：フレームワークの理解

実務では、Pythonの基礎だけでなくフレームワークの理解が不可欠です。

DjangoやFastAPIなどを活用することで、認証機能やデータベース連携、API構築を効率的に実装できます。ルーティングやMVC（MTV）構造の理解、ミドルウェアの仕組み、セキュリティ対策など、フレームワークの設計思想を把握していることが重要です。

単に動くコードを書くのではなく、拡張性や保守性を考慮した開発が求められます。

分野別必須スキル：データ処理・分析ライブラリ

データ分析やAI分野で活躍するには、専用ライブラリの理解が欠かせません。

PandasやNumPyを用いたデータ前処理・集計、scikit-learnによる機械学習モデルの構築など、目的に応じたツール選定と実装力が求められます。加えて、データの可視化や特徴量設計といった分析工程全体を理解していることも重要です。単なるコード記述にとどまらず、データから示唆を導き出す視点も欠かせません。

バックエンド必須スキル：API設計・データベース知識

Webバックエンドを担当するPythonエンジニアには、API設計やデータベースに関する知識も必須です。

RESTの設計原則を理解し、拡張性や保守性を考慮したAPIを構築できるスキルが求められます。また、SQLによるデータ操作や、ORM（Object-Relational Mapping）の仕組みを理解していることも重要です。

データの整合性やパフォーマンスを意識しながら設計できるかどうかが、実務レベルの分かれ目となります。

推奨スキル：チーム開発・Git運用スキル

実務では個人開発ではなく、複数人でのチーム開発が基本となります。そのため、Gitを用いたバージョン管理やブランチ運用の理解は重要なスキルです。

プルリクエストやコードレビューの対応、コンフリクト解消などの実務経験があると評価されやすくなります。また、タスク管理ツールを用いた進捗共有やドキュメント作成など、円滑なコミュニケーション能力もチーム開発では欠かせません。

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Pythonエンジニアの年収相場はなぜ高い？

Pythonエンジニアは、他のIT職種と比較して年収水準が高い傾向にあります。その背景には、AIやデータ分野での需要拡大や、専門性の高さが挙げられます。

ここでは、Pythonエンジニア平均年収の目安や経験別のレンジ、他言語エンジニアとの違いについて詳しくみていきましょう。

Pythonエンジニアの平均年収と経験別の目安

Pythonエンジニアの年収は、経験年数や担当領域によって大きく変わります。

一般的な目安は、次のとおりです。

経験年数	想定年収レンジ
未経験〜1年	350万〜450万円
2〜3年	450万〜600万円
4〜6年	600万〜800万円
7年以上・リードクラス	800万〜1,000万円以上

未経験層では400万円前後からスタートするケースが多い一方、実務経験を積み、設計やリーダー業務を担えるようになると年収は大きく上昇します。

特に、AI・データ分析・クラウド設計など専門性の高い領域を担当できるエンジニアは、市場価値が高まりやすい傾向にあります。スキルの幅と深さが、そのまま年収レンジに反映されやすい職種といえるでしょう。

【MyVision編集部の見解】 MyVision編集部では、「年収レンジ」だけでPythonエンジニアの転職先を選ぶことは推奨していません。なぜなら、同じ年収帯でも担当する領域や裁量の大きさによって、その後の市場価値が大きく変わるからです。

実際に重要なのは、①上流工程に関われるか、②AI・データ・クラウドなど将来性のある領域に触れられるか、③評価基準が明確かどうかです。これらを確認せずに転職すると、短期的に年収は上がっても、中長期の成長機会を逃す可能性があります。

他言語エンジニアとの比較

エンジニアの年収は、使用言語だけで決まるものではありません。雇用形態（正社員・フリーランス）や経験年数、担当領域、企業規模など、複数の要素が影響します。

そのうえで、言語ごとの市場傾向を把握する参考値としてまとめた代表的な年収レンジは、次のとおりです。

言語	想定年収レンジ（目安）
Python	450万〜800万円
Java	450万〜750万円
PHP	400万〜700万円
Ruby	450万〜780万円

PythonはWeb開発に加え、AIやデータ分析といった高度な分野にも活用されており、対応できる領域が広い点が特徴です。

ただし、最終的な報酬水準を左右するのは「扱う言語」よりも「担う役割と専門性」です。AIモデル設計やクラウドアーキテクチャ設計など上流工程を担当できる場合、同じPythonエンジニアでも評価は大きく変わります。

言語の違いを見ることは有効ですが、キャリア形成においては専門領域とスキルの組み合わせが重要といえるでしょう。

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Pythonエンジニアの将来性と「生成AI」の影響

Pythonエンジニアの将来性は、AIやデータ活用の拡大とともに注目を集めています。特に生成AIの普及により、Pythonスキルの重要性はこれまで以上に高まっています。

一方で、Webバックエンドとしての安定した需要も続いており、活躍領域は幅広い職種といえるでしょう。

ここでは、Pythonエンジニア需要動向と生成AI時代におけるPythonの立ち位置を詳しく解説します。

AI・データ分野における需要の拡大

近年、企業がデータ活用やAIをビジネスの中核に据える動きが加速しており、Pythonの需要はさらに高まっています。

Pythonはデータ分析や機械学習、深層学習といったAI領域で主要な言語として使われており、ライブラリやフレームワークの充実度も高いことから、データサイエンティストや機械学習エンジニアといった職種でも重宝されています。

また、ビッグデータを扱うプロジェクトや予測モデルの構築といった高度な分析ニーズが増える中で、Pythonの活用機会は今後も拡大していく見通しです。

Webバックエンドとしての安定需要

PythonはWebバックエンド開発でも根強い需要があります。

DjangoやFastAPIなどのフレームワークを用いることで、APIやWebサービスの構築・運用が効率よく進められるため、スタートアップから大手企業まで幅広い現場で採用されています。

また、バックエンドエンジニア自体の需要はWebサービスの増加とともに安定しており、Pythonを使ったサーバーサイド開発は長期的なキャリア選択としても有効です。

業務における安定性と将来性の両面から、Webバックエンド開発者としての価値は今後も維持されると考えられています。

生成AI時代におけるPythonの立ち位置

生成AIの発展により、AIモデルの実装やデータ処理の自動化がエンジニアの主要な役割としてますます重要になっています。

Pythonは機械学習・深層学習のライブラリが充実しているだけでなく、研究開発と実運用の両方で幅広く採用されているため、生成AI時代でも中心的な役割を担うと考えられてます。また、生成AIツールを活用した開発効率の向上や、AIサービスとの連携開発にもPythonが使われるケースも少なくありません。

このように、生成AIの広がりとともにPythonの需要は強まっており、従来のWeb・データ分野に加えてAI基盤構築やモデル運用など新たな領域での活躍が期待されます。

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Pythonエンジニアのキャリアパス

Pythonエンジニアは、専門性を深める道と領域を広げる道のどちらも選択できる職種です。Webバックエンドのスペシャリストとして技術を磨くことも、AIやデータ分野へ展開することもできます。

ここでは、Pythonエンジニアの代表的なキャリアパスを詳しくみていきましょう。

Webバックエンドスペシャリスト

Pythonを使ったWebバックエンド開発のスペシャリストは、API設計やサーバーサイド処理、データベースとの連携といった領域の深い技術力を強みとするキャリアパスです。

Django、FastAPIなどのフレームワークを使いこなしながら、堅牢で拡張性の高いバックエンドを構築・運用する役割を担います。また、アーキテクチャ設計やパフォーマンス最適化に関わる機会も増え、技術的な専門性を高めることで、上流工程やリーダー職への道も開けます。

Webバックエンドの深い知識と経験は、多くの企業で評価されるポジションといえるでしょう。

データサイエンティスト・AIエンジニアへの展開

Pythonエンジニアは、データサイエンスやAI領域へキャリアを広げやすい点も大きな魅力です。

Pythonはデータ処理や機械学習ライブラリが豊富であり、Pandasやscikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどを活用したデータ分析やモデル構築の実装に強みがあります。

そのため、単なるバックエンド開発から、データ活用を主導するデータサイエンティストやAIエンジニアとしての役割へ展開しやすいのが特徴です。

データの前処理からモデル評価・運用まで一貫して関わることで、より高度な技術領域での活躍が期待されます。

フルスタックエンジニアへの展開

Pythonエンジニアはバックエンドだけでなく、フロントエンドやインフラの知識を身につけることでフルスタックエンジニアとしてのキャリアも描けます。

例えば、バックエンドでAPIを提供しつつ、JavaScript系フレームワーク（React・Vueなど）でフロントエンドを構築したり、クラウドサービスの設定や運用にも関わることで、開発全体の設計・実装・運用を一人で担う力が身につくでしょう。

フルスタックエンジニアは、プロジェクト全体を俯瞰しながら効率的な開発ができるため、小規模なプロダクトから大規模チームまで柔軟に対応できる点が強みです。複数技術領域を横断する経験は、市場価値の向上にもつながります。

テックリード・PMへのキャリア

一定の実務経験を積んだPythonエンジニアは、技術面のリーダーやプロジェクトマネジメント（PM）領域へキャリアを進めることも可能です。

テックリードとしては、コード品質やアーキテクチャ設計の方向性を示し、チーム全体の技術的な意思決定に関与します。また、PMとしてはスケジュール管理や要件調整、ステークホルダーとのコミュニケーションなど開発プロセス全体をリードする役割を担います。

このように、単一の技術領域にとどまらず、チームやプロジェクトを俯瞰する視点を身につけることで、技術力とマネジメント力を兼ね備えたキャリア形成が可能です。エンジニアとしての専門性を高めつつ、組織やチームへの貢献度を広げられる道筋として注目されています。

【MyVision編集部の見解】 MyVision編集部で、未経験または若手のPythonエンジニアがキャリアを積んだ場合の将来像をシミュレーションすると、いくつかのパターンが想定できます。

たとえば、20代後半でバックエンドを軸に経験を積み、30代前半でテックリードに昇格するケース。あるいは、AI・データ領域へ展開し、データ基盤の責任者やDX推進ポジションへ進むケースです。

年収水準は役割や専門領域によって差がありますが、30代で800〜1,200万円前後を目指せる可能性もあります。重要なのは、早い段階で「どの領域で専門性を高めるか」を意識して経験を積むことです。

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未経験からPythonエンジニアになるには？現実的なロードマップ

Pythonは比較的学習しやすい言語といわれており、未経験からでも挑戦しやすい分野です。ただし、基礎知識の習得だけでなく、実務を想定したスキルやポートフォリオの準備が重要になります。

ここでは、Pythonエンジニアの現実的な難易度や学習の進め方、転職に向けた具体的なステップを詳しくみていきましょう。

未経験から目指す現実的な難易度

未経験からPythonエンジニアを目指す場合、独学だけでは一定の時間と継続力が必要です。

Python自体は文法がシンプルで学びやすい言語ですが、実務で使えるレベルに到達するには、Web開発やデータ処理、フレームワークの理解など複数の領域の習熟が求められます。

一般的な学習期間の目安は、次のとおりです。

thonの基礎理解：1〜3ヶ月
Web開発・フレームワーク習得：3〜6ヶ月
実務相当のポートフォリオ制作：6〜12ヶ月

もちろん、学習時間や取り組み方、バックグラウンドによって前後しますが、未経験から実務レベルへ到達するには半年から1年程度の継続学習が現実的といえるでしょう。同時に、実際のコードを書く量を増やし、自分で試行錯誤する経験が重要です。

学習ロードマップ（基礎→Web→データ）

未経験からPythonエンジニアを目指すには、学習の順序を意識してステップを積み上げることが重要です。

ここからは、Pythonエンジニアを目指す場合の代表的なロードマップと、役立つ資格を詳しく解説します。

Pythonの基礎を固める

まずは言語の基礎文法やデータ構造、制御構文を理解します。

以下の内容を習得しましょう。

変数・型・演算子
条件分岐・ループ
関数・クラス
モジュール・ライブラリの利用

この段階では、簡単なスクリプトを書きながら手を動かすことが大切です。

Web開発の基礎を学ぶ

基礎が固まったら、Webアプリケーションの開発手法に進みます。

HTTPの基礎知識
Django・Flask・FastAPIの使い方
フロントエンドとの連携
データベースとの統合

実際に簡単なWebアプリを作成して、ルーティングやフォーム処理、CRUD操作を体験することで理解が深まります。

データ処理・分析・AIの基礎

データ処理や分析、AIの基礎は、非常に需要の高い領域です。Web開発に並行して、データまわりのスキルも身につけましょう。

Pandas／NumPyによるデータ操作
scikit-learnでのモデル構築
データ可視化（Matplotlib／Seabornなど）

これらのスキルはデータ分析やAI関連の業務でも活かせます。

Pythonエンジニアに役立つ資格

資格はスキルの客観証明として有効です。ただし、実務では成果物（ポートフォリオ）や実装力のほうが重視される傾向にあります。そのうえで、以下のような資格は学習の目標設定や基礎力の確認に役立ちます。

資格名	目的・特徴
Python 3 エンジニア認定基礎試験	Pythonの基礎文法・標準ライブラリの理解を証明
Python 3 エンジニア認定データ分析試験	データ処理・分析スキルの証明に有効
AWS 認定（クラウド関連）	Pythonを使ったクラウド実装を意識する際の補助的指標

資格は学習の道標として有効ですが、実案件で通用する実装力や作品としてのポートフォリオが転職時の評価につながることを意識しましょう。

ポートフォリオの作り方

未経験からPythonエンジニアを目指す場合、ポートフォリオはスキルの証明として非常に重要です。書類選考や面接で実力を伝える材料になるため、単なる学習ログではなく、実際に動く成果物を用意することを意識しましょう。

◼︎ポートフォリオ制作のポイント

目的を明確にする
- 例えば「Webアプリでタスク管理」「データを使った売上分析」「スクレイピングで情報収集」など、何を解決したいのかを最初に決める。
実際に動くアプリとして完成させる
- 単なるコードだけでなく、READMEや画面説明、実行手順を含めて作品として仕上げる。
GitHubで公開する
- ソースコードやプロジェクト構成をGitHubで公開することで、レビューや応募先への提示が容易になる。
READMEに学んだ点・工夫点を明記する
- 何をどう実装したのか、どんな課題があったか、どう解決したかを丁寧に説明することで評価が上がる。

複数の作品を作ることで、技術の幅と深さをアピールでき、企業側もあなたのスキルをイメージしやすくなるでしょう。特にWebアプリ開発、データ分析ツール、自動化ツールの3種類をそろえておくと実務対応力を示しやすくなります。

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Pythonエンジニアへの転職ならテックゴーへ

Pythonエンジニアとして働くなかで、「実装だけで成長できているのか」「AIやデータ分野に挑戦したいが機会がない」と感じる方もいるのではないでしょうか。担当領域が限定されていると、将来のキャリアパスが見えにくくなることもあります。

こうした悩みを整理する場として活用できるのが、エンジニア特化の転職支援サービス「テックゴー」です。

テックゴーでは、Pythonエンジニアのキャリアに精通したアドバイザーが、これまでの開発経験やスキルセットを整理し、Webバックエンド・AI・データ分析など志向に合ったポジションを提案します。上流工程に関われる案件や、技術的な裁量を持てる環境など、次の成長につながる選択肢を検討できます。

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まとめ

Pythonエンジニアは、Web開発からAI・データ分析、業務自動化まで幅広い分野で活躍できるエンジニアです。特に近年は、生成AIやデータ活用の広がりを背景に、Pythonスキルを持つ人材の需要が高まっています。

一方で、年収や将来性は「Pythonを使えるかどうか」だけでは決まりません。どの分野で専門性を高めるのか、どのレベルまでスキルを磨くのかによって、キャリアの広がりは大きく変わります。

未経験から目指す場合も、学習ロードマップやポートフォリオを意識的に設計することが重要です。

「自分のスキルでどの分野を狙うべきか分からない」「年収を上げるにはどんな経験が必要か知りたい」——そんな方は、エンジニア専門のキャリア支援サービスを活用するのも一つの選択肢です。

テックゴーでは、Pythonエンジニアのキャリア相談から求人紹介、スキルに応じた市場価値の診断までサポートしています。これからPythonエンジニアを目指す方も、キャリアアップを検討している方も、まずはテックゴーで可能性を広げてみてください。

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Pythonエンジニアに関するよくある質問

ここでは、Pythonエンジニアに関してよく寄せられる質問をまとめて紹介します。フリーランスとしての働き方や将来性、新卒で目指す場合の考え方など、気になるポイントを整理するためにもお役立てください。

Pythonエンジニアはフリーランスとして活躍できる？

Pythonエンジニアは、フリーランスとしても活躍しやすい職種の一つです。

PythonはWeb開発、データ分析、AI開発、自動化ツールなど幅広い領域で使われているため、複数の案件に対応できる柔軟性があります。また、リモートワークやプロジェクト単位での契約が多い分野でもあるため、案件獲得の機会が豊富です。

フリーランスとして成功するためには、単にPythonの基本スキルがあるだけでなく、クライアントの課題を解決できる実装力や、ポートフォリオ・実績の提示、コミュニケーション力も重要になります。

データ分析や機械学習、クラウド連携といった高い専門性を持つ分野に強みを持つほど、単価や条件が良い案件を獲得しやすい傾向があります。

Pythonエンジニアはオワコンと言われてるのは本当？

ネット上では「Pythonはオワコン（終わったコンテンツ）」といった意見が見られることもありますが、それがそのまま事実を意味するわけではありません。実際には、Pythonの需要は多くの分野で高いまま続いています。

プログラミング言語の人気指標であるTIOBE指数などでは一時的に割合が変動することがありますが、Python自体は依然として多くのプロジェクトで使われており、Web開発やデータ分析・AI領域での利用は増え続けています。

このため、「オワコン」という表現は極端な意見であることが多く、実務での活躍機会がなくなるという意味ではありません。言語の順位やトレンドは変動しますが、需要は依然として強く、特にAI・データ活用の分野では中心的な役割を担い続けています。

新卒でPythonエンジニアはあり？なし？

新卒でPythonエンジニアになることは十分に可能です。新卒求人でもPythonを使った開発ポジションは増えており、未経験者歓迎の案件も存在します。ただし、完全未経験の状態で採用されるケースは相対的に少なく、基礎スキルや実装経験を示す準備が重要です。

新卒の強みとしては、学習意欲やポテンシャルが重視される点が挙げられます。大学の勉強や個人学習でPythonの基礎や簡単なWebアプリ・データ分析の成果物を示し、ポートフォリオやインターン経験で具体的なスキルを表現できると選考で有利となるでしょう。

まとめると、新卒でPythonエンジニアを目指すことは「あり」ですが、特に完全未経験の場合は基礎学習・アウトプット・応募先企業研究などの準備が成功のカギです。

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