Pythonエンジニア必見!Tensorflow/Django/bottle/Flaskの案件単価相場

案件単価相場 比較

Pythonといえば大人気プログラミング言語の一つです。
特に最近は、AIや機械学習などIT業界のトレンドとなる分野で活躍している言語で、世界で見ても人気急上昇中の言語です。

そのPythonには、いくつかのフレームワークがあります。
そのフレームワークの案件単価相場を紹介していきます。

またPythonの案件単価相場の紹介と案件単価の年推移グラフで見る今後の動向も一緒に紹介していきます。
ぜひチェックしてください。

Pythonの案件単価相場

まずはPythonの案件単価相場から見ていきましょう。

Pythonの案件単価の相場は70万円台となっております。

他人気言語と比べて比較的高いのかなと思います。

やはりAIや機械学習に使われたり、世界規模の企業であるGoogleやFacebookなどでもWebシステムを開発するために採用されているだけのことはありますね。

またPythonは、データ分析にも優れているのでデータサイエンティストにも人気のある言語です。
ただ、その分野に関しては最近R言語というプログラミング言語が流行りだしているので、どうなっていくのかという点はありますが、、

まあでもAIや機械学習が伸びているようにPythonも人気が伸びている言語ですので、今後70万円台を下回ることはないでしょう。むしろ80万円台に相場が移ってもおかしくありません。

データで見るPythonの今後と将来性

Pythonの案件単価を年ごとに見てみましょう。

グラフを見る限り、年々高単価の案件の割合が増えている傾向にあります。

90万円台あたりはもろそんな感じですね。

このグラフからでも年々ニーズが高まっていることが読み取れます。

またAIや機械学習の分野はますます発展していくと思うので、Python自体の需要も高まること間違いなしです。

またAIや機械学習に並びビッグデータという言葉も浸透してきています。
それにより企業では、よりデータの収集や分析・管理などの重要視するようになりました。

そしてそのデータ分析関連は、Pythonが得意としていることなのでさらに需要が高まっていると思います。

おそらく今後は80万円台以上のグラフのところが丸日を帯びていくのではないでしょうか。

学ぶなら今しかありません!

Pythonのフレームワーク

Pythonにもいくつかフレームワークが存在します。

Pythonのフレームワークには、大きく分けて2種類あり、Webアプリケーションフレームワークと機械学習・ディープラーニングフレームワークです。

Webアプリケーションフレームワークの代表的なものは、
「Django」「Bottle」「Flask」「Tornado」があり、この中では「Django」の人気が高く日本での需要も高いです。

機械学習・ディープラーニングフレームワークの代表的なものは、
「Tensorflow」「Keras」「Pytorch」「Chainer」「Theano」があり、「Tensorflow」の人気がダントツです。

で今回は、その中でもWebアプリケーションフレームワークの「Django」「Bottle」「Flask」の案件単価相場と機械学習・ディープラーニングフレームワークで一番人気の「Tensorflow」の案件単価相場を紹介します。

ちなみにフレームワークを学ぶべき理由の一番は、作業効率化にあります。
また保守や管理といった面でも大きなメリットがあるので、これから述べる案件単価相場を参考にして人気言語のフレームワークを学んでください。

Tensorflowの案件単価相場

まず機械学習・ディープラーニングフレームワークとして人気のTensorflowの案件単価相場です。

案件単価は80万円台が相場になっています。
また70万円台と90万円台はほぼ同じで、高単価の案件がある傾向にあります。

Python自体は70万円台が案件単価の相場になっていましたが、それを超える相場です。

トレンドの機械学習というだけあってかなり高いことがわかり、PythonエンジニアはTensorflowを学ぶことでさらに高単価を目指せるでしょう。

またTensorflowはGoogleが開発したフレームワークであるため世界も含め圧倒的な人気があります。
ニューラルネットワークの構築ができるという最大の特徴があるため、機械学習やディープラーニング、AI分野において今後も需要の拡大が見込まれるでしょう。

ぜひとも学んでおきたい大注目なフレームワークです。

Djangoの案件単価相場

Webアプリケーションフレームワークで人気の高いDjangoの案件単価相場を見てみましょう。

60万円台が相場になっています。
70万円台も比較的多く、次いで80万円台となっています。

Tensorflowには及ばないもののこれもまた需要の高さが伺えます。

Djangoは、Webサービスを作成する上で豊富な機能を備えているという大きなメリットがあります。
PythonエンジニアとしてWebサービス開発をがっつりやりたいエンジニアにはDjangoは必須のフレームワークと言えるでしょう。

Pythonの需要が全体的に高まってきているので、それに合わせてDjangoの需要も増えていくのではないでしょうか。

bottleの案件相場単価

次にDjangoと同じPythonのWebアプリケーションフレームワークの一つであるbottleの案件単価相場を紹介します。

Djangoと同じ60万円台が相場になっています。
ただ案件数自体が少なく、本当に60万円台が相場なのかという疑問は少し残りますが、、

それでも70万円台以上の案件も一定数あることが伺えます。

bottleはPythonのWebアプリケーションフレームワークの中では、最もシンプルで軽量的なフレームワークです。
そのため学習難易度も低く入りやすいというのが特徴にありますが、日本での認知度や普及は少し弱いので、学んでおくべきフレームワークかというと絶対にお勧めとは言えない状況です。

とはいえ今後どうなっていくのかは未知数なフレームワークですので、興味のある方はぜひ学んでみてください。

Flaskの案件相場単価

最後にPythonのWebアプリケーションフレームワークのFlaskの案件単価相場を見てみましょう。

Flaskは他Webアプリケーションフレームワークに比べ相場が高く70万円台となっています。
ただ他と比べ60万円台や80万円台との差が多きく、70万円台が圧倒的です。

FlaskはPythonのWebアプリケーションフレームワークの中で、Djangoに次いで人気のあるフレームワークです。

Djangoに近い特徴がありますが、それをもう少し軽量化した感じのフレームワークで、マイクロフレームワークと呼ばれています。
そのためDjangoに比べ機能の豊富さでは負けますが、最低限の機能だけ備わっており使い勝手の良く人気が出ています。

ただ現時点では、まだまだ案件数も少なく需要が高いとは言えないでしょう。

中小規模のWebサービスの開発には適しているので、今後どんどん採用される可能性はありますし、人気が出ているのでチェック必須です。

Pythonの特徴

Pythonといえば、今ではWebサービス開発に限らず様々な分野で活躍できるプログラミング言語です。

特にIT業界のトレンドであるAIや機械学習・ビックデータの浸透により、
AIエンジニアやデータサイエンティストにも人気のある言語です。

ここではそんな幅広く需要のあるPythonをAI/機械学習分野とデータ分析分野に絞って紐解いていきます。

AI/機械学習とPython

AI技術は、IT業界だけでなく様々な業界で必要とされ活躍しています。
今ではそのAI開発には不可欠であるPythonですが、なぜPythonが採用されるようになったのでしょうか?

一つは単純に世界でみてもAI開発にPythonが使われているからという理由もあるとは思いますがそういう話ではありません。

AIや機械学習、ディープラーニングは、結局は数学的な処理でしかありません。
そしてその後の行動を予測するために、大量のデータ分析・解析を繰り返し、AIの動きが実現できています。

その行動を実現するには、果てしない数のデータ処理が必要です。

Pythonの場合、昔からデータ解析に使われている背景もありますし、何といってもそれを効率化してくれる優秀なフレームワークがあります。

だからこそAIや機械学習、ディープラーニングにはPythonが適しているのです。

ただもちろんAIや機械学習の開発はPythonだけというわけではなく、JavaやC++などで開発されているエンジニアもいます。

それでもPythonには、同じフレームワークでも機械学習・ディープラーニングフレームワークというものがあります。
やはりAI分野ではPythonが一番なのではないでしょうか。

データ分析とPython

ビックデータの浸透により多くの企業で、データの活用・重要性が増しています。
そのデータ分析や解析にもPythonは活躍しています。

データ分析では、Python以外にもR言語などが人気を集めています。
正直R言語の方が統計的なデータ分析は、Pythonより優れています。

しかし、AI分野でも活躍していることから分かるように予測的なデータ分析はPythonの方良いです。

どちらも分析するうえで重要ではありますが、
それでも急速に発展している世の中を考えると、今後よりデータを活用していく上で重要なのは予測側だと思います。

消費者の行動予測やユーザーの獲得など最終的なコンバージョンをさせる上で、予測的な分析は非常に重要です。

そのためPythonがデータ分析でも高い需要であり続けているのだと思います。

Pythonについて

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏により開発されたプログラミング言語です。

AIや機械学習などの最新テクノロジーやビックデータのデータ分析などに使われており、今需要が絶賛拡大中の言語の一つです。
そして幅広く活躍できる汎用性は言うまでもなくピカイチです。

また案件単価も高く今後も高まることが予想されるので、ぜひ持っておきたい技術の一つだと思います。

プログラミング言語の中では比較的学びやすい言語でもあるので、
Pythonは現役フリーランスエンジニアの方だけでなく、これからエンジニアをという方も最も学ぶべきプログラミング言語です!

そして今後Pythonエンジニアとしてどういう方向性に進みたいかを考えたうえで適切なフレームワークを学んでいきましょう。