【徹底比較】PythonとGo言語の将来性はどちらが高い?案件単価相場と単価年推移表で分析!
この時代に学ぶべきプログラミングとされているPythonですが、それに匹敵するように今注目株として出てきているのがGoogleが開発したGo言語(Golang)です。
PythonとGo言語は、多くの記事で比較されておりどちらが良いのかというのが議論されています。
今回は、このPythonとGo言語の案件単価相場と案件単価の年推移グラフをもとにどちらがおすすめの言語なのか見ていきたいと思います。
今後プログラミング言語を学ぶ方には特に必見です!
目次
PythonとGo言語の案件単価相場比較比較
それではPythonとGo言語の案件単価相場を比較してみましょう。

Pythonの案件単価の相場が70万円台であるのに対し、Go言語の案件単価は80万円台が相場となっています。
また90万円台以上の高単価案件の割合もGo言語の方が一歩リードしている状況です。
つまりGo言語の方が高単価を目指すにはPythonにくらべ優れていることがわかります。
Python視点で見る案件単価相場
Python単体の案件単価相場はこのようになっています。

案件単価相場の比較グラフを見るとGo言語の方が、80万円台以上の高単価の案件は多い傾向にありましたが、案件数自体はPythonの方が圧倒的に多いです。
日本ではまだまだGo言語ではなく、Pythonの方が需要が高いということでしょう。
実際Go言語と比べPythonはWebアプリケーションの開発にはもちろん、データ分析やAI開発など活躍の場は多く汎用性が高いです。
そのため案件数自体でもPythonの方が圧倒的に多い傾向にあるのだと思います。
またAIの進歩やデータ分析の重要性が説かれている現在の市場を考えると、Pythonは今後もさらに活躍する場が増えていくので、需要は高まり案件数は増えていくでしょう。
Go言語視点で見る案件単価相場
次にGo言語単体の案件単価相場を見てみましょう。

まだまだPythonと比べても案件数自体が少ない現状はありますが、それでも単価の高い案件の占める割合は高いです。
またGoogleは、PythonコードをGo言語に変換して実行する「Grumpy」をリリースしており、GoogleのサービスをPythonからGo言語へ移行させています。
YouTubeもその一つです。
それにより今後さらに需要が高まることは想定できます。
実際日本の企業でもメルカリやぐるなびはこのGo言語が使われております。
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PythonとGo言語の単価推移比較
ではPythonとGo言語の今後の将来性を比較してみましょう!
まずPythonの案件単価の年推移はこのようになっています。

次にGo言語の案件単価の年推移はこのようになっています。

Go言語の案件単価の年推移のグラフにバラツキがあるので少し比較のしづらい形にはなっておりますが、よく見てみると似た動きがあるように思えます!
それは2016年から2019年までの動きです。
PythonとGo言語ともに、「2016年と2019年のグラフの形」と「2017年と2018年のグラフの形」は似ています。
また単価額は違うものの、2016年にくらべ2017年には少し相場が下がっており、2019年に回復している傾向にあります。
多くの方がPythonが伸びていることに疑う余地はないと思います。
そのPythonのグラフと似た動きをしているということは、Go言語もPython同様伸びていくとこのグラフより予測できます。
ただPythonは年々90万円以上の案件割合が増加しているのに対し、Go言語は減少傾向にあります。
この差が顕著に出ているのは、PythonがAI分野に強いという点があるからでしょう。
AIの日々進歩しており需要は高まっています。そうなればPythonの需要が高まりPythonエンジニアの獲得競争が起きてもおかしくありません。
そういった影響でここに差が出ているのではないでしょうか?
まだGo言語の案件数自体が少ないため今後増えてきたとき、高単価の案件の割合がどう変化していくのかは見ものです!

PythonとGo言語のどちらを学ぶべき?
ここまでPythonとGo言語を案件単価相場や案件単価年推移グラフで比較してきましたが、ではどちらが本当におすすめなのでしょうか?
単純に案件単価相場をみればGo言語の勝利!という感じですが、
本当にそれで良いのか?
それぞれの使用ケースごとに解説していきます!
Webアプリケーション開発にはGo言語?
PythonもGo言語もWebアプリケーションの開発に使われるプログラミング言語です。
ではどちらが優れているのでしょうか?
私が思うには、Go言語です!
その理由は、PythonよりGo言語の方があらゆる面でのパフォーマンスに優れているからです。
まずPythonにくらべ実行速度が圧倒的に速いです。
システム処理を頻繁に扱うWebアプリケーションであればGo言語を選択せざるを得ないでしょう。
他にはGo言語は非常にシンプルという特徴があります。
そのため管理やメンテナンスなど保守・運用面でもPythonに比べ良いです。
最後にGo言語の起源がGoogleであるということはGo言語を選ぶ理由として外せないでしょう。
Googleが開発した言語であるので、Googleのデータベースを活かしたユーザーニーズは高いです。
案件単価相場が高くこれだけのメリットがあればGo言語を選びたくなるでしょう!
データ分析はGo言語へシフト?
次にデータ分析においてPythonとGo言語であればどちらを選ぶべきなのでしょうか?
処理速度という面だけで見るとやはりGo言語にはなります。
先ほども述べたようにGo言語の方が処理速度は圧倒的に速いです。
またGo言語は並行処理に強く、大量のデータを処理するのに向いています。
しかしデータサイエンティストにとってデータ処理は重要ですが、分析までが業務範囲になります。
そういった面で見るとまだまだPythonに分があると思います。
なぜかというとPythonは、AI分野で活躍しているように機械学習やディープラーニングにもよく採用されているプログラミング言語です。
そしてそれ専用のフレームワークが充実しています。
そのため機械学習アプリケーションにより、消費者の行動を予測するようなデータ分析に強みを持てます。
またデータサイエンティストでPython以外を選択するのであれば、Go言語より統計解析に特化しているR言語の方が今はまだ主流な気がします。
なので今はまだデータ分析においてはPythonが良いでしょう!
ただGo言語はデータ処理速度という大きなメリットを持つので、今後の進化によっては逆転の可能性は大いにあるので、アンテナは高く持っておく必要がありそうです。

まとめ
PythonとGo言語について比較してみましたが、どちらも優秀で高収入を目指せるプログラミング言語であることは分かりました。
様々な分野で活躍できるのがPythonであり汎用性は非常に優れておりますが、Go言語の特徴もかなり素晴らしです。
Go言語は学習難易度も低い割には、高単価の案件に携われる可能性が高いという特徴があるのでかなりコストパフォーマンスの高い言語です。
初心者でこれからプログラミング言語をい学びたいという方にはGo言語はかなりおすすめです!
ただ汎用性の高いPythonは捨てきれない選択肢なので、幅広い分野で活躍していくためにはPythonも学ぶのが良いでしょう!
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