今回はPythonの業態別、副業/フリーランス/転職の3つの観点からマネタイズする方法、いわゆる稼ぐ方法について説明していきます。
まずはじめにPythonというのは実は今までそんなに案件がなかったんですが、だんだん注目されるようになってきて最近やっとマトモな案件が増えてきたというのが印象にあります。
副業
副業は一番大きいのがウェブスクレイピング、そしてデータ分析になってきます。
ウェブスクレイピングというのはウェブからいわゆる自分の必要なもの、クライアントさんが欲しいものをまとめて取ってくるといった作業になります。具体的な例としては価格のサイトから価格の情報だけを取ってきたり、あとはウェブサービス(TwitterとかInstagramとか)のAPIというものを使ってそのSNSのなかの情報を読み取ったり、そういうような案件も中にはあります。
で、その取ってきた情報をCSVなりExcelなりなんなりでいわゆるデータ分析するというのがもう一つのものになります。
このウェブスクレイピングとデータ分析というのが副業のトップになります。
フリーランスエンジニア
フリーランスエンジニアで一番大きいのはPythonでのウェブサービスの開発です。PythonではいわゆるDjangoというフレームワークを使ってウェブの開発をやっていくんですが、フリーランスでやっていくならこのDjangoのスキルは持っておいたほうがいいと思います。基本的にウェブサービスは今までRubyやPHPで作られてきたんですが、最近ではそのPythonのDjangoというフレームワークも注目されるようになり、だんだんそれを導入する企業も増えるようになってきました。
就職/転職
ここでやっぱり出てくるのはデータサイエンティスト、あとは機械学習などのいわゆる技術者です。これはもうけっこう単価が高くて、それこそ最近ではデータサイエンティストとかだともう数千万円給料が出る時代になってきました。
ただ、これはまだ高い技術が求められるというのが重要で、単純にPythonがいじれるというだけでは実はダメなんです。本当に数千万円もらうような機械学習のエンジニアになるためにはPythonの技術だけじゃなく数学の知識であったりとか機械学習の根本的な原理、ロジスティック回帰、パーセプトロン、さまざまなものがありますが、そういった機械学習の根本的な理解とかが必要になってきます。
で、その根本的な理解をしてライブラリとかを使わずに自分で学習モデルを作れるようになるとある意味一人前の機械学習のエンジニアということになりますね。そこまでできるようになると転職とか就職ってのがけっこう楽になってくると思います。
まとめ
このように一番オススメなステップアップの方法としては、まずPythonを学んでウェブスクレイピング、データ分析などの簡単なお仕事を受けて、自分が成長してきたらDjangoとかFlaskとかを使ってウェブサービスの開発をやっていく。そして、ウェブサービスである程度また力がついてきたら本格的な、もっと深い部分のデータ分析だったり機械学習をちょっといじってみたり、というのがいいと思います。
