リモートワーク·テレワークが推進されたことによって、「通勤に使っていた時間がういたから、その時間を使って副業をしてみたい」「残業時間が減ってしまったから、その分副業で稼ぎたい」と考えの方も多いのではないでしょうか。
副業の中で比較的取り掛かりやすいと言われている、動画編集やライティングは始めやすいですが、低単価なことが少なくありません。
今回はライティングよりも高単価な案件が多い、Pythonを使った副業について説明していきます。
もし、今のご時世で副業ができない環境にいるなら副業ができる環境への転職をおすすめします！
目次
pythonってどんな言語？
PythonはGuido van Rossum氏が開発したプログラミング言語です。
簡単で覚えることが少なく、プログラミング初心者でも習得しやすい事が特徴です。
公式ライブラリに多くの機能が用意されているだけでなく外部ライブラリも活用する事が可能なので、「やろうと思えばなんでもできる」プログラミングでもあります。
特にデータ分析や機械学習·AI分野のライブラリも多いため、データサイエンス業界でもよく使われている言語になっています。
無料で利用できるオープンソースの言語であり、維持費や導入費用がかからないため資金力のないスタートアップ企業や個人の企業でも導入しやすいという特徴もあります。
またGoogleやApple、Uberなどの世界的な大企業もPythonを導入しており、世界的に注目を集めている言語でもあります。
それに伴って案件数が多く、案件を獲得しやすいという特徴もあります。
総合的にプログラミング初心者でも習得しやすいプログラミングがPythonとも言えるでしょう。
さらにPythonでできることについて知りたい方は以下の記事をチェックしてみてください！
Pythonの副業の相場は？
Pythonの副業案件の平均時給は3000円といわれています。
Pythonの初心者ですともっと安い可能性もありますし、Pythonでの実務経験がある場合もっと高額になることも多いです。
特に最近ではデータ分析や機械学習をできるPythonエンジニアの時給や報酬が高くなる傾向があります。
知識を身に着けていくことで、着実に時給アップを図ることができるのもPythonの副業の魅力でもあります。
Pythonの副業ってどんなものがあるの？
それでは早速Pythonの副業にはどんなものがあるのか見ていきましょう！
データ分析業務
顧客データ分析やウェブデータの分析、ビッグデータの解析などいろいろな案件があります。
データを分析する事で、ビジネスの問題点を特定することや、ビジネスの方針を決めることに役立てる事ができます。
近年では中小企業や個人でも比較的簡単にデータを集める事ができますので、需要もさらに拡大していっています。
Pythonなどのデータ分析に強い言語でのデータ分析をする案件などがあります。
データの機密性の問題などから、個人で仕事を探すことが難しい部分もありますのでエージェントを介して案件を探す必要がありますが、高単価の案件が多い仕事です。
機械学習のシステム構築
コンピューターに大量のデータを学習させることで、分類や予測などを行うアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術を機械学習といいます。
機械学習の案件では主に機械学習アルゴリズムを設計·実装する仕事がメインになるでしょう。
データ分析の案件同様に大量のデータを持て余している会社も多く、需要は拡大しています。
扱うデータがオープンのデータなのか、自社で収集したデータかによりますがデータの機密性のためエージェントを介して案件を探す必要がありますが、高単価の案件が見つけやすい分野です。
AI開発·AIの調整
AIとは人工知能のことです。
近年では、AIを活用した英語学習ツールや画像識別ツールなどが実用的に使われています。
近年では身近になってきたAI を自社で取り入れたいと考えている企業は少なくありません。
AIの学習システム、システムの開発や、既存のAIの調整などの案件があります。
データ分析や機械学習の案件よりも個人でも仕事を受けやすい案件が多いですが、好待遇な案件はエージェントを介して探した方が見つかる可能性が高いです。
Webアプリ開発など
Pythonはデータ分析や機械学習以外にも、Webアプリやスマホアプリ、デスクトップアプリの開発も可能です。
UberやAnki、YouTube、DropboxなどはPythonによって作成されています。
そういったアプリケーションの開発などの案件があります。
PythonでのWebアプリ開発方法は以下でまとめていますので是非チェックしてみてください！
業務自動化ツール開発
PythonやVBAを使って自社専用のカスタムツールを作成する仕事です。
「自動で請求書に数字を入れるツールが欲しい」「エクセルに入力した数字を会計ソフトに自動で入力したい」などのニーズにこたえていく案件になります。
データ分析や機械学習·AI関連の案件と比較すると低単価の案件になってしまう傾向はありますが、初心者でも受注しやすいという仕事でもあります。
Pythonでの自動化については以下の記事で詳しくまとめています！
Pythonの副業のメリットは？
続いてPythonを副業で行う上でのメリットについて見ていきましょう！
高単価案件が見つかりやすい
ライティングやYouTubeの動画編集などは誰でも参入しやすい反面、低単価な案件が多くなっています。
始めたばかりだと月に100時間程度働いても10万円程度にしかならないこともあります。
Pythonの案件は比較的に単価の高い案件が多く、時給換算する最低ラインでも3000円～5000円の案件が多いといわれています。
数ある副業の中でも、限られた時間で効率よく稼ぐことが可能です。
Python自体の需要が高いことから、案件がみつかりやすいため副業のスタートダッシュを切りやすくなっています。
初期費用がない
Pythonでの案件獲得に際してPythonをパソコンにインストールするだけなので、初期費用がありません。
データベース言語の中には高額なものもありますが、Pythonは誰でもすぐに始めることができます。
パソコンにインストールをすることに抵抗がある場合でもGoogle ColaboratoryなどのWebアプリ上でも実行することができなくはないため、副業として始めやすいでしょう。
本業でPythonを役立てることができる
Pythonを学習することで、本業で行っている単調な繰り返し作業をPython任せにすることができます。
プログラミングまかせにすることで、ミスも減りますし作業時間も減るのでコーディングの時間を加味しても作業効率はアップします。
効率的に本業を片付けることで、副業に避ける時間も増やすことができますのでPythonを学ぶことで本業に役立てることが可能です。
pythonの副業のデメリットは？
Pythonの副業におけるデメリットについても一応見ていきましょう！
個人で探す場合は高単価案件を受けられない可能性がある
Pythonを利用する案件はデータ分析の案件などが多いため、依頼者がデータの機密性を気にしてエージェントなどに発注をしているケースがほとんどです。
経験を積むことで、直接依頼を受けることができる可能性は高くなりますが、経験が浅いうちはどうしてもエージェントを利用することになる可能性が高いです。
自分の交渉次第で単価が低すぎることがある
ココナラやクラウドワークス、ランサーズなどのビジネスマッチングシステムを利用する場合、自分で単価交渉をする必要があります。
外注する企業などは当然安いほうがいいので、単価割れをしている案件でも特に交渉がない場合だと低単価で長時間の労働になってしまう可能性があります。
単価の交渉が必要になるケースもあります。
Python以外の知識の習得が必要になる
データ分析や機械学習、AIの案件の場合、データの取り扱い方法や、数理統計の知識や機械学習の手法の知識、AIへの知見、SQＬへの理解が必要になります。
Webアプリケーション開発の場合もSQLへの理解や、JavaScript、HTMLなどの知識やサーバーの成り立ちに関する知識が求められるケースがほとんどです。
ライブラリの参考にできるソースが英語だけな場合など、Python以外で必要になるスキルや知識がありますので、案件を受ける際には自分に何ができるのかできないのかを明確に理解したうえでクライアントにアピールする姿勢が必要になってきます。
pythonの副業の見つけ方
Pythonの副業について見てきましたが、続いてどのようにPythonの副業を見つけていけばよいか見ていきましょう！
人脈を利用する
AT系の企業に勤めている場合や、コンサル系の企業に勤めている場合は知り合いのツテで仕事を探した方が質の良い案件に巡り合える可能性が高いです。
知り合いなどでAT系の企業やコンサル系の企業に勤めている人がいる場合、さぐりを入れてみるといいかもしれません。
クラウドソーシングサービスなどを活用する
ココナラやクラウドワークス、ランサーズなどのクラウドソーシングサービスを利用することで、Pythonの副業案件を探すことが可能です。
クラウドソーシングサービスは個人でも受注しやすい案件が多く実績を作りやすくなっています。
実績がないと受注しにくい、低単価·長時間労働になりやすいなどのデメリットもあります。
実績がない場合はポートフォリオを作成するなどして、自分ができることをアピールできるものを用意することが大切です。
エージェントを利用する
エージェントを利用することで、データ分析案件や機械学習システムの開発などの高単価案件を獲得することが可能です。
エージェントを利用すると、ある程度報酬から中抜きをされてしまいますが、自分では探せないような案件を紹介してくれるなどのメリットがあります。
クラウドソーシングサービスで探すよりも本格的な案件が多いため、実績や経験として役に立つ案件に参画できる可能性が高いです。
Pythonの副業で案件獲得に役立つ知識
続いてPythonの副業で案件獲得に役立つ知識にはどのようなものがあるのか見ていきましょう！
Pythonのプログラミングの知識、Pythonのライブラリの理解
Pythonエンジニアを目指す以上、Pythonのプログラミングスキルを習得することは必須です。
すべてのコードを暗記する必要はありませんが、基本的なコードやよく使う関数などは覚えておいてすぐに使えるようにする必要があります。
Pythonエンジニアとして副業案件を探す場合、Pythonのライブラリの知識は必須です。
少なくとも代表的なライブラリの基本的な使い方は覚えておく必要があるでしょう。
数理統計
データ分析の案件や機械学習の案件を請け負う場合、避けて通れないのが数理統計の知識です。
大学の数理統計の授業で学ぶような内容からでいいので、一通り学習することでデータ分析業務への理解が深まるでしょう。
機械学習·深層学習の知識
機械学習やAIの案件を請け負う際に必要になるのが、機械学習·深層学習についての理解です。
機械学習や深層学習の不確実性などについての知識や、代表的なアルゴリズムの使いかたや仕組みを理解することが必要になります。
データベースやクラウドへの理解
データ基盤やデータベースに関する知識があると、データ分析や機械学習の案件で役立てることができます。
解析に適したデータ構造を設計することや必要に応じた分析するためにデータを成型するスキルは必須になります。
莫大なデータを扱う場合、データ処理の負荷を分散することや、処理時間を短縮させたりするためのインフラ技術も求められます。
近年ではAWS、GCPなどのクラウドを利用している企業も多いため、クラウドを利用したデータ分析の技術を習得すると案件の幅が広がるでしょう。
サーバー、ミドルウェアの知識とスキル
PythonでWebアプリケーションの開発をする場合、サーバーそのものの知識を持つことが大切です。
特にWebアプリケーションはWebサーバー上で稼働しています。サーバー環境を構築しないと、Webアプリケーションを動かすことができません。
大規模なシステムの開発案件では、サーバー環境構築はサーバーエンジニアが担当していることが多いですが、小規模なWeb開発では、サーバーの構築も含めて丸投げされる可能性も少なくありません。
そのため、サーバーに関するスキル·知識も併せて習得しておくと良いでしょう。
Python副業案件獲得のための勉強法
最後にPythonで副業案件を獲得するための勉強法について見ていきましょう！
Pythonと言ってもできることの幅が広く副業の幅も広いです。
まずはPythonでできることを把握してどの領域で副業を見つけていくかを定めましょう！
Pythonでできることについては以下の僕の書籍をぜひ参考にしてみてください。
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ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけると具体的な目標のイメージが湧くと思います。
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WebスクレイピングとAPI利用とWebアプリケーション開発に関しては、楽天の在庫情報を取得してSlackに自動で通知するWebアプリケーションを作成して学んでいきます。
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統計学・機械学習の基本的な内容を学び各手法の詳細についてもなるべく概念的に分かりやすく理解できるように学んでいきます。
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データ分析というと機械学習でモデル構築する部分にスポットがあたりがちですが、それ以外の工程についてもしっかりおさえておきましょう！
続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。
ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上でLight gbm という機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。
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Pythonの勉強法について詳しくは以下の記事でまとめていますのでチェックしてみてください！
副業ができない場合はどうすればいいの・・・？
このご時世で信じたくない事実ですが、残念ながら副業ができない会社も現実に存在します。
実際に
という話を聞くことが多いです。
正直このご時世で副業を禁止している会社は将来性を疑います。
副業で稼げて自由に働ける市場価値の高い人材に選ばれる環境を用意している会社にこそ優秀な人材が集まりますし、強い組織になると確信しています。
だからこそもし今のご時世で副業ができない環境にいるなら、記事の冒頭でもお伝えしたとおり副業ができる環境への転職をおすすめします！
Pythonの副業 まとめ
ここまででPythonの副業について徹底的にまとめてきました。
Pythonは初心者でも習得しやすい上に、需要の高い言語でもあります。
そのためPythonを活用した副業案件も比較的に見つかりやすく、初心者でも始めやすいでしょう。
Pythonを副業に役立てていただければと思います。
Pythonではないのですが、プログラミング言語を使った副業をとりあえず獲得したい！という方は「テックアカデミーのはじめての副業コース」がオススメです！
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・HTML/CSS3
・JavaScript/jQuery
・Webデザインの原則
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・Adobe Photoshopを使った画像加工
勉強したい内容がまとまっているので、調べる手間が省け、効率的に学べると思います。
確実に副業案件を獲得できるのが魅力です！
気になる方はぜひ挑戦してみてください。
また、Python以外の副業について興味がある方は、以下の記事で副業の勉強についてまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。
またデータサイエンティストが何故副業をすべきなのか以下の記事でまとめていますのでこちらもあわせてチェックしてみてください！
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