Pythonのフリーランス求人・案件の業務委託における月額相場単価は、作業時間の目安を週5常駐で月140~180時間とした場合、63~83万円程度です。
Pythonのフリーランス求人・案件の平均単価は75.2万円、中央値単価は73万円、最高単価は200万円、最低単価は12万円です。（※フリーランススタート調べ/2022年05月）

Pythonのフリーランス求人・案件の実務経験年数に応じた単価相場は以下の通りです。
・Python経験1年未満：37万円前後 (年収438万円)
・Python経験1年～2年：44万円前後 (年収526万円)
・Python経験2年～3年：62万円前後 (年収745万円)
・Python経験3年～5年：73万円前後 (年収876万円)
・Python経験5年以上：88万円前後 (年収1051万円)

Pythonについて
Pythonはグイド・ヴァンロッサム氏が開発したオープンソースのスクリプト言語です。
汎用性が高くソースコードを短く記述可能なため、「読みやすさ」が魅力です。
Pythonでよく利用されているフレームワークはCherryPy・Bottle・Tornado・Flask・Djangoなどが挙げられます。

海外ではGoogleやFacebookをはじめとする多くの企業でWebシステム開発に採用されている開発言語です。

Pythonの特緒として、Instagram、YouTube、Evernote、DropBoxなど世界を代表するWebサービスに使用されていること、文法が他プログラミング言語と比較しシンプルかつ高可読性であること、C言語との相性が良いこと、コンパイルが不要であること、face_recognition、Python Fire、pycryptoなどライブラリが充実していること、Django、bottle、Flask、Tornado、Plone、Tensorflow、Keras、Pytorch、web2pyなど、フレームワークが豊富であること、AI(人工知能)やビッグデータ解析などに使用されるプログラミング言語であるため、将来性が高いことなどが挙げられます。

Pythonは、機械学習を含むAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発、IoT関連開発に適しています。(フリーランススタート調べ 2020年7月時点)

国内ではJava、PHP、Rubyに比べ、PythonをWebシステムの開発に採用している企業が少ない印象です。
しかし、今後ビッグデータ解析、機械学習、AI（人工知能）を様々なビジネスに応用する機会が増えるにつれて、Pythonを採用する企業は増えることが予想されます。

ビッグデータ解析、機械学習、AI（人工知能）などの盛り上がりを考えるとPythonはますます注目すべき言語と言えます。
2018年から2019年にかけてPythonフリーランス求人・案件数は大幅に増加しています。

Pythonフリーランス求人・案件の単価を決定する要因は、

・実務でPythonを利用した経験
・他のWeb系言語の開発経験
・人工知能・ビッグデータ解析・機械学習の知見や興味

などがあり、これらの条件をより多く満たす場合に、通常と比べて高単価での受注が可能になります。


また商流に介在する企業が増える事で手数料（中間マージン）が増えるため、10~20万単価が変動することもしばしばあります。
可能な限り浅い商流で上流から参画可能なフリーランス求人・案件を探すことが、高単価のPythonフリーランス求人・案件に参画するコツと言えるでしょう。

ITフリーランスエンジニアのお仕事検索サイト-フリーランススタート-ではPythonのフリーランス求人・案件が多く掲載されており、カンタンに仕事を見つけることができます。ぜひ一度フリーランススタートでPythonフリーランス求人・案件の仕事探しをしてみてください。


■Pythonのリモート・在宅求人・案件について
Pythonのフリーランス求人・案件は、リモート・在宅求人・案件があります。

Pythonを用いた機械学習を含むAI(人工知能)開発、ビッグデータ解析、組込開発、Webアプリ開発、デスクトップアプリ開発、ゲーム開発など現場の案件はリモートワーク・在宅可能な企業が多数あり、特にスタートアップや大手企業、様々な規模で増加傾向にあります。
Pythonスキルを活用してリモート・在宅のフリーランス求人・案件での参画を希望しているエンジニアは探してみましょう。
なお、Pythonスキルを実務で活用したことがないエンジニアは、リモート・在宅のフリーランス求人・案件を見つけることは難しいでしょう。

そのため、実務未経験のエンジニアはまず、常駐でPython開発を数年ほど経験し、リモート・在宅のフリーランス求人・案件に切り替えられる準備をしておきましょう。
これからPythonのプログラミング言語学習を開始しようとしている方は、まずPython(プログラミング言語)を学習するため、プログラミングスクールやオンラインで学習できるサービスを検討してみましょう。
Pythonを習得すると同時にPythonフレームワークも習得するとよりフリーランス求人・案件に参画できる確度が高まります。


■Pythonのフリーランスエンジニアに必要なスキルについて
Pythonのフリーランスエンジニアにとって、活躍をするために必要なスキルを解説していきます。

プログラミング言語スキル
Pythonのフリーランスエンジニアとして活躍をするにあたって必要になるスキルは、プログラミング言語です。
Python自体のプログラミング言語スキルがあることはもちろんのこと、C言語、C++、C#、Java、PHP、Ruby、JavaScript、R言語など、サーバーサイドの他プログラミング言語スキルも要求されることが多いです。
また、PythonのフリーランスエンジニアとしてDjango、Flask、Tensorflow、Keras、Pytorch、Scikit-learnなどPythonフレームワークの知識/スキルがあるとより希少性が高まり、活躍できる幅が広がりますます。
Pythonのフリーランスエンジニアとして最低でもPythonともう1つ他プログラミング言語スキルを身に付けるようにしましょう。

機械学習や深層学習(ディープラーニング)などの知識やスキル
Pythonのフリーランスエンジニアとして活躍をするにあたって必要になるスキルは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)などの知識やスキルです。
機械学習を含むAI(人工知能)、ビッグデータ、IoTなどの分野が、今後急速に拡大する分野であるということで近年注目を集めています。相対的にPython求人・案件の中でも、AI(人工知能)、ビッグデータ、IoT関連開発求人・案件が年々増加している傾向にあります。
Pythonのフリーランスエンジニアとして、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識やスキルを持っていると、Python求人・案件に参画しやすくなります。
また、AI(人工知能)、ビッグデータ、IoT開発で必要になる、数学的な知識、ビッグデータ解析・統計分析・統計処理知識、データベースの運用知識などの周辺知識/スキルを持ち合わせているとよりPython求人・案件に参画しやすくなるでしょう。
そのため、Pythonのフリーランスエンジニアとして、今後市場がどのように変化しているのかを素早く察知し、その市場に必要な知識やスキルを身に付けるようにしましょう。

論理的思考力
Pythonのフリーランスエンジニアとして活躍をするにあたって必要になるスキルは、論理的思考力です。
ここでいう論理的思考力とは様々な種類の情報を重要度や意味によって分類したり、情報同士の間に「全体と部分」や「原因と結果」などの関係を見いだしたりする「構造化」の能力を指します。
この論理的思考力はPythonのフリーランスエンジニアにとって、必要ではなく、システム開発を行うエンジニア全てに必要なスキルになります。
システム構造は、順序立てられており設計するために論理的な考え方が必要です。
つまりシステム開発において、システム間の関係を把握したり、効率的な実行フローを考察したりすることは大切なことです。
そのため、Pythonのフリーランスエンジニアとして論理的思考力は必要なスキルになるのです。


■PythonのフリーランスエンジニアにおすすめのPythonフレームワークについて

PythonのフリーランスエンジニアとしてPythonフレームワークの取得はフリーランス求人・案件の参画確度を高めます。
代表的なPythonフレームワークを解説するので、PythonのフリーランスエンジニアはPythonフレームワークを習得しましょう。

Django
Djangoは、2005年に公開されたWeb開発用のオープンソースフレームワークです。
DjangoはPythonで代表的なフレームワークであり、Pythonフレームワークで唯一のフルスタックフレームワークです。
Djangoの特徴として、MTVパターンの採用や開発そくどが早いことなどが挙げられます。

PythonのWebフレームワークの中では、最も人気の高いフレームワークです。大規模のWebアプリケーション開発に適しています。
Pythonフリーランス求人・案件で開発経験として要求されることが多いPythonフレームワークです。


Bottle
Bottleは、非常にシンプルに作られたWeb用Pythonフレームワークです。
WSGI（Web Server Gateway Interface）であるということが特長です。

WSGIとは、PythonでWebサーバーとWebアプリケーションを接続するためのインタフェースを定義することを指します。
Bottleの特徴として、シンプルかつ軽量であること、高速で動作することなどが挙げられます。

簡単な仕組みを理解するだけで使いこなせるため、BottleはPythonフレームワークを初めて学習される方はオススメです。
小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。


Flask
Flaskは、Bottleと同様WSGIでWebアプリケーションを開発するPythonフレームワークです。
マイクロWebフレームワークと呼ばれることもあり、Webフレームワークで軽量で機能が最小限しか備わっていないということが特長です。
加えてマイクロフレームワークであるFlaskはカスタマイズが行いやすいことや学習コストが低いことなどの特長の1つです。

Flaskで実装したアプリケーションはWSGI対応のHTTPサーバーで簡単に動かすことができます。
なお、小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。


Tornado
Tornadoは、FriendFeedが開発したWeb用Pythonフレームワークです。

他のWeb用Pythonフレームワークとは異なり、時間がかかるIO処理を後回しにして、先にリクエスト処理を受け付けることができる機能があることが特長です。
さらにTornadoはシンプルなテンプレートがあることも特長です。
Tornadoは機能で、ドキュメントも充実していますが、日本語のドキュメントはあまりないため、やや学習コストは高いでしょう。

なお、2009年にFriendFeedはFacebookに買収されています。


■機械学習・深層学習(ディープラーニング)に特化したフレームワークについて
Pythonは機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発を得意としています。
機械学習・深層学習(ディープラーニング)を含むAI(人工知能)開発のフリーランス求人・案件に今後参画を検討しているPythonのフリーランスエンジニアは最低でも1つは習得しておきましょう。


Tensorflow
Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習や深層学習(ディープラーニング)に対応したライブラリです。Pythonとの相性は良いです。

元々はテンソル計算を扱うために開発されたライブラリですので、計算処理が可能であることやニューラルネットに関する関数が豊富なライブラリです。
AI(人工知能)や機械学習の分野は発展途上ですので、TensorFlowを活用したサービスが増加することが見込まれます。
また、TensorFlowはiOSやAndroidなど、どんな環境でも動作するようにするために分散学習が行えます。分散処理が行えることによってビッグデータなどもTensorFlowは扱えます。

その他、GoogleのOSS（オープンソフトウェアライブラリ）ということもあり、公開されてから数ヶ月でユーザー数が激増したことでも有名です。
TensorFlowは画像認識、Google内サービスで写真などの画像検索、音声認識技術、言語翻訳に活用されています。


NumPy
NumPyとは、数値計算を行うためのPythonライブラリです。

NumPyは機械学習だけでなく、多言語配列や画像処理音声処理にも活用できるライブラリです。
特にPythonのフリーランスエンジニアとして機械学習・深層学習(ディープラーニング)などAI(人工知能)開発をする方はNumPyを同時に習得しましょう。

NumPyの特徴として、C言語と同等の処理速度を出すことが出来処理速度が高速であること、汎用性の高いこと、MATLABと近しい感覚で使用できること、配列の要素数や型が固定されており、Python標準のリスト型と比較すると使いづらいことなどが挙げられます。

さらにNumPyはPandas、SciPy、Scikit-learnのライブラリと連結して使用すること大規模のデータ処理に優れています。


■Pythonのフリーランスエンジニアにおすすめの資格について

Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonのフリーランスエンジニア育成推進協会が提供する国内の民間資格です。2020年6月に受付が開始された新しい資格です。
Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonによるデータ分析の基礎・方法などの理解力などが習得できる試験です。
Pythonのフリーランスエンジニアとして、既に活躍をしている方、今後活躍をする方、Pythonに興味/関心がある方などは1度詳細を調べてみることをおすすめします。

G検定(ジェネラリスト検定)
G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。
第1回の検定試験は2017年11月で開催されており比較的新しい資格試験です。
トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。
深層学習(ディープラーニング)の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します。
AI(人工知能)・機械学習・深層学習(ディープラーニング)の基礎知識、法律、倫理、プロジェクトの進行や運用知識、深層学習(ディープラーニング)と社会の関係など、幅広い知識/スキルを習得できます。今後、機械学習、深層学習(ディープラーニング)などの分野で活躍をしたい方、知識を習得したい方はおすすめの資格でしょう。

画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、公益財団法人 画像情報教育振興協会(CG-ARTS)主催している画像処理エンジニアの民間資格です。
画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニア検定べーシックと画像処理エンジニア検定エキスパートの2種類のレベルがあります。ベーシックの場合、画像処理の基礎知識やスキルを身に付けることが出来ます。エキスパートの場合、画像処理における専門的な知識の理解とそれら周辺の知識やスキルを身に付けることが出来ます。
画像処理分野の基礎知識から専門的な知識まで習得できる資格となっていますので、Pythonのフリーランスエンジニアとして取得しておいて良い資格でしょう。


■Python習得難易度・勉強方法について
Pythonは、2020年5月、TIOBEのランキングで3位の人気がある言語です。
Pythonは、LAPRAS HR TECH LAB「国内エンジニアのスキル分布 特定のプログラミング言語のスキルを持った人はどれくらいいるのか？」という調査で、約17.5万人のエンジニアがPythonスキルを持っているという結果が出ています。
Pythonはさらに日本だけでなく海外でも人気のある言語です。
Pythonは初心者が最初に学ぶプログラミング言語としては、JavaやC++などの言語を比較すると習得しやすい言語です。

Pythonは開発者が非常に読みやすいソースコードであること、コンパイルが必要ないことなどの理由が挙げられます。

Pythonの学習についてもう少し具体的に説明すると、
Pythonはインデント(スペースで先頭行をずらす)で判定文や関数を記述できるのでコードも見やすく記述ミスも少なくなります。また、コンパイルの必要がなくプログラムを作成したらすぐに動作確認ができます。
そのため、Pythonは初心者でも扱いやすい言語です。

Python学習コストや学習時間について、PHPやRubyなど他プログラミング言語と比較して時間が掛かる可能性もありますが、習得しやすいでしょう。
近年ではオンライン学習やプログラミングスクールなど、様々な場所でPythonを始めとするプログラミング言語を学習することが出来ます。オンライン学習を例に挙げると「ドットインストール」「Schoo」「PyQ」など多種多様なサービスがあります。
Pythonを始めとするプログラミング言語を学習するにあたって、ある一定の学習コストは掛かってきます。
なお、PythonはDjangoやbottleなどフレームワークを使用して開発をすることも多く、フレームワークの扱い方も併せて習得することでより実践に近いスキルが身につきます。
上述のことを総合的に考慮すると、Python習得に関して初心者が最初に学ぶプログラミング言語としておすすめ出来る言語です。

Python習得を希望するエンジニアは、まず周辺でPythonに精通したエンジニアを探してみる、勉強会に積極的に参加してみるなど調べて行動してみると良いでしょう。
Pythonのフリーランスエンジニア育成推進協会が運営するエンジニア認定試験を目標の1つとして、掲げてみるのも良いでしょう。資格を取得していることで、Pythonのフリーランスエンジニアとしての実力が保証されます。

Pythonは機械学習を含む人工知能(AI)関連開発などを得意としています。
そのためPython習得者はR言語、MATLAB、SQL、人工知能(AI)などの開発スキルを学習しておくことをおすすめします。


■Pythonの市場動向やニーズについて
人工知能・ビッグデータ解析・機械学習の盛り上がりとともにPythonのフリーランスエンジニアのニーズはどんどん増えています。国内ではWebシステムの開発よりも、ビックデータ分析やAI(人工知能)・機械学習のためにPythonのフリーランスエンジニアを多く募集している傾向にあります。
今後もPythonの市場動向やニーズは拡大する可能性が高いでしょう。そのため相対的に、Python求人・案件の数の増加していく可能性が高いでしょう。
その理由として、Pythonは世界で人気のあるプログラミング言語であることが挙げられるでしょう。(2020年7月現在)
Pythonは、GitHubPullRequestの2019年1月～3月統計にて第2位を獲得しています。
Pythonは、2020年5月TIOBEのランキングで3位の人気がある言語です。

Pythonの市場動向やニーズが拡大していく理由を市場から分析してみましょう。

IDC Japanは2020年6月、国内AI(人工知能)システム市場について、2024年までの予測を発表しています。その調査結果によると、2019年の市場規模は、エンドユーザー支出額ベースで818億4400万円、前年比成長率は56.0％です。2019～2024年の年間平均成長率は33.4％で推移し、2024年には3458億8600万円になると予測しています。

また、別の視点からPythonをよく活用するビッグデータ市場を分析していきましょう。
株式会社グローバルインフォメーションのビッグデータの世界市場 - 2025年までの予測：経営、財務、マーケティング・営業の調査によると、世界のビッグデータ市場規模は、2020年の1388億8600万ドルから2025年までに2294億2300万ドルに成長すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は10.6％とのことです。

上記分析を考慮すると、Pythonのニーズは今後も拡大していく可能性が高いでしょう。
Pythonのニーズが拡大していくと共にPythonフリーランス求人・案件も増加し、Pythonのフリーランスエンジニアのニーズが増していくでしょう。