データエンジニアの年収は？将来性や求められるスキルを解説
昨今AIやビッグデータを積極的に活用したビジネスや教育の現場が増えており、データエンジニアへの注目が集まっています。本記事では、データエンジニアの平均年収と将来性、求められるスキル、キャリアアップできるキャリアパスを紹介します。
目次
データエンジニアの平均年収は約550万円
データエンジニアと他職種との年収比較
データエンジニアの平均年収
弊社ギークリーのデータベースによると、データエンジニア全体の平均年収は558万円でした。
エンジニア職種全体の平均年収である540万円と比較すると高い傾向にあります。
年代別では平均年収が最も高い傾向にあるのは40代以降で、20代より100万円以上高いという結果です。その一方で最高年収を得ているのは30代でした。
年齢とともに平均年収が上がるのは、スキルや経験によって年収が左右されやすいIT技術職の傾向と言えるでしょう。データエンジニアは経験者に限った求人も多いため、即戦力として採用されやすい30代、40代が転職で年収アップに成功している傾向にあります。
データサイエンティストとの比較
データベースの設計・構築や運用を担うデータエンジニアに対し、データを整理しクライアントが活用できるように整えるのがデータサイエンティストです。
弊社の調査によると、データサイエンティストの平均年収は570万円でした。データエンジニアと比較するとデータサイエンティストの方が高水準です。
高年収の理由として、統計学や分析、プログラミングのスキルだけでなく業務知識など幅広い知識が求められることが挙げられるでしょう。
より専門性が高いため、データサイエンティストの方が平均年収が高い傾向にあると考えられます。
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- 勤務地：西日本⇒東京へ転職
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データエンジニアの将来性は高まっている
ビッグデータ市場拡大に伴い、需要が高まっている
現在IT業界で急速に規模が拡大している、もしくは将来を期待されている分野の産業として下記のようなものがあります。
- ・ビッグデータ
- ・IoT
- ・AI(人工知能)
- ・ロボット産業
上記の中でも成長が著しい分野であるAIやIoT分野は、専門性や技術の高さが求められるため人材不足が加速し、需要は高まるばかりです。
特にビックデータは「攻めのIT」「攻めのマーケティング」と呼ばれているほど、IT活用によってビジネスチャンスを広げるために必要になっています。
ビックデータの構築や活用などが行える人材の育成や獲得は、企業にとって急務といえるほどの問題であり、需要が高く将来性も期待できるでしょう。
教育機関でデータサイエンス教育が進む
国全体の施策としても、将来的に多くの方がAIやデータサイエンスの知識を身につけられるような、データサイエンスエキスパートを育成できる教育体制の構築を検討しています。
例えば、滋賀大学では2017年4月に日本で最初のデータサイエンティスト学部を新設しており、専門的な学部を開設することで、データから価値ある必要な情報を抽出・分析し、それを意思決定に活かせるような人材を育成しています。
上記以外にも、日本各地の大学でデータアナリスト関連の学部が立ち上げられており、ITエキスパートを国全体で育成しようといった気運が高まっています。
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データエンジニアとして必要なスキル
データエンジニアとして必要なスキルセット
データエンジニアが行う業務として下記のスキルが上げられます。
- ・データ処理やETL/ELT技術について
- ・Pythonや、SQL、Linuxの知識
- ・クラスタ管理、データビジュアライゼーション、バッチ処理、機械学習に対する深い理解
- ・企業データの基礎的な理解を深めるための適性
- ・適切なアーキテクチャを策定し、持続可能なパイプライン管理を確立する能力
- ・レポートやダッシュボードの作成能力
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データエンジニアが転職で年収アップするには？
現職でのスキルや経験を増やす
データエンジニアのプログラムスキルとして、現場での需要が近いJavaやPython、Scala、統計データの解析に特化した「R」といった言語の使用経験があれば、転職市場において有利になる可能性があります。
一方で代表的なクラウドサービスGCPやAWS、Microsoft Azureといったものを扱った経験も自身に大きなプラスとなります。
様々な環境下でデータベース設計・構築をし、ネットワークなどの設計・構築・運用、さらにセンサーやIoTに関する知識を身に着けられた場合、さらに市場価値が高まるでしょう。
また、データ―べ―ス言語の「RDB（リレーショナルデータベース）、「SQL」のスキル、「Oracle Database」や「Microsoft SQL Server」、「MySQL」といったデータベース製品を扱うスキルも自身の評価アップ、つまり年収アップに繋がる可能性があります。
データベーススペシャリスト試験
データベースの技術的な専門性を有することを認定・評価する国家試験です。インフラエンジニアを対象としており、IT業界内でも認知度や信頼度が非常に高い資格です。
Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
Google社が認定する資格であり、データ処理システムと機械学習モデルをコンストラクションする力があるかを判断する試験です。
統計検定
「一般財団法人統計質保証推進協会」が実施する、統計学に関する能力を試し、評価する検定試験となります。3級は統計の知識を身に付けているかの評価を表し、より専門的な知識を得たいのであれば2級以上のレベルが必要になります。
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データエンジニアのキャリアパス
未経験からデータエンジニアを目指す場合のキャリアパス
PythonやSQLを用いたシステム開発やデータ分析に携わる
Pythonを使用してアプリケーション開発やデータ分析の業務に携わった経験や、SQLといったデータベース言語を使用したことがあるなど、実務の中で少しでもデータエンジニアとしてプラスになる経験をしていれば、未経験であっても大きな武器になります。
特にデータエンジニアの求人で多いのは、未経験者募集の条件に「SQLの利用経験」と記載されているケースですのでSQLの知識や経験は重要です。
データ分析基盤の構築に携わる
データ分析基盤はデータ活用を効率化するシステムの集合体です。
データ分析基盤の構築に携わっていてインフラの知識・経験などインフラスキルがある、または「Python」や「Scala」などのプログラミング言語を使用し、データ基盤の構築に関わったことがある方などは、未経験からの転職が有利になる可能性があります。
データエンジニアのキャリアパス
データサイエンティスト
ビッグデータを分析・解析することで新商品・新サービスを打ち出したり、元からあるプロセスに対して新しいアプローチを実行するなどの業務を行います。
データサイエンティストは、データエンジニアが整備・加工したデータを分析することがあるため、データサイエンティストの経験はデータエンジニアへの転身にも役立つはずです。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムの開発・実装が役割です。AI技術の1つである機械学習はAIに膨大なデータを与え、学習させてパターンやルールを覚えさせます。
データエンジニアは教師データを作成することがあるため、教師データの管理、加工方法の設計など、機械学習エンジニアで得る経験や知識、スキルが役立ちます。
また、機械学習エンジニアでも使用される「Python」、「R」といったプログラミング言語や、SQLの知識といったデータエンジニアにも必要とされるデータベース言語はデータエンジニアでも使用されるため、転職の際の大きなアドバンテージにもなります。
プロジェクトマネージャー（PM）
PMは業務の総監督的役割であり、プロジェクトの責任者です。プロジェクト全体の計画立案や、主に人員や予算、プロジェクトの進捗をマネジメントします。
データエンジニアはシステム開発の上流工程に位置するため、プロジェクトの企画や提案などのマネジメント業務を体験していれば、プロジェクトマネージャー職にチャレンジすることもできるでしょう。
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データエンジニアの年収、市場価値を上げるスキル、キャリアパスについて解説しました。
昨今、IT業界ではデータ分析や機械学習など膨大なデータを扱う人材が求められるようになり、データエンジニアの求人数も増加傾向にあります。
ただ、データエンジニアへの転職は業界理解や職種の理解も重要なため、業界に特化した転職エージェントと一緒に転職活動を進めることをおすすめします。
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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