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データエンジニア 年収

データエンジニアの年収は?やめとけと言われる理由や将来性・スキルを解説

本記事では、データエンジニアの平均年収と将来性、求められるスキルや資格、キャリアアップできるキャリアパスを紹介します。データエンジニアが「つまらない」「やめとけ」と言われる理由も解説しているので、今後データエンジニアの転職を考えている人はぜひ参考にしてください。

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データエンジニアの平均年収

 

データエンジニア 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。

 

他職種との年収比較

 

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。

 

【合わせて読みたい】データサイエンティストの年収についてはこちら⇓

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仕事量が多いのに周りと比べて年収が低い、評価されにくくて給料が上がりにくい、転職したいけど今より年収が落ちないか不安、など、IT・Web・ゲーム業界で勤めている方にとって「年収」に関する悩みは多いですよね。

年収のことで悩んだら、一度ご自身の年収の現在地と年収アップ予想額を調べてみませんか?現在地から目指せる年収を知ることで、この先どうするか納得のいく決断ができるでしょう。

 

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  • ご年齢:30代
  • ご経歴:プロジェクトマネージャー⇒アプリエンジニア
  • 勤務地:西日本⇒東京へ転職
  • 転職期間:2週間以内に転職成功

 

Aさんは、スピード転職に成功、かつ年収を約120万円アップすることに成功しています。

もともとアプリエンジニアとしてのご経験もお持ちで、年収診断を行った結果、同職種・同年代のボリュームゾーンより年収が下回っていることから年収を上げたいとお考えになり、転職で年収アップを成功させました。また、開発に携わりたいという希望も転職により叶えることができました。

 

【あわせて読みたい】転職で年収アップに成功した事例はこちら⇓

 

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「IT人材年収診断」ご利用の流れ

 

「IT人材年収診断」は4つのステップで完結!

 

STEP1:以下のボタンから年収診断のページへ

 

STEP2:年収診断のページから氏名と連絡先を入力してスタート

 

STEP3:プロフィールと簡単な職務経歴を入力して診断

 

STEP4:ご自身の年収の現在地を把握

 

診断後は、年収が上がる求人や、ご希望に沿った求人のご紹介、IT職種を熟知したキャリアアドバイザーに転職の相談をすることもできます。是非一度、ご自身の年収の現在から年収アップ予想額を見てみてください。

 

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データエンジニアとは?

 

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そもそもデータエンジニアとは、どういった職種なのでしょうか?

データエンジニアの仕事内容と気になる将来性について解説します。

 

データエンジニアの仕事内容

 

データエンジニアは企業の顧客情報等のデータを収集、整理し、分析する基盤を作り、運用するITエンジニアです。

主な仕事内容は以下の通りです。

 

・データ収集

・データ基盤構築

・ワークフロー/品質管理

 

元のデータを収集し、整理し、運用できる基盤を構築するため裏方的作業が比較的多い職種です。

プログラミングスキルやデータベーススキルなど、ITエンジニアの中でも基本的なスキルが求められます。

 

データエンジニアの将来性

 

データエンジニアは今後ますます需要が高まり、将来性が期待されている職種であると言われています。

需要が高まる理由は2つあります。

 

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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データエンジニアはつまらない?やめとけと言われる理由

 

データエンジニア 年収

 

将来性も見込めるデータエンジニアですが、インターネット上では「データエンジニアはつまらない」「データエンジニアはやめとけ」などマイナスな意見を見ることもあります。

なぜデータエンジニアにマイナスな意見があるのか、理由は以下の通りです。

 

データエンジニアはやめとけと言われる理由
  • 理由①地道な裏方的な仕事が多い
  • 理由②トラブル対応が多い
  • 理由③データ処理が多い

 

ひとつずつ解説します。

 

理由①地道な裏方的な仕事が多い

 

データエンジニアはデータの収集、整理など基盤となる役割が多く、成果物が目に見えづらかったり、裏方的な役割を感じる人も多いようです。

しかし、データエンジニアの業務は会社の今後の動きを決めるには欠かせないポジションです。今までのデータが可視化されないと今後の動きも決められません。

縁の下の力持ちのような役割を担うことにやりがいを感じる人には向いている仕事といえます。

 

理由②トラブル対応が多い

 

データフローのエラーなど、システムを保守運用するうえでトラブルが起こることも多々あります。そのため、トラブルの際に対応したり呼び出される場合も多くあります。

大変な作業ではありますが、ITエンジニアにはエラーやトラブル対応はつきものです。難しい課題やトラブルを解決したり、さらに技術力を高めたいという人には向いている仕事です。

 

理由③データ処理が多い

 

データエンジニアはデータ収集~運用が基本となり、データのクレンジングや、パイプラインの構築・メンテナンスなど繰り返しの作業も多いという声もあります。

しかし、システム構築が運用が好きで得意な人には向いている仕事といえます。さらに技術的な深掘りもしていける職種なため、ITエンジニアとして技術を極めたいという人にもおすすめです。

 

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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 年収

 

データエンジニアが行う業務として必要なスキルには、下記のスキルが上げられます。

 

データエンジニアとして必要なスキル
  • データ処理やETL/ELT技術
  • 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
  • レポートやダッシュボードの作成能力

 

具体的にどのようなスキルか解説します。

 

データ処理やETL/ELT技術

 

データ処理とは様々なソース元から得たデータを収集、整理、管理、運用といった工程を通して、分析に繋げる流れを指します。

ETL/ELTは処理の順番が異なるデータ処理のことです。基本となるデータ処理の技術はデータエンジニアとして必要なスキルとなるため、知識を身につけ収集~運用まで行えるスキルが必要となります。

 

Pythonや、SQL、Linuxの知識

 

Python・SQL・Linuxはデータエンジニアには必須となるスキルです。それぞれデータを処理・抽出・自動化させるためには欠かせない技術になります。

データエンジニアだけでなく、バッグエンドエンジニアやインフラエンジニアにも通用するスキルなため、ほかのキャリアを考えた際にも役立つスキルです。

 

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

 

クラスタ管理は複数のサーバを分散処理・スケーリング・高可用性を実現させる技術です。データビジュアライゼーションはパターンや傾向を可視化する技術で、バッチ処理は多くのデータを一括処理する技術を指します。

このようにデータ収集が完了したあとに大量のデータを処理し、学習させ結果を可視化させるような技術に対する深い理解も必要になります。

 

企業データの基礎的な理解を深めるための適性

 

収集するデータの内容は企業によってさまざまです。そのデータがどのような内容で、どのような目的で活用するかでその後の運用は変わってきます。

そのようにデータに対する基礎的な理解を深められる思考や適性も、データエンジニアになるうえでは必要なスキルになります。

 

レポートやダッシュボードの作成能力

 

抽出したデータをレポートやダッシュボードに作成し、可視化する必要があります。

ほかの人やデータ処理の知識がない人へ見せても理解してもらえるようなレポート作成力が必要になります。

 

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データエンジニアに役立つ資格

 

データエンジニア 年収

 

データエンジニアは資格がないとなれない職種ではありませんが、データエンジニアに役立つ資格は以下の通りです。

 

データエンジニアに役立つ資格
  • データベーススペシャリスト試験
  • Professional Data Engineer(Google Cloud認定資格)
  • 統計検定

 

資格を取得しておくと転職の際に有利になったり、年収を上げられる可能性が高くなります。

それぞれどのような資格か解説します。

 

データベーススペシャリスト試験

 

データベーススペシャリスト試験は、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。

ビジネスに活用できるデータ分析や基盤構築を行うデータエンジニアはもちろん、インフラエンジニアを目指す人にもおすすめです。

 

Professional Data Engineer(Google Cloud認定資格)

 

Professional Data Engineer(Google Cloud認定資格)は、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。

Google Cloud上でトレーニングや模擬試験を受けることも可能です。

 

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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データエンジニアが年収を上げる方法

 

データエンジニア 年収

 

データエンジニアとして働いていて、もっと年収を上げたい!と感じた時に年収を上げる方法は以下の通りです。

 

データエンジニアが年収を上げる方法
  • 現職でのスキルや経験を増やす
  • 資格・試験を受ける
  • スキルを活かして転職する

 

データエンジニアが年収を上げるにはスキルアップが欠かせません。

ひとつずつ解説します。

 

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、IT市場において重宝される人材となります。

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。

 

資格・試験を受ける

 

資格・試験を受け、スキルを身に着けておくことも年収を上げる方法として最適です。

資格や試験を受けて合格すると、その実績からマネジメント職へキャリアアップできたり、一部の会社では資格手当がもらえる可能性もあります。

自分のスキルを提示できるような資格を持っていると、現職はもちろん転職時も有利になるため、さらにキャリアアップを目指したい人は受検を考えましょう。

 

スキルを活かして転職する

 

現在のデータエンジニアとしてのスキルを活かして転職することも、年収を上げる近道となるでしょう。

現状のスキルを活かせる転職や、キャリアアップのための転職であれば大体は年収アップが叶います。

エンジニア転職であれば、IT専門のアドバイザーに相談ができる転職エージェントがおすすめです。

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エンジニア関連_年収アップ・職種解説
 

データエンジニアのキャリアパス

 

データエンジニア 年収

 

データエンジニアで歩めるキャリアパスとはどのようなものがあるのでしょうか。

データエンジニアのキャリアパスとしておすすめな職種は以下の通りです。

 

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
  • 機械学習エンジニア
  • プロジェクトマネージャー(PM)

 

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も紹介しているので、未経験の人は参考にしてください。

 

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。

 

【合わせて読みたい】データサイエンティストの将来性についてはこちら⇓

 

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。

 

【合わせて読みたい】機械学習エンジニアについてはこちら⇓

 

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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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。

 

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データエンジニアのキャリアで悩んだら転職エージェントに相談してみよう

 

 

地道な作業が多く裏方的な作業も多いことから、データエンジニアの業務に「つらい」と感じる人もいますが、より高待遇の企業に転職することで悩みを解決できる可能性が高まります。

しかしデータエンジニアは今後需要が高まっていくと予想されているため、転職を成功させるためにはIT業界に詳しい転職エージェントのサポートを受けることも有効です。

 

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この記事の監修者

【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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