データエンジニアは、大量に蓄積されたデータ、いわゆるビッグデータを分析するために整理や管理をおこなったり、上手に活用するための情報基盤の構築や運用をおこなったりする職種を指します。

データ解析からシステムの構築・運用までおこなうため、インフラやクラウドサービス、機械学習に関するスキルなどさまざまなスキルが求められ、非常にテクニカルな業務内容といえるでしょう。

全国の平均年収は「666.9万円」と高水準であり、スキルや雇用形態によっては年収1,000万円を目指すことも可能な職種といえます。ただし高い技術力が求められるため、これから目指したいと考えている方は、まず必要なスキルをしっかりと確認してから検討するのがおすすめです。 

この記事では、近年注目を集めているデータエンジニアについて、年収をはじめ、主な業務内容や必要なスキル、求められる資格などを解説します。

在職中の方はもちろん、これからデータエンジニアを目指したいと思っている方もぜひ参考にしてください。 

【関連記事】データベースエンジニアに未経験から挑戦する方法【年収や仕事内容も解説】

データエンジニアの平均年収は666万円

まず、データエンジニアの年収について解説します。 

令和元年度の厚生労働省のデータを見ると、国内のデータエンジニアの全国平均年収は666.9万円となっています。他の一般的なシステムエンジニアの全国平均年収を見てみると、基盤システム系のシステムエンジニアは568.9万円で、Web開発系のシステムエンジニアは425.8万円です。

こうして比較してみると、データエンジニアの年収は一般的なエンジニアよりも高水準だとわかります。 

近年需要が高まっているビッグデータの活用には、専門的な知識をもつデータエンジニアが不可欠な職種といえるでしょう。そのため、対応できるデータエンジニアの確保が急務となっていることが、平均年収が高くなっている要因のひとつといえます。 

このように、日本国内だけでみれば高水準といえる年収額ですが、海外でのデータエンジニアの平均年収と比べると、日本のデータエンジニアの平均年収は決して高いとはいえません。海外では、1,000万円以上の年収を稼ぐデータエンジニアが多く、数千万円の年収を得ているデータエンジニアもいるようですが、日本では、1,000万円を超える年収のデータエンジニアはごくわずかです。 

しかし、データエンジニアの仕事は将来性があり、今後もニーズは高まっていくと予想できます。そうしたことから、今後の平均年収が上がっていく可能性は十分考えられます。

また経験を積んでいくことで、データサイエンティストなどへのキャリアアップのチャンスもあるため、年収アップへつなげることができるでしょう。 

このあとはカテゴリー別に、さらに詳しくデータエンジニアの平均年収を解説します。 

データエンジニアの年代別平均年収

まずは、年代別の平均年収をみてみましょう。 

以下の表は、それぞれの年代の平均年収を表したものです。これをみると、20代では300〜400万円台、30代では500万円台、40代になると600万円台に届き、年齢が上がるほど平均年収も上がっていることがわかります。 

ピークは50〜54歳の666万円で、55〜59歳になるとそれより少し下がりますが、600万円台の水準を保っています。

こうしたことから、データエンジニアとしての経験を積むことで、平均年収アップが見込めるといえるでしょう。 

年代	平均年収
20～24	339万円
25～29	445万円
30～34	533万円
35～39	573万円
40～44	621万円
45～49	651万円
50～54	666万円
55～59	652万円

企業規模別のデータエンジニアの平均年収

次に、企業規模別の平均年収を確認してみましょう。 

企業規模別での平均年収は、以下の表のようになっています。これによると、企業規模が大きくなるほど、平均年収が上がっていることがわかります。 

企業規模	平均年収
10～99人	492万円
100～999人	529万円
1000人以上	610万円

地域別データエンジニアの平均年収

最後に、地域別での平均年収をみてみましょう。 

ここではおおまかに関東と近畿、その他という分け方をしています。また、求人件数が少ない都道府県は、集計対象外となっていますので、その点を踏まえて参考にしてください。 

関東と近畿では、関東の方が若干高い水準となっていますが、ほとんど差はなく、同レベルといえる水準でしょう。その他の地域では、それよりも少し低い水準となっています。 

関東の中でも東京都の596万円が最も高い水準となっていて、神奈川県の558万円が2番目に高い水準となっています。逆に、全国で最も低い水準は福岡県の514万円でした。 

地域	平均年収
関東	577万円
近畿	575万円
その他	514万円

データエンジニアの業務内容 

ここではデータエンジニアの業務内容について解説します。実際にこなしていく業務にはどのようなものがあるのかを、しっかりと確認しておきましょう。 

分析環境の設計

データエンジニアの業務として、分析環境の設計があります。データベースに入っているデータを、どのようなシーンで取り出すのか、ユーザーが使いやすいよう実際の使い方を理解して設計する必要があります。 

分析環境の開発

分析環境の設計の次の業務は、分析環境の開発です。

これは、データベースに蓄積されたデータを、ユーザーが要求する形で取り出せる情報インフラを開発する業務です。データベースやクラウド、ネットワークのほか、必要に応じてアプリ開発もおこないます。 

分析環境の運用

データ分析環境の設計をし、開発までしたあとの運用業務もデータエンジニアの業務です。エラーが起きていないかをチェックし、問題があれば随時対応し処理します。

さらに、機能を高めるために分析環境を運用・監視し、処理の高速化などのような改善対応もおこないます。 

その他のデータエンジニアの仕事内容

その他の業務としては「データの加工や整理」「AIや機械学習のマネジメント」があげられます。 

データの加工は「データクレンジング」ともいわれ、収集し蓄積されたデータを利用しやすいように加工する作業のことです。

しかし、加工したデータでも乱雑にデータベースにある状態では、スムーズに必要なデータを取り出すことができません。そのため、その後さらにそのデータを整理する必要があります。 

データの加工や整理の段階での、具体的な作業は「重複するデータの削除（データの統合）」「表記を統一する」「修正が必要なデータを見つけ処理する」というような作業です。 

AIや機械学習のマネジメントでは、システム内のデータを増やし、より高精度な分類や分析ができるよう改善していきます。機械学習には「学習プロセス」と「推論プロセス」のふたつのプロセスがあり、それぞれ異なるデータを使用します。 

AIが物事を認識し判断するために使用するデータを、教師データといいますが、特に学習プロセスでは、この教師データが学習結果を大きく左右します。

そのため、適切な教師データの作成が必須で、これはデータエンジニアの大きな仕事のひとつといえるでしょう。 

データエンジニアに必要なスキル

ここからはデータエンジニアに必要なスキルを確認していきましょう。 

データエンジニアになるためには、データベースの知識やプログラミングスキル、機械学習の経験などが必要です。これらは専門性が高く、習得にはある程度の時間がかかります。

しかし、これらのスキルは一度習得してしまえば、他の部分で応用できることもあり、特にIT分野では重宝されるでしょう。 

それぞれについて、詳しく解説します。 

データベースに関するスキル

データの加工や整理をするのがデータエンジニアの仕事でもあるため、データベースに関するスキルと知識は必須です。さまざまな環境下での、データベースの設計・構築・運用のスキルが求められます。 

特に、データベースの管理システムとして代表的なRDBとSQLの構築経験や、使いこなせる程度の知識は不可欠です。

RDBは構造化データのみを扱い、SQLでデータの出し入れをおこなうため、RDBを自在に動かすためにはSQLの知識も欠かせません。 

また、非構造化データの格納に使われるNoSQLは、RDBでは処理しきれない範囲のデータを扱います。そのため、両方の経験や知識があればより有利となるでしょう。 

プログラミングスキル

データエンジニアにも、基本的なプログラミングスキルは必須といえます。

データベースの作成やシステム開発も業務に含まれます。また、そのままでは使用できないデータを加工して整える際にも、JavaやPython、Scalaなどのプログラミング言語がよく使われます。 

データエンジニアを目指すなら、こうした主要なプログラミング言語を身につけておいて損はありません。

特に、機械学習や統計などの処理に強いPythonの知識は必須といっていいでしょう。ビッグデータを扱う際に、Pythonを使いこなせるレベルのスキルが求められます。 

フレームワークに関するスキル 

データエンジニアは、ビッグデータなど複雑で膨大な量の情報を扱うため、分散処理をする必要があります。膨大なデータを複数のサーバーやCPUに分けて処理することで、1台にかかる負荷を軽減し、処理速度を上げて効率的に処理をおこなうという考えが分散処理です。 

この分散処理をおこなうためのフレームワークの知識やスキルも、データエンジニアに求められます。

代表的なフレームワークとしては「Hadoop」と「Spark」の2つがあります。特に、Hadoopに関する知識は必須といわれていますので、優先的に習得するのがおすすめです。 

機械学習に関する知識

機械学習に関する知識は、データエンジニアの直接的な業務に関わるものではありませんが、知識や経験があれば重宝されるでしょう。 

データエンジニアの仕事は、データ分析のためのものです。そのため、一緒に仕事をしていくデータサイエンティストなど、最終的にデータ分析をする​​人がどんな仕事をしているのかを知っておくことで、より効率的でスムーズな設計につながるでしょう。 

ネットワーク・サーバーの設計スキル

データエンジニアはデータ活用の基盤を作るために、ネットワークやサーバーの構築を任されることがあるため、ネットワークやサーバーに関する知識やスキルを求められます。

こうしたインフラの構築は、本来インフラエンジニアの仕事ですが、ネットワークやサーバー、クラウドなどのインフラ関連の知識を身につけておくと、他のデータエンジニアとの差別化をはかれます。 

また現在では、クラウドを介してデータ分析がおこなわれることも多くなっているため、クラウド環境に関するスキルや知識があれば、より重宝されるでしょう。 

データエンジニアとして年収を上げるには？

ここでは、データエンジニアとして年収アップのコツを紹介します。大まかに分けると「転職」と「スキルアップ」の2つだといえますが、もう少し詳しくみていきましょう。 

年収を上げるための方法として、ぜひ参考にしてみてください。 

経験を増やす

データエンジニアとして年収を上げるためには、経験を増やすことも有効でしょう。

たとえば、プログラミングスキルとしてJavaやPython、Scala、統計データ解析に特化した「R」などの言語の使用経験があれば、評価が上がる可能性があります。 

また、クラウドサービスやデータベース製品を扱うスキルや経験も評価アップにつながり、年収を上げるための有効な手段となるでしょう。 

さまざまな環境下でのデータベース設計や構築、ネットワークなどの設計・構築・運用、そしてセンサーやloTについての知識を身に付けられれば、さらに市場価値を上げることができるでしょう。 

資格を取得する

データエンジニアとしての市場価値を上げるためには、資格を取得するのもひとつの方法です。

さまざまな知識やスキルが要求されるデータエンジニアにとって、資格取得は専門知識をもっていることをアピールする材料となります。評価されれば、昇進や昇給につながりやすくなるでしょう。 

後ほど、データエンジニアがもっていると役立つ資格について紹介していますので、そちらも参考にしてみてください。 

先端技術を取得する

先端技術を習得していくのも、年収を上げるためには有効な手段といえるでしょう。 

現在IT業界で将来を期待されている産業として、「ビッグデータ」「loT」「AOI（人工知能）」「ロボット産業」などがあります。これらの産業は急速に規模が拡大しており、なかでもAIやloTは成長著しい分野といえます。 

また、ビジネスチャンスを広げるためには、ビッグデータが特に重要となっています。そのため、企業にとってビッグデータの構築・活用などをおこなえる人材の確保は、急務といえるほどの問題になっています。 

こうした先端技術を習得しているエンジニアは需要が高く、将来性も期待できるでしょう。 

フリーランスのデータエンジニアとして活躍する

年収を上げるためには、フリーランスのデータエンジニアとして活躍していくことを選ぶのもひとつの方法です。

フリーランスは会社員と違い、収入の制限がありません。つまり、自分のがんばり次第で収入を伸ばしていくことが可能です。 

また、働き方の自由度も高く、ワークライフバランスを充実させることも可能になるでしょう。仕事の選択も自分の好みに合わせられるため、充実感を得やすくなります。 

しかし、会社員とは違い収入の安定は難しく、手厚い社会保障もありません。フリーランスとしての働き方は、人によって向き不向きがあることを踏まえて検討するのがいいでしょう。

転職をする

転職をすることで年収アップにつなげることも可能です。特に、大手企業や外資系企業、また金融系企業などへの転職は、大幅な年収アップが期待できます。 

現在の職場が小規模企業のため基本給が低いという方や、適切な評価をされていないと感じている方には転職が有利な手段となるでしょう。 

データエンジニアに求められる資格

データエンジニアになるために、必須となる資格はありません。しかし、求められる資格はあります。

ここで紹介するデータエンジニアに求められる資格は、もっていることでスキルアップや転職にも役立つことが考えられます。 

主に以下の4つの資格が挙げられます。 

それぞれについて、詳しく確認してみましょう。 

Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）

「Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）」は、Google社が認定している資格です。この認定資格は、Google Cloud Platform（以下GCP）上での機械学習モデルと、データ処理システムを構築する能力を評価するものとなっています。 

この認定試験で問われるスキルは、「GCPにおいてのデータ処理システムの設計・構築・運用」「機械学習モデルの運用」「セキュリティ」などについてです。

この資格を取得することで、「インフラ構築」「クラウドへの移行」「分散システム」「データモデリング」「機械学習の用語」などの関連知識を広く習得することができます。 

AWS認定データアナリティクス－専門知識

「AWS認定データアナリティクス－専門知識」は、Amazon社が認定している資格です。この認定資格は、Amazon Web Services（以下AWS）上で、データ分析サービスと使い課題を解決する能力を評価するものとなっています。以前は「AWS認定ビッグデータ－専門知識」と呼ばれていたものです。 

この認定試験で問われるスキルは、AWSにおいての「データ収集と格納」「分析や可視化」「セキュリティ」などについてです。

そのため「分析技術」「データ処理」「分析基盤の知識」といったスキルを習得するのに適した資格といえます。 

試験を受けるにあたって推奨されていることは、「データ分析の実務経験」「AWSの実務経験」などです。 

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、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施している試験です。データベースについての技術的な専門性を有していることを認定するもので、国家試験となっています。

主な対象は、データベースの設計担当者や管理責任者、インフラエンジニアです。 試験で出題される内容は、データベースシステムに特化したものとなっています。

習得できる知識としては「データベースシステムの企画・要件定義・開発・運用・保守」「データモデルや情報セキュリティなどの知識」「SQLの知識」などです。

そのためこの資格は、データベースエンジニアを目指す方や、未経験でデータベースエンジニアになった方などにもおすすめです。 

統計検定

「統計検定」は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施をし、一般社団法人日本統計学会が認定している検定試験です。この試験は、統計学に関する知識や活用力を評価するもので、1級から4級に分かれています。 

3級では「データの種類」「データの散らばり」「確率」「相関と回帰」などが出題され、高校で習う「データの分析」に相当する内容となっています。

そのため、統計の基本的な知識を習得するなら3級、より専門的な知識を身につけたいなら2級以上の取得がおすすめです。 

データエンジニアの転職におすすめの転職エージェント

データエンジニアが転職する際に、おすすめの転職エージェントを5社紹介します。 

データエンジニアの独立におすすめのエージェント

データエンジニアがフリーランスとして独立する際に、おすすめの転職エージェントを4社紹介します。 

レバテックフリーランス

「レバテックフリーランス」は、レバテック株式会社が運営するフリーランスエージェントです。ベンチャー企業から大企業まで幅広い案件を数多く扱っていて、国内最大手のフリーランスエージェントといえるでしょう。非公開案件も多く保有しています。 

クライアント企業との信頼も厚く、エンド直受けであるという理由から、特に高単価案件が多数あるのが最大の特徴です。 

また、専門知識が豊富な専任カウンセラーのサポートが、全ての場面で受けられます。そのため、マッチングの精度が高いのはもちろん、利用者からの評価も高いものになっています。 

Tech Stars Agent

「Tech Stars Agent」は、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントです。在籍しているコンサルタントは、元ゲーム企業の人事や元ITエンジニアなどでIT業界に精通しているため、エンジニアの悩みを相談することもできるでしょう。 

また、離職率が低いのも特徴です。丁寧なカウンセリングで、満足のいく転職ができると高く評価されています。 

​Futurizm

「Futurizm（フューチャリズム）」は、ポート株式会社が運営しているエージェントです。フリーランスのITエンジニア向けに案件や仕事を幅広く提供し、さまざまなニーズに合わせた最適なマッチングをおこなってくれます。 

5年後、10年後というように、フリーランスエンジニアの将来を考えるサービスがあり、利用者の順調なキャリアアップをサポートしてくれるのが特徴です。エンジニアとしての勤務経験が5年以上のコーディネーターがサポートをしてくれるため、経験が浅い方から経験豊富な方まで安心して利用できます。 

今後のIT業界の動向を考えてアドバイスをしてくれるなど、将来を見越して成長していける環境が整っているサービスです。 

Midworks

「Midworks」は、フリーランスのエンジニアに案件を紹介するエージェントサービスで、フリーランスから正社員への転職を考えている方も利用可能です。エンドやSlerといった直案件が約70％を占めているため、高収入を狙えるエージェントサービスといえます。 

また、一定の条件を満たすことで、案件が途切れた場合でも60％の報酬を補償してくれるサポートがあります。万が一、案件が途切れ収入が途絶えてしまっても、このサポートがあれば心に余裕がもて、安心できるでしょう。 

さらに、有料プランを利用すると福利厚生を受けられるようになります。フリーランスエンジニアとして、安心してキャリアスタートできるエージェントサービスです。 

データエンジニアの将来性 

データエンジニアは、今後もますます需要が伸びる可能性が高く、将来性のある職業といえるでしょう。 

現在、データエンジニアが活躍しているのは、Sler企業やデータ分析の専門会社、スマート工場をもつ企業などですが、これらの企業で需要が高まっているものの、人材が不足しているのが実情です。

しかし、専門性が高い職種のため、人材位育成にはある程度の時間が必要で、すぐに人材不足の解消につなげることは難しいと考えられます。 

さらに、AIやIoTを活用したデジタルトランスフォーメーションが推奨されており、データ活用の場は今後もさまざまな業界に広がっていくことが予想されます。 

こうしたことから考えても、データエンジニアの需要は続くと予想され、将来性に期待がもてる職業といえるでしょう。 

最後に｜高年収のデータエンジニアになるには転職がおすすめ！

データエンジニアの年収や業務内容、必要なスキルなどをまとめました。 

データエンジニアの知名度は、まだそれほど高くないといえるでしょう。そのため、まさにこれから伸びる職種といえます。

求められるスキルや知識の幅も広く専門的ですが、その分高収入を得られる可能性も高い職種です。早いうちに目指してみてはいかがでしょうか。 

高収入のデータエンジニアを目指すなら、転職がおすすめです。この記事を参考に、データエンジニアへの転職をイメージしてみてください。