フリーランス求人を探すデータエンジニアの年収について解説｜年収アップの方法もご紹介
データエンジニアの年収を大きくアップさせるには、スキルや知識を習得するだけでは上がりません。スキルや知識を習得しても会社やクライアントに証明できなければ評価されないためです。
この記事では、データエンジニアの年収について紹介をします。習得したスキルや知識を評価してもらう方法も合わせて解説していますので、ぜひご参考にしてみてください。
目次
データエンジニアの平均年収は？
データエンジニアの平均年収は、厚生労働省の資料によると約530万円でした。しかし、年代や所属する企業規模、持ち合わせているスキルセットによって平均年収は大きく変わります。ここでは、テーマ別のデータエンジニアの平均年収を解説しますのでご参考ください。
年代別の平均年収
ここでは、年代別の平均年収を解説します。
年代別の平均年収を表にまとめました。
| 年代 | 年収 |
|---|---|
| 20代 | 362万円 |
| 30代 | 512万円 |
| 40代 | 646万円 |
| 50代 | 688万円 |
参考データ：ホームページ | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））
20代は、年収362万円でしたが、30代になると平均年収は500万円を超えていました。 また、50代でも55から59歳では、平均年収は732万円となっています。
データエンジニアの平均年収も他の職業と同じく、年代が上がるほど平均年収は上がっています。年代が上がるほど、経験年数も重なりできることが増えるため平均年収は上がるでしょう。
参考データ：ホームページ | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））
企業規模別の平均年収
ここでは、企業規模別の平均年収について解説します。
企業規模別の平均年収を表にしました。
| 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 |
参考データ：キャリアアップステージ
企業規模が大きいほど平均年収も高くなっています。
規模が大きい企業ほど、社員や売上も大きくなり経営も安定しているため、福利厚生や給料に還元しやすいです。そのため、年収は、規模が大きい企業の方が上がりやすいでしょう。
スキルレベル別の平均年収
ここでは、スキルレベル別の平均年収を解説します。スキルレベル別の平均年収を表にまとめました。
| スキルレベル | 年収 |
|---|---|
| ITSSレベル1～2 | 420～620万円 |
| ITSSレベル3 | 450～700万円 |
| ITSSレベル4 | 500～780万円 |
| ITSSレベル5以上 | 600～950万円 |
参考データ：ホームページ | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））
ITSSとは、IT Skill Standardの略で、経済産業省が策定したIT人材のスキル体系になります。ITの能力を7段階のレベルに設定することができ、評価をつけやすくなります。
必然的にレベルの高いメンバーは、できることも大きく高評価をつけやすいため、ITSSレベルを上げることは年収アップするためには必要不可欠な要素になります。
職種別の平均年収
ここでは、職種別の平均年収を解説します。
職種別の平均年収を表にまとめました。
| 職種 | 年収 |
|---|---|
| データエンジニア | 534.6万円 |
| システムエンジニア（Webサイト開発） | 550.2万円 |
| システムエンジニア（基盤システム） | 660.2万円 |
| データサイエンティスト | 557.5万円 |
参考データ：ホームページ | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））
職種別では、システムエンジニア（基盤システム）以外は平均年収に大きな差はなかったです。システムエンジニア（基盤システム）は、平均年収が約100万と高い結果となっていました。
エンジニアは、技術の進歩により知識や経験が必要となり、人手不足になっています。 どのエンジニアの職種も需要があるため、大きな差は生まれていません
データエンジニアとは？
データエンジニアとは、データの収集や整理、管理を行う仕事です。データの収集や整理、管理を行うために、データ活用の基盤を作り整理を行い、情報基盤の構築・運用を担当します。
ここでは、データエンジニアの主な業務内容を解説しますのでご参考ください。
主な業務内容
データエンジニアの主な業務内容は、整理・加工、設計・構築、教師データ作成の3つです。3つの業務内容の詳細を解説します。
データ整理・加工
収集したデータはそのまま利用できることが少ないため、収集したデータを整理したり加工したりする必要があります。
収集したデータがそのまま利用できない代表例は表記揺れです。
- 「サーバー」と「サーバ」
- 「西暦（2024年）」と「和暦（令和6年）」
- 「株式会社サンプル」と「（株）サンプル」
表記ゆれは、人の目では同じデータ・意味でも、システムとしては別のデータの扱いとなることです。
表記揺れがある状態データでは利用できないため、データの整理・加工を行いグラフや表で見やすくする業務を行います。
データ設計・構築
整理・加工したデータも収集するだけでは活用できません。データエンジニアでは、収集したデータを蓄積し利用できるように情報基盤を設計・構築する業務も行います。
収集するデータが膨大になる場合は、データサイエンティストやデータを分析するメンバーが活用しやすいようにしなければなりません。
そのため、データエンジニアは蓄積したデータを利用しやすいように情報システムの開発から運用・保守も担当します。
教師データの作成
データエンジニアでは、開発における教師データの作成から運用・保守まで行います。「教師データ」とは、AIに学習させるためのデータです。
データの解析には、AIや機械学習などは必要不可欠な要素になります。そのため、学習させるためには、高品質な教師データの作成や整理を行うだけではなく、学習させた運用結果から教師データの修正を行い最適な教師データを作り直す必要もあります。
データエンジニアに求められるスキル
ここでは、データエンジニアに求められるスキルについて解説します。 求められるスキルを習得すると年収も上げやすいのでぜひご参考ください。
データベースに関するスキルと知識
データエンジニアは、データベースの知識やプログラミング、機械学習のスキルが求められます。
データベースの知識やプログラミング、機械学習のスキルは、専門性が高く習得するには時間がかかるでしょう。特に、データベース管理システムでRDBとSQLの構築経験がある方は歓迎されます。
RDBとSQLについて詳細は表にまとめました。
| RDB 構造化データの取り扱い |
Relational Database（リレーショナルデータベース）の略です。 データを複数の表として管理できます。管理した表の関係を定義付けして、データ間の関連性を持たせるデータベース管理方式です。 |
| SQL データの抽出や出力 |
シークェルの略でデータベース言語では、一番使われている言語です。 データベース管理システムでデータやデータベースを管理・制御する言語です。 SQLの指示でRDBからデータを出力して表示をさせます。 |
RDBとSQLも習得するには時間がかかりますが、一度習得すれば他のデータエンジニアと差別化を図ることができるスキルになります。
プログラミングのスキル
データエンジニアには、基本的なプログラミングスキル以外にデータベースの作成やシステム開発のプログラミングスキルもあると良いでしょう。
データベースの作成やシステム開発の言語の中で、Python（パイソン）の知識は必須になります。
Python（パイソン）は、オープンソースのプログラミング言語です。 シンプルで読みやすく分かりやすい構文があるため、数値の計算やWEBアプリ開発、AI開発とさまざまな用途で利用されています。
基本的なプログラミングスキルを習得したらPython（パイソン）のプログラミングスキル言語の習得を目指すのもおすすめです。
フレームワークの知識やスキル
データエンジニアは、複雑で膨大なデータを扱いますので、データの分散処理ができると重宝されます。
複雑で膨大なデータをビッグデータといい、ビッグデータをそのまま処理するとサーバーやCPUに大きな負担となりますので、サーバーやCPU1台にかかる負荷の軽減と処理速度を上げる必要があります。
負荷の軽減と処理速度には、HadoopとSparkの言語を用いることが多いです。
| Hadoop（ハドゥープ） | Hadoopは、規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。 |
| Spark（スパーク） | Sparkは、ビックデータなど負荷の高いデータに対して高速に分散処理を行うオープンソースのフレームワークです。 JavaやScala、Pythonなどと連携がしやすい特徴もあります。 |
Hadoopは、米国Yahoo!、Cloudera、インテル、マイクロソフトなど世界に進出するグローバル企業で開発が続けられている言語です。
そのため、データエンジニアにはHadoopのフレームワークの知識やスキルには重要度が高い言語となっています。 ビッグデータなどの膨大なデータを扱う職種の場合には、負荷対策が必須なため、このスキルは身につけておきたいものです。
機械学習の知識
機械学習は、データエンジニアの直接的な開発があるわけではないですが、知識や経験があるとより良いです。
データエンジニアは、データサイエンティストなどデータを分析するメンバーと業務を進めていきます。機械学習の知識があるとメンバー間の認識が効率的になるため重要なスキルになります。
データを分析する上で、機械学習は自動で分析ができる有効な手段であり、機械学習の知識があると、設計や構築だけではなく運用まで視野に入れた開発ができます。
インフラ関連の知識やスキル
データエンジニアは、ネットワークやサーバーの設計・構築をすることがあり、インフラ関連の知識やスキルも必要になります。
ネットワークやサーバーの設計・構築は、インフラエンジニアの業務範囲ではありますが、クラウドを通してデータ分析が行われることも増えてきており、インフラ関連の知識も有するデータエンジニアは、大切な存在となります。
データエンジニアとしての年収を上げる方法
ここでは、データエンジニアとしての年収を上げる方法を解説します。 年収を上げる手段は、大きく5つになります。
年収を上げる5つの方法をご紹介しますのでご参考ください。
スキルや経験を増やす
データエンジニアとしての年収は、プログラミングスキルや経験を増やすことで上げることができます。 プログラミングスキルは、先ほど紹介したPython以外にも、JavaやScala、統計データ解析に特化したR言語がおすすめです。
R言語とは、統計解析やグラフィック分野に使われるプログラミング言語で、AIや機械学習の分野でも良く活用されています。 データエンジニアとして、R言語のプログラミングスキルがあれば、年収を上げる評価も得やすくなります。
また、プログラミングスキルがあるだけではなく、実業務での開発経験なども合わせて持ち合わせていればよりデータエンジニアとしての年収を上げやすくなります。
関連資格を取得する
ITエンジニアに関する資格を取得すると、評価へのアピールができます。
未経験から中級エンジニアの資格は下記になります。
- 基本情報技術者
- ITパスポート
- MOS
- Ruby技術者認定試験
- G検定
- ETEC
- 中級エンジニア C言語プログラミング能力認定試験
- CCNP Enterprise
- Python3エンジニア認定基礎試験
- E資格
資格を取得するメリットは、公的な機関からスキルを取得していることが認められていることです。取得した資格でスキルの証明ができるので、年収を上げる相談もしやすくなるでしょう。
需要の高い先端技術の取得
需要の高い先端技術の取得もデータエンジニアとしての年収は上げやすいです。
現在、注目を浴びている分野は下記になります。
- ビッグデータ
- loT
- AI（人工知能）
- ロボット産業
AIやloTの技術進歩は著しい分野です。AIやloTも開発や改善にはデータが必要となりますので、迷われたらビッグデータの技術について調べると良いでしょう。
フリーランスのデータエンジニアとして独立
スキルに自信があれば、フリーランスのデータエンジニアとして独立する道もあります。 フリーランスは会社員とは違い、自分で獲得した案件が全て自身の収入になります。
個人で仕事を取るために営業活動を行う必要があるため、一定のコミュニケーション能力は必要となりますが、頑張り次第で大きく年収を上げられる魅力があります。 ただし、会社員は案件の受注が少なくても給料を受け取れる安定性がありますが、フリーランスには、収入が補償されず全て自己責任になるので慎重な決断が必要になります。
転職をする
データエンジニアとして年収を上げるには、転職をする方法もあります。冒頭でお伝えしたように、企業規模に応じて、平均年収が変動します。
個人の能力が高くても、会社の経営が上手く行かなければ報酬も下がってしまうため、自身のスキルと会社規模に見合った選択が必要です。
また、規模で選ぶだけでなく、外資系企業や金融系企業など業界を変えて転職することも、大幅な年収アップも期待できます。転職するには、転職サイトに登録してエージェントに相談してみましょう。
データエンジニアの独立におすすめのフリーランスエージェント
ここでは、データエンジニアの独立におすすめのフリーランスエージェントについて解説します。フリーランスエージェントは、無料相談できるサービスもあります。 上手に活用すると独立への強力なサポートを受けることができるので、ご参考ください。
レバテックフリーランス
引用元：『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国内最大手フリーランスエージェントです。
特徴は大きく3つです。
- 案件数が多い
- 単価が上がりやすい
- 選べる条件が幅広い
レバテックフリーランスは、2020年12月の調査では登録者数が一番でした。 取引者数は1万社以上あり、新着案件の増加率も160%もあります。
案件が多く仕事の選べる条件が幅広いため、約2人に1人は単価がアップしていました。レバテックフリーランスは、無料の個別相談会もあります。 コーディネーターにフリーランスになるための疑問も1対1で気軽に相談できるので、まずは、相談会を予約してみても良いでしょう。
ITプロパートナーズ
引用元：『ITプロパートナーズ』
ITプロパートナーズは、2020年7月のブランド調査でフリーランス支持率が1番のサービスです。
ITプロパートナーズの特徴は下記です。
- 週2日の案件が多数
- クライアント直接契約なので高単価
- 注目されている技術の案件も多数ある
週2日からの案件数も多く、副業として案件に取り組むこともできます。 ITプロパートナーズは、仲介企業がなく直接クライアントと契約しており、高単価な案件が多いのも魅力的でした。
また、スタートアップやベンチャー企業も多く、注目されている技術の案件が多く新しい技術にチャレンジもできます。 ITプロパートナーズも専属のエージェントにサポートを受けることができ、希望に合う条件の案件を探すことができるでしょう。
Midworks
引用元：『Midworks』
Midworksは、最短1日で案件参画を決めることができるフリーランスエージェントのサービスです。
Midworksの特徴は下記です。
- 年収がアップした事例多数
- 希望の案件が見つかる
- 最短１日で案件参画が決まる
Midworksのサービス利用者の平均年収は840万円で他のサービスから切り替えで単価20万円アップや年収最大600万円アップした事例がありました。 キャリアアドバイザーに相談するだけではなく、スキルシートの添削や商談対策、案件獲得率の改善支援も受けることできます。
受注後も長期的にサポート案件が途切れたら報酬を60％保障してくれるので安心です。 個人でいきなり案件獲得する自信がなければ、キャリアアドバイザーに相談すると親身にサポートを受けられます。
BIG DATANAVI
引用元：『BIGDATA NAVI』
BIG DATANAVIは、機械学習などのAI案件が豊富なフリーランスエージェントのサポートです。 BIG DATANAVIの特徴は下記です。
- 数多くの候補案件
- 業界事情に精通したスタッフ
- 副業・独立をサポート
とくに、副業・独立をサポートするフリサポというサービスがあるのが特徴的です。
フリサポとは、完全無料で受けられる独立や副業のサポートサービスです。 公式サイトでは下記にて当てはまる方であれば、おすすめのサービスとなっていました。
- IT・Web系の実務経験が半年以上ある
- IT・Web系の副業を始めてみたい
- フリーランスとして独立したい
- フリーランスで案件変更を検討している
- データ分析やAI分野に興味がある
フリサポには、Python講座などの特典もついています。副業・独立をするにはどうしたら良いか分からない方は、フリサポのサービスを受けると良いでしょう。
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
データエンジニアへの転職を考えている方におすすめの転職エージェントについて、以下に詳しくご紹介します。下記に紹介するサービスは、一例であり他にも優れたサービスがありますので、ぜひ参考にしてください。
リクルートエージェント
引用元：『リクルートエージェント』
日本最大級の転職支援サービスで、幅広い業界・職種の求人を取り扱っています。特にデータエンジニア向けの求人も豊富に揃っているため、おすすめです。
リクルートエージェントは、豊富な求人情報と経験豊富なキャリアアドバイザーによるサポート体制が手強く、他では見つからないチャンスが得られます。
他には公開していない非公開求人なども紹介可能であり、競争率が低く自分にあった会社を見つけることができるでしょう。
マイナビITエージェント
引用元：『マイナビITエージェント』
マイナビが運営するIT・エンジニア専門の転職エージェントで、IT業界に強みを持っています。データエンジニア向けの専門的な求人が多数あり、自分にあった会社を選択可能です。
ITエンジニアに特化した転職エージェントであり、希望するスキルアップやキャリアパスに合わせた求人提案を受けれます。
レバテックキャリア
引用元：『レバテックキャリア』
IT・クリエイティブ業界に特化した転職エージェントで、高収入案件や高度な技術を求める求人が多いのが特徴です。
スキルや経験に応じた高品質な求人が幅広く紹介されるため、キャリアを活かした転職活動が行えます。転職後のフォローも充実しており、長期的なキャリア支援が可能です。
また、キャリアアドバイザーも技術的な知識を持つアドバイザーが強みであり、ITスキルに自身のある方には、おすすめの転職エージェントです。
Geekly
引用元：『Geekly』
IT・Web業界に特化した転職エージェントで、エンジニアだけでなく、データサイエンスやAI関連の職種にも対応しています。最新技術やトレンドに精通したアドバイザーが在籍しており、個々のスキルや希望に合わせた細やかなサポートが特徴です。
紹介される求人は、リモートワークやフレックス制度など、働き方に柔軟な求人が多く転職後の業務体系にも安心して転職活動が行えます。
データエンジニアに求められる資格
ここでは、データエンジニアに求められる資格について解説します。 資格を取得していると、年収アップの相談もしやすくなるので参考にしてください。
応用情報技術者
応用情報技術者とは、ITを利用するサービス、システム、製品を開発・構築するために応用技術の知識があり、高度な開発ができる者として認められた資格になります。 応用情報技術者の提供は、IPA 独立行政法人情報処理推進機構がしており、ITを利用した戦略の立案やシステムの企画、要件定義を行います。
また、システムの設計や開発、サービスの連携を行い、サービス利用者に価値の高いシステムを構築して安定した運用を提供できるようになります。 応用情報技術者は、高度な開発から運用ができるので、資格を取得していれば社内にて重宝されるでしょう。
参考公式サイト：応用情報技術者
Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
Professional Data Engineerとは、Googleが認定しているCloud認定資格です。
Professional Data Engineerの資格を取得すると、Googleが下記に関する能力があることを評価していました。
- データ処理システムの設計/li>
- データの取り込みと処理
- データの保存
- 分析用データの準備と使用
- データ ワークロードの管理と自動化
Professional Data Engineerは、データを収集や変換、公開により、データを有効にして価値を高めることができます。
クラウドは特有の言語に関する知識が必要な場合もあり、Professional Data Engineerを取得することはキャリアに大いに役立つでしょう。
参考公式サイト：Professional Data Engineer
AWS認定データアナリティクスー専門知識
AWS認定データアナリティクスとは、Amazonが認定している資格です。 Amazon公式サイトでは、今後5年間でクラウドスキルの必要とする仕事が成長する割合は25％と名言していました。
AWS認定データアナリティクスの資格を取得のために学習することで、新しいスキルを身につけることができます。 2024年2月時点では、有効なAWS認定の数は131万を超えており世界でも評価の高い資格になります。
参考公式サイト：AWS認定データアナリティクス
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）が実施しています。試験は、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向けの内容となっていました。
データベースシステムの企画から保守、セキュリティの知識、SQLを学ぶことができ、データベースエンジニアを目指すならおすすめの試験です。
参考公式サイト：データベーススペシャリスト試験
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しており、統計学に関する知識や活用方法を、1級から4級の試験によって評価します。
データベースエンジニアは、データサイエンティストなどデータの分析をするメンバーと仕事をすることもあり、統計検定は分析の基礎を学ぶには最適です。
統計の基本的な知識習得を目的とするなら3級がおすすめです。もし、より専門的な知識を身につけたいなら2級以上の取得に挑戦してみてください。
参考公式サイト：統計検定
データエンジニアのキャリアパス
ここでは、データエンジニアのキャリアパスについて解説します。 年収を上げるにはどのようなキャリアがあるのか把握しておくと、キャリアアップへのロードマップが組みやすいため、ぜひご参考ください。
データエンジニア
データエンジニアは、キャリアパスとしてはまず通る職種になります。他の上位職種にキャリアパスする前に、データエンジニアの業務は円滑に行えることが必要です。 データエンジニアは、データの収集や整理、管理を行い、情報基盤の構築・運用するため、業務全体を把握することができるでしょう。
データエンジニアの全てのキャリアパスに必要な業務を体験できるため、丁寧に業務を行うことが大切です。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャーとは、プロジェクト全体のスケジュール管理や品質、予算に対して責任を与えられる役職です。管理が主な仕事であり、プロジェクト全体を確認して成功させるために重要なポジションです。
データエンジニアに的確な指示やアドバイスを行うため、現場の一定の経験も必要となるでしょう。データエンジニアとして、一定の現場経験を積んだら、プロジェクトマネージャーを目指してみてください。
AIエンジニア
AIエンジニアは、機械学習のサービス設計や開発、分析、運用、保守を行う職種です。 機械学習は、設計や開発して終わりではなく学習させることが重要です。学習させるには、教師データが必要なり、データの管理や加工方法の設計などの高度な専門スキルも求められるます。
AIエンジニアは、機械学習の需要が高まっており、求人案件も多くキャリアパスを目指す人には人気の職種となっています。
データエンジニアとしてキャリアアップ
データエンジニアとしてプログラミング言語を専門として1つのスキルを極めるキャリアパスもあります。その人にしか設計や構築ができない開発になると専門性が高く重宝されます。 しかし、極めたプログラミング言語の需要が減ると必要性が極端に下がるので、極める前に今後のプログラミング言語の需要を確認して選択する必要があります。
また、サービスはクライアントの要望があって、はじめて必要となります。そのため、1つのスキルを極めて専門性の高い設計や構築ができるだけではなく、自分の専門性を分かりやすく伝えるスキルも必要です。
データエンジニアとしてキャリアアップをするなら、1つのスキルも極めるとともに、コミュニケーションスキルも上げていくことが大切でしょう。
データエンジニアの将来性
結論として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い職種になります。ここでは、市場要素区とともに将来性が伸びる可能性について解説していきます。
ビッグデータ市場の拡大
今後ともビッグデータ市場は拡大傾向なため、データエンジニアの必要性も高まります。
IoTNEWSの「IDC、2024年の国内ビッグデータ・アナリティクス市場を2兆749億円と予測」の記事では、「2022年から2027年の年間平均成長率は15.8％で成長し、2027年に5,278億ドルに達すると予測」とあります。
引用記事：IDC、2024年の国内ビッグデータ・アナリティクス市場を2兆749億円と予測
ビッグデータは、収集や分析、解析などを行いはじめて有効なデータとなります。収集や分析、解析などを行うには、データエンジニアのスキルは必要不可欠なため今後とも需要は増えていきます。
人材が不足している
データエンジニアに限らず、IT業界は人材不足の問題に直面しており需要は増加傾向にあります。 経済産業省の資料によると、情報セキュリティ人材の不足は、2016年で約13.2万人、2018年で約16.1万人、2020年で約19.3万人と試算されています。
参考資料：経済産業省
とくに、ビッグデータやIoT、AIなどの先端ITは高度な技術や知識が必要となるため、優秀な人材の教育にも時間がかかります。 IT技術の進化スピードの速さは目まぐるしいのもあり、人材不足が今後とも拡大する傾向も相まって、データエンジニアの需要はますます高まるでしょう。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
データエンジニアは、データの収集や整理、管理を行う仕事であり、年収相場は所属企業の規模や担当する技術範囲によっても、変動はありますが、平均を通して年収が高い傾向にあります。
ビッグデータやIoT、AIなどの先端IT技術の、設計や構築にはかかせない業務をデータエンジニアは担っているため、データエンジニアの需要は今後とも増えていくので、これから目指す方もおすすめの職種です。
データエンジニアとして年収を上げるには、本記事で解説したスキルや知識の習得を証明して評価される必要があるため、ぜひ参考にしてみてください。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
