データエンジニアの年収とは?
令和元年度の厚生労働省のデータ(令和元年賃金構造基本統計調査)によると、データエンジニアの全国平均年収は666.9万円です。基盤システムのシステムエンジニアの平均年収が568.9万円でウェブ系のシステムエンジニアの平均年収が425.8万円です。これらと比較してもデータエンジニアの年収が一般的なエンジニアよりも高いことがわかります。最近はビッグデータの需要が高まっており、それに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のも一因だと思われます。日本国内では高水準なデータエンジニアの年収ですが、海外と比較すると残念だといわざるを得ません。日本のエンジニアで年収1,000万円を超える人はごくわずかですが、海外には五万といます。将来性のあるデータエンジニアはこれらかもニーズが高まるでしょうから、平均年収が上がっていく可能性も十分にあります。
都道府県別にデータエンジニアの年収を調べると、最高が857.4万円の滋賀県でした。その次が、836万円の沖縄県で、3位は834.4万円の埼玉県でした。前述の全国平均年収に比べるととても高い金額になっています。日本の首都東京では、751.2万円です。天下の台所である大阪は、714.2万円です。全国平均よりも高いですが、日本の2大都市よりも3県のほうが高いというのが興味深いです。
令和元年度のハローワーク求人データによると、データエンジニアの全国平均月収は27.9万円です。神奈川県は39.7万円で最高額でした。一方、広島県は19.1万円で最下位でした。勤務地によってこれだけの開きがあるのもまた興味深いです。なお、この数字はハローワークに実際に登録された求人データを元に算出しています。厚生労働省のデータと違うところもあるかと思いますので、参考程度にしてください。
前述のとおり、データエンジニアは非常に貴重な人材で、他のエンジニアよりも給与が高いことがわかります。フリーランスの場合も同様に、週に5日の常勤勤務で月60~80万円といわれています。仮に月80万円だとすると年収1,000万円弱となりますので、非常に高単価であるといえるでしょう。設計を任されるような経験豊富なデータエンジニアで上流工程も担当するような人は、月150万円くらいまで高くなるようです。スキルを高めていけば年収2,000万円超えも夢ではありません。
Pythonを使う仕事の一つがデータエンジニアですが、データエンジニアになるにはPython以外にも様々な知識が必要です。データ設計から開発構築、運用もデータエンジニアの業務範囲ですので、プログラミングスキル、データベース設計、インフラ・クラウドの知識と、幅広い分野に精通しなければならず、どれも習得の難易度が高いスキルばかりです。ここでは、データエンジニアが必ず習得しなければならない必須スキルを紹介します。
データエンジニアを目指すにあたり、気になるのは年収相場かと思います。ビッグデータの活用に注目が集まる中、専門性の高いデータエンジニアの需要は右肩上がりで、年収もシステムエンジニアの相場と比較して約1.5倍と国内では高水準です。ただし、海外水準と比較するとまだまだという現実は否めません。とはいえ、データエンジニアのニーズはますます高まることが予測され、年収相場もまだ上がる可能性はあります。また、フリーランスで稼ぐという道もあります。
Pythonを使うのはデータエンジニアだけではありません。Pythonは汎用性の高さが特徴で様々な開発に使われており、Pythonにできることはたくさんあります。まず、ライブラリの豊富さから「AI開発ならPython」といわれるほどAI開発に向いています。また、データ分析やマーケティング、情報収集のためのスクレイピングツール開発にもよく使われます。さらにサイト制作やアプリ開発、ゲーム開発にも採用されています。