## フリーランスのAWSエンジニアになるには？

AWSはAmazonが提供するクラウドコンピューティングサービスの総称です。AWSに含まれるクラウドサーバやストレージを活用し、システム開発を行う企業が増えています。今後AWSを使う企業はさらに増えることが予想されるため、AWSスキルの重要性は高いと言えます。

そんな需要が高まるAWSエンジニアの中でも、フリーランスは働き方が自由であるのに加え、実力次第で年収を伸ばしていくことがしやすいイメージがあり、独立を検討している方もいるでしょう。

フリーランスエンジニアの中でもAWSは需要が高いと聞いており、AWSのスキルを伸ばして稼ぎたいと考えている人もいるかもしれません。*しかしながら、フリーランスのAWSエンジニアになるために、まず何から始めるべきか分からない人も多いのではないでしょうか。*

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス | AWS](https://aws.amazon.com/jp/)

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## まずは企業でAWSスキルを身につけるのがおすすめ

結論を先に言うと、いきなりフリーランスになるのは難しいため、まずは企業でAWSのスキルを身につけることをおすすめします。AWSに限った話ではありませんが、フリーランスは自力で稼いでいかなくてはならず、ある程度の実力がないと厳しいです。

**また、1度AWSエンジニアとして転職することで人脈を作れる可能性があり、独立後に仕事を獲得しやすくなることもあります。**

フリーランスのITエンジニアは厳しい？メリット・デメリットを解説

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## AWSエンジニアに必要なスキルや年収について

続いて、AWSエンジニアに必要なスキルや年収について解説します。これからAWSエンジニアを目指すという方は参考にしてください

### AWSエンジニアに必要なスキル

AWSエンジニアに最低限必要なスキルは次の3つです。

- サーバ、ネットワークの知識
- セキュリティの知識
- AWSそのものの知識

*これらに加え、フリーランスのAWSエンジニアを目指すなら、仕事の幅を広げるために他のクラウドサービスの知識やマネジメントスキルなども身につけておくと良いでしょう。*

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AWSの利用で、セキュリティやウィルス対策の責任は誰が負う？

AWSエンジニアの年収に関する情報はないので、AWSエンジニアに近いサーバーエンジニアの年収情報を記載します。

サーバーエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は429万円（※2023年4月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、サーバーエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**インフラ系のエンジニアは、システム開発において必要不可欠な存在ですので、市場価値が高まりやすい傾向があります。**そのため、年収も高くなりやすいと言えるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/06.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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## フリーランスのAWSエンジニアになるためのロードマップ

続いて、フリーランスのAWSエンジニアになるためのロードマップについて解説します。いきなりフリーランスを目指すのではなく、以下の手順を踏んでじっくりスキルを高めていくことをおすすめします。

### サーバ・ネットワーク関連の資格を取得する

AWSエンジニアになるにはサーバ・ネットワークの知識が必要です。サーバ・ネットワークの知識を身につけるなら、資格取得を目指すのがおすすめです。サーバ関連ならLinuC、ネットワーク関連ならCCNAなどの資格を取得すると良いでしょう。

*資格取得を目指すことで学習方針を立てやすくなりますし、スキルを偏りなく身につけることが可能です。*資格を取得できれば、転職できるレベルには到達することができます。

【参考】：[IT資格といえば LinuC | Linux技術者認定試験 リナック | LPI-Japan](https://linuc.org/)
【参考】：[CCNA - Training & Certifications - Cisco](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications/associate/ccna.html)

LinuCとは？LPICとの違い・難易度・試験日・勉強方法を解説

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### AWSエンジニアとして転職する

資格を取得したら、それを武器にAWSエンジニアへの転職を目指します。**エンジニア経験者の場合、「なぜインフラ関連の仕事に転職したいのか」について理由を明確化させておくことが大切です。**

AWSエンジニアは転職後も継続して勉強することが求められるため、サーバ・ネットワークに本当に興味があるということを証明する必要があります。

### 働きながらAWSのスキルを身につける

AWSエンジニアに転職できたら、働きながらAWSなどのスキルを高めていきます。AWSは新しいサービスが登場したり、EC2などの主要サービスの機能が変更になったりすることが多くあります。そのため、AWSの知識は随時アップデートしていかなくてはいけません。

*なお、IT企業の中には研修を手厚く行なっている企業も多く存在するので、そういった企業に転職しAWSスキルを1から身につけるのも選択肢の1つです。*ただ、研修が手厚い企業は人気が高く転職は容易ではないので、エージェントのサポートを受けて選考対策を周到に行うことをおすすめします。

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### 副業でAWS案件を試しに受注してみる

**AWSエンジニアとしての経験を積んだら、副業でAWS案件を試しに受注してみると良いでしょう。**クラウドソーシングなどには、エンジニアの副業案件が多くあります。副業である程度稼げると分かってから独立した方が、独立後に稼げなくなるリスクを下げることができます。

### AWSエンジニアとして独立する

*副業で順調に稼げるようになったら、フリーランスのAWSエンジニアとして独立します。*独立後はクラウドソーシングだけでなくフリーランスエージェントも活用したり、SNSなどで自分で営業を行なって仕事を獲得したりして、より高年収の案件獲得を目指すことをおすすめします。

## フリーランスのAWSエンジニアの将来性がある理由

フリーランスのAWSエンジニアは将来性が高いと言えます。将来性が高いと言える理由は、大きく次の2つに分けられます。

### AWSエンジニアはまだ希少性が高い

*クラウドサービスは導入企業が増えている一方で、エンジニアの数は不足している傾向があります。*そのため、AWSエンジニアは希少性が高く、案件を獲得しやすいと言えるでしょう。

### 今後はクラウドがスタンダードになっていく

今後はクラウドサービスの活用がよりスタンダードになっていくと予想されます。自社でサーバを導入するオンプレミスでの開発にもメリットは多くありますが、初期コストや運用コストがかかるデメリットも大きいため、資金に余裕がある企業以外はクラウド開発を選択することが多いでしょう。

*そのため、フリーランスのAWSエンジニアの活躍の場もますます広がると言えます。*

フリーランスエンジニアになるメリット・デメリット、年収や将来性

## フリーランスのAWSエンジニアを目指せる企業に転職するなら

本記事ではフリーランスのAWSエンジニアを目指す方法について解説しました。フリーランスを目指すなら、まずは企業に勤めてAWSスキルを高めるのが良いでしょう。

**とはいえ、すべての企業がクラウドサービスを活用しているわけではないですし、AWS以外のサービスを使っている可能性もあります。**AWSスキルを身につけることを主目的とするなら、「その企業で使われているスキル」や「AWSエンジニアの人数」などを確認することが大切です。

しかし、中々条件に合致するIT企業が見つからない場合もあるでしょう。また、見つかったとしても、しっかり面接対策を行わなくては転職することは難しいです。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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フリーランスのAWSエンジニアになりたいものの、どうやって目指せば良いか分からない、という方も多いのではないでしょうか。本記事ではフリーランスのAWSエンジニアになるためのロードマップについて解説します。また、AWSエンジニアの将来性についても触れていきます。

フリーランスのAWSエンジニアの将来性は高いと言える

フリーランスのAWSエンジニアを目指すなら、まずは企業でスキルを身につけてからが良い

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フリーランスのAWSエンジニアになるには？将来性についても解説

*データ分析は、将来のビジネスへのデータの利活用を効率的に行う上で重要度が高まっています。*常に変化が求められるビジネスにおいては、なおさらです。ここでは、データ分析の概念を解説するとともに、おすすめ本10選を紹介していきます。

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

*データ分析とは、保有するデータから価値のある情報を見つけ出し、その情報に基づいて導いた結論を意思決定に活用する一連のプロセスを表します。*このプロセスを、「データ分析」あるいは「データ解析」と言います。

*データ分析は、やみくもに保有データを分析すればよいわけではなく、特定の条件にしたがってデータの収集から進める場合がほとんどです。*そのため、概ね次のような工程に分けてデータ分析を行います。

最初のステップは、ビジネス要件を明確にし、求めるデータの要件を決定することです。対象となる物あるいは人を定義し、細分化された属性を設定します。続いて、求めるデータの収集のための準備と蓄積を行います。データ収集の方法は求めるデータにより最適な機器やセンサー、収集方法などを決定します。

取り込んだデータは分析に必要な形式に加工し、重複値や欠損値を補正します。

データ分析が可能な状態になったら、反復的にデータの傾向をとらえる探索的データ解析を行います。その後、モデリングを行い推計する誤差が最小になるようにモデルを決定します。モデルが確定したら、評価を行い意思決定に用いる追加の分析を進めていきます。

最終的にはビジネス課題の解決のために、意思決定支援にデータ分析で得た評価結果を活用します。

### データ分析に携わるエンジニア

*データ分析に携わるエンジニアを、データサイエンティストと言います。*データ分析の専門家として蓄積データの活用を推進します。近年ビッグデータやIoTにより、データの爆発的増加が起きています。従来はデータ分析は学術的意味合いが強かったのですが、今日ではエンジニアの役割が広がっています。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

データ分析で学ぶべき領域はいくつかあります。*数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術などです。*これら全般をデータサイエンスと呼び、データ分析手法を扱う科学的アプローチとして学術研究が進められています。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

データ分析で求めるスキルは、3つの視点があります。

*1つ目はサイエンス的な視点です。データサイエンスの数学的分析手法を研究・理解し、利用することです。*そのために、必要とされる数学や統計学の知識を学びます。

*2つ目はエンジニアリング的な視点で、データの分析のための収集や仕組みを作ることです。*コンピュータ技法や、機械学習などの人工知能技術を学びます。

*最後にビジネス的な視点で、分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用することです。*ビジネスのニーズを理解し、求める業界の傾向を理解します。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データ分析の全体工程と必要なスキル

データ分析と言っても、データ分析工程自体は全体の一部であり、ビジネス課題の抽出から解決まで一連の流れをカバーするデータサイエンティストに着目するのが良いでしょう。

*この場合は、「ビジネス課題の抽出」「データ収集の準備・収集」「データ分析」「ビジネス課題の解決」ようなビジネスサイクル全体をカバーします。*

データ分析そのものの専門性が重要ですが、全体のビジネスの課題のヒアリング・解決能力も求められます。ビジネス課題は幅広く、将来の変動予測から事業戦略の策定を行ったり、効果的なマーケティングリサーチに利用したりします。

## データ分析のおすすめ本10選

ここではデータ分析のおすすめ本を紹介します。*勉強本は用途に合わせて選ぶと期待通りの結果が得られやすくなります。*ここではランキング形式とはなりませんが、初心者から中級者向けを中心に解説していきます。 

### （初級）データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則

*本書は、ビジネスパーソン向けにデータ活用の全体像を俯瞰して解説しています。*国内年間3000社超の企業のマーケティング支援で培った、マクロミルの社内スキルに基づいて課題解決のステップを解説しています。

▪著者：マクロミル、渋谷 智之
▪ページ数：316ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/03/09

【参考】：[データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798173467)

### （初級）問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

*本書はExcelの知識があれば、全体が理解できるように内容がまとめられています。*Excelの解説というよりは、企業経営で必要なデータを用いて業務改革に活用する、といったビジネスで使える情報書です。「街のパン屋さんの再生」というストーリー仕立てになっています。

▪著者：野中 美希、市原 義文
▪ページ数：256ページ
▪出版社：青春出版社
▪発売日：2023/1/23

【参考】：[問題解決の最初の一歩 データ分析の教室](https://www.seishun.co.jp/book/23629/)

### （初級）Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型

*Pythonの知識がある人向けのデータ分析入門書です。*データ分析で用いるプログラミングや、データの加工・可視化・モデリングの流れを理解していきます。Pythonで本格的に学ぶ方は、最初に目を通しておくと良いでしょう。

▪著者：中村 智、下山 輝昌、川又 良夫
▪ページ数：240ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/12/9

【参考】：[Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798068510.html)

### （初級）分析者のためのデータ解釈学入門

*理系の方には理解しやすいレベルで、データ分析を仕事とする方にはやさしい内容に仕上がっています。*データのばらつきや偏りなどの基本的な知識を用いて、如何にモデリングを行うかが理解できます。実務上の問題解決方法などもカバーしています。

▪著者：江崎 貴裕
▪ページ数：282ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2020/12/14

【参考】：[分析者のためのデータ解釈学入門](https://www.socym.co.jp/book/1290)

### （初級）統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識

*本書は、日ごろ使用するExcelを用い、「データ活用の５段階」に沿って解説しています。*Excelの集計が分かる人は、紹介する関数を理解すると統計学の道具として活用が可能です。売り上げアップにつなげるためのデータ処理やモデルの活用が理解できます。

▪著者：竪田 洋資（監修）、三好 大悟
▪ページ数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/3/12

【参考】：[統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識](https://book.impress.co.jp/books/1119101131)

### （初級～中級）ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本

*本書は、徹底的にExcelを使い込むためのデータ分析とデータ集計の解説本です。*従来は力技で対応していた集計を、ピボットテーブルを使い集計から視覚化まで対応します。実務者向けの解説本で、Excelを極めたい方向けの本です。

▪著者：森田 貢士
▪ページ数：400ページ
▪出版社： ソシム
▪発売日：2020/9/8

【参考】：[ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本](https://www.socym.co.jp/book/1268)

### （初級～中級）本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

*本書は、データ活用に必要な分析手法全般をカバーします。*そのために、ページ数は若干多めです。初めてデータ分析の本に目を通す方には、範囲が広いので時間を確保する必要があるでしょう。基本を理解しつつ機械学習も含めて知りたい方に、おすすめします。

▪著者：杉山 聡
▪ページ数：468ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2022/7/26

【参考】：[本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門](https://www.socym.co.jp/book/1377)

### （初級～中級）データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

*本書は、統計学を1度は学んでいる人であれば、改めて理解を深めることができます。*数式に抵抗感が低い方は、初めての方でも理解できるレベルで説明されています。統計学で学ぶ基本的役割から、モデルまで多岐にわたり学ぶことができます。

▪著者：阿部 真人
▪ページ数：364ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2021/11/26

【参考】：[データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門](https://www.socym.co.jp/book/1319)

### （初級～中級）【エンジニアのための】データ分析基盤入門

*エンジニアが扱う基盤として、データマートやデータウェアハウスのデータ整備を例に解説しています。*データ分析の基盤や扱うデータの変遷などからエンジニアリングとして抑える基本を整理し、学習することができます。

▪著者：斎藤 友樹
▪ページ数：272ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/2/24

【参考】：[\[エンジニアのための\] データ分析基盤入門](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12724-4)

### （初級～中級）Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

*本書では、Pythonやその環境で使用するPandasをかじったことがある方向けに、売り上げデータの集計や補正・補完などを練習します。*Pythonの得意とする機械学習で、顧客データ管理や行動予測などを学びます。前提となるPythonやPandasは事前に学んでおくと良いでしょう。

▪著者：下山 輝昌、松田 雄馬、三木 孝行
▪ページ数：368ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/6/15

【参考】：[Python 実践データ分析 100本ノック 第2版](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798067278.html)

## データ分析は勉強本を読んだら実務に役立てましょう

データ分析は、スキルと経験の相乗効果で勘所が理解できるようになります。ある程度、勉強本から基礎知識が得られたら実際に端末を操作してデータ分析を実際に行うのが良いでしょう。**学んだことの反復操作で理解度が高まり、おすすめです。**

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データを分析して効率的に成果を出すことは非常に重要です。特に先の見えない現代社会では、多くのデータから傾向をとらえて事業に役立てることが求められています。ここでは、データ分析の概要を抑えながら、初心者から中級向けまでをカバーするおすすめ本を紹介していきます。

データ分析は、データの中からその傾向をつかみ、意思決定に活用する一連のプロセスを表します

ビジネス課題に必要なデータ収集と分析を行い、モデル化から課題の解決までの工程があります

勉強本は、概要から個別の工程を理解する詳細情報など多岐にわたり、実務と並行して活用します

データ分析のおすすめ本10選！概要と勉強のポイントを交えて解説

## フルスタックエンジニアを目指す前に

**フルスタックエンジニアはスーパーエンジニアとも呼ばれ、ITエンジニアの職種の壁を超え、何役もこなせるエンジニアを指します。**他のIT職種と比べて高年収が期待でき、目指している方も少なくないでしょう。

では、どうすればフルスタックエンジニアになれるのか、その方法やロードマップをご紹介します。また、フルスタックエンジニアになるために、取得しておくべき資格なども解説していきます。現在就職や転職を検討中の方はぜひ参考にしてください。

### フルスタックエンジニアになるための心構え

まず、フルスタックエンジニアを目指す理由は何ですか？高年収を得たい・ステイタスを得たいなどの理由だけでは、フルスタックエンジニアを目指す動機としては弱く、挫折する可能性があります。プロのエンジニアを目指すなら、**しっかり目標を定め、それに向かって粉骨砕身努力する気構え・心構えが必要です。**

### フルスタックエンジニアの目標イメージを明確に持つ

フルスタックエンジニアは万能エンジニアと言われますが、全ての分野を担当できるわけではありません。それぞれ得意分野、活躍分野があります。Web系の開発なのか、AI系の開発なのか、あるいはビッグデータなのか、**自身の興味や適性なども考えながら、目指すフルスタックエンジニアの目標イメージを明確に持つことが必要です。**

フルスタックエンジニアとは？必要な条件・年収・将来性を解説

## フルスタックエンジニアになるための3つのロードマップ

フルスタックエンジニアへの具体的な目標が定まったら、どのような手段・ステップを経て目標に向かうのかを考えてみましょう。大きく分けると次の3つの道が考えられ、それぞれ一長一短はありますが、自身に最も相応しい方法を選択してください。

### 下積みから始めてステップアップしていく

多くのエンジニアは下積み時代を経験します。まず、ITベンダーに就職したとしましょう。最初に教育を兼ねてプログラマーからスタートします。ある程度慣れ、開発プロジェクトへの参加を通じて、システム開発について学びます。設計工程を担当し、人によっては、運用部門やインフラ系の部門を担当する人もいます。

ジョブローテーションを通じて適性を見極めながらステップアップし、要件定義などの上流工程を経験後にプロジェクトリーダーになる人もいます。**複数のシステム開発工程や領域を担当していく中で、次第にフルスタックエンジニアへと近づいていくのです。**

経験が重視される世界なので、これが最もオーソドックスな道なのです。もちろん、フルスタックエンジニアを目指すという強い意志は持ち続ける必要があることは言うまでもありません。

### 独力でシステムプロダクトを開発する

クラウドが普及した今日は、**独力でシステムプロダクトを作るというのが、最も現実的な近道です。**クラウド技術の進展によって、自らサーバ構築やネットワーク構築を行う必要や手間を省くことができ、従来よりもプロダクトを開発しやすくなっています。　

きちんとした将来設計を行い、明確な目標を持って、プロダクトを作っていきましょう。これによって、システム開発の全ての工程を経験することができます。プロダクトを幾つか開発しながら実務を経験し、スキルを磨くことができます。

【参考】：[AWS](https://aws.amazon.com/jp/)

### 教育機会を利用して資格を身に付ける

基礎がないのにいきなりプロジェクトに参画したり、自らプロダクト開発をしたりするのは無理だと考える人もいるでしょう。専門学校や大学などでプログラミングやITの基礎について学んだ方であれば、前記のような選択も可能ですが、そうではない人にとっては、まずは基本が大切です。

今は、**フルスタックエンジニアを目指す人に向けたオンライン講座などもありますので、そういった講座を利用して、資格取得を目指すのも1つの方法です。**

## フルスタックエンジニアの仕事内容

フルスタックエンジニアは複数の分野における技術や知識を身につけたエンジニアのことですが、具体的な仕事内容はどういったことをするのでしょうか？

**そもそもフルスタックエンジニアという明確な定義はなく、その資格要件もありません。**世間的にはまだ新しい概念で、「フルスタックエンジニア=〇〇な仕事をする」といった決まりはなく、オールマイティにエンジニアの業務ができる人のことを指します。

### フルスタックエンジニアが担当する領域

通常システム開発において、プログラマー ・システムエンジニア・インフラエンジニアなど、各工程においてそれぞれ担当するエンジニアがいますが、**それらのフェーズを全て1人で担当するのがフルスタックエンジニアです。**具体的には、以下のような領域を担当します。

・フロントエンド開発
・バックエンド開発
・モバイルアプリ開発
・インフラ周り

システムの要件定義をし、プログラムのコードを書き、Webサイトのみならずアプリに落とし込む技術、それに伴うインフラの整備なども行います。

フルスタックエンジニアの仕事内容はとても多岐に渡り、そして重要なポジションでもあるため、責任感を伴う仕事です。また、エンジニアとしてかなり能力が高くないと務まらない職種でもあります。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)</center>

## フルスタックエンジニアの年収

前述の通り、フルスタックエンジニアには明確な定義がないため「フルスタックエンジニア」と限定した求人情報がなかなか出てきません。年収については他のエンジニア職の年収を参考に算出してみましょう。以下に、システムエンジニア・サーバーエンジニア ・社内システム企画・社内SEの平均年収を記載します。

システムエンジニア：443万円
サーバーエンジニア：465万円
社内システム企画・社内SE：516万円

【参考】：[IT・インターネット・通信 年収ランキング：マイナビIT エージェント ](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

フルスタックエンジニアの担当領域は、上記に挙げた職種にも含まれます。フルスタックエンジニアは企業によって年収の振れ幅が大きいと考えられるので、具体的な数字を出すのは難しいですが、他の専門職種と比較しても高い年収が期待できます。

【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)

## フルスタックエンジニアのメリットとデメリット

このように、フルスタックエンジニアには、高年収が期待できるなどのメリットもありますが、「フルスタックエンジニアはいらない」「器用貧乏」と言われてしまうこともあります。ここではフルスタックエンジニアのメリットとデメリットについて解説します。

### フルスタックエンジニアのメリット

フルスタックエンジニアという言葉はベンチャー企業やスタートアップ企業が多い海外で生まれたもので、**日本でもそのような新しい企業や中小企業で高い需要があります。**若い企業や中小企業では、限られた人員とコストで高い生産性を実現しなければならないためです。

フルスタックエンジニアはトラブル対応なども含めシステム開発のあらゆる場面に対応できるため、複数のエンジニア間でのやり取りなどを省き効率的に仕事を進めることができます。

また、*フルスタックエンジニアになると仕事の選択肢も増えます。*「フルスタックエンジニア」という名前で募集している求人は少ないかもしれませんが、どの工程も担当できるのでより良い待遇の仕事を選ぶ機会が増えます。高年収が期待できる理由の1つでもあります。

### フルスタックエンジニアのデメリット

フルスタックエンジニアになるには複数の専門領域を持つ必要がありますが、**複数の分野における高度なスキルを習得し、それを維持するのは大変なことです。**特にIT企業は変化が激しいので、一度習得したらそれで終わりという訳にはいきません。

フルスタックエンジニアと名乗れるだけのスキルを持つまでのは何年もかかりますし、その後も*継続して努力する気力や根気がないと、どの分野も中途半端になり、結果として「器用貧乏」と言われてしまうような状態に陥ってしまうかもしれません。*

ネットなどでは、高度なスキルや深い知識がなくフルスタックエンジニアになりきれていない状態を「フルスタックエンジニア 笑」と表現することもあります。幅広い業務をこなしながら、スキル磨きも怠らないというストイックな姿勢が必要となります。

## フルスタックエンジニアに必要となるスキルや資格

フルスタックエンジニアを目指す方法は分かりましたが、フルスタックエンジニアになるためには、どのようなスキルが必要で、どのような資格を取得すれば良いのでしょうか？

**市場が求めるフルスタックエンジニアになるためには、幅広い技術や幅広い知識が不可欠です。**また複数の領域の経験を持っていると有利です。

## フルスタックエンジニアに必要なスキル

フルスタックエンジニアはスーパーエンジニアと呼ばれるように、多くのスキルが求められます。これからフルスタックエンジニアに必要とされるスキルについて、1つずつ解説していきます。　

システム開発に関わる以上、**フルスタックエンジニアにはプログラミング知識とその実務経験は必須と考えてください。**フルスタックエンジニアは要件定義からシステム運用までを一通りこなせるエンジニアです。開発工程も担当しますので、最低限プログラミングスキルと実務経験が欠かせません。

また、システムテストやシステムの障害においては、プログラミング経験があると障害の切り分け、障害の原因究明、プログラムの修正などが迅速に行えるというメリットもあります

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

システムは学んだ知識だけでは対応ができないケースもあり、その時に必要になるのは経験値です。*実務経験を重ねることで、教科書だけでは学べないことを学ぶことが往々にしてあります。*

そのため、しっかり実務経験を積むことが大事です。

今やユーザーの目に触れるシステムの多くはWebです。フロントエンドとも称されるWebは、そのデザインやGUIによってある程度評価が決まります。

実際に、バックエンドの仕組みが同じでも、Webの出来栄えによってユーザーの評価は180度変わります。**これからのフルスタックエンジニアはWebに明るく、Webに強いことがさらに求められるでしょう。**

フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアを詳しく解説！

*フルスタックエンジニアが担当するシステム開発には、Windows系もあれば、Linux系やiOSやAndoroidOS系の開発もあります。*プログラミング言語であるJava自体は仮想マシン上で動作し、基本的にOSには左右されない言語ですが、コマンドの操作はOSごとに異なり、サーバ設定やインストールなどもOSごとに異なっています。

あらゆるOSの下でのシステム開発を想定すると、フルスタックエンジニアにとってはOSに関する知識が必須といえます。

転職・キャリアの記事（30ページ目）