**クラウドエンジニアとはITエンジニアの一種で、クラウドシステムで用いるITインフラ基盤を担当**します。従来のITシステムは自社で必要となる機材を調達し、システムを構築して運用していました。これをオンプレミス（所有型）と言います。

一方で現在、多種多様な業務をITで活用するにあたり、初期費用を削減する目的で月額課金モデルを採用することがあります。これをホステッド型（利用型）と言い、クラウドシステムが代表的な例です。

クラウドエンジニアは、*インターネットを介して提供されるサービスについて、その構成要素となるネットワークやコンピュータの知識を横断的に活用*し、サービスを適切に利用できるようにシステム化・運用監視を行います。

クラウドエンジニアとは？インフラエンジニアとの違いや市場性・年収などを解説！

### インフラエンジニアとクラウドエンジニアの違いは？

従来の*オンプレミスのITシステムでは、インフラエンジニアはサーバ技術を主体として設計・構築・保守・運用を担当*します。

一方、クラウドエンジニアは、クラウドサービスを使ったシステム構築や運用を担当します。また、**仮想化技術を用いて資源の割り当てや監視等も行います**ので、より広範囲な知識が求められます。

インフラエンジニアはきついのか？その仕事内容やスキル、将来性を解説！

### ネットワークエンジニアとクラウドエンジニアの違いは？

*ネットワークエンジニアは、ネットワーク機器の帯域確保やセキュリティ確保、ネットワーク網の整備を担当*しており、オフラインでの作業としてサーバー同士を配線で接続するなどの業務もあります。

一方、クラウドエンジニアは仮想化環境で用いるネットワーク設定や、クラウドサービス全般に関わる業務を担当します。そのため、**ネットワーク自体の知識はもちろん、クラウドや仮想環境などといったより広範囲の知識や技術が求められます。**

ネットワークエンジニアの仕事内容とは？目指す上で知っておくべきこと

## クラウドエンジニアの仕事の内容は？

クラウドエンジニアは*クラウドだけでなくサーバ、ネットワーク、仮想環境などのIT技術全般の知識を身に付けており、実務戦力として期待*されています。

**担当業務はクラウドで利用されるシステムの設計・構築から保守・運用に至るまでの一連のライフサイクルを意識した検討および実装で、クラウドサービス全般を担当**します。

また、近年は代表的なクラウドベンダーのサービスを活用することが増えているため、利用者側の運用監視の作業も担当します。

## クラウドエンジニアに必要なスキルは？

**クラウドエンジニアに必要なスキルには、サーバやネットワークの知識**があります。また、クラウドで提供されるデータベースの知識も必要とされます。

ミドルウェアについては、業務アプリケーションに必要なソフトウェアに加えて、クラウドサービス監視に必要な運用監視ツールや、提供サービスの知識が求められます。さらに、*仮想化技術を使ったパソコン資源の割り当てといった知識も必要*な場合があります。

転職をお考えの方は、一度転職エージェントに相談し、企業で求められるスキルと自身のスキルにギャップがないか確認してみることをおすすめします。

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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>

主なクラウドサービスは以下の3つです。クラウドエンジニアには、*それぞれのサービスの特性を理解し、プロジェクトに最適なクラウドサービスを選定できる知識*が求められます。

なお、以下で紹介するクラウドサービスのシェア率は、米国の調査会社Synergy Research Groupの調査結果によるものです。

【参考】：[Market Share | Synergy Research Group](https://www.srgresearch.com/articles/q3-cloud-spending-up-over-11-billion-from-2021-despite-major-headwinds-google-increases-its-market-share)

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

*■Amazon Web Services（AWS）*
Amazonが提供するクラウドサービスで、アプリケーション開発を行いやすいのが特徴です。クラウドサービスのシェアは世界1位となっています。

【参考】[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）-  ホーム](https://aws.amazon.com/jp/)

【AWS入門】ITエンジニアなら知っておくべきAWSの基礎知識

*■Microsoft Azure（Azure）*
Microsoftが提供するクラウドサービスで、Windowsとの親和性が高いのが特徴です。クラウドサービスのシェアはAWSに次ぐ2位となっています。

【参考】[クラウド コンピューティング サービス | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)

Azure入門｜学習前に知っておきたい！無料枠のフル活用メソッド

*■Google Cloud Platform ( GCP )　*
Googleが提供するクラウドサービスで、データ分析を行いやすい環境が特徴です。クラウドサービスのシェアはAzureに次ぐ3位となっています。

【参考】[クラウド コンピューティング サービス | Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

GoogleのGCPについて知り、エンジニアのスキルに生かそう

## クラウドエンジニアに関する資格

クラウドエンジニアは特別な資格がなくても、未経験でも、クラウドに関する知識とスキルがあれば目指すことができます。しかし、*資格を保有することでスキルアップができたり、転職時に企業へ高いスキルをアピールできたりします。*

### クラウドエンジニアにおすすめの資格

ITスキルレベルを客観的に証明するのに効果的な資格の1つに、情報処理推進機構(IPA)による情報処理技術者試験があります。中でも、情報セキュリティの知識はクラウドサービスの設計・開発に役立つためおすすめです。

*■情報処理安全確保支援士*
最新のセキュリティに関する知識・技術を証明できる国家資格です。IPAの実施する情報処理技術者試験の中で最高レベルのレベル4に分類される、高難易度の資格です。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：情報処理安全確保支援士試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/sc.html)
【参考】：[情報処理技術者試験一覧](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/seido_gaiyo.html)

情報処理安全確保支援士試験とは？難易度やおすすめの参考書を紹介

また、**クラウドの技能を証明するには、主要なパブリッククラウドの認定試験を取得することが大切**です。そのため、利用しているクラウドサービスに応じて、各認定試験取得を目指しましょう。

*■AWS 認定資格*
試験は全部で12種類で、4つのレベルに区分されています。レベルによって受験料が異なり、受験方法は筆記試験・オンライン形式の両方が用意されています。

【参考】：[AWS 認定資格](https://aws.amazon.com/jp/certification/?nc2=sb_ce_co)

AWS認定資格とは？難易度やおすすめの学習ロードマップを紹介

*■Microsoft Azure 認定資格*
Azureに関連する認定資格は28種類で、3つのレベルに区分されています。レベルによって受験料が異なり、受験方法はオンライン形式です。

【参考】：[Microsoft Azure 認定試験](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/browse/?products=azure)

Azureの資格体系は？マイクロソフト認定プログラムとパスを解説

*■Google Cloud 認定資格*
試験は全部で11種類で、3つのレベルに区分されています。レベルによって受験料が異なり、受験方法はオンライン形式です。

【参考】：[Google Cloud 認定資格](https://cloud.google.com/certification?hl=ja)

Google Cloudの認定資格とは？資格一覧と活かせる仕事を解説

クラウドセキュリティの認定資格としてCertified Cloud Security Professional(CCSP)があります。クラウドエンジニアとしてはもちろん、セキュリティエンジニアとして活動する場合は取得を検討しましょう。

*■Certified Cloud Security Professional（CCSP）*
クラウドセキュリティに特化した内容で、受験要件に実務経験が含まれているため、セキュリティのプロフェッショナルを目指す方におすすめです。

【参考】：[Certified Cloud Security Professional(CCSP)](https://japan.isc2.org/ccsp_about.html)

## クラウドエンジニアの年収やキャリアパスは？

クラウドサービスの利用用途が拡大するにつれて、クラウドシステムを設計・構築・保守・運用できるクラウドエンジニアへの期待が高まっています。ここでは、クラウドエンジニアの年収やキャリアパスについて紹介します。

### クラウドエンジニアの平均年収は380万円

クラウドエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」で近い職業のネットワークエンジニアの年収を参考にすると、平均年収は380万円（※2023年2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保守（顧客向け情報システムの保守・サポート）を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、クラウドエンジニアは一般平均年収よりも、やや低めであることが分かります。

年収を上げるには、資格取得等でスキルアップを図りより良い条件の企業へ転職する、プロジェクトマネージャーといった管理職へキャリアアップするなどの方法があります。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/07.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【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?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

### クラウドエンジニアのキャリアパスは？

クラウドエンジニアは、ITエンジニアとしての経験を高めることで様々な職種へのキャリアパスがあります。そのため、**パブリッククラウドの資格を取得したり、クラウドに関連した実務経験を重ねたりすることが重要**です。

クラウド利用者側の業務である運用監視の仕事もあるため、パブリッククラウドの運用監視の経験も、キャリア形成に効果的であると言えます。

キャリアパスの例としては、技術職であればITスペシャリストやフルスタックエンジニアなどが、マネジメント職であればプロジェクトマネージャーなどが挙げられます。

さらにAWSの他Microsoft AzureやGoogle Cloud等複数のクラウドサービスの経験がある場合は、*マルチクラウド運用や利用方法の最適化に対してアドバイスをするクラウドコンサルタントとしての選択肢*もあります。

クラウドエンジニアのキャリアパス5選！職種別に強みとなる資格も解説

## クラウドエンジニアの市場性は？

クラウドサービスで管理する項目は、仮想化されたシステム資源となります。そのため、オンプレミスのシステムをクラウドサービスに置き換える際は、クラウドエンジニアのサポートが必要となります。

### クラウドエンジニアの将来性は明るい

今後も各業務アプリケーションのクラウドサービス化がさらに進むと予測されます。また、ビッグデータ領域もデータ格納先としてクラウドの利用が増えるでしょう。そのため、**クラウドエンジニアは将来性のある職種**と言えます。

将来性があるということは、それだけ多くの企業が求人を出すということです。そのため、転職の際には、数ある企業から自分に合った企業選びをするのは難しいこともあるでしょう。そこで、転職エージェントの利用をおすすめします。

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### クラウドエンジニアの需要は高い

クラウドエンジニアの需要は高く、**クラウドサービスの利用拡大に伴い、クラウドエンジニアの活躍の場が広がる**と言えます。

クラウド利用のためのアプリケーションは、クラウド動作を最適化するクラウドネイティブ化の対策が求められます。

オンプレミス環境が前提となっているアプリケーションはクラウド対応していないものが多く、*クラウド向けシステム移行に向けたクラウドネイティブ化対策の必要*があります。そのため、クラウドエンジニアの技術が求められています。

また、*企業でのDX推進においてもクラウドエンジニアの活躍が見込まれています。*DX推進のため既存のシステムやサービスをクラウドに置き換える企業もあり、クラウドエンジニアが持つクラウドの知識や技術が活かされています。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

## クラウドシステムに必要な技術を身に付け、クラウドエンジニアとして活躍の場を広げよう

クラウドエンジニアはクラウドサービスを利用したシステム設計や運用などを担当し、オンプレミスからクラウドサービスへの移行作業も担当します。

**コスト削減や業務効率化のためにオンプレミスからクラウドサービスへ移行する企業もあり、クラウドエンジニアの活躍が期待**されています。また、クラウドエンジニアはクラウドだけではなく、セキュリティやネットワークの知識も求められます。

*IT全般に関する幅広い知識やスキルを有するクラウドエンジニアになるには、さまざまな業務を経験しスキルを高めることが大切*です。そのためには、働く企業選びも重要でしょう。

そこで利用を推奨するのが[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=acv12)です。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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クラウドエンジニアとはITエンジニアの一種で、クラウドサービスを使ったシステムの構築や運用を行う職種のことです。ここではインフラエンジニアやネットワークエンジニアとの違いや、今後の市場性、年収についても紹介します。

クラウドエンジニアはクラウドシステムを設計・構築・保守・運用するITエンジニア

クラウドの適用領域の増加に伴い、クラウドエンジニアの需要が増加すると予測されている

クラウド運用の経験を重ねることで、クラウドエンジニアとしてより市場価値を高めることができる

## データサイエンティストの年収はいくら？

データサイエンティストはデータ分析のプロであるため、専門的な知識が必要とされる分、年収も高いのではという印象があります。AI・IoTの広がりにより、昨今データ分析の分野の需要が増え続けており、それに伴ってデータサイエンティストやデータアナリストの求人を多く見かけるようになりました。

そこで、この記事ではデータサイエンティストの年収事情や、仕事内容・将来性・必要な資格などについても解説します。データサイエンティストを目指す方はぜひ読み進めてください。

まずは、気になるデータサイエンティストの年収について見ていきましょう。

### データサイエンティストの年収

ここでは、データサイエンティストに近いデータアナリストの年収例を参考に紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、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、アナリスト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。

このように、アナリストやデータサイエンティストは、専門的な知識・スキル・実績によって、比較的高収入のエンジニア職と言えます。**データ分析に興味がある、今よりも高収入を目指したいエンジニアにはおすすめの職種です。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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)

## そもそもデータサイエンティストとは

そもそもデータサイエンティストとは、**データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**データサイエンスとは、数学や統計学を用いた数学的手法・計算機科学・情報工学を用いたコンピュータ技法・機械学習・パターン認識等の人工知能技術を用いて実施するデータ分析手法を指します。

現在ビッグデータにより収集したデータを活用し、ビジネス課題を解決することが求められており、データサイエンティストがその役割を担います。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

### データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストは、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。

（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

一方データアナリストは、データ分析に特化した専門家です。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、複雑な分析を高度な技法を活用して分析します。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違い

ここでは、データサイエンティストと関係の深い人工知能について触れていきます。人工知能とは、*人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき、所定のデータを与えることで機械的に実行することを研究する領域です。*

データサイエンティストとは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用するシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。

一方機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの1種です。実際の業務では共同して実施することが多く、その役割の垣根は低くなってきているのが実状です。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

機械学習エンジニアも昨今注目されているエンジニア職の1つです。機械学習エンジニアとデータサイエンティストのどちらを目指せばいいか迷った際は、求人にある募集要項などを確認してスキルや条件に合う方を選ぶ方法もおすすめです。

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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_2)</center>

## データサイエンティストの仕事内容や将来性

データサイエンティストの役割は、大きく分けて以下の通り分類されます。

・*サイエンス的な役割*　データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること
・*エンジニアリング*　　データの分析のための収集や仕組みを作ること
・*ビジネス*　　　　　　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

上記の役割がどのように仕事に活かされるのか、以降で触れていきます。同様に、データサイエンティストの市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めていきます。**分析結果は、多岐にわたる将来の変動予測からより確実性の高い事業戦略策定を行い、効果的なマーケティング活動に適用されていきます。**

それでは、実際の活動を工程に分割して説明します。

最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目の定義とゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。そして収集データを分析して問題の可視化を行い、最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理してビジネス改善を進めます。

上記のような過程を行うには、学術的な知識（サイエンススキル）と技術的な知識（エンジニアスキル）および業務的な知識（ビジネススキル）がそれぞれ求められます。

### データサイエンティストの将来性

データサイエンティストは、人工知能（AI）の実践により脚光を浴びています。

すでに大量のデータを扱う金融システムや製薬・医療関係業界では、データ分析が必須となっており、今後も活躍の場が拡大していくでしょう。同様に、データサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大中です。

また、内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われています。その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待されています。そのAI適応領域は、データサイエンティストの注力する領域と合致するものです。

【参考】：[内閣府 ＡＩ戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
【参考】：[首相官邸 ＡＩ戦略2019](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf)

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

## データサイエンティストになるには？

データサイエンティストは比較的高収入が期待でき、将来性も高い職種だと分かりましたが、では、データサイエンティストになるにはどうすればいいのでしょうか。ここでは、データサイエンティストに必要な知識やスキル、取得したい資格などについて紹介します。

また、巷で言われているデータサイエンティストは「つらい」「やめとけ」などの理由についても触れていきます。

データサイエンティストに必要な知識やスキルは、以下の通りです。

・ITスキル
データの抽出・加工・分析もすべてコンピュータで行うため、エンジニアリング、IТスキルは必須です。統計解析に必要な「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に必要な「Python」などを習得しましょう。また、データベースの操作に必要な「SQL」もよく使用されます。

・統計学のスキル
統計学は、そのままでは意味をなさないデータから意味を正しく読み取る学問です。仮説を立ててデータから意味を検証するには、統計学の知識が欠かせません。統計学を学ぶには、確率論や行列などの数学的知識も必要です。

・マーケティング、ビジネスのスキル
データサイエンティストの役割は、データをビジネスに活かし、企業がより利益を上げるための仕事をすることです。そのため、マーケティングや自社のビジネスについても理解する必要があります。また、社内の部署との協業が必要なため、コミュニケーション能力やプレゼン能力などのヒューマンスキルも必要です。

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

ここでは、データサイエンティストにおすすめの資格を3つ紹介します。

◼︎*「統計検定」*
データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用できるため、数学や統計の専門知識が求められます。統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定がおすすめです。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

◼︎*「Python 3エンジニア認定データ分析試験」*
Python 3エンジニア認定データ分析試験は、分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するための資格です。確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が証明されます。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

◼︎*「G検定」*
人工知能全般の能力を証明するために、日本ディープラーニング協会のG検定がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。E資格ではディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベルにあるか検定します。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

### データサイエンティストはつらい職種？メリットとは

データサイエンティストは時折「つらい」「やめとけ」と言われてしまうことがありますが、その理由として挙げられるのが、上層部からの期待値の大きさや、データサイエンティスト不足が原因の複数のタスクを受け持つことによる多忙などがあります。スキルや能力の高さ故に、周囲からのプレッシャーを感じてしまう場合もあるようです。

しかし、データサイエンティストには商品開発や経営戦略などの改善という重要なミッションがあり、自分が出した改善策が企業に大きな影響を与えることもあります。そのような結果を残せた際には、大きなやりがいを感じられるでしょう。データサイエンティストになるメリットは、この仕事で得られる達成感や、年収の高さにあると言えます。

## データサイエンティストの企業採用動向

データサイエンティスト協会は、「データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果」を公表しています。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果](https://www.datascientist.or.jp/news/corporate-research2020/)

本調査結果は、データサイエンティストを抱える企業への調査を集計したものです。その内容から今後の企業採用の方向性を考えていきます。

### データサイエンティストを増やした企業の増減は？

「データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果」によると、2019年から2020年にかけてデータサイエンティストを1人以上増やした企業は49%です。その採用は中途採用・新卒採用が中心でした。*2019年の調査では社内育成が中心であったため、今後人材の流動性が期待できます。*

### データサイエンティストの人材育成・研修制度

調査結果によると、データサイエンティストが在職している企業では、*社外の研修制度や資格取得の推進によりスキル獲得を行っている結果が出ています。*同様に、専門スキルを社内研修制度として展開することも多くなっています。

### データ分析の仕組みを作るエンジニアの比率が向上

データサイエンティストは、データの分析スキルに専門性を持つタイプ・データ分析の仕組みを作るエンジニアタイプ・ビジネス課題を解決するタイプ、に分類することができます。

データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果によると、データサイエンティストの仕事として比率が高まっているのがエンジニアタイプです。*半数以上のデータサイエンティストは、プログラミング知識を活用したエンジニアとして活躍しています。*

これまではビジネス課題を解決することが重視されていましたが、2020年の集計では複数の分野を俯瞰的にみて戦略を考える総合力が期待されています。

同様に、従来は中途採用は未経験採用も一定数ありましたが、2020年の集計では74%が経験者採用に限定して採用されています。そのため、**転職希望者はデータサイエンティストとしての能力を事前に高める必要があります。**

### 企業採用で求められる人材像

この調査結果から見えてくる人材像を整理しましょう。

◼︎ポイント1： *人材採用は今後も増加が続く*
データサイエンティストが所属する会社は、継続的に社外から人材を継続採用していることが分かります。

◼︎ポイント2： *エンジニアスキルがより重視される*
データサイエンティストの活躍の場が増えることで、実際のシステム開発・実装の比率が高まり、エンジニアスキルがより求められていることがあります。

◼︎ポイント3： *即戦力として期待される*
個別のデータ分析のみならず、全体を俯瞰して実践する行動力がより求められていることが挙げられます。

デジタルトランスフォーメーションにおいても、積極的にデジタル変革を支えるエンジニアのニーズが高まると考えられます。

## エンジニアスキルの向上が一層求められます

この10年で蓄積データが増大し、ビッグデータとして各種データの分析が進んでいます。同様に、人工知能も実用化され、さらに分析すべきデータが拡大しています。そのデータをビジネスに活用する流れは今後もさらに続くでしょう。

**データサイエンティストもよりエンジニアスキルが求められ、即戦力として期待されています。**エンジニアスキルを高め、自身の可能性をより高めてください。また、より活躍できるエンジニアを目指すためには、スキルを活かせるような企業に転職しましょう。データサイエンティストが良い企業に出会うには、転職エージェントがおすすめです。

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=acv12_2)です。 

近年ビッグデータや人工知能が脚光を浴びています。また、IoTによって全てのモノがインターネットで情報共有する時代になってきました。ここでは、蓄積された膨大なデータを分析・活用するデータサイエンティストについて、市場性や年収を解説していきます。

データサイエンティストはビジネス課題を解決するためにデータを収集・分析し解決策を立案する人を指します

人工知能の実践領域拡大によりデータサイエンティストのニーズが高まっています

データサイエンティストにはよりエンジニアスキルが求められ実践力が期待されています

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## プログラマのキャリアパスは幅広い

*プログラマのキャリアパスは幅広いうえに、目指すポジションによって身につける必要があるスキルも異なります。*プログラミングを極めスペシャリストを目指す道もありますし、ゼネラリストとして経営に近いところで働く道もあります。

また、現在勤めている企業では希望するポジションに就くことが難しい場合、転職も視野に入れる必要があります。そのため、キャリアパスは早めに固めておくことが大切です。

## プログラマがキャリアパスを考えるポイント

プログラマがキャリアパスを考える際は、まず自分が現在習得しているスキルを洗い出すことが大切です。そして、目標とするポジションに就くためにどのスキルが足りないのか明確化させ、そのスキルを得るにはどういったルートを辿れば良いかを考えます。

また、キャリア目標を決める際は今後の技術トレンドや業界動向なども踏まえ、年収を上げられるか検討することも大切です。**このような検討を1人で行うことが難しい場合、転職エージェントに登録して業界知識のある担当者からアドバイスを受けることをおすすめします。**

<center>[エンジニア転職を成功させるため 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=acv07_2)</center>

単価の高いプログラマはどんな仕事をしているのか？分かりやすく解説

## プログラマやエンジニア職に関する基礎知識

プログラマや、プログラマがキャリアチェンジできる他のエンジニア職に関する基礎知識をまとめました。また、プログラマの年収についても解説していきます。

システム開発にはプログラマだけでなく、多くのエンジニア職の力が必要です。*以下に開発に携わる職種を列挙しますので、キャリアパスを考える際の参考にしてください。*

- プログラマ：プログラミング言語を使うシステムを開発する
- システムエンジニア：システムの要件定義・設計を行う
- プロジェクトマネージャー：システム開発のプロジェクトを統括する
- サーバエンジニア：システムが稼働するサーバの設定・管理を行う
- ネットワークエンジニア：システムが稼働するネットワークの設定・管理を行う
- データベースエンジニア：システムが使うデータベースの設計・管理を行う
- テストエンジニア：システムが正常に動作するかテストを行う

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円、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SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

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、**プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めであることが分かります。**

ただ、プログラマはエンジニア経験が浅い人が担当することが多いことを考えると、年収は決して低くはないでしょう。また、システムエンジニアやプロジェクトマネージャーにキャリアアップすることで、年収を高めていくことが可能です。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.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)

## プログラマのキャリアパス例

ここからはプログラマの代表的なキャリアパスを紹介します。キャリアパスを考えている方はぜひ参考にしてください。

年収の記事（6ページ目）