## 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。 

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。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

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。

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。**

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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。

システムの要件定義・設計を担当するシステムエンジニアにはプログラミングスキルが必要なため、プログラマからキャリアアップする方も多くいます。

*システムエンジニアにキャリアアップすることで、システムの仕様について提案できるようになったり、顧客と直接やり取りを行ったりすることができます。*また、プロジェクトマネージャーやコンサルタントなどのゼネラリストの道を目指すことができるでしょう。

また、企業のなかには研修制度が整っている場合もあり、未経験から知識をつけながら働くことも可能です。未経験からITエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

システムエンジニアに昇格せずそのままプログラマを続け、スペシャリストを目指す道もあります。たとえばWeb系プログラマの場合、PHPやJavaなど、言語に特化してスキルを身につけ、「プログラミングスペシャリスト」として活躍するなどです。

**経営に近いところで働くよりも開発をメインに続けたいなら、スペシャリストを目指すのも選択肢の1つでしょう。**

ITスペシャリストとは？おすすめの資格とメリットを解説！

プログラマーからサーバーエンジニアやネットワークエンジニアといったインフラの管理を担当する職種にキャリアチェンジする道もあります。*その場合、クラウドサーバなどの知識を新たに身につける必要があるため、独学で勉強を行うことになるでしょう。*

サーバーエンジニアの将来性は？年収やきつい・やめとけの理由を解説

社内SEは社内システムの問い合わせに対応したり、社内システムの開発に携わったりする仕事です。社内SE自らが開発することは少なく、ベンダーに開発を依頼するケースが多いです。

自社の経営課題を理解し業務効率化に繋がるシステムを考案し、要件通りに開発を進められるようベンダーに指示する必要があります。**IT企業ではなく一般企業が社内システムの開発に関わりたいなら、社内SEはおすすめの仕事です。**

社内SEへの転職に必要なスキルとは？おすすめの資格10選を紹介！

## プログラマがキャリアを高めるために取得したい資格

プログラマがキャリアを高めるために取得したい資格を紹介します。システムエンジニアなどへのキャリアアップを目指すなら、これらの資格を取得すると昇格や転職で有利になります。

*応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験よりもワンランク上のIT資格です。*記述問題もあり合格率は低めですが、その分より高度なスキルを身につけられるため、システムエンジニアへのキャリアアップを目指す方に最適と言えるでしょう。

【参考】：[応用情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

応用情報技術者試験は難しすぎる？その真偽やメリット、試験対策など

**LinuxCは、サーバとして多く使われるLinuxに関する知識を証明するための資格です。**オンプレミスだけではなくクラウド環境に関するスキルも身につけることができます。サーバーエンジニアなどを目指す方におすすめの資格です。

【参考】：[LinuC](https://linuc.org/)

LinuCとは？LPICとの違い・難易度・試験日・勉強方法を解説

### プロジェクトマネージャ試験

*プロジェクトマネージャ試験は、プロジェクトマネージャに必要なスケジュール管理や進捗管理、技術選定などのスキルを身につけることができます。*論述問題もあり、応用情報技術者試験以上に難易度が高く設定されています。将来ゼネラリストとして企業を引っ張るポジションに就きたいなら取得しておきたい資格です。

【参考】：[プロジェクトマネージャ試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/pm.html)

プロジェクトマネージャーは資格が必要？取得するならどの資格が有利？

## キャリアパスを明確化させた後は転職対策を

本記事ではプログラマのキャリアパスについて解説しました。プログラマのキャリアパスは幅広いうえに各キャリアによって必要なスキルも異なるため、早めにキャリアパスを固めることが大切です。

*今の会社では描いたキャリアパスを実現することが困難な場合、転職も視野に入れる必要があります。*とはいえ、今まで転職活動をしたことがなく何から始めるべきか分からない方も多いのではないでしょうか。

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。 

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

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

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プログラマとして働いているものの、どのようなキャリアパスを描いていけば良いか分からない方も多いのではないでしょうか。今よりも年収を上げたり良いポジションにつくためにも、キャリアパスを明確化させることが大切です。本記事ではプログラマのキャリアパス例を解説します。

プログラマのキャリアパス例としては、SE・スペシャリスト・インフラエンジニア・社内SEがある

キャリアを高めるためにも応用情報技術者試験・システムアーキテクト試験などの資格を取得したい

キャリアパスを明確化させた後はエージェントに登録し転職対策するのが良い

プログラマのキャリアパス4選！年収を上げるために考えたいこと

## プログラマーになるにはどうしたらいい？

私たちの生活の中で、IT技術は欠かせないものになってきています。スマートフォンやインターネットは誰もが日常的に使用するようになり、IoTやAIテクノロジー、DX（デジタルトランスフォーメーション）による自動化など、新しいIT技術も注目を集めています。

このようなIT技術を支えるのに不可欠な存在が、プログラマーです。中学生や高校生で将来プログラマーになりたい人や、今は別の業界で働いているけれどプログラマーに興味がある人も多いでしょう。

しかし、*プログラマーはプログラミングスキルや専門知識が求められる技術職です。*プログラマーになるためにはどうすればいいのでしょうか。

## プログラマーになるには目標を具体的にして、必要なスキルを身につけよう

プログラマーと言っても、携わる分野により必要とされるプログラミング言語や知識が大きく異なります。**そのため、まずはプログラマーにはどのような種類があるかを知り、どの分野のプログラマーになりたいのかを具体的に考えることが重要です。**

目指すプログラマーのイメージができたら、その分野のプログラマーが使用するプログラミング言語やスキルを身につけましょう。勉強方法は、学校に通う、独学で学ぶなど、様々な方法があります。

この記事では、これからプログラマーを目指す人のために、プログラマーの仕事内容やプログラマーになるために必要なこと、プログラマーになるための方法などを解説します。

## プログラマーとはどんな仕事？

一般的に、プログラマーはパソコンに向かってプログラミングをするというイメージがあると思いますが、実際には一体どのような仕事をする職業なのでしょうか。ここでは、プログラマーの仕事内容や種類、将来性などについて説明します。

プログラマーは、システムエンジニア（SE）が書いた設計書をもとに、コンピュータを動かすためのプログラムを作成します。IT技術を専門とした技術者であるITエンジニアの1つに数えられる職種です。

使用するプログラミング言語は、開発するシステムや現場により様々です。プログラマーの中には、特定のプログラミング言語を専門として高いスキルを持つ人や、様々なプログラミング言語に精通していて幅広い現場で活躍する人など、様々なタイプのエンジニアがいます。

**プログラマーはプログラムを書いて動作確認する、という作業を繰り返して、設計書の要求する動作を満たすプログラムを作成します。**プログラムが完成したら、インプット・処理・アウトプットの内容が正しいかどうかのテストを行います。

プログラムにエラーやバグがあれば、修正を行うのもプログラマーの仕事です。

プログラマーは、その専門分野によっていくつもの種類があります。ここでは、その代表的な種類を紹介します。

*1.汎用系システムプログラマー*
企業や政府関連などの大規模な基幹システムで、「メインフレーム」と呼ばれる大型コンピュータで膨大なデータを用いた事務処理などを行うプログラマーです。

*2.オープン系プログラマー*
パソコン・ネットワーク環境を活用したクライアント・サーバーシステムで、企業の社員が利用する業務用アプリケーションの開発を主に行います。顧客情報管理システムや、病院の電子カルテシステムなどが代表的なものとして挙げられます。

オープン系プログラマーとは？プログラマーの職種や将来性について解説！

*3.アプリケーションプログラマー*
主にパソコンやスマートフォンで使用するアプリケーションのプログラミングを行うプログラマーです。スマートフォンやインターネットの普及で、ブラウザ上で動作するWebアプリケーションのプログラマーも需要が高まっています。

アプリケーションエンジニアになるために身に付けるべきスキルとは？

*4.組み込み系プログラマー*
電化製品や電子機器、自動車などに組み込まれ、その動作を制御するためのプログラムを開発するプログラマーです。近年注目されている、あらゆるものがインターネットにつながってデータをやりとりするIoT（モノのインターネット）技術の実現にも不可欠なプログラマーです。

ここで挙げた他にも、様々な専門分野のプログラマーが存在し、専門性の高いほど年収が高くなる傾向があります。プログラマーになって作りたいものや目指したい年収などをイメージして、どの種類のプログラマーになるかを決めることをおすすめします。

プログラマの種類・仕事内容・必要なスキルを未経験者向けに解説！

IT業界における人材不足は問題になっており、経済産業省の「IT人材需給に関する調査(概要)」でも、ITニーズの拡大によりIT関連市場規模は今後も拡大し、2030年にはIT人材が45万人が不足する可能性が示されています。

【参考】：[IT人材の育成（METI/経済産業省）「IT人材需給に関する調査」について](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/index.html#jinzaijukyuu)

*社会におけるIT化がさらに進んでいく中で、そのシステム開発を担うプログラマーの需要も今後増加することが見込まれます。*このような状況から、プログラマーは将来性のある仕事であると言えます。

プログラマーは20年後なくなる仕事？将来性や需要について解説

プログラマーの年収は「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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、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、プログラマは一般平均年収よりも、やや低めから高めであることが分かります。

プログラマーは対応できる専門分野や使用できる言語、スキルのレベルにより年収が大きく異なるため、自ら技術を高め続けることで、より高い年収を目指せる職種でもあります。

【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/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)
※【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)

## プログラマーになるために必要なこと

いくつかのプログラマーの種類をご紹介しましたが、プログラマーとして基本的に求められるものは概ね共通しています。ここでは、プログラマーに必要とされることについて説明します。

### プログラマーに必要なスキル

*プログラマーになるには、もちろんですがプログラミングスキルが欠かせません。*プログラミングについて学んで知識を蓄えるだけでなく、プログラマーとして働くには、実際にプログラムを書いて動くものを作れる技術が必要です。

### プログラマーに求められる学歴

**プログラマーには基本的に学歴は不問なので、プログラマーになりたいという意欲と、プログラミングに関する知識やスキルの習得によって、誰でも目指すことができます。**

特に、一般中小企業やスタートアップ企業では、学歴よりも実際のスキルを重視する傾向にあるため、プログラミングの技術があれば活躍できる場は広がります。

ただし、一部の知名度の高い大手企業などの場合は卒や大学院卒が条件となっている場合もあります。こういった環境でプログラマーになりたい場合は、中学生や高校生のうちからそれを視野に入れて進学のルートを考える必要があるでしょう。

プログラマーに英語力が必要な理由とメリット、効果的な勉強法とは？

### プログラマーに求められる資格

*プログラマーとして働くために、取得を義務付けられている資格はありません。*しかし、プログラマー向けの資格試験は多く存在します。

プログラマー向けの資格を取得することで、転職や就職の採用試験の際に自らのプログラミングスキルのアピールの材料にでき、資格取得の勉強によりプログラミングの体系的な学習もできるというメリットがあります。

*1.ITパスポート*
ITパスポートは、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が主催する試験で、エンジニアとして最低限知っておくべき情報技術（IT）の基礎知識を持つことを認定します。

プログラマーになりたいけれど、ITについて自信がないという人は、ITパスポートの勉強を通して基本的なIT技術の知識を学ぶことをおすすめします。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：ITパスポート試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ip.html)

*2.基本情報技術者試験*
IPAが主催し、ITエンジニアの登竜門とも言われる国家資格で、高度IT人材に必要な基本的な知識や実践的な活用スキルを問われます。

プログラミングの基礎的知識やシステム開発、情報技術戦略など、初心者向けの資格としては高めの難易度の問題が出題されます。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

*3.PHP技術者認定試験*
PHPとは、Webサイトを動的に生成することができるプログラミング言語です。近年よく見かけるECサイトや、CMSなど多くで使われるため、動作のイメージが湧きやすく、取り組みやすい言語の1つです。

一般社団法人PHP技術者認定機構が運営する資格試験で、初級試験・上級試験（準上級試験）・PHP技術者検定ウィザードがありますので、まずは初級試験の取得を目指すと良いでしょう。

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