## システムエンジニアに文系・理系は関係ある？

皆さんは、「ITエンジニア=理系」という固定観念を抱いていませんか？確かにITエンジニアという職種では理系出身者が多いのは事実ですが、システムエンジニアに注目してみると、近年は文系出身者が予想外に多いことに驚かされます。

文系出身者が増えている理由や、文系はシステムエンジニアに向いているのかどうかについて、その答えをこれから一緒に探っていきましょう。文系出身者で、システムエンジニア（以下SE）を目指す方はぜひ最後までお付き合いください。

システムエンジニア（SE）とはどんな仕事？スキルや年収なども解説

長らくIT系の仕事をしていると、周囲のSEに文系出身者やSE女子が増えていることに気付きます。確かにインフラ系のITエンジニアは今でも理系出身者が多いですが、**SEに関していえば、文系出身者がかなりの割合でいるようです。**

こうした現状を鑑みると、「SEは文系出身者に適した職種である」という仮説が成り立つかもしれません。

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！

SEが文系に適した職種であるかどうかを確認するために、IT職種に従事している人の専攻分野について調べてみました。

情報処理技術者試験を主催しているIPA発刊の資料「IT人材白書2020」によると、IT職種の最終学歴の専攻分野は、先端IT従事者の30.2%、先端IT非従事者の34.6%が文系という結果が出ており、**IT従事者の実に3人に1人が文系出身であることが分かります。**

また、SIer企業に絞ると文系の採用割合が4割前後に達するという情報もあり、SE職では文系・理系という区分は全く意味をなさなくなってきています。

【参考】：[IT人材白書2020](https://www.ipa.go.jp/files/000085255.pdf)

SIerとは？やめとけと言われる理由や将来性についてわかりやすく解説！

<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_2)</center>

## システムエンジニアの仕事内容

文系出身者でもSEとして活躍できるのかを探るために、システム開発の流れと開発においてSEが担当する工程について見てみましょう。

ここでは一般的なシステム開発（ウォーターフォール型開発）を参考に、開発の工程と各工程における主な担当者を見てみましょう。以下は、ITベンダーが顧客からシステムを受注する場合の工程例です。

以上のように、**システム開発ではプログラミング以外の6つの工程でSEが関わっています。**

システム開発の工程とは？基本的な流れや略語の意味を解説！

前記のシステム開発工程の中で、SEが主に担当する1・3・4・6の工程について見ていきましょう。

*1.要求分析*
一般的な大規模開発案件は競争入札が行われます。顧客からベンダーに対して提案要請書（RFP）が示されるので、SEはそれをもとに顧客の要求を読み取ってシステム化案を描き、システム規模（工数・期間）を見積もってシステム提案書を完成させます。

システム規模が大きい場合には、上級SEやITコンサルタントがこのフェーズを担当することもあります。

RFP(提案依頼書)を作成するメリット、デメリットと活用方法について

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

*3.要件定義*
顧客提案を無事通過し、契約が決まると要件定義工程に入ります。ここでは、「顧客が必要とするものを正しく理解して資料にまとめる」スキルが求められます。

SEは、経営層や現場部門へのヒアリングや現状調査を行って顧客の要求事項をまとめあげ、顧客の同意と確認を得ます。顧客のニーズを理解し、共感し、潜在的ニーズまで抽象化する能力が問われます。まさに「文系」の強みを発揮できる工程です。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

*4.基本・詳細設計*
ここで必要なスキルは「顧客の要求仕様を正確にPGに伝え、理解させるためのドキュメント作成」能力です。理解力・文章力・客観性が乏しいと、この工程を完遂するのは困難です。

*6.テスト（結合・総合）*
テスト工程では、SEとPGは密にコミュニケーションを取ります。テストでエラーが検出された際に、仕様のミスなのか、プログラミングミスなのか、あるいはインフラ環境の問題なのか、さまざまな要因を想定して1つずつ確認し、解決を図ります。

この際には、誤解を招きやすい口頭ではなく、文書やチェックシートなどで相互確認を行わなければなりません。正しく客観的な文章での記録・保管が必須です。

## 文系出身ならシステムエンジニアはやめとけ？

ここでは、度々聞かれる「文系出身者はSEはやめとけ」という件に関して、そう言われてしまう理由として考えられる事例を紹介します。SEになって上手くやっていけるか不安を抱えている文系の人は、1つの参考にしてください。

### 専門領域外でついていけないことがある

*そもそも文系が学ぶ専門領域には、IT知識が含まれていません。*研修制度を設けている企業に就職できたとしても、全くのIT知識がない状態で入社すれば理系出身者よりも遅れを取ってしまいます。

そして、その状態のままプログラミングやシステム設計の仕事に携わるようになると、「ついていけない」「きつい」と感じてしまいます。また、知識不十分の状態でいきなりコード記述を任されたり、SEとしての仕事を任せられたりすることもあり、投げ出されている状態が辛いと感じることもあります。

そうならないためには、*入社前からIT関連の学習をしたり、未経験でも取得しやすい資格の勉強をしたり、できる範囲の事前準備をしっかりと行いましょう。*おすすめの資格は、IT系の仕事で必要な基礎知識を網羅している国家資格の「ITパスポート試験」です。

難易度は易しめで、学生やIT初心者でも合格可能な試験です。

【参考】：[ITパスポート試験](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/?topbana)

ITパスポートとはどんな資格？メリットや難易度、合格率を解説！

ITパスポートの難易度は？合格率やおすすめの学習方法について解説

### 望んでいた業務を任せてもらえない

上記のように知識やスキルが不足した状態で業務をこなさなければならないのは大変ですが、その分スキルは身につきます。しかし、知識・スキル不足と判断されるために*資料作成やテスト作業などごく一部の業務しか担当させてもらえないこともあります。*

そうなると、エクセルでの資料作成や、テストのための単調な作業を毎日こなさなければならないこともあります。延々と同じような作業を繰り返すのは辛いと感じる人もいるでしょう。

自身の市場価値を高めて望んでいた業務に参加できるよう、**前述したように資格取得に励んだり、先が見えない場合は転職を検討したり、何らかの変化が起きるように自ら行動することが大切です。**

文系SEに関わらず、IT業界では残業や休日出勤が頻繁にあります。慣れない仕事内容と相まって心身ともに休まる暇がなく、体調を崩してしまう場合もあるので、SEになったことを後悔する人もいるようです。

最近では、*働き方改革によって少しずつ以前より労働環境が改善して整ってきているので、そういった職場は減りつつあります。*就職時・転職時にその企業の働き方についてよく確認することが重要だと言えるでしょう。

## SEは文系スキルが活かせる場面が多い

慣れない分野での業務になることから、文系出身者がSEになって苦労することもありますが、実はSEの業務では文系スキルが活かせる場面も多いです。こうしたスキルを自身の強みとして活躍することもできます。

### SEに求められるのは「橋渡し役」としてのスキル

SEの役割はプログラミングではありません。*顧客やユーザの要望に基づいてシステムを開発することです。*顧客やユーザが求める要件を明らかにし、設計書としてプログラマにプログラミングを指示します。

▪顧客やユーザ（時には経営者）からニーズをヒアリングし、現状把握と問題点の抽出を行えること
▪顧客やユーザのニーズの具現化、解決に向けたシステム化案を作成し、機能レベルに落とし込んで仕様書としてプログラマに提示、説明できること

大別すると以上2つのスキルです。

このように、**SEの役割は顧客やユーザとシステム開発側との橋渡しです。**ここで必要なスキルは、コミュニケーション力・分析力・文書力・調整力・マネジメント力などであり、理系というよりはむしろ文系寄りのスキルが多いことが分かります。

### ヒアリングでは経営視点が欠かせない

多くのシステムの開発目的は、突き詰めると利益の向上です。顧客の利便性向上・業務改善・販売促進など、システム開発ではさまざまな目的が掲げられますが、それらの最終的なゴールは経営改善や売上向上です。

つまり、システムの開発においては経営視点が欠かせません。文系出身者の多くは経営学やマーケティング、会計学などを学びます。これら**文系の知識は、システム開発のスタートとなるユーザヒアリングで生きてきます。**

「P/L・B/S」「ROE」「ストックオプション」といった経営用語がユーザの口から飛び出しても、文系出身者なら戸惑うことは少ないでしょう。SEは時にITコンサルタント的な立ち位置を求められるケースもあり、文系の知識を活かせる機会が豊富にあります。

### 多くの企業は出身学部を気にしていない

情報系学部を除く理系出身の方も含め、大学で専攻した分野が直接仕事に役立っているというエンジニアはほとんどいないでしょう。即戦力としての期待から情報学部出身者を優先的に採用している企業も一部にはありますが、*大半のIT企業は出身学部にはこだわっていません。*

実際のところ、多くの企業は採用時に「理系か文系か」というよりは、志願者の適性や将来性を見ています。そのため、応募するときに高度なITスキルの有無は気にしなくても良いと言えそうです。

本当に文系出身でも活躍できるのか不安だ、文系がSEを目指す際どのように企業を選べばよいのか分からない、といった場合は、転職エージェントなどを利用すると自身に合うおすすめ企業を紹介してくれます。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『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=acv12_2)</center>

## システムエンジニアに向いている人の特徴

文系の人でもSEとして活躍できるとは言っても、人によって向き・不向きはあります。ここでは、SEに向いている人の特徴をまとめました。次のような4つが挙げられます。

SEの仕事はほとんどPC作業がメインになります。顧客対応やチームメンバーとのやり取りも多いですが、プログラマのようにプログラミングを行うこともあるため、そもそもPC作業が好きでないとSEの仕事を続けることは難しいでしょう。

システム開発の仕事に携わる以上、SEには論理的思考が欠かせません。物事を道筋立てて考えることができ、納期に合わせて効率的な仕事の進め方をするにはどうすればいいのかなどを考えられる人が向いています。トラブル発生時の問題解決にも、論理的思考力が必要になります。

SEは、PC上で細かい作業をする場合が多い職種です。設計からプログラミング、テストまで、システム開発は細かい作業の積み重ねです。そのため、細かい作業が苦にならず集中して取り組むことができる人が向いています。

### 新しい技術に対する知識欲がある

ITにおける技術は日進月歩で進んでおり、ついこの間まで活用していた技術がオワコン扱いされることも珍しくありません。常に新しい技術が生まれている業界なので、新しい知識に対する探究心やインプット・アウトプットが求められます。

## システムエンジニアに向いていない人の特徴

続いて、SEに向いていない人の特徴もまとめました。1つ1つ確認して自身の適性を見極めましょう。

システム開発の現場では、トラブル発生時における「物事を深掘りする能力」が重要です。「なぜ問題が起きたのか」「どうすればより良くなるのか」などをとことん追求しなければなりません。物事を深掘りして考えることが苦手な人には辛いかもしれません。

SEはプログラマのようにプログラミングを行う場合もあるため、長時間PCに向かって作業を行うために高い集中力が必要です。ミスを最小限に抑えて納期に間に合わせなければならないので、集中力が続かない人には向いていないでしょう。

システム開発などの現場では、クライアントからシステムの仕様変更などを依頼されることも珍しくありません。当初とは異なる仕様や納期の変更といった急な事態にも対応できる柔軟さが求められます。

### 人とのコミュニケーションが苦手

SEは顧客先との打ち合わせやチームメンバーが上手く協働するための役割を担っています。人と接する機会が多いので、円滑なコミュニケーションが取れる必要があります。常に相手の立場を考慮しながら動かなければならないため、コミュニケーションが得意な人の方が働きやすいでしょう。

文系の方でシステムエンジニアを目指す方、転職を考えている方は文系であることを悩む必要はありません。実はシステムエンジニアは文系出身者に適したIT職種です。本記事ではその理由を説明していきますので、システムエンジニアを目指す方はぜひ最後まで読んでみてください。

システムエンジニアの3分の1以上は文系出身者で占められている

システムエンジニアの仕事で、文系出身者がスキルを発揮できる場面は意外に多い

文系出身者の弱点である、ITの基本知識、プログラミングスキルは簡単に克服できる

文系でもシステムエンジニアになれる？仕事内容や必要なスキルを解説

## データアナリスト・データサイエンティストとは？

AIやビッグデータ解析がトレンドとなる中、関連する職種として挙げられるのが、データアナリストとデータサイエンティストです。よく似た名前の職種ですが、どのような違いがあるのかわからない人も多いかもしれません。

**データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担った専門職です。**本記事ではそれぞれの共通点と違いを明らかにし、これらを目指す上で必要なスキル、適性、資格などを徹底解説します。

## データアナリストとデータサイエンティストの共通点

データアナリストとデータサイエンティストは、混同してしまう人もいるほど似ている職種です。では、具体的にどのようなところが似ているのでしょうか。まずはこの2つの共通点から見ていきましょう。

### ビッグデータを活用してビジネスに貢献する

名前に「データ」と付いているように、データアナリストとデータサイエンティストはどちらも企業が持つデータを活用することでビジネスに貢献する職種です。特に、インターネットが普及し、デジタル化が進んだことで生まれた「ビッグデータ」を扱います。

### ITスキルと統計やビジネスのスキルが必要

データアナリストとデータサイエンティストはともにデータ分析とビジネスへの活用が必須となるため、以下のスキルは共通して必要です。

*・高等数学に関する知識*
*・統計学に関する知識*
*・プログラミングスキル*（PythonやR、SQLなど）
*・データ分析基盤構築のフレームワークを扱うスキル*（Apache HadoopやApache Sparkなど）
*・マーケティングなどのビジネススキル*

これらはどちらの職種でも業務を遂行するための土台となるスキルであり、どちらを目指すにしても習得が必要になります。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[Apache Spark™ ](https://spark.apache.org/)

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

### 将来性の高い職種として注目されている

データアナリストとデータサイエンティストは、IT職種の中でも最先端の技術を持つ職種として注目されています。*ビッグデータの増加やAI技術への期待の高まりから、データ活用の需要が伸びていることがその背景にあります。*

ビッグデータは保有しているだけでは意味がなく、分析して価値のある知見を導き出すことが重要です。AIの開発において必要な機械学習でも、有益なデータをどれだけ学習させられるかがカギとなります。

また、ビッグデータやAIを活用する動きは業界を問いません。IT業界だけでなく、金融、医療、製造、物流、小売など**あらゆる業界で必要とされていることも、データアナリストやデータサイエンティストの将来性が高い理由です。**

## データアナリストとデータサイエンティストの役割の違い

ここからは、データアナリストとデータサイエンティストがそれぞれどういう職種かを理解するために、両者の「違い」に焦点を当てて見ていきましょう。まずは、役割の違いについてです。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータ分析を行い、データから価値を創出する役割を担っている点では共通しています。しかし、全く同じというわけではありません。

データアナリストはビジネス寄りの職種と言えます。**役割としては、ビジネスにおける課題の整理や分析結果の活用に重きを置いています。**

データアナリストの仕事のファーストステップとなるのが課題設定です。課題設定では、ビジネス側の担当者と議論を重ねながら分析する案件を確定していきます。ここでは分析の目的、用いる分析手法、利用するデータを決め、分析スケジュールや分析体制などを取りまとめます。

続いて、データベースを利用してデータの抽出、集計や可視化、シミュレーションなどを行います。そして、データ分析を行って得られた結果についてビジネス側の担当者にかみ砕いて説明します。

*得られた結果がビジネスにどのように影響するのか、ビジネス戦略やマーケティングにどう生かせるのかなどについて詳しく解説していきます。*

ここからマーケティング担当者がマーケティング戦略を見出していきますが、そうした役割を担える人材がビジネス側に存在しないケースでは、データアナリストが具体的な施策や戦略を提言します。

以上のように、データアナリストは*企業が事業を行う中で得られたデータ（顧客動向、商品動向など）を解析し、得られた結果を具体的なビジネス戦略に反映するまでの役割を担います。*

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

### データサイエンティストの役割

データサイエンティストはデータアナリストよりも専門領域に近い立ち位置におり、分析モデルを構築する役割を担っています。**主にデータクレンジング（データのクリーニング）、分析アルゴリズムの選定やチューニングなどを行います。**

データサイエンティストは、データクレンジングを行って不正データや不要データを除去した後、そのデータ分析に適する分析アルゴリズムの選定を行います。機械学習と同様に、「教師ありモデル」と「教師なしモデル」のそれぞれのアルゴリズムから最適なものを選定します。

■教師ありモデル：主に「分類」と「回帰」のグループに分かれる
■教師なしモデル：「クラスタリング」と「アソシエーション分析」のグループに分かれる

*最適な分析アルゴリズムを適用した後、パラメータの調整（チューニング）を行い、精度の高いモデルを構築していきます。*

分析結果や予測結果はビジネス領域でも活用しますが、ビジネス側との調整や連携はデータアナリストに任せるケースも多いです。

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

データアナリストとデータサイエンティストそれぞれの役割が分かったところで、この2つの類似職種である、データエンジニアとマーケティング職との違いを見ていきましょう。

データアナリストやデータサイエンティストは、データエンジニアから提供されたデータの分析を主な仕事としています。*一方、データエンジニアはデータを供給できる基盤の構築や、データの分析ができる環境整備などが主な仕事です。*

ITエンジニアの仕事内容は難しい？職種や向いている人の特徴も解説

「マーケター」とも呼ばれるマーケティング職は、売上を上げるための戦略を立案するのが主な仕事です。戦略立案のためにデータを参考にしますが、専門的な分析スキルは必要としない場合が多いでしょう。

*対してデータサイエンティストやデータアナリストは、データをより有効活用するために専門技術を駆使してデータの深堀りを行い、データ価値を最大化させることを役割としています。*

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

## データアナリストとデータサイエンティストのスキル面の違い

データアナリストとデータサイエンティストは非常に近しい関係にある職種であるため、必要とされるスキルが似ています。ただし、役割や仕事の内容が異なることから、それぞれ求められるスキルに異なる部分もあります。

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

### データアナリストに必要なスキル

データアナリストは大別すると、「コンサル型」と「エンジニア型」に分かれ、それぞれで求められるスキルが異なります。

*■ コンサル型データアナリスト*
コンサル型データアナリストは、企業などが抱える課題に対して仮説を立て、課題の発見と改善案提案を行うため、分析力や論理的思考力、コミュニケーション能力が欠かせません。また、統計に関する知識は必須です。その他にもマーケティングに関する知識が求められます。

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

*■ エンジニア型データアナリスト*
エンジニア型データアナリストは、コンサル型データアナリストに必要なスキルに加え、機械学習や自然言語処理などの知識が求められます。ほかにも、コンサル型よりも高度なプログラミングスキルやフレームワークを扱うスキルが必要です。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

### データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストとして活躍するには、多くの知識が必要になります。**IT開発の知識はもちろんのこと、データを活用するために統計学やビジネスに関する知識が必須です。**

*■ 統計学*
データサイエンティストは主にデータの分析モデルを構築するため、統計処理手法に関する知識が欠かせません。統計学の前提となる数学に関しては、特に確率、微分積分、行列などの分野がデータ分析のための必須知識となります。

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

*■ アルゴリズムとデータベース*
データサイエンスでは膨大なデータを取り扱うため、高速処理・データ加工・データ解析に必要なアルゴリズムの知識、プログラミングスキルが欠かせません。また、データベースを扱うスキルや広範なIT知識を身につけておく必要があります。

アルゴリズムの学習におすすめの本10選！学ぶメリットも解説

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

*■ ビジネススキル*
データサイエンティストはデータアナリストと同様に、データの活用を通じて事業に貢献することが重要なミッションです。そのため、対象領域のビジネスに対する深い理解や知識が求められます。また、分析結果をプレゼンテーションするスキルも重要です。

これらのスキルは、実務経験なしで完璧に身につけるのは困難です。そのため、基本的なIT技術を習得したら、それを生かし思い切って転職してみるのも1つの方法です。**研修制度が整っている企業であれば、徐々にスキルを磨きながら働くことも可能です。**

未経験からデータアナリストやデータサイエンティストを目指すなら、自分のスキルに合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。

## データアナリストとデータサイエンティストの適性面の違い

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストの適性面での違いを見ていきましょう。

### データアナリストに向いている人

**データアナリストは数字やデータと直接向き合う職種です。**また、分析対象となる分野の業務知識も求められるため、向学心や知的好奇心が強い人が向いていると言えます。

*■数字やデータが好き*
データアナリストは長時間数字やデータと向き合うため、それらが苦にならないことが必須条件です。特に、日頃から数字を中心にロジカルで物事を考えるような習慣がある人が向いています。

*■ 知的好奇心や探求心が強い*
データアナリストはITに関する知見や企業が属する業界の知識が要求されます。これらは常に変化しつづけるため、学ぶ意欲が強い人に向いています。

*■ 粘り強く几帳面*
データアナリストにとって数字は命です。意思決定に必要な数字にミスがあれば、時には命取りになりかねません。自分を過信せず、几帳面で、結果を緻密に粘り強く検証し、結果に責任を取れる人がデータアナリストには向いています。

### データサイエンティストに向いている人

データアナリストの経験を経てデータサイエンティストになる方もおり、データサイエンティストとデータアナリストに向いている人はよく似ています。

*■ 分析力を用いた問題解決が得意*
何事も分析してみたくなる人はデータサイエンティストとしての適性があります。特に、問題の原因と解決法を見出すのが好きな人はデータサイエンティストの仕事を楽しめるでしょう。

*■ ロジカルシンキングが得意*
データ分析による問題解決には、ロジカルシンキングが必須です。たとえば、ビッグデータは膨大なデータを集積していますが、ここから必要なデータを抽出し、それらを分析して価値のある情報に高めて課題解決に繋げていくには、高いロジカルシンキング能力が求められます。

*■ 地道に継続努力ができる*
ビッグデータから必要と思われるデータを取り出して分析を行うには、試行錯誤が必要です。様々な観点や条件からデータと向き合い、真に使える情報にするためには地道で継続的な努力が必要です。創意工夫を繰り返し、粘り強く作業を続けられる根気強さも欠かせません。

## データアナリストとデータサイエンティストの年収

役割が異なるデータアナリストとデータサイエンティストですが、年収にも違いがあるのでしょうか。ここでは、データベースエンジニアの年収情報を参考にして考察していきます。

### データアナリストとデータサイエンティストの想定年収

データアナリストとデータサイエンティストは、仕事内容や求められるスキルに違いはあるものの、それぞれの年収に大きな違いは見られません。

一般的なデータベース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424万円（※2024年5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」からエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、データベースエンジニアの年収は一般平均年収と比べて、同水準かやや高めであることが分かります。

ただし、**データアナリストやデータサイエンティストは任される仕事量も多く、より専門的な知識や技術が必要な場合が多いため、一般的なデータベースエンジニアよりも年収は高くなる可能性があります。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)
【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)

データアナリストとデータサイエンティストの職種にはどのような違いがあるのでしょうか？この記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いを明らかにし、役割やスキルの違い、それぞれに向いている人、おすすめの資格などを紹介します。ぜひ参考にしてください。

データアナリストはデータを解析してビジネス戦略に反映するまでの役割を担う

データサイエンティストは分析モデルの構築が主な役割である

類似職種ではあるが、それぞれの違いを理解した上でキャリアパスを描くと良い

データアナリストとデータサイエンティスト｜共通点と違いを徹底解説

## ITエンジニアになるには英語力が必要？

IT化が進む社会でIT技術者の不足が懸念されることから、ITエンジニアの需要が高まっています。ITエンジニアと言えば、パソコンに向かって英語でプログラミングしている場面を思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。

そういったイメージから、ITエンジニアを目指したいけれど、英語ができないため無理だと思っている人もいるかもしれません。確かに、*プログラミング言語では英語で記述するものが多くありますが、英語力がないとITエンジニアにはなれないのでしょうか。*

## ITエンジニアに英語は必須ではないが、できると役に立つ

ITエンジニアになるために英語は必須ではありません。実際、英語はできないけれど活躍しているITエンジニアはたくさんいます。プログラミング言語は英語で書かれるものが多いですが、英文の読み書きや英会話ができないと書けないというものではありません。

**しかし、ITエンジニアにとって、英語が使えるとスキルアップや業務の幅を広げるのに役立てることができます。**

英語への苦手意識を克服して学習を始めれば、努力した分、得られるメリットがあります。そこでこの記事では、ITエンジニアを目指す人のために、まずエンジニアの仕事内容を解説した上で、エンジニアが英語を学ぶメリットやおすすめの勉強方法を説明していきます。

プログラミングに英語知識は必要か？関係と学習方法を解説！

## ITエンジニアとはどんな仕事？

ここでは、そもそもITエンジニアがどのような仕事なのかを説明し、その中でも英語が必須である職種を紹介します。

ITエンジニアとは、情報技術である「IT」を専門とするエンジニア（技術者）のことです。*コンピューターを動かすためのシステムを設計・開発することが主な仕事内容です。*ITエンジニアは、担当する分野や工程などで多くの職種に分けられます。

### ITエンジニアには多くの職種がある

ITエンジニアの職種でよく知られているものは、*システム開発においてクライアントの要求を聞き、設計書の作成などを行うSE（システムエンジニア）、実際のプログラミングを担当するプログラマなどがあります。*

他にも、IT基盤の構築・運用を行うインフラエンジニアや、WebサービスやWebアプリなどの開発を行うWebエンジニアなどがあります。

また、近年話題に上ることが多いクラウド技術を専門分野とするクラウドエンジニア、AIやビッグデータを活用するためにデータの分析を行うデータサイエンティストもITエンジニアに分類されます。

システムエンジニア（SE）とは？仕事内容や年収、必要スキルを解説！

Webエンジニアとは何か？仕事内容や必要性、スキルについて解説！

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！

### ITエンジニアの中で英語が必須の職種は？

ITエンジニアの中で、英語力が必須条件となる職種もあります。それは、ブリッジSEと呼ばれるITエンジニアです。

*ブリッジSEは、主に開発業務の一部を海外に委託するような場合に、日本企業と海外企業の橋渡しを行います。*業務の中で外国人技術者とのコミュニケーションが必要となるため、英語の読み書きや英会話が必須のスキルとなります。

ブリッジSEになるには？役割・資格・スキル・年収について解説

## ITエンジニアに英語が役立つ理由

ここでは、ITエンジニアに英語が役立つ理由を解説していきます。英語ができないと業務が行えない訳ではありませんが、英語はIT業界全体の基盤に関わっていると言えます。

### プログラミング言語が英語ベースである

ITエンジニアにとって必須のスキルであるプログラミング言語は、多くが英語をベースにして作られています。英語の読み書きができることは必須ではないものの、**プログラミングで使用する関数名・パラメータ名・タグなども英語の単語を元にしたものが多いです。**

そのため、英語を勉強しておくことで関数やパラメータの意味する内容も把握しやすくなり、プログラミング言語としてイチから暗記するよりもスムーズに理解が深まります。さらに、英単語の意味を知っていることで、コーディングの記述ミスも少なくなることが期待できます。

### 最新の情報は英語で発信される

多くの場合、プログラミングやIT関連の最新技術は海外から伝わってくることが多く、日本語訳されるのには時間がかかることもあります。*そのため、英語が理解できれば日本に浸透する前の新しい技術を率先して導入できる可能性が高まります。*

また、IT関連の技術文献などは英語で記述されていることが多く、IT技術関連のフォーラムなどでは英語でディスカッションされるのが一般的です。英語ができれば、文献の原本を読んだり、ディスカッションに参加して、より広く深い知識を得ることができます。

### オフショア開発が進んでいる

前記のように最新のIT技術は海外から発信されることが多く、日本はIT分野は海外に比べて遅れているとも言われています。また、近年では日本のIT技術者不足が大きな問題になっています。

このような背景から、海外の法人にアプリケーションの開発を委託するオフショア開発に注目が集まっています。*オフショア開発を行う時は、海外エンジニアとのやりとりに英語が欠かせません 。*

また、日本国内でも外国人エンジニアが活躍するようになっています。そのため、開発現場で外国人エンジニアとコミュニケーションを取らなければならない場面も増えています。

## ITエンジニアが英語を習得するメリット

お役立ち記事