職種別ガイド需要: 非常に高い成長率 +14%
データエンジニア
Data Engineer
データ基盤(収集・蓄積・加工・パイプライン)を構築・運用するエンジニア。AI/データ活用の土台を支える需要の高い職種。
年収レンジ
500〜1,300万円
平均年収
740万円
市場成長率
+14%
必須・推奨スキル一覧
| スキル | レベル | 概要 |
|---|---|---|
| SQL | 必須 | データ抽出・集計の基本 |
| Python | 必須 | ETL・データ処理の実装 |
| クラウド (AWS/GCP) | 必須 | BigQuery・Redshift等のデータ基盤 |
| ETL / データパイプライン | 必須 | Airflow・dbt等でのワークフロー構築 |
| 分散処理 (Spark) | 推奨 | 大規模データの処理 |
| Docker / Kubernetes | あると有利 | 基盤の構築・運用 |
キャリアパス・タイムライン
1
1-2年目
450〜650万円ジュニアデータエンジニア
データ取込・整形、パイプラインの保守
2
3-5年目
650〜1,000万円データエンジニア
データ基盤設計、パイプライン構築、品質管理
3
5年目〜
900〜1,300万円シニア/データプラットフォームLead
基盤アーキテクチャ設計、チーム統括
1日のスケジュール
09:30
出社、夜間バッチ・パイプラインの稼働確認
10:00
スタンドアップ
10:30
データパイプラインの改善・新規構築
12:00
昼食
13:00
データ品質チェック・監視の整備
15:00
データサイエンティストと要件すり合わせ
16:00
SQL最適化・コードレビュー
17:30
ドキュメント・翌日計画
18:00
退社
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よくある質問
Q.データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？+
A.データエンジニアはデータ基盤・パイプラインの構築を担い、データサイエンティストはそのデータを使った分析・モデリングを担います。AI活用の土台を支えるのがデータエンジニアです。
Q.未経験から目指せますか？+
A.SQLとPython、クラウドのデータサービスを学び、ETLやデータ基盤構築のポートフォリオを作れば挑戦可能です。需要が高く狙い目の職種です。
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