プログラミング言語Rに携わるエンジニアの収入事情について詳しく解説します。
ITの発展に伴い、エンジニアの需要が高まっています。
そのため、Rエンジニアの年収水準や将来性に関心が集まっています。
本記事では、以下の点を網羅的に紹介します。
- Rエンジニアの平均年収
- Rエンジニアの仕事内容
- Rエンジニアの収入アップの方法
- Rエンジニアの求人動向
- Rエンジニアのキャリア展望
Rエンジニアを目指す人や現役のRエンジニア、プログラミングに興味がある人は、ぜひ一読してください。
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R言語(プログラミング言語)とは
Rは、1995年にニュージーランドの科学者ロス・イハカとロバート・ジェントルマンによって開発されたプログラミング言語です。Sという言語をベースに、データ解析や統計処理を目的として作られました。
統計解析言語として設計されているため、他の言語と比べてデータ分析や統計解析に適しています。
- ベクトル演算をシンプルに記述できる点
- 機械学習向けの豊富な拡張機能
- オープンソース
- 複数OSに対応していること
が特徴です。
データ分析、ビッグデータ解析、AI開発などに活用されています。
R言語エンジニアの仕事内容
この節では、R言語エンジニアの職務内容について説明します。
R言語エンジニアは、以下の業務に従事できます。
- データ分析
- ビッグデータ解析
- 機械学習を含むAI関連開発
ITに限らず、以下のような業界で開発に携わることができます。
- 医療
- 農業
- 製造
- 不動産
- 金融
- 証券
- 保険
R言語を活用する職種には、以下のようなものがあります。
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- 機械学習エンジニア
データ分析・解析の業務としては、以下のようなものがあります。
- 企業が保有するビッグデータの分析
- R言語を用いたデータ加工
- R言語を用いた集計
- R言語を用いた分析
R言語エンジニアは、以下のような開発スキル、要件定義、設計などの上流工程を担当する場合もあります。
- R言語以外にもPython
- SQL
- Apache
- Hadoop
- Spark
- SAS
- Tableau
中には以下のような経験を有する者もおり、そうした人材は非常に重宝され、高年収を得る可能性があります。
- Python、SQL、Apache、Hadoop、Spark、SAS、Tableauなどの開発経験
- R言語周辺で頻繁に使用される開発環境の知識
- 上流工程の経験
- チームマネジメント経験
R言語エンジニアの平均年収
この節では、R言語エンジニアの収入状況について説明します。フリーランスと従業員の年収を比較し、詳細な数値を提示します。
R言語のフリーランスエンジニアの平均年収は1,032万円、最高は2,040万円、最低は600万円です(ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」調べ/2021年6月時点)。この数値は、月額単価の平均86万円、中央値70万円、最高170万円、最低50万円を年換算したものです。
一方、従業員エンジニア全体の平均年収は469万円です。年代別では、
- 20代が373万円
- 30代が509万円
- 40代が605万円
- 50代以上が701万円
となっています。その中でデータサイエンティストの平均年収は約690万円と言われ、40~50代の平均的な収入水準にあたります。
フリーランスのR言語エンジニアとデータサイエンティストの年収を比べると、フリーランスの方が約312万円(1.5倍)高い収入を得ていることがわかります。R言語エンジニアとして活躍するなら、高年収が期待できるフリーランスの道が有利であると言えます。
フリーランス求人・案件数から見るR言語のニーズ
この節では、ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」の情報を基に、R言語の需要について説明します。
R言語の案件数は他の言語に比べて現時点では少ない数値となっています。
一方で、R言語を活用することが多いデータサイエンティストの案件数は一定の需要があることがわかりました。
フリーランス案件数のみでR言語の需要を判断するのは難しいものの、データサイエンティストの分野ではR言語に対する一定の需要があると考えられます。
R言語エンジニアとして年収アップさせる方法
この節では、R言語の専門家として最大限の能力を発揮し、収入を向上させる方策について説明します。
- 収入アップのための具体的な手段を提案していきますので、ぜひ参考にしてください。
R言語エンジニアの年収アップ
Rプログラミング言語の習得は、その分野のエンジニアとして収入を向上させる上で不可欠な要素です。
しかし、この言語を完全に理解しているエンジニアはほとんどいません。
プログラミング言語は常に進化を続けているため、完全な習得は困難だからです。
それでも高収入を得ているRエンジニアには、継続的な学習意欲と成長する姿勢が共通して見られます。
絶え間ない学習を続けることで、Rエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニアとして、経験を積み、活躍の場を広げることができます。
その結果、高額な報酬を得られる機会が増えるのです。
データ分析/解析スキルで高年収を獲得
データ分析、機械学習、人工知能(AI)の分野で活躍するためには、R言語のスキルが重要です。
R言語はこれらの領域に適したプログラミング言語であり、関連するスキルを身につけることで高収入を得る可能性が高まります。
つまり、データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニアとしての活躍が、高年収につながるということです。
これらの職種で必要とされるスキルには、
- Python経験
- ビッグデータ解析
- 統計処理
- データベース運用
- 機械学習フレームワーク
- ディープラーニング
- 数学的知識
- ビジネスコンサルティング
などがあります。
実際にデータサイエンティストの年収を見ると、
| 平均年収 | 約1,089万円 |
| 最高年収 | 2,400万円 |
| 最低年収 | 240万円 |
となっています(2021年6月時点)。
この年収は、データサイエンティストのフリーランス月額単価を年ベースで算出したものです。
| 平均月額単価 | 90.8万円 |
| 中央値月額単価 | 90万円 |
| 最高月額単価 | 200万円 |
| 最低月額単価 | 20万円 |
となっています。
以上の結果から、平均年収が1,000万円を超えていることがわかります。
したがって、データ分析、機械学習、AIの分野でスキルを身につけ、データサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアとして活躍することで、高収入を得ることができます。
ビジネススキルの重要性
データ分析の専門家として高収入を得るには、ビジネスに関する深い理解と実践的なスキルが不可欠です。
分析結果を企業の利益につなげ、事業に貢献することが重要な目標となります。
そのためには、
- プロジェクト推進力
- 論理的思考力
- 文書作成・プレゼンテーション能力
- コミュニケーション力
など、経営者に近い能力を身に付ける必要があります。
こうした希少なスキルを持つことで、高い収入を得られる可能性が高まるでしょう。
データ分析の専門家を目指す方は、ビジネススキルの習得に努めることをお勧めします。
R言語の将来性
この章では、Rプログラミング言語を活用するデータサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニアなどの職種について、その将来性を説明します。
これらの職種に対する需要は今後さらに高まっていくと考えられます。その理由として、
- ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」のデータサイエンティストの求人案件数が一定数存在すること
- Rプログラミング言語がデータ分析、ビッグデータ解析、AI関連開発などで広く利用されており、Google検索エンジンでの人気ランキングでも7位に位置していること
が挙げられます。
IT市場の分析によると、世界のビッグデータ市場規模は2020年の1,388億8,600万ドルから2025年には2,294億2,300万ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は10.6%とされています。さらに、AI、IoT、ブロックチェーン、XR、5Gなどの技術進歩により、IT業界が飛躍的に拡大することが見込まれています。
加えて、エンジニアの高齢化も進んでおり、ITエンジニアの人材不足が深刻化する可能性があります。2030年までに79万人のITエンジニア不足が生じるとの予測もあります。
これらの分析を踏まえると、Rプログラミング言語を活用するデータサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアなどの職種に対する需要は、短期的にも中長期的にも高まり続けると考えられます。
まとめ
この記事では、R言語エンジニアの年収、仕事内容、需要、年収アップの方法、将来性について説明しています。
R言語は、以下の分野で活用されており、この分野のエンジニアを求める企業が増加しています。
- データ分析
- ビッグデータ解析
- AI関連開発
R言語エンジニアとして活躍するには、明確な目標を持ち、常に学習を続けることが重要です。
目標を立てることで、方向性が定まり、年収アップにもつながります。
高年収を望むなら、経験を積んだ後にITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用するのがおすすめです。
R言語エンジニアとしてキャリアを積み重ね、高年収を獲得するための第一歩を踏み出しましょう。
