システムエンジニアとデータサイエンティストの違いをカテゴリ別に比較！年収や必要なスキル、具体的な案件も紹介

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システムエンジニアのフリーランス案件

データサイエンティストの案件

システムエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いは？

システムエンジニアとデータサイエンティストの違いについてご存知ですか？

ここでは、システムエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて、詳しく説明していきます。

まずは、それぞれの業務内容について、具体的にご紹介いたします。

システムエンジニアの仕事内容

システムエンジニアの仕事内容は、ソフトウェアの設計・構築です。

顧客の要望に従い、業務活動を円滑に進めるために、コンピューターシステムに必要な機能を分析・開発します。

企業や開発チームにより、内容に差もありますが、ベースとしては「要求分析・要件定義」「基本設計」「詳細設計」「テスト」などの業務を行っています。

また、予算や人員、進捗管理などのマネジメントを行う場合もあり、大まかな設計をするまでの情報システム開発における上流工程を担当しているといえるでしょう。

スマートフォンのアプリやネット上のサイトなどのシステムの根幹を支えている仕事です。

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、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータの中から、ノイズと呼ばれる部分を取り除き、データを扱いやすい形に加工すること、またそのデータを分析し、特徴を捉えて、課題解決へと導く業務を担当しています。

また、作成されたデータをもとに、経営陣に対し、利益向上や業務改善など、コンサルティング的な業務を請け負う場合もあります。

例えば、営業スタッフの効率化や採用基準の明確化、シフトの自動作成や製造の異常検知、病院で使われているレントゲンやMRIなどでデータサイエンスは活用されています。

システムエンジニアに比べると、成果物が明確に形として残りやすいといえます。

システムエンジニアとデータサイエンティストの「データ」に対する仕事の違い

システムエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもデータを扱う職業ですが、両者の違いは、システムエンジニアは、データを弄るシステムを設計・開発するのに対し、データサイエンティストはデータ自体を取り扱うという点です。

システムエンジニアの業務では、データ自体に手を加える機会は少ないため、データに関する基礎知識はあっても、それらを運用したりすることはできません。

一方で、データサイエンティストの業務では、データの加工や運用が主な内容であるため、システムの設計や開発に関わることはありません。

どちらの仕事もデータに関わる業務内容ではありますが、扱っている部門が全く別の部分にあるといったイメージです。

システムエンジニアとデータサイエンティスト、それぞれに必要なスキルとは

システムエンジニアやデータサイエンティストになるためにはさまざまなスキルが必要です。共通して必要なスキルのほか、それぞれの職業に特化したスキルを身に着けることで、その職業での市場価値を高めることができるでしょう。

共通して必要なスキル

まずは、システムエンジニアとデータサイエンティストに共通して求められるスキルを紹介します。

自社・顧客企業のビジネス理解

システムエンジニアもデータサイエンティストも、自社または顧客のシステムやデータを扱う職業です。

そのため、担当する企業のビジネスを深く理解する必要があります。

求められているものをしっかりと理解し、ベストな回答をするスキルが必要です。

ドキュメンテーション／プレゼンテーションスキル

システムエンジニアもデータサイエンティストも、ドキュメントやスライドなどの資料作成や、それらを用いたプレゼンテーションを行う場面があります。

基本的な資料作成のスキルに加え、人前で発表をする能力を高める必要があるでしょう。

コミュニケーションスキル（調整力）

プロジェクトごとにチーム単位で業務を行うシステムエンジニアにとって、コミュニケーション能力は非常に重要です。

円滑に業務を行うために、コミュニケーションスキルを培う必要があります。

また、データサイエンティストにとっても、コミュニケーションスキルは重宝される能力のうちの一つです。

企業の要望に沿って業務を行うため、きちんと会話を重ねることができる人物であることが求められます。

システムエンジニアに必要なスキル

システムエンジニアは、システム開発の上流工程を担当するエンジニアですので、ITに関する深く幅広い知識が必須となります。

応用情報技術者試験やオラクルマスターなどの資格を取得すると良いでしょう。

基礎知識に留まらず幅広い知識が必要なポジションですので、技術革新にキャッチアップし、トレンドを押さえてスキルアップしていく必要があります。

データサイエンティストに必要なスキル

次に、データサイエンティストになるにあたって必要なスキルを具体的に紹介します。

データサイエンティストになりたい方はぜひ参考にしてみてください。

統計学の知識

データを正しい形で解析するには、統計学の知識は必須であるといえるでしょう。

また、世間で読まれているデータ分析書籍のほとんどは、数学の知識がある前提で書かれているため、特に確率・統計、微分積分、行列などの分野についても知識を習得しておく必要があります。

おすすめの資格は統計検定2級以上です。

基礎知識にとどまらず、応用的な知識を得ることで重宝される人材となるでしょう。

統計モデルの理解

収集したデータを統計の観点から抽象化し、データの背景にある事象を説明するためのものである統計モデルを深く理解することは、データサイエンティストの仕事において非常に重要です。

企業でデータ分析を進めていくと、ある変数と別の変数の関係を定量的に表し、理解を深めたくなる場面が多々あります。

こういった場面では、データサイエンティストの意見が強く求められるため、統計モデルを理解する能力は培って損はないでしょう。

SQL・R言語・Pythonなどデータを扱う上で必要な技術

SQLやR言語、Pythonは、統計・機械学習・データ分析を行う際に必要となるプログラミング言語です。

どれか1つではなく、全てを網羅的に会得することで、現場で活躍する人材になるでしょう。

データベースに関する知識を伸ばすことが大切です。

システムエンジニアとデータサイエンティストのフリーランス案件から見る平均年収・単価を紹介

システムエンジニアの平均年収と具体的な案件

まずは、システムエンジニアの平均年収と具体的な案件をご紹介いたします。

システムエンジニアの案件数：17,589

エンジニアスタイルに掲載されているシステムエンジニアの案件数は17,589件でした。

システムエンジニアの平均年収：828万円

システムエンジニアのフリーランスエンジニア向け案件・求人の月額平均単価は69万円で、これを12か月換算すると平均年収は828万円でした。

月収の最高単価は200万円とされており、フリーランスのシステムエンジニアは非常に需要が高いといえるでしょう。

一方で最低単価は15万円と報告されているため、資格や経験でスキルを会得し、求められる人材となることが重要です。

システムエンジニアの具体的案件

企業が募集している案件を2件紹介いたします。

具体的なイメージを掴みたいという方はぜひ参考にしてみてください。

【週3日〜】空間検索エンジン開発！Pythonエンジニアを募集！

想定年収：12,000,000円

職務内容：

• 自社サービスの設計・開発・保守・運用
• システムのリリース作業、機能追加後の効果検証、改善施策の立案と実行なども含む
• スクラム開発における開発チームのメンバーとして開発業務を行う
• 作業担当をフロントエンド、バックエンドまたはインフラに限定はしない
• チームで課題解決にあたる
• パブリッククラウドサービス（主にAWS）を用いたシステム構築とその運用

必須スキル：システムエンジニアとして6年以上の実務経験、またはそれに相当する業務スキル

1. Linuxでの基本的なコンソール操作（ファイル操作、SSH、サービス管理、プロセスチェック）
2. GitHubなどを利用したプルリクベースの開発経験

こちらの案件は、経験者向けの募集ではありますが、予想年収は1000万円を超えており、また得意な分野での活躍が求められているため、ハイクラスでの転職をお考えの方におすすめです。

リモート可能｜【Ruby】学校教育を変えるサービスのアーキテクトを募集（システムエンジニア）

想定年収：11,400,000円

職務内容：募集広報のDXだけでなく、学校全体のDXを進めるプロジェクトで開発面をリード

• 学校全体のDXのコンサルティングから開始
• PaaS制作を想定

必須スキル：Webサービスまたはプロダクト開発の経験が4年以上

1. 進捗管理、人材管理、工数管理等の経験
2. マイルストーンの制定、ガントチャート等の作成経験
3. 開発チケットの概要の洗い出し等
4. 機能開発にあたっての顧客折衝経験
5. ユーザー（顧客）への課題ヒアリング経験
6. リーダーシップスキル、コミュニケーションスキル　

こちらの募集も経験を積んだシステムエンジニアが求められています。

特に、進捗管理や人材管理などのマネジメント経験があり、コミュニケーションスキルの高い、リーダータイプの人材が適しているようです。

リーダーシップを発揮できるような環境を求めている方は、ぜひ一度目を通してみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストの平均年収と具体的な案件

データサイエンティストの案件数：1,366件

エンジニアスタイルに掲載されているデータサイエンティストの案件数は1,366件でした。

データサイエンティストの平均年収：

データサイエンティストのフリーランス向け案件・求人の月額平均単価は73万円で、これを12か月換算すると平均年収は876万円でした。

報告されている最高月額単価は170万円です。

スキルのあるデータサイエンティストは非常に重宝されているということがわかります。

一方で月額単価の最低額は10万円でした。

フリーランスに転向する前に、資格の取得や現場での経験などでスキルを伸ばすことが重要なようです。

データサイエンティストの具体的案件

企業が募集している案件を3件紹介いたします。

具体的なイメージを掴みたいという方はぜひ参考にしてみてください。

【DBエンジニア（SQL全般）】包装資材会社の基幹システム開発

想定年収 : 9,600,000円

職務内容：

• エンハンス業務と現行システム調査
• オフショア（中国）開発のブリッジSE業務
• 現行調査、基本設計、顧客説明、実装、テスト実施、及びリリース作業

必須スキル：

1. Javaでの開発経験
2. SQLを使ったデータ分析経験
3. コミュニケーションスキル

こちらの案件では、エンハンス業務のほかにも、設計や実装、テストなどのSE業務も担当できる人材を募集しています。

またエンドユーザーとのコミュニケーションスキルも求められているため、経験を積んだ人材が適しているといえるでしょう。

システム開発に関する知識も培っておくことが重要です。

【リモート相談可/AWS/週5日】LegalTech領域のデータ基盤エンジニア

想定年収 : 6,240,000円

職務内容：AWSを用いた、言語処理基盤、機械学習基盤等のデータ基盤を開発

必須スキル：

1. クラウド（AWSまたはGCP）を用いたインフラ構築の実務経験
2. DevOps環境構築経験

こちらはAWSを用いたデータ基盤の開発を行える人材を募集している案件です。

システム設計に関する知識が豊富な方に適しているといえるでしょう。

開発からリリースまでの全体の流れに関わることができるので、経験を積みたいと考えている方にもおすすめです。

大手企業を中心とした450社以上の感情データからビジネス価値を創出するプロジェクトにてデータサイエンティスト募集

想定年収 : 10,800,000円

職務内容：

• 感情データおよび行動データに対する新たなデータ分析手法の検討・開発
• 自社 CX/EX の感情データの分析アルゴリズムのプロダクトへの実装
• ビジネス面も踏まえたデータの活用、分析方法の企画、技術検証
• 統計的知見、最新分析技術の導入

必須スキル：

1. Pythonを用いたデータ分析経験
2. データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験
3. 機械学習を用いた実務経験（自然言語処理）

この案件も、経験を積んだデータサイエンティストに向けた募集になります。

採用に当たっては、特に実務経験が豊富であることが重視されていることが分かります。

高い年収を狙える案件となりますので、一連の開発フローを経験し、リーダーシップを発揮できる人はぜひ挑戦してみてください。

システムエンジニアとデータサイエンティストのキャリアパスに違いはあるのか

システムエンジニアとデータサイエンティストのキャリアパスについて紹介します。

どちらにも共通しているのは、持っている技術によってキャリアパスの幅を利かすことができるということです。

また、システムエンジニアからデータサイエンティストになる人も増えてきていますが、データサイエンティストに求められるスキルを0から身につけるのは時間がかかりすぎてしまうため、おすすめはできません。

自分の興味や適性を見極め、スキルアップの可能性を広げていきましょう。

ITコンサルタント

ITコンサルタントはクライアント企業のIT業務全般におけるアドバイス業務及びシステム導入をコンサルティングする仕事です。

システム全般に知見が深く、コミュニケーションスキルの高い人が適しているといえます。

IT戦略策定やIT組織立ち上げ、ビックデータ、Webマーケティング、モバイルを使った業務改善提案をするデジタルコンサルタントを行います。

プロジェクトマネージャー

マネジメント業務に適性があり、より高い年収を狙いたいという方におすすめなキャリアパスが、プロジェクトマネージャーです。

プロジェクトマネージャーは、その名の通り、プロジェクト全体をマネジメントすることが仕事なので、チームのメンバーとのコミュニケーションが上手く行えるかどうかが重要なポイントとなります。

フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアの業務内容は、エンジニアが関わる一連の業務を1人ですべて行うことです。

複数分野の高い知見や高度な技術、また豊富な経験やコミュニケーションスキルなどが求められますが、同時にやりがいを感じられる職種でもあります。

スキルアップをしながら、自身の市場価値を高めていきたいと考えている方におすすめです。

バックエンド・フロントエンジニア

バックエンドとは、サーバーサイドのシステムやデータベースの構築、いわば人の目に触れない部分のことです。

反対に、フロントエンドとはWebデザイナーのデザイン案をもとに、Webサイトやアプリを構築、つまり人目に触れる部分の開発・構築を意味します。

具体的には、HTML、CSS 、JavaScriptなど、Webサイト制作と同様の知識やスキルが必要となります。

エンジニアとしてスキルを伸ばしながら、上記業務に特化するというスキルアップも非常におすすめです。

セキュリティエンジニア

セキュリティエンジニアの業務内容は、サーバーに関連する業務や情報セキュリティです。

サーバーの構築や運用・保守を担当し、セキュリティに配慮したシステム設計・運用、未然にサイバー攻撃を防ぐための調査や対策などを行います。

サーバーに関する知識やセキュリティに関する知識など、幅広い知識が求められるため、エンジニアとしての経験を積みながら学習を進めるのが良いでしょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、主にデータの分析、またはデータをコンピュータに学習させ、最適なアルゴリズム開発や検証などを行います。

データサイエンティストとしての経験を活かすにはぴったりのキャリアパスだといえるでしょう。

近年では、金融や保険、医療など、さまざまな業界で活躍している職種なので、より多くの経験を積みたいと考えている方におすすめです。

まとめ

本記事では、システムエンジニアとデータサイエンティストとの違いや必要なスキル、キャリアパスを紹介しました。

1. システムエンジニアはシステムの開発・構築を担当し、データサイエンティストはデータの加工と企業へのコンサルティングを行う
2. システムエンジニアもデータサイエンティストも需要が高いが、年収アップのためには5年以上の経験または同等のスキルが必要
3. さまざまな現場での経験を積み、コミュニケーションスキルのある人材が採用では有利
4. システムエンジニアもデータサイエンティストも希望次第ではさまざまなキャリアパスが可能

あらゆる業界でエンジニアの需要は高まるばかりで将来性もあります。エンジニアスタイルに掲載している実際の募集案件からは、市場に求められているスキルが分かります。情報をキャッチアップして市場価値を高め、希望するキャリアを実現させましょう。

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