データエンジニアの年収相場
年代・地域別データ
データエンジニアとは
データ収集・変換・格納のパイプライン（ETL/ELT）を設計・構築するエンジニア。BigQuery・Snowflake・Sparkなどのデータ基盤を扱い、分析基盤全体を支える。
年代別の平均年収（全国）
棒グラフは公開統計の平均年収（男女合算の加重平均）です。
| 年代 | 平均年収 |
|---|---|
〜24歳 | 315万円 |
25〜29歳 | 395万円 |
30〜34歳 | 460万円 |
35〜39歳 | 521万円 |
40〜44歳 | 602万円 |
45〜49歳 | 651万円 |
50〜54歳 | 660万円 |
55〜59歳平均最高 | 692万円 |
60歳〜 | 494万円 |
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023年調査（e-Stat 表0003436833）。 一般労働者（フルタイム・正規）企業規模計、全国。男女合算の加重平均値。 調査人数は同調査で集計された標本数で、数が多いほど統計的信頼性が高くなります。
都道府県別の年収傾向
全国平均: 525万円（点線が全国平均位置）
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023年調査（e-Stat 表0003445758）。 一般労働者（フルタイム）都道府県別・全年代平均。データエンジニアに対応するe-Stat職種コードの集計。 緑色のバーは全国平均を上回る都道府県。
データエンジニアのスキルとキャリアパス
必要なスキル
キャリアパスのモデルケース
バックエンドエンジニアからの転向が多い。3〜5年でシニアDEに到達し、データプラットフォームチームのリードや、データアーキテクト方向へ成長できる。クラウドDWH（BigQuery/Snowflake）経験者は転職市場で特に評価が高い。
公開統計の平均年収と比較
職種・年代・都道府県・年収を選ぶと、公開統計の加重平均との差を確認できます。
無料で診断するおすすめ転職サービス
広告よくある質問
- Q. データエンジニアの平均年収はいくらですか？
- A. 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」によると、データエンジニアの35〜39歳の平均年収は約521万円です（全国平均）。年代や地域によって異なりますので、上記のグラフで詳細を確認してください。
- Q. データエンジニアの年収は年齢とともにどう変わりますか？
- A. データエンジニアの年代別の平均年収は、上記「年代別の平均年収」グラフで確認できます。公開統計は職業分類単位の参考値で、実際の年収は経験内容や勤務先などによって異なります。
- Q. データエンジニアへ転職するには何が必要ですか？
- A. データエンジニアへの転職では、関連するスキルと実務経験が重視されます。上記「スキルとキャリアパス」セクションに必要スキルとキャリアモデルを掲載しています。転職エージェントを活用すると非公開求人にアクセスしやすくなります。
関連記事
30代エンジニアの転職市場価値【2026年版】年収レンジと求められる経験
30代ITエンジニアの転職市場価値を詳しく解説。年収レンジ・企業が求めるスキル・前半（30〜34歳）と後半（35〜39歳）の違い・転職成功のポイントを、厚生労働省データと求人市場の実態で分析します。
2026年5月8日
エンジニアの転職で年収はどれくらい上がる？データで見る平均上昇率
エンジニアが転職した際の年収アップ率を、公的データと転職エージェントの実績データで解説。職種・年代・経験年数別の平均上昇率と、年収交渉を成功させるための具体的な方法を紹介します。
2026年5月8日
フロントエンド vs バックエンド — どちらが年収が高い？最新データで比較
フロントエンドエンジニアとバックエンドエンジニアの年収を、厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023年データで比較。年代別・スキル別の年収差と、どちらのキャリアを選ぶべきかを解説します。
2026年5月8日