フリーランス求人を探すデータエンジニアになるには？就職・転職の方法を解説
デジタル化が進む社会において注目される職業が「データエンジニア」です。転職や就職でビッグデータ関連の仕事に就くことを検討している方も多いのではないでしょうか。
この記事では、データエンジニアの仕事内容やスキルセット、キャリアパスなどについてわかりやすく解説します。役立つ資格や勉強方法についてもみてきましょう。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアとは、研究や開発、分析などの業務に用いる情報を、適切な方法で管理するための基盤を構築してデータ活用の環境を整える技術職です。コンピュータの計算速度やデータベースの性能が向上し、企業におけるデータマネジメントの需要が拡大したことで生まれた職業といえるでしょう。
現在の社会には、多種多様なデータが蓄積されていますが、はじめから誰もが扱える状態で存在している訳ではありません。アナログな情報はデジタルに変換する必要がありますし、部門毎やシステム毎に保管場所が分散しておりサイロ化しているケースも少なくないのです。
そういった組織の課題に対応し、必要となる「データ」を収集し、使いやすい形となるよう処理を行い、整えて、他の職種の人たちが利用できる状態にするのがデータエンジニアです。
データエンジニアの役割
データエンジニアの役割は、組織の目標やクライアントの要望などに応じてスムーズなデータの利用を実現することです。すなわち、データの収集・蓄積・加工といった一連のプロセスを最適化し、システム上のワークフローに落とし込むことで要求に叶うデータの供給を可能にします。
当然ながら、品質の確保や安全面への配慮も求められます。サーバーやデータベース、ネットワークなどを介して組織内に保存された情報について、セキュリティ対策の実施やシステム間の連係、最新情報への更新などを滞りなくおこなうことで正確性を担保するのです。
データの統合やインフラ基盤の刷新に際しては、アーキテクチャの設計や要件定義などを担当します。運用・管理がメインの職場では、データサイエンスチームの一員としてアプリケーションの開発やデータの抽出・加工、データクレンジングなどを担う役割を期待されることもあります。
データサイエンティストとの違い
データエンジニアと似ている職種にデータサイエンティストがあります。大規模なデータの処理に関わる点は両者に共通していますが、この2つを区別するポイントとして仕事上の担当領域の違いがあげられます。
データエンジニアは主にデータの収集や整理といったデータ活用の前段階に該当する領域を担当するのに対し、データサイエンティストは整理されたデータをもとに分析やAIでの解析・チューニングをおこなうなど、ビジネスでの活用に繋げる領域が主な仕事となります。
そのため、データサイエンティストには課題に応じた分析の設計スキル、統計や数学の知識が特に必要となりますが、一方のデータエンジニアでは、データ処理やシステムエンジニアリングのスキルが重視されるなど、必要な能力・経験にも違いが見られます。
つまり、この2つの職種の違いは役割分担によるものです。データサイエンティストがいなければデータを有効に利用できませんが、そのデータはそもそもデータエンジニアによって整理されます。どちらが欠けてもデータ活用は不可能であり、両者は表裏一体の関係にあるポジションだと言えるでしょう。
未経験からデータエンジニアになれる？
データエンジニアとしての職務経歴がない、またはエンジニア経験がない人は、未経験から即この職業に就くことは難しいかもしれません。しかし、決して無理というわけではなく、学校を卒業した後や社会に出た後だとしても、手順を踏むことでキャリアチェンジを目指すことは可能です。
資格や試験があるわけではないので、中途採用の求人に応募して採用されればデータエンジニアになることはできますが、もし転職に苦戦するようであれば、独学やスクールなどで勉強することも必要です。
AIやデータサイエンスに力を入れているプログラミングスクールに通い、必要な知識をしっかり学んでから採用の選考を受けることも方法のひとつです。いきなりデータエンジニアとして働くことが不安であれば、まずはプログラマーやWebエンジニアなど、開発に関するスキルが身に付く職種で就職することもお勧めです。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは大規模なデータ（ビッグデータ）を活用できる状態にするため、様々な仕事をこなします。具体的な業務の内容には、以下のようなものがあります。
データの加工
企業に蓄積されたデータは、すぐさまビジネスに利用可能な状態で存在しているとは限りません。活用するには他のデータと組み合わせたり、マスターデータと紐づけたり、といった処理が必要なケースも多いのです。
また、分析や研究の内容に応じて都度データを抽出し、整形しなければならない場合もあります。そのように、他の職種の人たちが有効活用できるようデータの加工を行うことが、データエンジニアが担う業務の一つです。
データ前処理
データクレンジングやデータクリーニングとも呼ばれ、「生のデータ」の欠損を補い、重複しているものを整理し、表記の揺れを統一するといった作業を行います。データの品質を向上しアウトプットの精度を高め、解析結果に及ぼす影響を抑えます。
学習データ（教師データ）作成
機械学習や深層学習（ディープラーニング）において、AIがパターンや正解を学習するために必要な教師データやモデルの評価・テストに必要なデータを準備します。データを可視化し、処理方法を確認したうえで、バッチ処理によるデータの更新やアノテーションなどを実施します。
設計・開発
分析基盤やBIなどの開発に携わり、ユーザーがデータを利用しやすい環境を作り出すこともデータエンジニアの仕事です。現在では、クラウドサービスを利用することで分析基盤を新規に素早く構築することも可能です。既存のデータベースを含めて全体のインフラ構成を刷新するような場合には、製品や技術要素を選定し、目的に応じたシステムの設計もおこないます。
BIツールを導入すると、エンジニアや分析者以外の担当者でも、直接操作を行うことが可能となり、事業部門の作業効率は格段に上がります。また、データの統合が求められる場合は、変換や連携のためのアプリケーションを開発することになるでしょう。
保守・運用
データエンジニアは、開発だけでなく、保守や運用、監視といった業務にも携わります。データベースやシステムの状況を把握し、エラーや不具合を発見した場合は原因を解明して適切な処理を行います。言語やOS、ミドルウェアなどバージョンのアップデートにも対応し、安定稼働を実現するのです。
また、データ処理速度を上げること、コストを削減すること、自動化や効率化、など、動作環境の最適化（パフォーマンスチューニング）も業務に含まれます。
データエンジニアのやりがい
データエンジニアのやりがいは4つあります。
ビジネスの意思決定に活用される
データエンジニアが収集・整理・調整したデータはビジネスの意思決定に活用されるため、会社に貢献できていると実感しやすいです。
例えば、小売業の企業ではデータエンジニアが構築したデータ基盤を活用して売上予測の精度を30％向上させることに成功しています。また、データ予測に基づき仕入れ計画を立て、在庫の最適化を実現することでコスト削減にも成功しました。
ビジネスの意思決定に役立つデータ分析基盤を構築する仕事にやりがいを感じられます。
最新技術を使って仕事をできる
データエンジニアはAIやビッグデータなど最新技術を使用して仕事ができます。
経済産業省『IT人材需給に関する調査(概要)』では、AIやビッグデータなどの最新技術を保有した人材は、2030年に45万人不足すると言われています。 その一方で、AI市場規模は拡大しています。つまり、データエンジニアの需要は高まる一方で、データエンジニアが不足している状況です。AIは変化のスピードが速いですが、最新技術を習得すれば中長期的に活躍できます。
出典：経済産業省ウェブサイト
データサイエンティストと協働しデータの力を最大限に引き出す
データエンジニアはデータサイエンティストと協働することで、ビジネス価値を提供することができます。企業がデータ分析をスモールスタートする場合は、データサイエンティストが目的に応じた分析を行います。より緻密にデータ分析したい際に、データエンジニアがデータ分析基盤を構築することが一般的な流れです。
データ分析基盤を構築してビジネスを加速させれば、多くの人から感謝されます。
データ処理の自動化で業務効率化ができる
データエンジニアはAIの教師データを作成して読み込ませる仕事なども行います。近年、データクレンジング、週次レポートの作成、解析テスト、予測分析などをAIに任せて自動化する企業が増えてきました。
多くの企業が、複雑なデータ分析やデータの可視化のためにAIを活用し始めています。データエンジニアとして精度の高いAIを開発できれば、社内業務の効率化が図れて高く評価されます。
データエンジニアに必要なスキルセット
データエンジニアとして働くには、以下の5つのスキルが求められます。習得に時間がかかるものがほとんどですが、持っていればIT分野で重宝されるような能力ばかりです。
プログラミング
まず必須だと言えるのが、プログラミング言語でシステムを開発するスキルです。データエンジニアの業務にはアプリケーションの開発、データベースの作成などが含まれるため、現場需要の高い「Java」、数式処理や統計・データ分析に強い「Python」、関数型言語を扱う「Scala」、統計データの解析に特化した「R」といったプログラミング言語の習得が望まれます。
言語に限らず開発スキルの習得は、ITエンジニアとして幅広いキャリア形成に役立ちます。IT業界で働きたいと思っている人なら、持っていて損は無いスキルと言えます。
データベースやSQL
データエンジニアは大量のデータを取り扱う職業なので、データベースの構築や管理に関する知識と経験が必要です。そのため、データベースシステムであるRDB（リレーショナルデータベース）、NoSQLに加え、データウェアハウスやデータレイク、ETLなどに関する業務経験を持っていることが求められます。それと同時に、データの抽出や加工などデータベースを操作するための言語「SQL（エスキューエル）」も習得しておくことが望ましいでしょう。
インフラ・クラウド
インフラストラクチャやクラウドに関するスキルも必要です。なぜなら、データの分析基盤を作るために、システムやアプリの開発をするのもデータエンジニアの仕事だからです。そのため、サーバーやネットワーク、セキュリティなどのインフラ（IT基盤）に関するスキルが大切です。また、近年ではデータベースシステムにAWSやGCPなどクラウドサービスを導入する企業が増えたため、オンプレミスだけではなくクラウドプラットフォームの知識も身につけた方が良いでしょう。
分散処理
大規模な情報を扱うためには、複数のコンピュータに処理を分散させるスキルが求められます。これを「分散処理」と言います。この処理を行うことで、コンピュータ1台あたりの負担を軽くすることができます。また、処理スピードがアップするため、作業がスムーズに進められるというメリットも。代表的な分散処理フレームワークには「Hadoop（ハドゥー）」や「Spark（スパーク）」があります。両者の機能について知っておくことは、データエンジニアにとって強みとなるはずです。
機械学習やデータ分析業務の知識
機械学習やデータ分析の知識があるエンジニアは、業界で重宝されるでしょう。とは言っても、データエンジニアが実際にAIの作成や分析の業務をするわけではありません。これらの業務を実行するのはデータサイエンティストなどの仕事です。しかし、彼らが持つ知識やデータサイエンスに関する業務フローを理解することでサポートがしやすくなり、仕事が円滑に進められるというメリットがあります。また、統計や数学などの基礎知識を習得することで自身のキャリアアップに繋がる可能性も秘めています。
データエンジニアの年収
データエンジニアの平均年収は500～1,000万円程度と言われています。企業が膨大なデータを活用するためには、データエンジニアはなくてはならない存在です。海外企業で働くエンジニアには、年に数千万稼ぐ人もいるようです。専門性が非常に高い技術職であるため、今後もその需要がなくなることはまず無いでしょう。
現職の人であっても経験や実績、ハイレベルな専門スキルをさらに身につけていくことで、年収アップが期待できる職種であると言えます。
データエンジニアに役立つ資格
データエンジニアになるために必要不可欠な資格というものはありません。しかし、データ分析や統計、データベースに関する資格などは、データエンジニアとしてのスキルの証明に役立つ可能性が高いです。取得すると有利になるであろう資格を、以下に4つ紹介します。データエンジニアを目指している人は、ぜひ取得を検討してみましょう。
CCP データエンジニア認定試験
「CCPデータエンジニア認定試験」は、Clouderaが運営している資格です。開発者向けの試験内容であり、データをアプリケーションで利用する際のスキルや、データの変換や格納といった問題が中心に出題されます。オンラインで受験可能ですが、出題形式が英語であるため、英語のスキルも必要です。難易度の高い資格であり、国内外で通用するスキルの証明になります。
Professional Data Engineer
「Professional Data Engineer（プロフェッショナルデータエンジニア）」は、Googleが運営している認定資格です。データの収集や分析、データ処理システムの設計や構築、運用など、データエンジニアに必要なスキルが評価される資格です。「CCPデータエンジニア認定試験」と同様に難易度の高い資格として知られており、世界で通用する資格です。実務経験をしっかり積んだデータエンジニア向けの資格だと言えるでしょう。
統計検定
統計に関する知識・活用力が試される検定で、一般財団法人統計質保証推進協会が運営しています。1〜4級まで設けられており、3・4級は初心者向けの試験内容です。しかし1級は非常にハイレベルであり、経験豊富なデータサイエンティスト向きの試験内容と言えます。
OSS-DB技術者認定試験
「OSS-DB技術者認定試験」は、OSS-DB（オープンソースデータベース）に関する知識とスキルが試される、IT技術者認定資格です。運営するのは特定非営利活動法人LPI-Japan（エルピーアイジャパン）。この資格取得で得た知識は、データベースシステムの開発や運用管理、さらにパフォーマンスチューニングへと役立てることができます。多くの企業がOSS-DBの活用を考えていることから、資格取得者は重宝され、キャリアアップも期待できる状況になることが予想されます。
資格には、基本知識が問われる「OSS-DB Silver」と、応用知識が試される「OSS-DB Gold」があります。「 Silver」を保持していないと「 Gold」は認定されないため、受験の順番には気をつけましょう。
データエンジニアに就職・転職するには？
データエンジニアは将来性の高い職種であり、各企業からの求人は増加傾向にあります。求人の雇用形態も、正社員や派遣社員、パート・アルバイト、業務委託など様々です。他のIT業種と比べて年収は高めだと言えます。未経験でも採用可能な求人もあることから、就職・転職は今が狙い目の職業と言っても過言ではないでしょう。
新卒でエンジニアとして入社する
最も一般的なパターンと言えるのは、大学・大学院を卒業後に新卒採用で企業に就職して、入社後にデータエンジニアとして配属されることです。最初は別の職種のITエンジニアとして働いてから、異動や配置転換でデータエンジニアにキャリアチェンジすることもあります。学生から目指すのであれば理数系の大学に進むとよいでしょう。
学校の講義で必要な知識を学ぶだけではなく、可能であればインターンシップなどの制度も利用して、社会に出たあとの実践的な仕事も経験しておくと良いでしょう。
中途採用の求人に応募して転職する
社会に出たあとに、転職してデータエンジニアになることも可能です。ただし、中途採用では経験者を募集する会社が多く、未経験者が応募できる求人数は少ない点に注意しましょう。エンジニアやプログラマーなどでIT業界での就業経験がある場合や理系の研究職、データ分析に関する経験があると重宝される傾向にあるようです
。職務経歴書やスキルシートの準備ができたら、転職エージェントや求人情報サイトに登録して仕事を探してみるとよいでしょう。
未経験ならエンジニアを目指す
データエンジニアとしてのキャリアがない、もしくはエンジニア自体未経験であるといった場合、転職活動がうまくいかないことも多いでしょう。本格的にデータエンジニアを目指すならば、まずは幅広いスキルが身に付く一般的なエンジニア職として就職することもおすすめです。Webエンジニアはプログラミングやデータベースなどの知識が身に付くため、入り口として適していると言えます。
また、先述した資格の取得もIT知識の習得に役立ちます。勉強を続けながら他の職種で経験を積むことによって、データエンジニアに必要なスキルセットが自然と身に付いていきます。
データエンジニアになるための方法
未経験からデータエンジニアになるための方法は次の通りです。
- Pythonなど必要な知識を身につける
- 実践経験を積む
- ポートフォリオを作成する
- 転職や就職活動を行う
ここでは、各手順について解説します。
Pythonなど必要な知識を身につける
まずはデータエンジニアとして活躍するために必要な知識やスキルを身に付けましょう。
データエンジニアはデータ分析基盤の構築する際にプログラミング言語を使用します。分散プログラムを組み込む場合はJava、データ分析機能を組み込む場合はPythonやR言語を使用します。
膨大な量のデータを処理する場合は、分散処理のフレームワークのHadoopやSparkが使用できると便利です。また、データベース設計、運用、セキュリティに関する知識も欠かせません。そのため、まずはデータエンジニアの基本的な知識やスキルを身に付けましょう。
実践経験を積む
データエンジニアの基本的な知識やスキルを身に付けたら、実際にデータ分析基盤を構築して実践経験を積みましょう。データ分析基盤構築は関連書籍を読みながら、独学で構築することもできます。また、ハンズオン形式のデータ分析基盤構築講座を受講すれば、現場で活躍する講師から学ぶことも可能です。自分に合った方法で実践経験を積みましょう。ポートフォリオを作成する
データエンジニアとして就職・転職する場合はスキルや実績を評価してもらう必要があります。そのため、データ分析基盤構築スキルを伝えるためにポートフォリオを作成しましょう。データエンジニアのポートフォリオには、以下の内容を含めます。
- 過去に参画したプロジェクト
- 保有するスキルセットや資格
- データ分析基盤の構築実績
データエンジニア未経験の方は過去に参画したプロジェクトは記載でいません。しかし、保有するスキルセットや資格、データ分析基盤の構築実績を証明できれば就職・転職できます。
転職や就職活動を行う
ポートフォリオを作成したら就職・転職活動を行います。 就職・転職を成功させるために、自己研鑽の仕方を示せるように準備しておきましょう。
データエンジニアの最新技術のキャッチアップ方法など転職時に聞かれるケースが多いです。その際に、関連書籍やニュースで情報を収集していることを伝えるよりも、データ分析基盤の構築など実践スキルを学んでいると伝える方が好印象を与えられます。また、ポートフォリオにブログ機能を持たせて技術ブログを書いていると伝えれば好印象を与えられます。
データエンジニアになるための学習方法
データエンジニアになるための学習方法は3つあります。
スクールで学習する
データ分析基盤構築講座を受講すれば、データエンジニアとして活躍する講師に不明な点を質問できます。そのため、データ分析基盤構築の勉強で挫折しにくく、効率的に学習を進めていけます。データ分析基盤構築講座はハンズオン形式で、ローカルに構築する講座が多いです。
pythonプログラミングやCLI操作方法など基礎知識を保有している場合は、最短1日でデータ分析基盤が構築できるようになります。データ分析基盤構築講座の受講料金は10,000円/回程度かかりますが、データ分析基盤構築を効率的に学びたい方におすすめの学習方法です。
政府認定の講座を受講
講座の中でも、政府認定の講座がおすすめです。
2017年に経済産業省は「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」を創設しました。第四次産業革命スキル習得講座を受講して修了した場合に、専門実践教育訓練給付金が最大70％支給されます。
第四次産業革命スキル習得講座にはデータサイエンス基礎コースやデータサイエンス応用コースなどがあります。どの講座を受講するかにより異なりますが、就職や転職支援してもらうことも可能です。講座を修了するまでは、一定の期間が必要になりますが、実践で役立つスキルを習得してキャリアアップしたいとお考えの方におすすめの学習方法です。
書籍・Webサイトなど独学で勉強する
データ分析基盤構築に関する書籍や学習サイトを利用すれば、独学で勉強できます。書籍や学習サイトで独学するメリットは、自分自身のペースで学習できることです。また、さまざまな教材があるため、自分の学習レベルに合った教材を選べます。
籍や学習サイトで独学の場合は、学習の不明点を講師に質問することはできません。しかし、自分で考える力を身に付けることができます。もし、学習の不明点を質問したい場合は、データエンジニアのコミュニティに参加して先輩エンジニアに不明点を尋ねると良いです。
データエンジニアのキャリアパス
データエンジニアのキャリアパスとして、最初にあげられるのはスペシャリストとして現場の仕事を続けることです。分析基盤の構築やアプリケーションの開発といった実際に手を動かすタスクがメインとなってくるでしょう。管理職としてエンジニアチームのマネジメントを担う道も考えられます。
データサイエンティストやデータアナリストといった分析者を目指すキャリアパスもあります。データサイエンティストとなるには、ハイレベルな統計知識や分析能力などが求められるため勉強やスキルアップは必要です。比較的新しい職種ですが、需要は今後も高まるでしょう。
データエンジニアとして業務経験を積んだのちは、独立してフリーランスで活躍することもできます。その場合、会社員と違い、自身で営業して案件を獲得する必要があります。とはいえ、専門のエージェントなどを利用すれば、仕事を探すことも難しくないでしょう。
データエンジニアが持つ多種多様なスキルや経験は、コンサルタントとして活かすこともできます。コンサルタントの主な仕事内容は、データの専門家として課題を解決に導くことや、データを用いた新規プロジェクトの立案などがあります。エンジニアと言うよりはアナリスト的なポジションであり、経営やビジネスの知識も必要となる職種です。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
