フリーランス求人を探すデータエンジニアの将来性って？需要や仕事内容、必要なスキルやキャリアパスを解説
エンジニア職のなかでも、近年注目されているものの一つとしてデータエンジニアが挙げられます。ビッグデータの活用が企業で推進される中で、データエンジニアの需要は高まってきています。
今回は、データエンジニアの仕事内容やその需要、必要なスキルや資格、キャリアパスについて解説していきます。データエンジニアはどんな仕事なのか？データサイエンティストとはどう違うのか？そうした点についても見ていきますので、ぜひ最後までチェックしてみてください。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアはエンジニア職の1つで、主にデータを活用するための基盤を作る仕事を行います。様々なビジネスにおいてデータ分析が求められており、データ分析を行うためにはデータの収集が必要となってきます。データエンジニアは、そのデータ収集をするための基盤づくりの役割を担っているのです。業務の中では、データサイエンティストやデータアナリスト、他のエンジニアと協力して作業を進めます。ビックデータやAIなどの領域に関わる専門スキルを持った人材ということで、データエンジニアはデータ社会において重要な役割を担っています。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
データエンジニアもデータサイエンティストもビックデータやAIなどの領域に関わる職種ですが、役割に違いがあります。データサイエンティストの主な仕事は、数理統計知識を活用しながらデータを分析することです。企業が抱える課題の明確化、業務プロセスの革新、新商品やサービスの開発などをする時に、データ分析を用いてビジネス改善の提案を行います。データ分析・活用のスペシャリストとして、企業のサポートを行うのがデータサイエンティストです。
一方、データエンジニアはデータの整理や加工、情報基盤の設計・構築・運用、AI運用データの作成などを主に行います。簡単に言えば、データ分析において基となるデータを収集したり整理するのがデータエンジニア、そのデータを実際に分析・活用するのがデータサイエンティストとなります。
データエンジニアの将来性、需要
データエンジニアは、データ社会において欠かせない存在になっています。ここからは、データエンジニアの将来性や需要について詳しく見ていきましょう。
ビッグデータ市場の拡大
ビッグデータ市場は年々拡大しています。ビッグデータというのは人間には把握が難しい、大量の情報やデータの集まりのことを言います。企業が保有するビッグデータを活用することで、新たなビジネスの創造や経営課題の発見も可能になると言われており、ビッグデータの活用について多くの企業が注目しています。こうした背景から、ビッグデータを扱える人材の需要は高まっています。データエンジニアはビッグデータの分析や活用を行うデータサイエンティストの補佐的な役割を担っているため、多くの企業で求められている職種です。ビッグデータ市場の拡大に伴って、データエンジニアの需要も高くなっています。
データサイエンスの領域はまだまだ人手不足
データサイエンスの領域は、近年になって急速にその需要が拡大したため、需要に対して人手不足となっています。データサイエンティストは育成するのに5年～10年程度の長い年月がかかり、世界的に人手不足だとも言われています。それと共に、データサイエンティストを支える立場であるデータエンジニアの人手不足も問題になっています。データサイエンス分野においてリソース不足の早期解決を図るために、様々な国でデータサイエンスのスキルを持つ人材を育てる教育体制に力を入れています。こうした状況からも、データエンジニアの需要は高いと言えそうです。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアはデータ分析基盤を作ることに加え、データ分析に関わる様々な業務も行っています。ここからは、データエンジニアの仕事内容について詳しく解説していきます。
データ分析基盤の設計・構築
データ分析基盤の設計や構築は、データエンジニアのメインの仕事と言えます。単にデータをデータベースへ保存するだけでは、データ分析の基盤としては不十分です。データを活用するシーンや、データの使い方を考慮した上で、データベースやクラウドなどのインフラ環境をデータエンジニアが整えることで、初めてデータ分析ができるようになります。また、基盤を設計・構築したあとは、しっかり運用できるか確認する作業も必要です。自分が構築した基盤に万が一エラーが起きた場合は、随時バグの処理を行わなければなりません。クライアントからの依頼に応えるために、基盤の高速化などを行うケースもあります。データ分析を行うための環境を改善したり、監視するのもデータエンジニアの重要な仕事です。
データの収集
データエンジニアは、分析・活用するためのデータを収集しなければなりません。データは、主にデータベースやデータソースとなるシステムなどから収集することになります。収集したばかりのデータは「生データ」と呼ばれており、まだ加工がされていないデータのことを言います。収集した生のデータは、後々整理や加工を行います。
データの整理・加工
収集した生のデータは、そのままでは活用が難しい状態です。そのため、集めたデータを他の人が利用しやすいように、データエンジニアが整理・加工していきます。具体的には、生データの表記を統一する、重複しているデータを削除する、修正が必要なデータを洗い出して処理するといった作業を行います。どのようなデータに整理・加工するかは、プロジェクトによって異なります。経営やマーケティング、営業などデータ分析が活用される分野は様々あります。クライアントの要望に合わせて、最適なデータに整理・加工していくことがデータエンジニアの重要な仕事です。
AI運用データの作成
AI開発や機械学習など、AIに関わる分野では「教師データ」というものが使用されます。教師データというのは、「例題」と「正解」という形式に整理されたデータのことです。AIは学習すればするほど正解率が上がりますが、その精度を高めるために教師データが用いられます。つまり、質の高い教師データを作成すれば、AIの性能が向上するということです。教師データのようなAI運用データを作成するのも、データエンジニアの仕事の1つです。AIにどのような学習をさせるのかによって作成するデータも変わってきますので、用途に合わせてデータを適切に整える必要があります。
データエンジニアに必要なスキル、知識
データエンジニアの仕事内容は多岐に渡るため、様々なスキルや知識が必要になります。ここでは、データエンジニアに必要なスキルや知識についてご紹介していきます。
プログラミングスキル
データベースを作成したり、システム開発を行うのもデータエンジニアの重要な仕事です。そのため、データエンジニアになるためには、プログラミングスキルが必須となります。プログラミング言語は色々な種類がありますが、PythonやR言語、Java、Scalaなどを扱えるようになると業務の役に立つでしょう。特に、PythonやR言語は機械学習でよく用いられますので、データエンジニアになるのであればこの二つは習得しておきましょう。
データーベースに関するスキル
データエンジニアはデータベースに関するスキルや基礎知識、設計スキルを習得しておく必要があります。データベースには色々な管理システムがありますが、データエンジニアが活躍する分野でよく用いられるのはRDBです。また、データを出し入れする時に使われるSQLの知識も身につけておいた方がよいでしょう。
サーバーやネットワークなどインフラ構築に関する知識
データエンジニアは、データ分析を行うための基盤作りを行わなければなりません。その時にシステムやアプリを開発することになるため、サーバーやネットワークなどインフラ構築に関する知識が必要不可欠です。インフラ構築に関する知識は、ハードウェアやネットワーク、セキュリティなど様々なものが必要になります。データエンジニアはインフラ構築の専門家ではありませんが、関わるプロジェクトによってはインフラエンジニアと同等のレベルが求められるケースもありますので、しっかり勉強しておきましょう。
分散処理に関する知識
分散処理とは、大量のデータを複数の端末に分けて処理をさせることを言います。データエンジニアは膨大な量の情報やデータを取り扱うことになるため、分散処理に関する知識が必要です。適切に分散処理を行うことで、コンピュータ1台あたりの負荷を軽減でき、処理の高速化にもつながります。分散処理では、HadoopやSparkなどのフレームワークが用いられます。データエンジニアになりたいのであれば、分散処理に使われる代表的なフレームワークを扱えるようにしておきましょう。
クラウドサービスに関する知識
クラウドサービスがあらゆる業種業態で広まるなか、データ基盤においてもクラウド環境を用いることが増えてきています。そのため、データエンジニアとしてもクラウド環境に対応できるだけの知識が求められてきます。特にAWSやMicrosoft Azure、GCPなどを用いるケースが多いため、こうしたクラウド環境の構築方法を理解しておくと良いでしょう。
データ分析に関する知識
データ分析に関する知識を持っていると、データエンジニアとしてより活躍しやすくなります。データエンジニアは、実際にデータ分析を行うデータサイエンティストと協力しながら仕事を進めますので、知識があることで連携がスムーズになります。機械学習の知識などもあれば、データエンジニアとしてのスキルアップも見込めます。
データエンジニア向けの資格
データエンジニアになるために、特別な資格は必要ありません。しかし、持っておくと役立つ資格は色々あります。ここからは、データエンジニア向けの資格をいくつかご紹介していきます。
統計検定®
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する試験です。データエンジニアは膨大なデータの中から必要な情報を導き出すことが重要な仕事となるため、統計スキルが役立ちます。統計検定は受験資格がなく、レベルが5段階に分かれているため、自分のレベルに合わせて気軽にチャレンジできます。医療や金融、AIなど様々な分野で役立つ資格ですので、取得しておいて損はないでしょう。
※「統計検定」は、一般財団法人 統計質保証推進協会の登録商標です
Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Google Cloudが認定している資格です。データ分析のスキルを評価する資格ですが、ビジネス上の課題や成果を客観的に評価できるスキルが身につくため、データエンジニアの仕事にも役立ちます。試験の難易度は比較的高く、Google Cloudのデータベースに関する知識、サービスの組み合わせなどについてしっかり理解しておく必要があります。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験はIPAが主宰している資格で、経済産業省が行っている国家資格「情報処理技術者試験」の区分の1つとなっています。資格の取得を目指すことで、プログラミングの基礎やシステム開発など、ITに関する幅広いスキルや知識を身につけることができます。データエンジニアに必要なスキルはもちろん、マネジメント能力なども高められます。
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は、データ関連の技術や知見を活かして、データサイエンティストになる道があります。データサイエンティストも人手不足にあり、エンジニアよりも上流工程で業務に携わることになるので、さらなる高収入も目指せるでしょう。また、エンジニアとしての経験からインフラエンジニア、データベースエンジニアへの進むという方向性もあります。このようにデータエンジニアには多様なキャリアパスがある点も、魅力の一つと言えるでしょう。
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