データエンジニアの将来性は？仕事内容や必要なスキルや資格まで徹底解説します！
AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）の普及により、データエンジニアという職業が注目されています。データエンジニアリング能力を活かし業務を行うデータエンジニアは、ビッグデータが溢れるこれからの社会に不可欠な存在です。この記事では、データエンジニアの仕事内容や必要なスキル、取得すべき資格を紹介します。
目次
データエンジニアとは
データエンジニアとは一言でいうと、データを活用する基盤を作るエンジニア職です。
データ分析を行うためには、データの収集が必要になります。しかしデータの基盤がなければ、データを収集することがそもそもできません。
データエンジニアはこのデータ基盤を作るエンジニアであることから、データ関連職種の基盤ともいえる職種です。
データエンジニアは、現場の状況をよく見て課題を発見します。さらに、課題解決のためにどのようにデータ環境を整えていけばよいのかを考えるのが、重要な仕事です。
詳細な仕事内容は後述しますが、上述した内容から、データエンジニアが現代のデータ社会において非常に重要な役割を担っている職種であるということはわかっていただけたと思います。
データエンジニアの将来性
近年AIやビッグデータの活用が進んでいることから、データというものの重要性がさらに高まっています。
またそのデータ規模が大きくなっていることから、データをより効率よく活用できるデータ基盤をつくることも重要となります。
上記のことから、今後最新技術を扱えるデータエンジニアの需要は高まり将来性のある職種と言えます。
数字、画像や音声など様々な種類のデータを扱うことが増えてきたため、より専門性に特化したデータエンジニアが求められていくでしょう。
データエンジニアとしてさらにキャリアアップをしていきたいという方は、データベース周辺の技術だけでなく、プログラミングやシステム開発などのIT知識を身に着けることでさらに希少価値の高い人材を目指すことができます。
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データエンジニアとデータサイエンティスト違い
整理された情報から分析とその活用を行うのがデータサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストはその際にアルゴリズムや統計といった情報科学理論などの数理統計知識を活用しながら分析をします。
データエンジニアは、データサイエンティストに必要なデータを提供する重要な役割を果たしており、情報のもととなるそもそものデータを整理し活用で切る状態にすることが主な役割となります。
データエンジニアの仕事内容
ここからはさらに詳細なデータエンジニアの仕事内容について解説します。
データエンジニアは現場における課題解決など、データを利用目的に合わせて提供することがメインとなります。
では具体的にどのような仕事内容なのかを紹介します。
データの収集
データソースとなるシステムやデータベースからデータを収集します。その際に集められるデータは「生データ」と呼ばれます。
「生データ」とは加工が一切されていないデータのことを言います。
ここで収集したデータはのちに整形・加工することを目的としています。
データの整形
データレイクに収集してきたデータを整形して分析しやすい状態でデータウェアハウスに保持します。
データウェアハウスはデータの分析に特化しており、そこからデータクレンジングやデータ結合を行っていきます。
つまり余分なデータ整理をここで行っていきます。
データの加工
データを利用する側がよりデータを使いやすくするために更に加工します。
データの利用目的によって加工の仕方は様々です。そういった目的に合わせて適切なデータ加工を行うのもデータエンジニアの役割です。
その際にデータマートと呼ばれる場所に格納します。
データエンジニアに必要なスキル
データエンジニアが現場で活躍するために、必要なスキルの一つが「データエンジニアリング力」です。
データエンジニアリング力とは、データサイエンスを駆使してサービスやアプリケーションにデータを活用した機能を実装するスキルのことを指します。
主に、クラウドサービスの知識、分散処理技術、プログラミングスキル、フレームワークの知識がデータエンジニア力です。
以下で、これらについて詳しく解説します。
クラウドサービスの知識
クラウドサービスとは、データやソフトウェアをインターネット上でユーザーに提供するサービスです。
現在では、ビッグデータ分析の構築場所をクラウド上に設定している企業も増えてきています。
そのため、クラウド上のデータを活用し分析するためには、クラウドサービスに関する知識が必要となります。
分散処理技術
分散処理とは、大量のデータを複数のコンピュータに分けて処理をすることです。これによってコンピュータ1台あたりの負荷が軽減され、処理速度を上げることが可能になります。
データエンジニアは膨大な量のデータを取り扱うため、この分散処理の知識やスキルも必要です。
分散処理を行うフレームワークには、いくつか種類があります。今回はその中でも代表的なフレームワークを２つご紹介します。
Hadoop
Hadoop（ハドゥープ）はDoug Cutting氏を中心に開発された、大量なデータの分散処理に利用されるJavaベースのオープンソースフレームワークです。Hadoopの特徴として大量のデータを効率よく低コストで扱えることから、多くの企業で用いられています。
データエンジニアには必須の知識になるので、まずはじめに覚えておきましょう。
Spark
Spark（スパーク）はカリフォルニア大学バークレー校で開発され、現在Hadoopと共に分散処理に利用されているオープンソースフレームワークです。
Hadoopと比べリアルタイムの高速処理に対応可能なため、処理するデータによってHadoopとSparkで使い分けるとより効率よく分散処理が行えます。
プログラミングスキル
データエンジニアはビッグデータなども取り扱うので、業務効率化のためにAIや機械学習をプログラミングするスキルが必要です。
特に、機械学習に使われるPythonやRといったプログラミングスキルの習得は不可欠です。
ビッグデータの中にはテキスト、数字、画像や音声など様々な種類のデータが存在します。
そこで、プログラミングスキルを持っていることで、様々な種類のデータを分析可能な形式に加工できます。そして、加工したデータを処理することで重要なデータが導き出せるのです。
フレームワークの知識
フレームワークはアプリケーションのベースとなるソフトウェアです。
その中でも機械学習フレームワークは、機械学習やディープラーニングを行うために重要な役割を果たします。
そして、フレームワークは世界中で数多く開発されています。
そのため、ある問題を解決するためにどのフレームワークを用いたらよいかをデータエンジニアは理解しておく必要があります。
フレームワークを用いることでアプリケーション開発も容易に進められるので、数あるフレームワークの知識をしっかりと身に着けておきましょう。
データエンジニアリングに役立つ資格
これからデータエンジニアを目指すなら、知識を増やすために勉強しておくべき資格があります。
データ分析のスキルを認定【Professional Data Engineer】
「Professional Data Engineer」は、データを収集し処理を行い、データに基づいて意思決定する能力を評価するための資格です。主に、データ構造やデータ処理システムの設計、さらにビジネスプロセスのモデル化などの知識を問われます。
この資格取得に向けて勉強することで、データを分析しビジネスにおける課題や成果を客観的に評価できるスキルが身に着けられます。
試験は2時間で、日本語で受講できます。また、オンラインで資格取得のためのトレーニングも受講できるので、活用すると良いでしょう。
IT人材としての基本スキルを取得【基本情報技術者試験】
基本情報技術者試験は、IT人材に必須のスキルを持つと評価できる資格です。
この資格取得に向けて勉強することで、プログラミングの基礎やアルゴリズム、システム開発までITの基礎を幅広く習得できます。
ITの知識を幅広く身に着けることで、データエンジニアリング力の向上はもちろん、プロジェクトに関するマネジメント能力も高められます。
試験内容も実務に役立つ問題が毎回出題されているので、これからIT業界で活躍するなら取得しておくと良いでしょう。
データ分析に不可欠な能力を認定【統計検定】
データエンジニアは、膨大なデータの中から重要な情報を導き出します。
そのためには、統計スキルが不可欠。統計スキルを身に着けることによって、蓄積されたデータに基づいて統計的に推論を行い、事業戦略にも役立てられます。
また、データエンジニアはデータサイエンスやデータエンジニアリングの知識がない人に対しても分かりやすく説明できなければなりません。
そこで、統計学の知識があると、どうしてその手法で推定を行ったのか、ということを、公式を交えて論理的に分かりやすく説明できるようになります。
最後に～データエンジニアリング力を高めよう～
今回は、データエンジニアリング力を駆使してデータを取り扱うデータエンジニアについて紹介しました。
データエンジニアは、データサイエンティストと協力して、膨大なデータの中から企業にとって重要な情報を導き出します。そのため、データエンジニアはプログラミングスキルの他、幅広いITの知識が必要です。
IT関連の資格試験を積極的に勉強し、データエンジニアリング力を高め、国内外で活躍できるデータエンジニアを目指しましょう。
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この記事の監修者
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ギークリーメディア編集部
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