データエンジニアを徹底解説!仕事内容から必要なスキル、資格まで分かりやすくご紹介します!

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。

 

データエンジニアリングを駆使するデータエンジニアとは

 

 

近年、工場のIoT化が進んでいます。工場のIoT化とは、現場の機械や設備など工場全体をインターネットにつなげること。例えば、機械にセンサを取り付けたり、工場内にカメラを取り付けたりして、工場の状態を監視し、センサから得られたデータを解析することで、工場全体を効率化・最適化することです。

 

そして、その現場でIoTやAIをマネジメントするのが、データエンジニアリングスキルを持つデータエンジニアの仕事。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。

 

データエンジニアとデータサイエンティスト

 

 

データエンジニアはただビッグデータを取り扱うだけではなく、現場における課題を考え、適切な課題解決方法を導き出します。そして、データエンジニアが設計したIoT化された工場からは、常に膨大な量のセンサデータやカメラからの監視データがデータベースへ蓄積されていきます。

データベースへ蓄積されたビッグデータを解析し、価値ある情報を引き出すのは、データサイエンティストの仕事。データサイエンティストとは、企業が所持している大量のデータを処理し分析することで、企業にとって重要な情報を導きだす職業です。

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すのです。

 

データエンジニアの仕事内容

 

データエンジニアは、現場における課題解決のために、データを活用してどのように現場に役立つ仕組みを作り出すのかを考える仕事です。では具体的にどのような仕事内容なのかを紹介します。

 

工場の運転を行うIoT・AIのマネジメント

 

 

工場では従来、1人の運転責任者が複数の運転作業員を指揮・管理していました。しかし近い将来、工場のIoT化・AI化によって、運転作業員が必要なくなるとも言われています。では、誰が工場の運転を行うかというと、IoTまたはAIです。

そして、工場を動かすIoTとAIを指揮・管理するのがデータエンジニアの仕事です。データエンジニアは、自社の事業目標を達成するため、最適なIoTまたはAIを実装して、工場のマネジメントを行います。

 

機械学習の精度を高める

 

アプリケーションに機械学習のプログラムを実装するのもデータエンジニアの仕事。例えば、ECサイトで利用する商品写真を分類するために機械学習を取り入れ、その精度を高めて分類できる種類を多くするという業務があります。

どのように機械学習における分類の精度を高めていけば、よりユーザーがECサイトを使いやすくなるかを考え、工夫するのもデータエンジニアの重要な業務です。同時に、データサイエンティストが分析しやすいデータ環境を構築していきます。

 

データエンジニアに必要なスキル「データエンジニアリング力」

 

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。

主に、クラウドサービスの知識、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。

 

データエンジニアリング力①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。

 

データエンジニアリング力②プログラミングスキル

 

データエンジニアは、ビッグデータを取り扱うので、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

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。

 

データエンジニアリング力③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。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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