データエンジニアとは？仕事内容や必要な資格・スキルセットを解説

最終更新日:2024/10/29

データエンジニアとは？

データ活用が企業の競争力を左右する時代において、データエンジニアの重要性が高まっています。本記事では、データエンジニアの仕事内容や必要なスキル、キャリアパスについて詳しく解説します。IT業界でのキャリアアップを目指す方やデータ活用に興味がある方は、ぜひ読んでみてください。

データエンジニアとは

データエンジニアは、データ活用のための基盤を構築し、運用しながらデータの整理や管理を行うITエンジニアです。企業が扱うデータ量が膨大になる中で、そのままでは活用・分析できないデータを使える状態に整理・加工する役割を担います。

データ活用の土台を支える重要な存在として、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進に欠かせない職種となっています。

データサイエンティストとの違い

データエンジニアと混同されやすい職種として、データサイエンティストが挙げられます。データサイエンティストは、データを分析し、ビジネス課題の解決や意思決定のサポートを行う専門家です。

両者の主な違いは、データエンジニアがデータの整理や基盤構築を担当するのに対し、データサイエンティストはその整理されたデータを用いて分析や予測モデルの構築を行う点にあります。データエンジニアが「データの準備」を担当するのに対し、データサイエンティストは「データの活用」を担当すると言えるでしょう。

データサイエンティストについては、以下の記事をご覧ください。

参考：データサイエンティストにおすすめの資格「DS検定」の難易度・受験メリットを徹底解説

データベースエンジニアとの違い

データエンジニアと似た職種として、データベースエンジニアも挙げられます。データベースエンジニアは、主にリレーショナルデータベース（RDB）の設計・構築・運用を専門とする技術者です。データエンジニアとデータベースエンジニアの違いは、扱うデータの範囲と管理方法にあります。

データベースエンジニアが主に構造化データを扱うのに対し、データエンジニアは構造化・非構造化データを問わず、より広範囲なデータを扱います。また、データエンジニアは分散処理技術やクラウドサービスを活用した大規模データの管理も行います。

データアナリストとの違い

データエンジニアと混同されやすいもう一つの職種として、データアナリストがあります。データアナリストは、ビジネスデータを分析し、経営判断や戦略立案に活用可能な洞察を導き出す専門家です。

データエンジニアとデータアナリストの主な違いは、データエンジニアがデータの収集・加工・管理のための技術的な基盤を提供するのに対し、データアナリストはその整備されたデータを用いて具体的な分析を行い、ビジネス上の意思決定をサポートする点にあります。

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事には、主に以下の3つの要素が含まれます。

• データ活用基盤の設計・構築・運用
• データの加工・整理
• AI運用のための教示データの作成

これらの業務を通じて、データエンジニアは企業のデータ活用戦略を技術面から支える重要な役割を果たしています。

データ活用基盤の設計・構築・運用

データエンジニアが行うデータ活用基盤の設計・構築・運用は、企業のデータ戦略を支える重要な業務です。具体的には、データの収集・保管・処理・分析のためのシステムやインフラを設計し、構築します。これには、適切なデータベースの選択・クラウドサービスの活用・データパイプラインの構築などが含まれます。

データの加工・整理

データエンジニアが行うデータの加工・整理は、生のデータを分析可能な形に変換する重要なプロセスです。具体的には、データのクレンジング（不要なデータの削除や誤りの修正）・データの統合（複数のソースからのデータの結合）・データの変換（フォーマットの統一や必要な形式への変換）などを行います。

AI運用のための教師データの作成

データエンジニアが行うAI運用のための教師データの作成は、機械学習モデルの性能を左右する重要な業務です。教師データとは、AIに学習させるための正解ラベル付きのデータセットのことです。具体的には、大量のデータから適切なサンプルを選択し、それらにラベルを付与する作業が含まれます。

また、データの偏りを減らし、多様性を確保することで、AIモデルの汎用性を高めることも重要です。

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアには、多岐にわたる技術スキルが求められます。これらのスキルを総合的に身につけることで、効果的なデータ基盤の構築と運用が可能となります。具体的には、以下のようなスキルが求められます。

• プログラミングスキル
• データベースの知識
• インフラ・クラウドの知識
• 分散処理のスキル
• データ分析の知識

プログラミングスキル

データエンジニアに必要なプログラミングスキルは、データ処理や基盤構築の基礎となる重要な能力です。特に習得すべき言語としては、Python・Java・Scalaなどが挙げられます。Pythonはデータ処理やスクリプティングに優れ、多くのデータサイエンス関連ライブラリが利用可能です。

JavaとScalaは、大規模データ処理フレームワークであるApache Sparkとの相性が良く、高性能な分散処理システムの構築に適しています。また、SQLの深い理解も不可欠で、複雑なデータクエリの作成や最適化ができることが求められます。

データベースの知識

データエンジニアに必要なデータベースの知識は、効率的なデータ管理と活用の基盤になります。特に重要なのは、リレーショナルデータベース（RDB）と非リレーショナルデータベース（NoSQL）の両方に精通していることです。RDBについては、SQLの高度な使用法やインデックス設計、クエリ最適化などのパフォーマンスチューニング技術が求められます。

NoSQLデータベースに関しては、MongoDB・Cassandra・HBaseなどの代表的なシステムの特性と使用方法を理解し、適切な選択ができることが重要です。また、データモデリングの知識も必須で、正規化や非正規化の適切な使い分けがができることが求められます。

インフラ・クラウドの知識

データエンジニアに必要なインフラ・クラウドの知識は、スケーラブルで効率的なデータ基盤の構築と運用に不可欠です。特に重要なのは、主要なクラウドプラットフォーム（AWS・Google Cloud Platform・Microsoft Azure）の理解と活用スキルです。これらのプラットフォームが提供する各種サービス（ストレージ・コンピューティング・ネットワーキング・セキュリティなど）の特性と使用方法を熟知し、最適なアーキテクチャを設計できることが求められます。

また、コンテナ技術（Docker）やオーケストレーションツール（Kubernetes）の知識も重要で、マイクロサービスアーキテクチャの構築や管理ができることが望ましいです。さらに、Infrastructure as Code（IaC）の概念を理解し、Terraform・Ansible・Chef・Puppetなどのツールを使用してインフラストラクチャを効率的に管理できることも重要なスキルとなります。

分散処理のスキル

データエンジニアに必要な分散処理のスキルは、大規模データの効率的な処理と分析を可能にする重要な能力です。特に習得すべき技術として、Apache Hadcopエコシステムとその関連ツールが挙げられます。Hadoop（HDFS・MapReduce）を理解し、Hive・Pig・HBaseなどのツールを使いこなせることが求められます。

また、リアルタイムデータ処理のためのApache Sparkの深い理解も重要で、SparkSQL・Spark Streaming・MLIibなどの機能を活用できることが望ましいです。さらに、分散メッセージングシステム（Apache Kafka）やワークフロー管理ツール（Apache Airflow）の知識も、データパイプラインの構築と管理に役立ちます。

データ分析の知識

データエンジニアに必要なデータ分析の知識は、効果的なデータ基盤の設計とデータサイエンティストとの円滑な協働を可能にします。特に重要なのは、統計学の基礎概念（確率分布・仮設検定・回帰分析など）と機械学習の基本アルゴリズム（分類・回帰・クラスタリングなど）の理解です。これらの知識により、データサイエンティストのニーズを的確に把握し、適切なデータ構造や処理パイプラインを設計できます。

また、データ可視化の手法やツール（Matplotlib・Seaborn・Tableauなど）にも精通していることが望ましいです。さらに、ビッグデータ分析のためのツール（Apache Spark・MLlib・TensorFlowなど）の基本的な使用方法を理解していることも重要です。

データエンジニアの仕事に活きる資格

データエンジニアの仕事に活かせる資格は数多く存在します。これらの資格を取得することで、技術的なスキルを証明し、キャリアアップや転職の際にも有利に働きます。

データエンジニアとして求められる人物像

データエンジニアとして求められる人物像は、技術力だけでなく、多様なスキルと資質を兼ね備えた個人です。まず、常に新しい技術やツールに関心を持ち、自己学習を続ける姿勢が重要です。データ技術の進歩は急速であり、最新のトレンドや最適なプラクティスを常に把握している必要があります。

また、問題解決能力とクリティカルシンキングのスキルも不可欠です。複雑なデータ課題に直面した際、創造的かつ効率的な解決策を見出す能力が求められます。

データエンジニアの主なキャリアパス・将来性

データエンジニアのキャリアパスには、主に以下の2つの方向性があります。

• データエンジニアのスペシャリストになる
• データサイエンティスト等に転身する

どちらの道を選択するにせよ、データ活用の重要性が高まる中で、データエンジニアの需要は今後も増加すると予想されています。

データエンジニアのスペシャリストになる

データエンジニアのスペシャリストになるというキャリアパスは、データエンジニアリングの分野でより深い専門性を獲得し、高度な技術力を持つエキスパートとして活躍することを意味します。このパスを選択した場合、大規模なデータインフラの設計や最適化、複雑なデータパイプラインの構築など、より難易度の高い業務を担当することになります。

具体的には、ビッグデータ処理のための分散システムの設計やリアルタイムデータ処理システムの構築、機械学習モデルの本番環境への展開（MLOps）などを主導する役割を担います。また、新しいデータ技術の評価や導入、チーム全体への技術指導なども行います。

データサイエンティスト等に転身する

データエンジニアからデータサイエンティストなど関連分野に転身するというキャリアパスも、多くのデータエンジニアが選択する道の一つです。この転身は、データの管理・処理・分析・活用へとフォーカスを移すことを意味します。

データエンジニアとしての経験は、データサイエンティストになる上で大きな強みとなります。

データの構造や特性、処理方法に関する深い理解は、より効果的なデータ分析や機械学習モデルの構築に直接活かされます。また、大規模データの取り扱いに慣れているため、ビッグデータ分析のプロジェクトでも力を発揮することができます。

データエンジニアは将来性のある仕事

データエンジニアは、現代のデジタル社会において非常に将来性のある職業の一つと言えます。その理由は主に、AIやビッグデータなどの普及と、取り扱うデータの多様化にあります。

まず、AIやビッグデータの普及について考えます。近年、企業や組織はますますデータ駆動型の意思決定を重視するようになっています。このトレンドは今後も加速すると予想され、それに伴いデータエンジニアの需要も高まっていくことが予想されます。

また、AIの発展により、機械学習や深層学習を用いたソリューションが様々な産業で採用されていますが、これらのAIシステムを効果的に運用するためには、高品質なデータの供給が不可欠です。ここで、データエンジニアの役割が重要になります。

まとめ

データエンジニアは、組織のデータインフラを設計・構築・運用する専門家です。データサイエンティストやアナリストとは異なり、データ活用の基盤にづくりに専念します。主な仕事内容には、データパイプラインの構築やデータの加工・整理、AI運用のための教示データ作成などがあります。

必要なスキルとしては、プログラミング・データベース・クラウド・分散処理の知識が挙げられます。データ駆動型意思決定の重要性増大やIoTの普及により、データエンジニアの需要は拡大しており、将来性の高い職業と言えます。

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