データ分析の有用性が認識された現代では、データ分析を支えるデータエンジニアの役割も増加してきています。この記事では、データエンジニアの業務内容やほかのデータ関連のエンジニアとの違い、必要な知識やスキルなどを紹介しています。初心者の方でも分かりやすいように簡潔にまとめていますので、ぜひともご確認ください。
Contents
データエンジニアとは
データエンジニアとは、ビッグデータなどを分析するために利用する、データの整理や管理をおこなうエンジニアです。
データ分析の有用性が認知された現代では、データを扱うエンジニア職種が細分化されてきています。データエンジニア以外のデータ関連のエンジニア職種には、「データサイエンティスト」、「データアナリスト」、「機械学習エンジニア」、「AIエンジニア」、「データベースエンジニア」などがあり、共通する部分はありながらも、担当する業務は異なります。
収集した情報を分析するのはデータサイエンティスト
データサイエンティストとは、データ分析の結果から有益な情報を見つけ出し、企業や研究機関などの意思決定をサポートする専門家です。データエンジニアは分析業務をおこないませんので、その点が大きな違いです。データサイエンティスト自身がデータの収集や整理をおこなうこともありますが、データエンジニアからデータを受け取り、データの分析をおこなうことも多くなっています。
関連記事：データサイエンティストの年収は？データアナリストとの違いや業務内容も紹介
扱うデータの幅が広いのはデータベースエンジニア
データベースエンジニアも、データエンジニアと同じくデータベースの構築や整理をおこないます。しかし、データベースエンジニアはシステムに関するデータを主に扱う職業なのに対し、データエンジニアは分析に利用するデータを扱うという違いがあります。データベースエンジニアもデータ分析に関する業務をおこなう可能性はありますが、職業として主軸とする業務が異なっています。
データエンジニアの仕事
データエンジニアの仕事を3つご紹介します。
データ収集基盤の構築
現代は、インターネットに接続された家電や自動車、建築物など（IoT｜Internet of Things｜モノのインターネット）から膨大なデータを取得できるようになりました。しかし、データを収集することができても利活用する基盤が整っていなければ意味がありません。データエンジニアは、収集したデータを整理する基盤の構築をします。
データの整理・加工などのクレンジング作業
収集・蓄積されたデータは、破損や表記揺れ、同じ分類に入るはずが統一されていないなど、そのままでは正確な分析ができないことがほとんどです。そのため、データエンジニアがデータの整理や加工をおこない、データ分析ができるように整えていきます。これらのことを「データクレンジング」といい、データ分析では非常に重要な工程になります。
AIへの教師データの作成
AI開発をするためには、分析するデータの正解や模範となる「教師データ」を用いてAI自身に分析方法を学習させる必要があります。また、AIの精度を上げるために学習させるデータを増やし、調整することもデータエンジニアの仕事です。
データエンジニアに求められるスキル・知識
データエンジニアに必要なスキルや知識を4つお伝えします。
プログラミングスキル
データエンジニアが携わるシステムにもよりますが、コンピューターを利用したシステムはプログラミング言語で処理がおこなわれます。そのため、何かしらの言語のプログラミングスキルが必要です。JavaやRuby、PHPとさまざまな言語がありますが、データ分析ではPythonとR言語がよく利用されます。
データ分析スキル
データ分析には統計学の知識やBIツール、プログラミング言語のライブラリなどが利用されます。データエンジニアが直接分析をおこなうわけではありませんが、データ分析が実際どのようにおこなわれているかを理解することで、自身の業務が効率化される可能性があります。
データベースに関する知識
データベースとは、データを整理・管理して、格納している保管庫のようなものです。現在よく利用されているデータベースは「リレーショナルデータベース」といい、リレーショナルデータベースを扱うには「SQL」というデータベース言語を習得しなくてはなりません。そのため、SQLはデータエンジニアの必須スキルとなります。
インフラに関する知識
データエンジニアはデータを扱う環境を整えることも業務に含まれるため、データベース以外にも、ネットワークやサーバー、クラウドなどの知識を備えておいたほうがよいでしょう。また、自分が関係するITシステムの知識を持っていることで視点が変わり、よりよい仕事ができる可能性があります。
データエンジニアは未経験でもなれる
20代であれば未経験可の求人が多く見受けられます。また、簡単なデータの整形はSQLを覚えれば基本的には可能なので、30代以降の方でも十分チャンスがあると言えるでしょう。何事にも言えることですが、できない理由を探しても現実は変わりません。経験は必ず活きてきますので、データエンジニアを目指したいと思った方はぜひとも挑戦してみてください。
データエンジニアの収入
厚生労働省が管轄し、職業の情報を提供している「job tag」では、データエンジニアの年収は558.8万円とされています。しかし、データエンジニアの業務は先述した簡単なデータ整理から、データ環境の構築、教師データの作成など多岐にわたるため、技術者のスキルによるところが大きいです。
データエンジニアに役立つ資格
データエンジニアに役立つ資格を4つお伝えします。
AWS認定データアナリティクス－専門知識
Amazonのクラウドサービスである「AWS」のデータ分析に特化した認定試験です。AWSを利用したデータ分析システムの設計・構築・セキュリティなどの知識とスキルを証明できます。しかし、受験対象者としてデータ分析業務の5年間の経験などと記載しているため、未経験者が合格することは難しいでしょう。
出典：AWS Certified Data Analytics – Specialty 認定 – Amazon AWS
Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
Googleのクラウドサービスである「GCP」のデータ処理システムの設計や構築などの知識とスキルを認定する試験です。しかし、こちらの資格も実務経験3年以上を対象者としているため、未経験者には難しい試験となります。
出典：Professional Data Engineer 認定試験ガイド | Google Cloud
データベーススペシャリスト試験（DB）
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が主催する国家資格です。DB試験はIPAが主催する国家資格のなかで最高難易度のレベル4に該当するものになり、データ管理のスペシャリストとしての知識とスキルを証明できます。未経験者の方には難しい試験になるため、IT全般の基礎知識を養うのならば、「ITパスポート」や「基本情報技術者試験」などの試験に挑戦しましょう。
出典：データベーススペシャリスト試験(DB) ～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～
統計検定
一般財団法人 統計質保証推進協会が主催し、日本統計学会が公式認定をしている資格です。統計検定は1級から4級までレベル分けがされており、実務レベルの知識を得るためには2級以上が必要であるといわれています。未経験の方は4級から順次挑戦する形でよいかと思います。
出典：統計検定：Japan Statistical Society Certificate
まとめ
データ分析のビジネス活用が一般化した現在では、データエンジニアのようにデータを扱うエンジニアの希少性が上昇していると判断できます。データエンジニアに必要な知識やスキルは多数ありますが、SQLを覚えることで簡単な業務であれば就職や転職ができる可能性がありますので、興味のある方は少しずつ勉強を重ねていきましょう。
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