データエンジニアとは？仕事内容や将来性、未経験でもなれるのかを解説します。

ビッグデータやデータ解析という言葉をよく聞くようになりましたが、「データエンジニア」という職業をご存知でしょうか？　データエンジニアはデータに関連する業務をおこないますが、「データサイエンティスト」や「データベースエンジニア」とは業務内容が異なります。

この記事では、データエンジニアの仕事内容や上記2つの職業との違い、気になる未経験の採用情報などについても解説しています。ぜひともご確認ください。

1. Contents

   • 1 データエンジニアとは？
   • 2 データエンジニアの仕事内容
     • 2.1 データ分析基盤の設計や構築
     • 2.2 データの収集
     • 2.3 データの整理
   • 3 データエンジニアとデータサイエンティストの違い
     • 3.1 データサイエンティストとは
     • 3.2 データサイエンティストとの違い
   • 4 データエンジニアとデータベースエンジニアとの違い
     • 4.1 データベースエンジニアとは
     • 4.2 データベースエンジニアとの違い
   • 5 データエンジニアの将来性
   • 6 データエンジニアに必要なスキル
     • 6.1 プログラミング
     • 6.2 データベースの知識
     • 6.3 クラウドのスキル
     • 6.4 サーバーやネットワークの構築スキル
     • 6.5 分散処理スキル
   • 7 未経験でデータエンジニアになれるのか
   • 8 まとめ
   

   データエンジニアとは？

データエンジニアとは、データの収集や保存、整理をおこなう職業です。データ管理のためのシステム基盤を構築・運用し、機械学習やAIの分野において学習データを作成することもあります。

また、データを扱うエンジニア職には、「データサイエンティスト」や「データアナリスト」「データベースエンジニア」「機械学習エンジニア」「AIエンジニア」などがあり、データ関連の職業は細分化されています。

1. データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事内容を3つお伝えします。

1. データ分析基盤の設計や構築

データ分析基盤とは、その名のとおりデータ分析に必要になるシステム基盤のことです。データ分析をするためには、データの収集・保存・加工・分析（可視化）の工程を経ることになり、一連の流れをシステムとして設計・構築しなければデータを活用することができせん。データエンジニアはデータベースの設計・構築から参画することもあり、それぞれの工程において目的に沿ったデータ分析基盤を作成しなければなりません。

1. データの収集

データエンジニアは分析をしますが、データを適切に集めなければ意味のある分析をすることができません。データの収集もとは、業務システムやWEB、SNS、IoTの利用データなど多岐に渡ります。それぞれにAPIやスクレイピングなどと収集方法が異なるため、データエンジニアはどのようにデータを集め、どのように格納するかを考えなければなりません。

関連記事：クローリングとは？活用方法やスクレイピングとの違い、メリット・デメリットを解説！

1. データの整理

集めたデータがそのまま分析に使えるとは限りません。例えば企業のデータベースからデータを収集した場合、半角や全角の違い、データベースへの登録方法の違い、データの重複、ひらがなとカタカナの違い、分析とは関係ないデータの分類など、しっかりと整理されていないことも多くなっています。

これらの誤りを正す業務を「データクレンジング」といい、データエンジニアは意味のあるデータ分析をするためにこれらの業務をおこない、データ分析をするための下地を作ります。

1. データエンジニアとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストについてお伝えし、データエンジニアとの違いを説明します。

1. データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データの収集・整理・分析をおこない、データ分析の結果から企業や研究に役立つデータを見つけ出し、意思決定の助言・サポートをおこなう専門家です。データサイエンティストについてはまとめている記事がありますので、詳細を知りたい方は関連記事をご確認ください。

関連記事：データサイエンティストとは？業務内容や必要なスキルセットを解説

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1. データサイエンティストとの違い

データエンジニアとデータサイエンティストの大きな違いは、データ分析をおこなうか否かです。データエンジニアはあくまでデータ分析に利用するデータを収集・保存・整理する職業のため、データサイエンティストがおこなう業務の前処理をする仕事ともいえます。

また、データサイエンティストもデータの収集などをおこなうことが多く、データエンジニアと同じように、機械学習の学習データを作成することもあります。

1. データエンジニアとデータベースエンジニアとの違い

データベースエンジニアについてお伝えし、データエンジニアとの違いを説明します。

1. データベースエンジニアとは

データベースエンジニアとは、データベースの設計・構築・運用・管理をおこなうエンジニアです。現代ではかつての紙での保存と違い、デジタル化された情報を管理することが圧倒的に多くなっています。そのため、企業が保存したデータを適切に管理し、有効活用できるように整えておく必要があり、その業務を担う職業がデータベースエンジニアです。データベースエンジニアについてもまとめている記事がありますので、詳しくは関連記事をご確認ください。

関連記事：データベースエンジニアとは？仕事内容・転職に必要なスキルをご紹介

1. データベースエンジニアとの違い

データエンジニアがデータ分析を主目的にしているのに対し、データエンジニアはデータ分析を含む、データ管理全般をおこなう点が大きな違いです。データベースエンジニアの業務のなかで、データ分析に特化したものがデータエンジニアともいえるでしょう。

1. データエンジニアの将来性

企業や研究機関でビッグデータを利用したデータ分析を検討しているところも多く、データ分析の有用性も幅広く認知されてきています。また、データエンジニアのみではなく、エンジニア自体も不足しているため、データエンジニアの需要が高い状態は続いていくと考えられます。そのため、データエンジニアになりたい方は、下記に記載する必要なスキルを覚えていくことをおすすめします。

1. データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアに必要なスキルを5つお伝えします。

1. プログラミング

コンピューターに何かしらの処理をさせる際には、プログラミング言語が利用されます。データエンジニアもプログラミング言語を利用したシステム開発が必要になるケースがあるため、PythonやR言語、Java、Scalaなど、データ分析業務でよく利用される言語を覚えておいたほうがよいでしょう。

また、プログラミング言語を習得することでデータエンジニア以外のエンジニア職種にもチャレンジしやすくなります。キャリアの選択肢を増やすためにも、少なくともひとつの言語は習得しておきましょう。

1. データベースの知識

データベースは主に「階層型データベース」「ネットワーク型データベース」「リレーショナル型データベース」に分類され、最も利用されているものはリレーショナル型データベース（RDB）です。RDBにもたくさんの種類がありますが、RDBを操作するための規格は国際的に統一されており、SQLという言語を習得すれば基本的にはすべてのRDBが操作できるようになります。そのため、データベースについてはSQLの習得を目指し、勉強をしていきましょう。

関連記事：SQLとは？プログラミング言語との違いや、構成、できることについて徹底解説

1. クラウドのスキル

一昔前までは、自社のシステム開発で利用するハードウェア機器を自社内に設置する「オンプレミス」という方法でITインフラを整えることが主流でした。しかし現在では、「AWS」「Azure」「GCP」などのクラウドサービスを利用してITインフラを整えることが多くなってきています。そのため、主要クラウドサービスの上記3つを扱えるようになると、企業に評価されることが期待できます。いずれの資格も入門レベルであれば未経験者でも合格できるものとなっていますので、クラウドについてもよく調べ、積極的に挑戦していきましょう。

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1. サーバーやネットワークの構築スキル

データベース以外にも、ITインフラを整えるために必要なものがあり、その代表的なものがサーバーやネットワークです。データ分析基盤を整える際にこれらの設計・構築をデータエンジニアがおこなう現場もあるため、ITインフラを整えるスキルがあったほうがよいでしょう。また、ここまで説明してきたスキルを身に付けることができれば、高レベルなエンジニアとしてデータエンジニア以外の職業に就くことも現実味を帯びてきます。

1. 分散処理スキル

ビッグデータという言葉のとおり、データ分析では大量のデータを処理する工程が組まれます。しかし、大量のデータ処理をひとつのデータベースでおこなうことが難しい場合、「分散処理」という手法が用いられます。

分散処理は、大量のデータを複数のサーバーやCPUで分担することで負担を軽減し、処理速度を向上させるために考えられた手法です。分散処理をおこなうためにはフレームワークを導入することになり、Javaで利用できる「Apache Hadoop」とPython、R言語、Java、Scalaで利用できる「Apache Spark」が特に有名なものとなります。

1. 未経験でデータエンジニアになれるのか

検索エンジンで【データエンジニア　未経験】と検索をすると、未経験可の求人が多数見受けられます。新卒や第2新卒など、20代を対象とした求人の方が多くなっていますが、年齢制限を記載していないものも存在しています。そのため、すぐにデータエンジニアに転職・就職がしたい方はそのような求人を探し応募するようにしてください。

また、未経験不可の求人で条件として記載の多く記載されているものは、「SQLの利用経験」となっています。さらに、SQLの経験のみを必須条件としている企業も見受けられるため、データエンジニアを目指すのであれば、SQLの習得を最優先にしてもよいかと思います。

SQLの実務経験がない方は、「Oracle Master Bronze」という資格の取得をおすすめします。Oracle Master Bronzeは業務で必要になる最低限のRDBやSQLのスキルや知識を有していること証明になり、企業の判断によりますが、未経験でも評価される可能性があります。（求人情報はすべて2023年3月10日時点に調べたものです）

※参考：ORACLE MASTER Bronze Oracle Database 12c

1. まとめ

データ分析に対する需要の高まりやここ数年の流れから判断すると、データエンジニアは現在、そして将来的にもニーズが高い職業と判断してよいかと思います。最後にお伝えしたように、未経験可の求人もありますので気になった方は積極的に行動していきましょう。

また、データエンジニアで必要になるスキルは、どれもエンジニアとして汎用性の高いものになっており、データサイエンティストなどの関連職種はもとより、どのようなエンジニア職種でも応用が効くものとなります。データエンジニアとしての専門性を高めながら、キャリアプランの選択肢も増やせることになりますので、データエンジニアとして就業したあとも継続的な勉強をおすすめします。