企業のデータ分析や市場調査に注目されている「データエンジニア」。
需要が高まっていることから「データエンジニア」に転職したいという方も多いのではないでしょうか？
この記事では、「データエンジニア」になる方法と未経験でも転職が可能なのか解説いたします。
未経験で転職を考えている方はぜひ参考にしてみてくださいね！
データエンジニアとは？
「データエンジニア」とは、データ活用のための基盤を作る職種です。
マーケティング調査やビジネスにおける膨大なデータを扱いやすくするために、データを整理するシステムを構築・運用していきます。
「データエンジニア」の役割は、DXプロジェクトにおけるビジネス課題に最適なシステムを作り、運用することです。
データを構築するだけでなく、問題なくシステムが動作するように運用・監視し、システムにエラーが発生した場合は対応する必要があります。
ですので、エラーが発生した場合に対応したり問題なくシステムを動かせるスキルが重要となっています。
データエンジニアの仕事
「データエンジニア」はシステムの構築・運用だけでなく、クライアントと関わりながら仕事を進めていきます。
プロジェクト開始前は、クライアントが求める分析基盤についてヒアリングし、それをもとにシステムを構築していきます。
特に最近ではクラウドサービスを用いてデータ基盤を構築することが増えてきているため、使用する製品やコンポーネントを決定し、顧客の要望を満たす基盤の設計をします。
プロジェクト開始後は、エンジニアなどプロジェクトに関わる人達と連携をとりながらデータ前処理や、パッチ処理によるデータ更新作業を行います。
機械学習モデルが出来上がった後は、モデルが分析基盤上で機能するように適切な処理を行います。モデルが基盤上で動くようになると、要件通りの動きをしているのかどうか監視し、エラーが発生した場合は対応しなければなりません。
ですので「データエンジニア」はシステムを構築するだけでなく、クライアントがどういった分析をしたいのかをヒアリングして読み取る力も必要となります。
データベースエンジニアとの違いは？
データベースエンジニアは、業務システムからWeb系サービスまで、あらゆるデータを扱う専門家です。
データベースの設計やスキーマの作成、データのインポートやエクスポート、パフォーマンスの最適化やセキュリティ対策などマルチでデータベースに関連するタスクを行っていきます。
対して、データエンジニアは分析のためのデータを管理する専門家です。
データ処理やパイプラインの設計、構築やメンテナンスに特化しており、他のポジションであるAIエンジニアがデータを扱いやすいように構築していきます。
データベースエンジニアとデータエンジニアは、両方の役割に重なりもありプロジェクトや組織によって役割の境界が曖昧になるケースもあります。
データエンジニアの年収は？
厚生労働省の令和元年賃金構造基本統計調査のデータでは、データエンジニアの全国平均年収は666.9万円という結果でした。
似たようなポジションである、基盤システムのシステムエンジニアの平均年収が568.9万円、ウェブ系のシステムエンジニアの平均年収が425.8万円ということを踏まえるとなかなか高年収であることが分かります。
更に、経験を積み、高度なスキルや専門知識を持つ上級のデータエンジニアでは年収が800万円以上になることもあります。
また、大手企業や特に需要の高い業界で働く場合は、さらに高い年収を得ることも可能と言えます。
未経験からデータエンジニアになるのは可能？
一切機械学習やデータに触れてこない完全に未経験の状態で、「データエンジニア」になるのは難しいと言えます。
未経験からデータエンジニアになるには、まずは資格取得のために勉強を行い機械学習やデータに触れるのがおすすめです。
データエンジニアになるためのスキル
では、どのようなスキルが必要なのでしょうか？
以下のスキルは、「データエンジニア」を目指すためにおすすめのスキルです。
CCPデータエンジニア認定試験
「Apache Hadoop」を開発しているClouderaが運営する資格です。データベースエンジニアの業務に必要な内容となっています。
Professional Data Engineer
Googleが運営しているデータエンジニアの資格です。「Google Cloud Platform」に関する資格で、データベースに関することや、モデリング、ネットワークやセキュリティなど幅広い内容が対象となっています。
![[Google 認定資格] GCP Professional Data Engineer の勉強方法と対策](https://estyle.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/06/1a1b6b6c416fa0e83c5039642bbcaf6a-297x300.png)
OSS-DB技術者認定試験
データベースの開発や運用・改善に関する内容となっています。
特定非営利法人LPI-Japanが運営しており、基本的な内容の「OSS-DB Silver」と応用的な内容の「OSS-DB Gold」に分かれています。
Silverを取得した後でないと、Goldの試験を受けることはできません。
また、別のITエンジニアを経験していると転職に役立つ可能性が高いです。例えば、「データサイエンティスト」や「データアナリスト」「ソフトウェアエンジニア」などの職種です。
その上でクライアントと関わりながらプロジェクトを進めた経験があれば、より転職に有利に働く可能性があります。
データエンジニアが向いている人
「データエンジニア」が向いている人は、技術的な内容に興味があり、キャッチアップが早い人です。
また、クライアントとの打ち合わせが多いため、円滑にコミュニケーションができる人が求められます。クライアントの意図を読み取って進めなくてはいけないためヒアリング力も必要とされます。
スキルだけでなく、コミュニケーションを苦手としない人が向いていると言えるでしょう。
逆に、データエンジニアの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
AIエンジニアの面接対策は、以下の記事で詳しく解説しています。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
「データエンジニア」はデータ整理をする基盤を作る立場で「データサイエンティスト」は基盤に格納され、整理された後のされたデータを活用します。
「データエンジニア」の役割は、データを格納したりデータ加工をするための基盤、システムを構築することです。「データサイエンティスト」はデータを活用するポジションで「データエンジニア」はデータ格納やデータ加工に必要なシステムを作るポジションになります。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。
逆に、データサイエンティストに向いていないタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
データエンジニアとデータアナリストの違い
データエンジニアは、他のポジションであるAIエンジニアがデータを利活用できる形に整備するのが役割です。
データ基盤の構築やデータパイプラインの設計など、データを効果的に収集・管理し、データの利活用をサポートしていきます。
一方で、データアナリストはデータエンジニアが整備して利活用できるようになったデータを分析し、クライアントへ最適な案を提案したり、ビジネスにおける問題解決のための戦略的なアドバイスを行う役割があります。
データエンジニアの将来性
データエンジニアの将来性は高く、今後ますます需要が高まると言えます。
データサイエンティストやデータアナリストのように、データを利用してクライアントへ提案を行ったり問題解決を行うポジションが増えている中、そもそものデータを整備するポジションが不足しています。
企業や組織が取り扱うデータ量は急速に増加しており、この大量のデータを収集・処理し、使いやすい形で構築できるデータエンジニアは重宝されるでしょう。
また、ビジネスニーズに合わせてデータ基盤を構築できることから、ビジネス面でも大きな貢献をすることが可能です。
データの流れを効率化することで、ビジネスのデータ主導型化をサポートできるのも強みでしょう。
データエンジニアは今後も需要が増える
データエンジニアは、今後も需要が増えることが予想されます。
新規ビジネスの立ち上げや経営課題の発見に注目されているため、ビッグデータを扱えるデータエンジニアの需要は今後より増えてくるでしょう。
ビッグデータは、人間が把握することが難しいほどの情報量のため、こういったデータを活用できるデータエンジニアは、多くの企業で求められている人材といえます。
データエンジニアになるためのスキル
高年収が期待でき、今後も需要が高まるデータエンジニアですが、実際にデータエンジニアになるためにはスキルを身に付けておく必要があります。
ここからは、データエンジニアになるために身に付けておきたいスキルを解説します。
データ管理の基礎知識
データエンジニアになるには、データ管理の基礎知識を身に付けるのがおすすめです。
データ管理は、データの収集・保存・処理・分析・可視化などデータ全体をカバーする役割があります。
データベースの種類や特徴、設計原則、データモデリング（ER図など）の基礎知識を身に付けておかなければ、データを整備・構築することは難しいでしょう。
また、データのセキュリティとプライバシーに関する基礎知識を持つことで、データの保護やアクセス制御、暗号化などのセキュリティ対策に対する理解が深まるのでこちらもぜひ勉強しておきましょう。
インフラに関する知識やスキル
データエンジニアになるには、インフラに関する知識やスキルも重要です。
インフラは、データの収集や保存、処理や分析、可視化などの基盤を提供するためのシステムやツールのことを指します。
クラウドプラットフォーム上でのデータストレージやネットワーキング、セキュリティ設定などの基本的な操作やサービスに関する知識が必要とされます。
また、環境の構築や移動、運用や管理を容易にするコンテナ技術やデータを効率的に保存・管理するためのデータストレージシステムについての理解も大切です。
クラウドサービスの知識
データエンジニアになるには、クラウドサービスの知識を身に付ける必要があります。
クラウドサービスは、インターネットを介してリモートでデータやアプリケーションを提供するサービスのことを指します。
代表的なクラウドプロバイダとしては、Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azureなどがあります。
こういった、各プロバイダが提供するサービスや特徴、料金体系、管理ツールなどについての理解が求められます。
プログラミングスキル
データエンジニアになるには、プログラミングスキルも重要です。
プログラミングはデータの処理や分析、データパイプラインの構築など、データエンジニアリングにおいて不可欠な能力です。
特に、データエンジニアが使用する主要なプログラミング言語「Python」はデータ処理や科学計算、機械学習のライブラリが豊富であり、データエンジニアリングのさまざまなタスクに適していることから取得すべきスキルです。
他にも、ScalaやJava、R言語などもデータエンジニアが使う言語として一般的なので覚えておきましょう。
データ分析の経験
データエンジニアになるには、スキルの一つとしてデータ分析の経験があるとより良いでしょう。
PythonやSQLなどのツールや言語を使用してデータの前処理や変換を行う技術は、データエンジニアとして活躍するために役に立つのでぜひ経験しておきましょう。
実際に実務として数をこなしていくことで、スキルアップが期待できるため最初は未経験採用を行っている会社に入社するのがおすすめです。
機械学習の実装経験
データ分析の経験だけでなく、機械学習の実装経験もあると良いでしょう。
機械学習は、データのパターンや関係性を自動的に学習し予測や意思決定を行うための手法です。
この機械学習モデルの構築やトレーニングなどに関わるタスクを行うために、機械学習の実装経験が重要となります。
全くの初心者の方は、Kaggleなどの機械学習コンペに出場するのがおすすめです。
上位に入賞することで、未経験でも実力としてアピールすることが可能なので未経験からデータエンジニアを目指したい方はぜひ積極的に参加しましょう。
データエンジニアに資格は必要？
データエンジニアは、資格を取得しないと職に就けないというわけではありません。
しかし、資格を取得していると業務への理解度が高くなるため、データエンジニアになったあとでも勉強を進めやすくなるでしょう。
- データベーススペシャリスト試験
- Professional Data Engineer
- システムアーキテクト試験
- CCP データエンジニア認定試験
- 統計検定
ここからは、特に代表的な2つを見ていきましょう。
CCPデータエンジニア認定試験
「Apache Hadoop」を開発しているClouderaが運営する資格です。データベースエンジニアの業務に必要な内容となっています。
Professional Data Engineer
Googleが運営しているデータエンジニアの資格です。「Google Cloud」に関する資格で、データベースに関することや、モデリング、ネットワークやセキュリティなど幅広い内容が対象となっています。
データエンジニアになるための勉強方法
データエンジニアになるために、この記事で紹介したスキルや知識、資格の取得に挑戦するのがおすすめです。
とくに、プログラミングとクラウドサービスの知識は未経験からデータエンジニアになるために必要な勉強になるので、ぜひ知見を深めることをおすすめします。
当メディアを運営しているエスタイルでも、未経験からのデータエンジニアを募集していますが、応募のための必須条件があるので各企業の必須条件を参考に勉強するのもよいでしょう。
エスタイルのデータエンジニアへの応募の必須条件はこちらです。
- データ活用、DX、AI、ChatGPTなどのデータサイエンス領域に興味関心がある方
- プログラミングに触れたことがある(授業・独学など問わず、何らかの経験あり)
- AWSもしくはGCPの利用経験
ぜひこちらをご参考に勉強を進めてみてはいかがでしょうか。
データエンジニアのキャリアパス
データ関連の技術や知見を深めることができるデータエンジニアは、ほかのAIエンジニアとして活躍することも可能です。
データエンジニア自体が人材不足のため、現状では仕事がなくなるということは考えにくいですが、今後ほかの職種への転職を考えている場合はご参考ください。
他の職種からデータエンジニアに転職する場合
他の職種からデータエンジニアに転職する場合は、アプリケーション開発やデータ分析の業務に携わった経験がある方は有利になるでしょう。
特に、PythonやSQLなどの言語を使用したことがある方は、データエンジニアとしてプラスになるため、転職に有利にはたらく可能性があります。
また、データ分析基盤の構築に携わっていた方やインフラの知識・経験がある方もよいでしょう。
データエンジニアから他の職種に転職する場合
データエンジニアからほかの職種に転職する場合は、データサイエンティストやインフラエンジニア、機械学習エンジニアなどの転職が有利です。
データサイエンティストもデータエンジニア同様に、ビッグデータを扱うため、より精度が高い分析結果が期待できます。
データエンジニアよりも上流工程で業務に携わることができれば、より高収入を目指すことも可能でしょう。
また、インフラエンジニアや機械学習エンジニアなどのエンジニア業務も、データエンジニアとしての経験を活かすことができます。
教師データを作成した経験があれば、教師データの管理や加工方法の設計にも役立つので活躍が期待できるでしょう。
エスタイルでは未経験からのデータエンジニアを募集！
エスタイルでは、未経験からデータエンジニアになりたい方を募集しています。
データ・数字が好きな方、得意な方、新しい技術への取り組みに興味がある方は大歓迎です！
また、エスタイルでは、未経験でもデータエンジニアとして活躍できるよう、入社直後に導入研修として「自己学習」をベースとしたカリキュラムを組んでいます。
先輩がオンボーディング担当としてサポートし、安心して勉強できる環境を整えているので、未経験でもご安心ください。
データエンジニアとして活躍したい方のご応募をお待ちしております！
未経験からデータエンジニアとして活躍できる環境作り
エスタイルでは、定期的な先輩メンバーとの1on1の実施や1〜3ヶ月間の研修期間など、未経験から一人前の「データエンジニア」として活躍できる環境を徹底サポート！
研修といっても、言われた通りの学習を行うのではなく自主的に課題に取り組む必要があります。
ですので「データエンジニア」のための勉強が楽しいと感じる人であれば、どんどん成長していくことができます！
データエンジニアに挑戦するならエスタイルへ！
今回は「データエンジニア」になるために必要なスキルや仕事内容について解説しました。
未経験でも興味・コウキシンさえあれば「データエンジニア」になるのは可能です！
エスタイルは「データエンジニア」に挑戦したい人の応募を大歓迎します！
皆様からのご応募お待ちしております！
▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
