現代では、AIテクノロジーの技術がどんどん進歩しており、今やどの企業でもAIデータを用いての分析や市場調査が当たり前となってきています。
しかし、方法があっても自分たちが使えないという企業も数多くあり、「データエンジニア」の需要が高まっています。
売り手市場な点からもデータエンジニアに転職したいという方も多いかと思いますが、中には「データエンジニアはつまらないからやめておいた方が良い」という方も。
この記事では、データエンジニアがつまらないと言われている理由を解説いたします。ぜひ転職を考えている方は参考にしてみてください。
データエンジニアの仕事内容
「データエンジニア」はクラウド選定やデータベース設計を行ったり、クライアントと関わりながら仕事を進めていきます。
外部の方とプロジェクトを進める場合は、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プロジェクトを進めていきます。
クライアントの顧客の要望を満たせる製品やコンポーネントを決定し、基盤の設計をしていきます。
また、データエンジニア1人で業務を進めるのではなく、エンジニアなどプロジェクトに関わる人達と連携を取りながら、データ前処理やパッチ処理によるデータ更新作業を行っていくためコミュニケーション業務も発生します。
ですので「データエンジニア」はシステムを構築できる技術面のスキルと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の2つが必要となります。
データエンジニアの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データエンジニアはなぜつまらない？3つの理由
では、データエンジニアはなぜつまらないと言われているのでしょうか？
ここからは、主な理由を3つ解説していきます。
①依頼された仕事が多くやりがいを感じない
1つ目は、クライアントから依頼された業務を進めていくため、やりがいを感じないため「つまらない」と言われています。
外部の方の要望に合わせたシステムの構築を行っていくので、依頼されたことを黙々とこなしていくことに対して「つまらない」と感じる場合もあるでしょう。
②クライアントとのやり取りが面倒
2つ目は、クライアントとやり取りをしたり、コミュニケーション業務を行うのが面倒臭いと思う点です。
クライアントの要望をヒアリングして進めるため、コミュニケーション能力も求められるので人と話すのが好きではないタイプは苦痛に感じるでしょう。
外部とのやり取りや、人と接する仕事に面白さを感じない場合は「つまらない」と感じるでしょう。
③新しいスキルや技術の勉強が辛い
①と②に関しては外部の方との接点が多い業務の場合になりますが、自社のソリューションを開発するポジションの場合でも「つまらない」と感じることもあるようです。
データエンジニアの勉強そのものが面白くない場合です。
エンジニア技術は日々進歩しているため、転職前に勉強したことが通用しなくなり方法が古くなることも多いです。
最新の情報を常に追い続け、新しいスキルや技術もキャッチアップしなくてはいけません。データエンジニアの業務が好きではない場合はそれ自体が「つまらない」と思うでしょう。
データエンジニアが向いていない人の特徴
データエンジニアが向いていない人の特徴としては、泥臭い業務に耐えられないタイプや、抽象的な概念の理解が苦手なタイプです。
仕事の内容のほとんど(クラウド選定やデータベース設計、データパイプライン設計など）が抽象的なタスクになります。
そもそもクラウドの各コンポーネントの概要や、データベースの概念自体が抽象的と言えます。
このため、抽象的な概念を理解するのが得意だったり、技術適正があったりするタイプはデータエンジニアとしても活躍できる傾向があります。
データエンジニアは実際辛い？
ここからは、実際にデータエンジニアになった時にどういったことが辛いと思うのかを紹介します。
①クライアントへのリサーチが辛い
クラウドサービスにおける、お客さんの要望に合ったコンポーネントのリサーチが辛いという声がありました。
業界の発展とともに、どんどん新しいコンポーネントが出てくるため、リサーチも欠かさず行わなければいけないほか、そもそも会社と会社の付き合いや繋がりによって、使うべきクラウドサービスが決まる場合も。
そのため、案件が変わると使うべきクラウドサービスが変わるため、新しく勉強し続けなければならないことが多く辛いと感じるでしょう。
②本番環境でのトラブルが辛い
本番環境でのエラー原因のリサーチ、エラー解消を行うのが辛いという声も。
あるコンポーネントを使用した場合、本番環境で計算時間が足りなくなることがあります。
それから、開発環境では問題なく動作していたスクリプトであっても、本番環境ではうまく動かないことが往々としてあり、その原因を発見して解消しなければいけません。
今までは問題なかったのにいざ本番になって、予期せぬトラブルに対応しなければいけないのが辛いと感じるでしょう。
データエンジニア業務でやりがいを感じることは？
もちろん、データエンジニア業務は辛いことだけではなくやりがいを感じることもあります。
新しいクラウドサービスを勉強して、それを社会実装する経験ができる点はやりがいを感じるでしょう。
具体的に身の回りのデータエンジニア職のエピソードだと、DataRobotのデプロイ周りの仕組みをうまく扱い、時系列モデルをうまく運用しようと試行錯誤している方がいらっしゃいます。
そういった世の中になかなか無い事例に取り組む場合、大変そうではありますが非常に面白そうなタスクだと感じますね！
データエンジニアが自分に向いているか判断する方法
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て勉強が楽しいかどうか向き合ってみましょう！
具体的には、以下の資格や勉強を行うとデータエンジニアの業務を体験することができるので向いているか判断するのにおすすめです。
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。基本的な内容と応用的な内容に分かれているので、まずは基本的な内容を勉強し取得しましょう。
エスタイルでは未経験からデータエンジニアに転職可能！
当メディアを運営しているエスタイルでは未経験でも「データエンジニア」の積極採用を行っています！
未経験でも、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経験がある場合はデータエンジニアの転職に役立つ可能性が高いので、ぜひチャレンジしてみることをおすすめします。
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！
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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。
