データエンジニアの仕事内容4つ!データエンジニアに必要なスキルとは

データエンジニアとは?

データエンジニアとは、企業が扱う大規模なデータの整理や管理を行う専門職です。データエンジニアが大規模なデータの整理や管理を行うことで、データサイエンティストやデータアナリストがそれらのデータを活用しやすくなります。

そのため、データエンジニアの仕事は補佐的な役割であり、企業が所有する大規模データの活用基盤を構築、運用する重要な役割も持っています。

データエンジニアに必要とされるスキル4つ

データエンジニアの仕事は大規模データの整理や管理をすることです。ただし、その具体的な仕事内容の幅は広く、また専門的な知識や技術が必要になります。そのため、データエンジニアとして仕事をするためには、いくつか求められるスキルがあります。

必要とされるスキル1:RDBやSQLの知識

データエンジニアの仕事では大規模データを取り扱うことになるので、データベースに関する知識が必須となります。そのため、RDBの知識もほぼ必須となります。

RDBはデータの出し入れができる複数の表に関係性を定義して、複雑なデータを管理するデータベースシステムの1つです。そのデータ出し入れをする際にはSQLの知識も必要となるので、これも必須知識となります。

必要とされるスキル2:オンプレミスとクラウドの知識

データエンジニアの仕事では、サーバーやストレージの構築を行うことも多いです。その際には、状況に応じて自社内で設備を構築するオンプレミスと、ネットワークを経由して接続できるクラウドの適した方で設計をする必要があります。

そのため、データエンジニアはオンプレミスとクラウドのどちらであっても、そのシステムを構築できるように、両方の知識を持っておく必要があります。

必要とされるスキル3:分散処理スキル

データエンジニアは大規模なデータを扱います。そのため、サーバーにかかる負荷の軽減や、データの処理速度を上げるなどの知識も必要となります。このときに必要となる知識が分散処理スキルです。

分散処理とは、大規模データの処理を行う際に用いられる手法で、データ処理を複数台のコンピュータで行い、負荷軽減と処理時間短縮を行います。

Hadoopエコシステム

分散処理を行うフレームワークには、いくつか種類がありますが、その1つにHadoopエコシステムがあります。データエンジニアには分散処理スキルが求められるため、Hadoopエコシステムの知識も必須で求められます。

また、分散処理に関する技術は常に向上しています。そのため、常にそれらの新しい技術には目を通し、身につけ続ける必要もあります。

必要とされるスキル4:ネットワークの設計スキル

データエンジニアは大規模データの整理や管理だけでなく、サーバーの構築なども行うことがあることから、インフラエンジニアと同等のインフラの設計や運用についてのスキルが求められることになります。

特に、近年ではデータ分析の環境構築にクラウドサービスを利用する企業が増えているので、クラウドに関する知識の重要性が高まっています。

データエンジニアの仕事内容4つ

データエンジニアは大規模データを整理や管理を行うことが主な仕事です。しかし、その仕事の幅は広く、またそれらに対応するためにいろいろなスキルも求められることになります。

そのため、データエンジニアの仕事内容は多くありますが、その中でも主な仕事内容となるものが4つあります。

データエンジニアの仕事内容1:データを可視化する作業

蓄積されたデータは処理や分析、解析などが行われます。処理や分析、解析などが済んだデータであっても、それは文字や数字の羅列となっています。

そのため、結果のデータは文字や数字の羅列を経営戦略やマーケティングに活用できるよう、多くの人が見て理解できるように、グラフや表などにまとめたり、傾向を調べてまとめるなどのビジュアルでデータを可視化することが必要となります。

データエンジニアの仕事内容2:データクレンジング工程

大規模なデータになると、そのデータの一部が欠損していたり、重複していたり、表記ゆれを起こしていたりなどすることがあります。これらのデータは処理を遅くしてしまったり、エラーの原因となってしまったりなどすることがあるでしょう。

そのため、データの整理や管理が主な仕事となるデータエンジニアは、これらの不備があるデータを見つけて、適切な加工や処理などを行います。この作業をデータクレンジングと言います。

データエンジニアの仕事内容3:教師データの作成

AIは機械学習をさせないと精度を上げていくことができません。その機械学習に必要なデータを教師データと言い、データエンジニアはこの教師データを作成することもあります。

教師データはAIが学習することに適した形式のデータである必要があり、ディープランニングの知識も必要となります。

作成した教師データは機械学習エンジニアが扱うことになりますが、場合によってはデータエンジニアが兼任していることもあります。

データエンジニアの仕事内容4:分析基盤の設計や構築

データエンジニアはデータの整理や管理を行うので、データベースの知識が必要とまります。また、そのためデータを収集したり、蓄積したり、利用したりなどするための分析基盤を設計、構築する知識が必須となります。

さらに、分析基盤を構築後は保守や運用も仕事の範囲であり、データの統合が必要となる際にはそのシステム開発にも携わることになります。

データエンジニアが使う主なプログラミング言語3つ

データエンジニアはデータベースを扱ったり、システム開発や機械学習の教師データの作成などを行うため、プログラミングスキルも必要となります。

データエンジニアの仕事の幅は広いため、プログラミングスキルの面でもいくつかのプログラミング言語が求められることになります。その中でも、データエンジニアの仕事で必要となるプログラミング言語は主に3つあります。

データエンジニアが使う主なプログラミング言語1:Python

Pythonはデータ処理に強いプログラミング言語であり、機械学習で利用されることも多い言語でもあります。

データエンジニアはAIに機械学習で使う教師データを作成することもあるので、Pythonは習得しておいた方が良いプログラミング言語の1つでしょう。他にも機械学習でよく使われるプログラミング言語にはRなどがあります。

データエンジニアが使う主なプログラミング言語2:Java

データエンジニアの仕事では分散処理スキルが求められ、その際にHadoopの扱いも求められることになります。

このHadoopスタックはJVM上で動いています。JVMとはJava Virtual Machineの略で、Javaプログラムを実行するための仮想マシンのことです。

そのため、Javaでの開発を求められることも多いことから、Javaも習得しておくべきプログラミング言語でしょう。

データエンジニアが使う主なプログラミング言語3:Scala

HadoopスタックはJVM上で動いています。JVMはJava Virtual Machineのことです。そのため、JVM上で動くマルチパラダイム言語であるScalaのスキルを求められることが多いです。

企業によって求められるプログラミングスキルは異なりますが、Python、Java、Scalaが主にデータエンジニアに求められるプログラミング言語となります。

データエンジニアのキャリアパス2つ

データエンジニアの仕事内容の幅は広く、いろいろな知識や技術などが求められることになります。そのため、それらの知識や技術を習得することで、データエンジニアにはいろいろなキャリアパスを検討することができるでしょう。

しかし、データエンジニアの主な仕事内容から、主流となるキャリアパスが2つあります。

AIエンジニア

AI技術の向上でAIエンジニアの需要は高まっています。そして、データエンジニアはそのAIの機械学習に必要な教師データの作成を行うことがあります。

そのため、データエンジニアはAIに携わる仕事があることや、AIエンジニアの需要の高まりなどから、AIエンジニアへのキャリアアップがしやすいです。

また、データエンジニアとしての統計学やデータ処理などの知識や技術もAIエンジニアで活かすことができます。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、大規模データの分析や解析、測定などを行って、そこから得られた結果データをもとに、合理的な判断を行って、いろいろな場面で意思決定をしたり、そのサポートをしたりなどします。

また、正しい判断ができるように業界やビジネスのトレンドなども把握しておく必要があります。

このデータサイエンティストはデータエンジニアの上位職となるので、キャリアパスとして検討されやすいです。

データエンジニアを目指そう

企業が蓄積してきた大規模データを活用して行うITマーケティングの重要性が高まっています。そのため、その大規模データの取り扱いができるデータエンジニアの需要が高まっています。

データエンジニアの仕事の幅は広く、求められるスキルも多いです。しかし、求められるスキルを身につけていくことで、AIエンジニアやデータサイエンティストなどへのキャリアアップも目指せるので、まずデータエンジニアを目指しましょう。