1.データエンジニアとは

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この章では、データエンジニアとは何かについて定義やデータアナリスト等との違いなどに注目してお伝えします。

 

データエンジニアの定義

データエンジニアとは、大規模データを扱うための基盤構築や運用を行う専門職です。

機械学習やデータ分析を行う事業会社などをはじめ、今後様々な分野で活躍することが予想される専門職だと言えます。

 

ビッグデータの蓄積やAIの応用・実用化が進んでいくに連れて、データエンジニアの需要も高まっていくと考えられるでしょう。

 

 

データサイエンティスト・アナリストとの違い

データエンジニアと似ている職業に、データサイエンティストやデータアナリストがあげられます。

データサイエンティストとは、データベースに蓄積されたビッグデータを解析し、そのかなから必要とされる情報を引き出す専門職のことです。

 

データサイエンティストが必要とするデータを提供するのが、データエンジニアだと整理すると良いでしょう。

また、データアナリストとは基本的な統計学を駆使してデータの分析を行う職業です。

 

統計学を使い、他人が理解しやすいように分析・説明を実施します。

一方のデータエンジニアはより高度な機械学習を用いて分析し、データから音声や画像などの非構造化データの分析を行います。

 

両者はデータ分析の手法や、扱うデータそのものが異なると整理できるでしょう。

 

 

 

 

2.データエンジニアの仕事内容・役割

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ここでは、データエンジニアの仕事内容や役割について解説します。

 

分析環境を構築するためのアーキテクチャー設計

データエンジニアの仕事としては、分析環境を構築するためのアーキテクチャー設計がまず挙げられます。

分析プランを練らずに始めてしまうと、機能の拡張などを行う際に余計なシステム変更が必要となってしまったり、メンテナンスにかかる負担が増えてしまったりします。

 

ただし、アーキテクチャー設計時には利用するOSSやサービスの選定なども行うため、アーキテクチャー設計を行うのはある程度のベテランだと言えるでしょう。

 

 

分析基盤の開発

開発の要件や仕様が決まれば、次にはデータ基盤の開発を進めます。

データベースやインフラ環境を構築し、データの取り出し・収納が可能なアプリケーションの開発などを行います。

 

また、データの可視化においてはBIツールを利用し、KPIレポートなどを作成する業務を行うこともあります。

 

 

分析基盤の運用

データ基盤は設計・開発が完了したらそこで業務終了という訳ではなく、運用や保守を行っていくことが必要です。

データ分析基板などは一定の間隔で内容が最新の状態に更新されていくものだからです。

 

システムログの監視や、実際にエラーやバグを発見した場合には原因を突き止めて対策を打ちます。

さらにビッグデータを扱う場合にはデータ処理の高速化が求められるため、そうしたスキルを持っている方はとても重宝されます。

 

その他にも新機能の追加など、行うべき運用業務は多岐に渡ります。

 

 

 

3.データエンジニアに必要なスキル

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この章では、データエンジニアに求められるスキルについてお伝えします。

 

RDB・NoSQLなどのデータベースに関する知識・経験

データエンジニアに求められるスキルとしてまず挙げられるのが、RDB・NoSQLなどのデータベースに関する知識・経験です。

RDBではSQL構文を活用することで、データの取り出し・格納を行います。

 

一方のNoSQLではSQL構文に頼ることなくデータに関するオペレーションが可能です。

また、RDBでは構造化データしか取り扱わないことが通常ですが、NoSQLでは非構造化データも取り扱いします。

 

RDBの設計や運用は一般的なデータエンジニアでも求められますが、NoSQLの設計・運用は職場で経験できないことも多いと言えるでしょう。

 

 

 

Python・R言語などの分析に役立つプログラミング言語の知識

Python・R言語などの分析に役立つプログラミング言語の知識は、データエンジニアにとって重要なスキルです。

 

Pythonは統計や科学計算などのデータ処理に適した言語であり、ビッグデータを扱うのであればデータ分析業務に使用するライブラリの扱いなどは理解しておくと良いでしょう。

 

 

 

Hadoop・Sparkなどの分散処理フレームワークの知識

また、Hadoop・Sparkなどの分散処理フレームワークの知識も重要だと言えます。

日常的に大量のデータを扱うため、サーバー負荷の軽減や処理速度向上につながるスキルが重要です。

 

HandoopやSparkなどを用いて分散処理を行うため、データエンジニアとして身に着けておきましょう。

 

 

 

4.データエンジニアにとって役立つ資格

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この章では、データエンジニアにとって役立つと考えられる資格について解説します。

 

情報処理安全確保支援士試験

情報処理安全確保支援士試験とは情報処理推進機構（IPA）が実施している試験であり、難易度は4段階に分かれています。

基本レベルの「基本情報技術者試験」はデータベースやプリジェクトマネジメントに関する知識まで幅広く学べるため、エンジニアであればぜひとも取得したい資格です。

 

試験は筆記だけでなく実技もあるため、対策をとる必要があるでしょう。

情報処理安全確保支援士試験の詳細はみたい方はこちらからご覧ください。

 

 

データスペシャリスト試験

データスペシャリスト試験は、経済産業省が認定する国家資格です。

主にデータベースの設計や管理に関する試験が中心であり、ビジネスに活用するデータベース管理やインフラなどのエンジニアには重要だと言えるでしょう。

 

試験は4択の選択式と記述式の2つがあり、データベース知識全般に課するスキル・知識が求められるハイレベルなものになっています。

ただし参考書等は市販されているため、独学でも充分に取得可能でしょう。

 

データスペシャリスト試験の詳細はみたい方はこちらからご覧ください。

 

 

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は「オープンソースデータベース技術者認定試験」と呼ばれる、LIP‐JAPAN運営の民間資格です。

データベースの設計や開発、導入・運用など基本的なスキルに関する認定を受けられます。

 

比較的合格しやすい試験であるとも言われており、他の試験を受ける足掛かりとして受ける方も多くいます。

OSS-DB技術者認定試験の詳細はみたい方はこちらからご覧ください。

 

 

CCP データエンジニア認定試験

CCP データエンジニア認定試験は、企業向けデータクラウドのプラットフォームを提供するClouderaが運営している資格です。

英語で出題される上に難度が高いのですが、国際的に利用できる資格になっています。

 

内容は、データのへ変換や格納などデータエンジニアに求められるものが中心です。

 

 

統計検定

統計に関する知識は、データを扱う職業には欠かせません。

統計検定は4級から1級まであり、データエンジニアであれば2級程度の知識は欲しいと言えるでしょう。

 

統計学はあらゆる分野で必要であり、ビジネスマンとしても学ぶ意義が非常に高い学問だと言えます。

統計検定の詳細はみたい方はこちらからご覧ください。

 

 

 

 

5.データエンジニアの将来性

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近年ではビッグデータの重要性に気づき活用を始めている企業が増えているため、データを扱う専門職であるデータエンジニアの需要も高まっていると言えます。

IT業界全体の人材不足が問題視されている背景もあり、データエンジニアの将来性は非常に高いと考えられるでしょう。

 

 

 

6.まとめ

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データエンジニアとは、大規模データを扱うための基盤構築や運用を行う専門職です。

分析環境を構築するためのアーキテクチャー設計や、分析基盤の開発・運用などを主な仕事としています。

 

データベースに関する知識・経験や分析に役立つプログラミング言語の知識などを身に着けておくと、エンジニアとしての価値が上げられるでしょう。

統計検定などデータエンジニアにおすすめできる資格試験もいくつか存在しているため、受験を検討してみてはいかがでしょうか。

 

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