データエンジニアの働き方を解説！必要なスキルセットや資格も紹介

データエンジニアを目指している皆さんの中には、このような悩みをお持ちの方も多いかもしれません。
データエンジニアの仕事内容は、企業やプロジェクトにより多種多様で、何が必要なのかはっきりしない部分もあります。

そんな悩みを抱えている方のために、プログラミングスクールやWeb系開発会社を運営している弊社が、データエンジニアの働き方や必要なスキルセット、おすすめの資格などを1つずつ解説していきます。

「データエンジニアになりたいけれど、何から手をつければいいのかわからない」という方々のヒントになればと思います。

データエンジニアとは

データエンジニアとは、膨大なデータを分析するためにデータの整理や管理を行うエンジニアです。

ビジネスをより発展させるためには、ビッグデータを参考に戦略を考えることが必要不可欠となっていますが、そのデータを活用するためのデータ基盤の構築や運用を担当することが主な仕事内容です。

例えばAI（人工知能）は、様々なビジネスシーンで活用されることが多いですが、さらなる実用化のためには、より膨大なデータを扱える存在が必要になります。
そのような役割を担っている専門職が、データエンジニアといったイメージです。

データエンジニアと似た他の職種との違い

データエンジニアと似た他の職種は、以下の2つが挙げられます。

データエンジニアと似た他の職種との違いは、主に役割の範囲に大きな差が見られます。
それぞれの職種について1つずつ見ていきましょう。

データサイエンティストとの違い

データエンジニアは主にデータを収集、処理、保存するシステムの設計と構築がメインです。
一方で、データサイエンティストは、このようなシステムから提供されるデータを用いて統計的な分析を行います。

データエンジニアは膨大なデータを収集・加工するのが仕事であり、データサイエンティストは、データエンジニアが集め、処理したデータを用いてさらなる分析をするといったイメージです。
お互いに役割は異なるものの、データを取り扱いながらビジネスに貢献しているという点が共通しています。

データアナリストとの違い

データエンジニアとデータアナリストは、どちらもデータに関する職種ですが、役割と目指すゴールが異なります。

データエンジニアはデータ基盤の構築とデータの流通に重点を置き、データの収集、保存、および処理のシステムを構築します。
一方、データアナリストはこれらのシステムから得られるデータを使って、データの可視化や分析を行います。

データエンジニアは、データ分析に必要な環境を構築するといった仕事内容に対して、データアナリストは、データエンジニアが構築したデータ基盤から、必要なデータを見つけて変換するなど、データをよりわかりやすく可視化するといった仕事になります。

データエンジニアの働き方・仕事内容

データエンジニアの働き方や仕事内容は、以下の2つの業務に分けられます。

データを分析するための環境設定や構築

データエンジニアの主要な業務として、データを分析するための環境設定や構築です。

分析作業は、適切に設計・構築されたデータ環境上でなければ、その結果の信頼性や効率性に問題が生じます。
そのため、データを効率よく集めながら、適切に利用するための環境作りを事前に整えておく必要があるのです。

具体的な作業例としては、以下のような手順です。

これらの業務を通じて、データエンジニアは企業がデータを最大限活用できる環境を作り上げ、ビジネスの発展をサポートしています。

データクレンジング

データエンジニアの業務の1つにデータクレンジングがあります。
これは、不完全で間違ったデータを取り除く作業のことで、質の高いデータ分析を行うためには欠かせないステップです。

なぜなら、データが矛盾していたり誤っていたりする場合、そのデータから得られる洞察も信頼性を欠くものになるからです。

具体的なデータクレンジングの例としては、以下のような作業が含まれます。

データクレンジングは、データエンジニアの重要な業務の一部であり、高品質なデータを提供することで、データ分析の精度と信頼性を高める役割を果たしています。

データエンジニアに必要なスキルセット

データエンジニアに必要なスキルセットは、以下の5つとなります。

データエンジニアとして活躍するには、これらのスキルセットを学ぶ必要があるため、順番に解説していきます。

プログラミングスキル

データエンジニアにとって必要不可欠なスキルの1つとして、プログラミングスキルが挙げられます。

データエンジニアが扱うビッグデータの分析環境設計、構築、運用を行うためには、高度なプログラミング能力が必要だからです。

特に統計的なデータ解析が可能なPythonやR、データベースを操作するためのSQLなどが重要となります。
これらの言語を使いこなすことができれば、データの前処理や分析、さらには可視化まで行うことができます。

例えばPythonでは、PandasやNumPyといったライブラリを用いて、大量のデータを効率的に操作することや、Matplotlibを用いてデータの可視化をすることが可能です。
またSQLを使えば、データベースからのデータ抽出や操作を行うことができます。

これらのプログラミングスキルは、ビッグデータを扱うデータエンジニアにとっては必須のスキルとなるでしょう。

データベースの知識

データエンジニアに不可欠なスキルの1つとして、データベースの知識が挙げられます。
ビッグデータを適切に管理し、効果的に分析するためには、データベースの構造や操作方法を理解していることが必要だからです。

具体的には、データベースの1つであるRDB（リレーショナルデータベース）に対する知識を深めることや、RDBを操作するためのSQLのスキルなどが必要となります。

データベースの知識は、データエンジニアとしての業務を遂行する上で必須のスキルとなります。

分散処理に関するスキル

データエンジニアに必要なスキルとして「分散処理に関するスキル」も重要です。
ビッグデータと呼ばれる巨大なデータ群を効率よく処理するためには、1つのマシンだけでなく複数のマシンに処理を分散させる技術が求められるからです。

ビジネスの現場でよく利用される分散処理フレームワークには、Apache Hadoopなどが代表的です。
Apache Hadoopでは、大量のデータを複数のマシンに分散して処理することができるため、高速なデータ分析が可能になります。

このように、分散処理に関するスキルを磨くことで、データエンジニアとしてビッグデータを扱う能力が向上します。

ネットワークやサーバーといったインフラ周りのスキル

データエンジニアとして働く上で「ネットワークやサーバーといったインフラ周りのスキル」も必須となります。

データエンジニアは大規模なデータを処理するシステムを構築し運用するため、サーバーやネットワークの構成、管理、最適化の方法を理解する必要があるからです。

インフラエンジニア同等の知識が求められる場合もあるため、事前に学習しておくといいでしょう。

クラウドの知識

データエンジニアには、クラウドに関する知識も求められます。
理由としては、現代のデータ分析作業の大部分がクラウド上で行われているためです。

ビッグデータの処理や分析は、従来のオンプレミス(自社でシステムの所有や管理をすること)では、コストが高く運用しづらいといった問題もあります。
そのため多くの企業は、Google Cloud Platform（GCP）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureなどのクラウドサービスに移行しています。

具体的には、各クラウドサービスの基本的な操作や、APIの利用方法などを学んでおくのがベストです。

データエンジニアにおすすめな資格

データエンジニアにおすすめの資格は、以下の5つとなります。

これらの資格は、データエンジニアとしてのキャリアを築く上で役に立ちます。
それぞれの資格について、1つずつ見ていきましょう。

Professional Data Engineer

データエンジニアにおすすめの資格として、Professional Data Engineerが挙げられます。
この資格は、Google Cloud Platform（GCP）を使用してデータを効果的に処理し、利用する能力を評価する試験です。

具体的には、データの処理と分析、データの可視化、機械学習モデルの構築と運用、データのセキュリティと信頼性の確保などのスキルが求められます。
インフラやクラウド、セキュリティなどの知識を深めることに役立つ資格試験です。

AWS認定データアナリティクス – 専門知識

AWS認定データアナリティクス – 専門知識は、AWSのサービスを深く理解し、活用できる能力を証明する資格です。

AWSは多くの企業で広く利用されており、この資格を持つことで自身のスキルが認められ、就職・転職市場でも有利になるでしょう。

学習できる内容としては、AWSによるデータ収集や分析、可視化やセキュリティなどです。

統計検定

統計検定は、日本統計学会が主催する「統計学に関する知識と技能」を評価する資格試験です。
「1級」・「準1級」・「2級」・「3級」・「4級」の5つレベルに分かれており、その他「統計調査士」・「データサイエンスエキスパート」といったものもあります。

この検定では、データの傾向を理解することや、予測モデルを構築するための基礎知識を身につけることができます。

また、統計学の理論だけではなく、具体的なデータ分析のスキルも評価するため、総合的に統計学の知識を身に付けたい方におすすめです。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、情報技術に関する知識と技術を認定する日本の国家資格です。

データエンジニアにおすすめの理由は、データベースの基礎理論から、システムの設計・開発など、専門的な知識を持っていることを証明できるからです。
さらに、この資格は広く認知されているため、採用時にプラスとなる可能性があります。

データベーススペシャリスト試験

データエンジニアにとって、データベーススペシャリスト試験も有用な資格と言えます。

この試験は、データベースの設計担当者やインフラエンジニアが対象となっており、データベース設計や構築、運用に関する専門的な知識を証明することができます。

データベースに特化した内容が出題されるため、理解を深めたい方にとっておすすめです。

まとめ

今回は、データエンジニアとしての働き方や必要なスキルセットについて詳しく解説しました。

データエンジニアを目指す際には、プログラミングスキルやクラウド、分散処理のスキルなど幅広い知識が必要になるため、事前に資格取得などを意識しながら学習するのがベストです。

弊社でもIT業界未経験の状態から、自社開発企業への就職を目指すプログラミングスクール「RUNTEQ」を運営しております。

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