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データを分析する2020/08/28

データエンジニアが求められるビッグデータの活用|データエンジニアのスキル・資格などを解説

データエンジニアとは、ビッグデータを活用するために、データの整理・管理・運用を行う人のことです。企業のビッグデータを活用し、経営戦略を練るときに欠かせない職種だといえます。この記事では、データエンジニアとは何なのか、必要なスキル・役立つ資格などを解説します。自社のデータを活用するための人材を確保する際の参考にしてください。

データエンジニアとは?

データエンジニアとは、ビッグデータを活用するために、データの整理や管理を行う職種です。主な役割として、データ分析の基盤構築や運用などが挙げられます。従来のシステムエンジニアとは違い、システムを管理する業務にとどまらず、企業の売り上げや利益を念頭に入れたうえでの仕事が求められます。

データエンジニアが活躍できる場所

データエンジニアの需要が高まり、さまざまな場所で活躍できるようになりました。IT業界はもちろんのこと、POSシステムなどを利用する小売業、AIやビッグデータを活用する自動車メーカーなど、活躍できる分野は幅広いです。

データエンジニアが重要といわれる理由

近年では、蓄積されたビッグデータを活用したいと考える企業が増え、データエンジニアの需要が高まっています。データを分析する際には、データを整理・管理できるデータエンジニアが欠かせません。分析されたデータをビジネスに活用するデータサイエンティストのサポータとしても非常に重要な職種といえます。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、データ分析の結果をビジネスに活用する役割があります。データエンジニアは、データサイエンティストが必要とするデータの抽出・整理・管理などを行い、支える役割を担います。

データエンジニアの将来性

データエンジニアのニーズは大きく増加しており、将来性の高い職種です。AIやビッグデータ

の活用は今後も欠かせません。データエンジニアは、データサイエンティストやディープラーニングエンジニアなどへのキャリアアップすることで、企業にとっては重要な人材となります。

データエンジニアの行う仕事はデータ基盤の開発・運用

データエンジニアは、データ基盤の開発や運用を行います。具体的にどのような仕事なのか解説します。

データ基盤とは?

データ基盤とは、蓄積されたビッグデータなどを収集し、必要に応じて取り出せるようにしたシステムのことです。収集されたデータはそのままでは使えないため、活用できるように加工して保存します。データ基盤には、加工する前の各部署のデータが雑然と収納されているものから、ある程度整理整頓されたもの、加工されたものなど段階に分けられていると活用しやすいです。

データ基盤の設計・開発

データエンジニアの仕事は、データ基盤の設計・開発です。データサイエンティストからの要望に応じて、データソースから必要なデータだけを抽出し、形式を統一したうえで別のデータ基盤に収納します。抽出・形式の統一・収納などを行うためのシステム構築が、データエンジニアの主な仕事となります。

可視化できるデータの作成

可視化できるデータの作成もデータエンジニアの重要な仕事のひとつです。データはグラフ化などにより可視化することで活用しやすくなります。データサイエンティストや経営者がどのようなデータを求めているかを理解し、経営戦略を考えやすいデータの作成が求められます。

データ基盤の運用・保守

データエンジニアは、開発したデータ基盤の運用・保守も行います。データ基盤には、日々新しいデータが蓄積されるため、定期的にデータの更新さを行う必要があります。セキュリティ体制の構築・システムログの監視・バグの原因究明・エラー対応なども、必要に応じて行わねばなりません。

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアに必要なスキルを紹介します。

プログラミングスキル

データ基盤などシステム構築のためには、プログラミングスキルが欠かせません。python・Ruby・Javaなどのプログラミング言語の習得は必須です。特にPythonは、機械学習でよく利用されるプログラミング言語であるため、ビッグデータを扱う場合には、実践レベルで使いこなすことも求められます。

フレームワークの知識

フレームワークとは、アプリケーション開発の土台となる仕組みです。Django・Flask・Ruby on Railsなどが、よく使われています。これらの知識を習得し、どのフレームワークを使えば効果的かを見極められるスキルが必要です。

クラウド環境に関する知識

クラウド環境に関する知識やスキルがあると便利です。データ分析をクラウド上で行う企業も増えています。機械学習やデータ分析を行うために、AWS・GCP・Azureなどのクラウドサービスを導入する企業も増えています。

数学スキル

ビッグデータの解析には、数学スキルが必須です。微分積分・確率統計・線形代数といった大学レベルの数学知識が求められます。AIやディープラーニングなどの開発にかかわる場合にも、数学スキルが求められます。

データエンジニアがスキルアップするためのポイント

データエンジニアは、たくさんのスキルを身につけることでキャリアアップできます。未経験からのスキルアップを目指したい、データサイエンティストへとキャリアアップしたいと考える人は多いです。ここでは、データエンジニアがスキルアップするためのポイントについて解説します。

専門学校などで学習する

データエンジニアは、身につけるべき知識やスキルが多いため、専門学校などで学習することも視野に入れましょう。未経験の人は基礎知識から学習する必要があります。すでにデータエンジニアの知識がある人は、独学でかまわないので、機械学習やAIに関する知識を学習し、キャリアアップを目指しましょう。

データベースの保守・運用から始まり管理・構築へのキャリアアップ

データベースの管理・構築は、経験豊富なデータエンジニアが行う仕事です。はじめのうちは、運用や保守を任されることが多いでしょう。将来的にはデータベース管理・構築を任されることを目標に経験を積んでいく必要があります。

データサイエンティストなどへのキャリアアップ

データエンジニアは、データサイエンティストなどへキャリアアップできます。IT機器やAIの進化により、ビッグデータ活用の需要は増大し続けています。データエンジニアとしてのスキルを向上させながら、経済戦略に関する学習も行い、キャリアアップを目指しましょう。

データエンジニアに役立つ基礎的な資格

データエンジニアに役立つ基礎的な資格を紹介します。

Professional Data Engineer

Professional Data Engineer(プロフェッショナルデータエンジニア)はGoogleが認定している資格です。データを収集・蓄積して、分析に活かすための能力を評価します。データ分析だけでなく、ビジネス面での課題や成果を評価する能力も身につきます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての基礎知識・スキルを持っていることを評価するための資格です。プログラミングの基礎・システム開発・経営戦略と幅広いスキルが習得できるため、エンジニア力だけでなくマネジメント力も高められます。

統計検定

統計検定は、データ分析に欠かせない統計に関する知識・スキルを評価するための資格です。1~4級まであり、レベルにあわせて受験できます。統計学を学ぶことで、データ分析について分かりやすく論理的に説明できるようになり、事業戦略の立案にも役立ちます。

データエンジニアに向いている人

データエンジニアに向いているのは、どのような人なのかを解説します。

コミュニケーション能力が高い

データエンジニアは、人とのコミュニケーションが得意な人に向いています。他部署や開発メンバーと密にコミュニケーションを取る必要のある職種です。データ基盤設計のために担当者へのヒアリングを行ったり、メンバーと情報交換したりすることが頻繁にあります。

論理的に物事が考えられる

データエンジニアには、論理的に物事を考えられる人が向いています。データサイエンスからの要望通りに、データ基盤のシステムを構築するためには、物事を整理しながら解答を導き出す能力が求められます。

技術や社会情勢に敏感である

データエンジニアには、新しい技術や社会情勢に敏感な人が向いています。AIなどIT技術は常に進化し続けているため、新しい知識や技術に対して常に敏感であることが求められます。ビジネスに深くかかわる必要もあるため、経済や社会情勢などへの関心があることも重要です。

まとめ

データエンジニアは、ビッグデータを活用するために必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。AIやビッグデータの進化によってニーズが高く、キャリアアップも多様化しており、将来性のある職種だといえます。IT人材は不足しており、データ活用のスキルを持った人材を確保するのは簡単ではありません。

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