データエンジニアとは？転職に必要なスキルセットや資格、仕事内容を解説

データ分析や機械学習に取り組む企業にとって欠かせない人材といえば、データエンジニアです。データエンジニアは膨大なデータが必要な分野において、縁の下の力持ちとなる職種です。この記事ではデータエンジニアとはどのような職種かをご説明し、必要なスキルや仕事内容もご紹介します。

データエンジニアとは

データエンジニアは、データ分析・活用に関わる専門職です。データの収集や調整、データ管理を担い、データ管理のための情報基盤を構築・運用することが主な業務です。また機械学習やAIの分野において、学習データを作成することもあります。

データサイエンティストやデータアナリストとの違い

データ分析・活用に関わる職種といえば、データサイエンティストが挙げられます。データサイエンティストとデータエンジニアは、業務が重複しているケースもありますが、厳密には異なるものです。

データサイエンティストはデータ分析・活用のスペシャリストであり、データ分析とビジネス改善の提案が主な業務です。データ分析モデルやアルゴリズムを構築してデータを分析し、データの分析結果をもとに経営やマーケティング、営業などビジネスの改善に向けた提案を行います。

またデータアナリストもデータ分析に関する職種です。便宜的に、データサイエンティストはデータ分析の専門家、データアナリストは企業の意思決定支援を行う者と使い分けがなされることもあります。データエンジニアの主な役割は、それらのデータサイエンティストやデータアナリストが使うデータを正しい形式に整え、管理することです。

データベースエンジニアとの違い

もうひとつ、似た名前の職種にデータベースエンジニアがあります。

データエンジニアとデータベースエンジニアは、データベースを構築し、データを正しく管理する点については同じです。両者ともデータベースやインフラなどの知識が必要となります。

異なるのは、データの利用目的および管理方法です。データベースエンジニアは業務システムからWeb系サービスまで、あらゆるデータを扱います。対して、データエンジニアは分析のためのデータを管理します。分析のためのデータは膨大であるため管理方法も異なり、分散管理を使った技術やクラウドサービスが用いられます。

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアは、データ分析業務のうち、主に下記を担当します。

情報基盤の構築・設計・運用

情報基盤となるインフラを設計し、構築・運用を行います。まずデータベースやクラウドサービスを選定し、インフラを構築。その上で、データサイエンティストが問題なくデータを取り出し分析に使えるよう、データを格納します。その後は、情報基盤がエラーなく稼働しているかどうか監視するとともに、エラーが起こった際には対処を実施します。

データ整理・加工

分析に使うデータはたいていの場合、そのままでは使えません。情報基盤で一元化して管理するためには、データの構成を統一する、一部が欠けているデータを補う、データの重複をなくすなど、データを整理・加工する必要があります。

AI運用データの作成

機械学習やAI開発においては、AIに学習をさせるためのデータである「教師データ」の作成が実施されます。質の良い教師データを取り込むことでAIの性能が向上するため、データを適切に整えながらの作成が必要です。この教師データを作成することも、データエンジニアの仕事です。

データエンジニアへの転職に必要なスキル・資格

データエンジニアとして職に就くためには、以下のようなスキルや資格が必要となります。

データ管理の基礎知識

データエンジニアには、データ管理のための基本的な知識と設計スキルが必要です。特にリレーショナルデータベース（RDB）についての知識と、データを出し入れするためのSQLのスキルは必須です。

インフラ・分散処理に関する知識

データ分析基盤となる、サーバーやネットワークの知識とともに、分散処理に関する知識も必要となります。分析に使うデータは大量であり、1台のサーバーで現実的な時間（数分～数時間）を処理するには限界があります。そこで膨大なデータを複数のサーバーに分散して処理する技術が使われるのです。

代表的な分散処理の技術としては、オープンソースソフトウェアの分散処理システム基盤である「Hadoop」が挙げられます。

クラウドサービスの知識

分散処理の技術を使った、クラウドのプラットフォームの知識も必要です。「Amazon EMR」「Google BigQuery」など大手のパブリッククラウドサービスのほか、「Snowflake」「Vertica」といった海外の企業が開発したサービスがあります。また機械学習においても、「Amazon SageMaker Studio」などのクラウドサービスを知っておきたいところです。

プログラミングの知識

データエンジニアはプログラミングを行う機会もあります。データ分析に使われるPython、R言語や、分散処理システム基盤で使われるJavaは経験があると良いでしょう。

数学、統計学

データ分析のための基礎知識として、微分積分をはじめとする数学、統計学の知識も必要になります。

情報収集能力

データサイエンスは、技術の進歩のスピードが速い業界です。必要な資料がない、日本語に翻訳されていないといったことも多々あります。したがって外国語の公式ドキュメントも熟読する、ベンダーに問い合わせる、また自分で試行錯誤することなど、情報収集は能動的に行うことが必要です。

あると望ましい資格

データ管理に関するIT資格や統計学に関する検定は、下記の通りです。

※（）内は主催企業・機関

・データベーススペシャリスト試験（情報処理推進機構、以下IPA）

・システムアーキテクト試験（IPA）

・Googleプロフェッショナルデータエンジニア（Google）

・CCP データエンジニア認定試験（Cloudera）

・統計検定（一般財団法人統計質保証推進協会。総務省・経済産業省ほか後援）

データエンジニアの転職市場・将来性

データサイエンスの分野は、経済産業省の調査やIPAが発行する人材白書でも「人材育成が急務」とされています。データエンジニアは、データサイエンティストが扱うデータに関わる人材として、今後も求められていくことでしょう。

他職種からデータエンジニアにキャリアチェンジする

データエンジニアは、他の分野で活躍したエンジニアがキャリアチェンジする例が少なくありません。たとえばシステムエンジニアの中には、データの収集・分析、データウェアハウス構築・運用の業務にあたってきた人がいます。また運用を行っているエンジニアは、不具合が発生した場合やサービス改善に役立てるためにログを分析することもあります。このような分析業務が、データエンジニアとなっても活かせるのです。

データエンジニアから次のキャリアへ

データエンジニアとしてキャリアを積んだ後、キャリアを広げるとすれば、下記のような方向性が考えられます。

・データサイエンティスト

データエンジニアはデータサイエンティストと関係が深く、スキルと人脈を活かしてデータサイエンティストになる道があります。

・AIエンジニア・機械学習のチームで貢献

機械学習やAI開発に関わった経験があれば、AIエンジニアへの転向も見据えることができます。

また近年では、機械学習（ML: Machine Learning）の効率的な開発・運用のために、開発チームと運用チームが協力するMLOpsという考え方もあります。MLOpsを推進しているプロジェクトに参画するのも1つの手です。

・ほかデータベースエンジニア、インフラエンジニアなど

いずれもデータ管理の知識を活かし、それぞれの分野に特化していく道もあります。