職種データエンジニアの概要や仕事内容、データサイエンティストとの違いなどについて解説していきます。求められるスキルについても解説しているので、これからデータエンジニアを目指したいと考えている方はぜひ参考にしてください。「データエンジニアとデータサイエンティストの違いとは?」ここでは、データエンジニアの概要や仕事内容、データサイエンティストとの違いなどについて解説していきます。求められるスキルについても解説しているので、これからデータエンジニアを目指したいと考えている方はぜひ参考にしてください。データエンジニアとははじめに、データエンジニアの役割や需要などについて見ていきましょう。データエンジニアは「データ分析基盤の専門職」データエンジニアは、大規模なデータを取り扱う企業のために、データの整理や管理をおこなう専門職です。大規模なデータを活用するための基盤構築や運用がメインの役割です。具体的にいえば、データサイエンティストやデータアナリストがデータを活かせるように、データを整えて提供する補佐的な役割を担います。データサイエンティストやデータアナリストがデータの利用者だと考えるとわかりやすいでしょう。データエンジニアは、利用者のためのデータの活用基盤を構築・運用するのです。BI(ビジネス・インテリジェンス)、BA(ビジネス・アナリティクス)事業におけるデータ活用や、大量データを必要とするAI技術の普及により、近年ではデータエンジニアの活躍の場は増えています。データエンジニアの年収データサイエンス分野の技術者は、国内外で非常に高い需要があります。国内では、データエンジニアの平均年収は20代前半で400万円台、それ以降は500万円以上となります。海外に目を向けてみると、国内よりも給与相場は格段に高くなっており、数千万円を稼ぐデータエンジニアも存在するほどです。今後もデータサイエンス分野の需要は高まり続けることが予想されます。そのため、IT業界で長く高収入を得たいと考えている方には、データエンジニアはおすすめできる職業です。当然のことながらIT技術は日進月歩であり、最新技術の勉強やスキルアップは必要となります。データエンジニアの仕事内容それでは、データエンジニアの具体的な仕事内容について見ていきましょう。データエンジニアの仕事内容としては、大まかに次のようなものがあります。データクレンジング、可視化などの前処理業務データクレンジングとは、欠損しているデータや重複データ、表記の揺れなどを特定し、分析や業務に適したデータに加工する工程です。データはそのままでは利用できないことが多く、データクレンジングは欠かせない工程となります。データは基本的には文字列ですが、そのままでは利用しづらいことも多々あります。グラフなどを駆使しビジュアルでデータを表現する可視化も、データエンジニアの仕事内容の一つです。これらの前処理をしっかりとおこなうことで、データ分析の精度が高まります。前処理業務は分析結果に大きく影響する工程であり、非常に重要な業務です。データ解析基盤の設計~運用業務データを収集・蓄積・利用するための分析基盤を設計・構築します。ITインフラやデータベースを構築し、データサイエンティストやデータアナリストがデータを取り出したり、収納したりするような基盤を作成します。基盤の構築後は、データ活用基盤の保守や運用といった管理業務も担当範囲です。データを管理・統合するときに必要となるシステム開発に携わることもあります。ディープラーニングのための教師データ作成ディープラーニングはAIの学習方法である「機械学習」の一つです。AIに学習させるためには、学習データとなる「教師データ」が必要であり、そのデータ作成もデータエンジニアの仕事です。データを解析して、機械学習エンジニアが扱いやすい形に整形します。データエンジニアが機械学習エンジニアを兼任することもあります。実際のデータエンジニアの業種別の仕事内容を以下の表にまとめました。※一部データエンジニア以外の情報も含まれていますのでご了承ください。パソナテックでは、データエンジニアを目指す方向けの研修プログラムを用意しています。受講料無料で就業後も万全のサポート体制でバックアップいたしますので、お気軽にエントリーください。データエンジニアに求められるスキルデータエンジニアの仕事内容を見ると、非常に幅広いことがわかるのではないでしょうか。ここでは、データエンジニアに求められるスキルについて解説していきます。数学スキルデータエンジニアには「数学スキル」が求められます。数学スキルは、データサイエンス分野で活躍するためには、欠かせないスキルです。大学レベルの数学知識が必要です。データの変化を捉えるための微分、変化を結果にまとめるための積分、多変量を扱いやすくするための線形代数、データの理解と分析のための確率統計、といった部分で知識・スキルが求められます。数学知識が用いられていることからも、重要なスキルであることがわかります。プログラミングスキルデータエンジニアには、データ活用基盤のシステム開発や業務効率化のためのAIの活用、機械学習のために、プログラミングスキルが必要です。機械学習で利用されることの多い「Python」「R」といったプログラミング言語を習得する必要があります。大量データの分析や加工は、プログラミングスキルを用いて効率化しなければ対応しきれません。データ分析においては、データの前処理が業務の8割~9割といわれています。そのため、より効率的で正確なデータの前処理をおこなうためにも、プログラミングスキルは欠かせないのです。クラウドスキルAWSやGCP、Azureなどのクラウドサービスは、IT基盤やソフトウェアなどをインターネット上でユーザーに提供するサービスです。ビッグデータ分析のための環境構築をこれらのクラウドサービス上で設定する企業も増えてきています。データ分析をおこなう環境構築や、クラウドサービスを利用したデータ分析などで頻繁に利用されるため、クラウドに関する知識やスキルが求められます。データの可視化スキルデータの可視化は、データビジュアライゼーションとも呼ばれるスキルで、データの分析は最終的に可視化が必要不可欠です。分析した結果は経営戦略やマーケティングに活用されるものですが、それらの活用をおこなうすべての人材が、データ分析のスキルを有しているとはいえないからです。データを可視化することにより、今まで見えなかったデータの意味や特徴、傾向などを直感的に把握することが可能です。データの分析結果を最大限活用するためにも、データの可視化スキルは欠かせないでしょう。データエンジニアとデータサイエンティストの違いデータサイエンス分野のなかでも、データエンジニアとデータサイエンティストの違いが気になる方も多いのではないでしょうか。名前の通り「エンジニア」と「サイエンティスト」ですので、それぞれの役割は大きく異なります。簡単にいえば、データサイエンティストは「データ分析を用いたビジネスコンサルティング」が主な役割です。データサイエンティストのために、分析から方針決定に欠かせないデータを整理・提供する職種がデータエンジニアなのです。データエンジニアがそれらのデータを管理することで、データサイエンティストはより戦略的な業務に集中することができます。そのため、データエンジニアは縁の下の力持ちといえるでしょう。データエンジニアの役割は、業種や職種で大きく変わるわけではありません。どのような業種や職種でも、データの整理・提供・管理が主な役割です。まとめデータエンジニアは、ビッグデータの活用が注目される現代において、世界的に需要が高まっている職業です。データの整理・提供・管理を主な役割とする縁の下の力持ち的なポジションであり、混同されがちなデータサイエンティストとは役割が異なります。数学知識を習得する必要があります。加えて、この職種を目指すのであれば、数学知識とあわせて、ITインフラやクラウドサービスの知識とスキル、プログラミングスキル、データの可視化スキルをぜひ身に付けておきましょう。需要が高く、将来性も期待できる注目の職業であるデータエンジニア。以下の記事では、需要や将来性、キャリアパスについて詳しく解説していますので、こちらもぜひチェックしてみてください。登録拠点パソナテックは全国10拠点にて、転職相談・お仕事紹介・各種イベント・セミナーを実施しています。