データエンジニアとはどんな職業？仕事内容や必要な能力・おすすめ本4選を紹介！

データエンジニアの特徴3つ

データエンジニアとは、必要となるデータの収集、管理、整理を行う専門職です。集まるデータの量は膨大なため、活用しやすくするためにデータ基盤の構築や運用も行います。

これらの仕事をデータエンジニアが担うことで、データサイエンティストやAIなどがデータを分析・活用しやすくなります。情報化が進む昨今では、重要な役割を担うエンジニアです。

ここからは、データサイエンティストとの違い、年収、需要について見ていきましょう。

1：データサイエンティストとの違い

データエンジニアとデータサイエンティストの大きな違いは、必要となる専門知識とスキルです。

データエンジニアがデータの収集と分析しやすくするための整理などを行うのに対し、データサイエンティストはこれらのデータを分析し、活用に繋げます。そのため、統計やデータ分析の知識やスキルがより求められます。

なお、データエンジニアのなかには、分析に特化し、さらに専門性を高めてデータサイエンティストになる方もいます。

2：データエンジニアの年収

データエンジニアは、ビックデータの活用に不可欠な職種です。そのため需要が高く、平均年収はおよそ500万～1,000万円と言われています。

データ処理や情報基盤に関する技術は、今後も需要が高まっていき、専門の知識と技術が必要となる職種のため、人手が飽和する可能性は低いでしょう。

3：全体的に人手不足

日本ではIT需要の伸びやIT業界の急成長に伴って、ITに関わるエンジニアの人材育成が追い付かず、人手が不足しています。また、今後は退職者数が新卒者数を上回り、深刻な人手不足に陥る可能性が高いと懸念されています。

なかでもビッグデータなどの分野を扱うデータエンジニアの技術者不足は顕著で、今後もエンジニアの人材、人手不足はますます増える見込みです。

データエンジニアの将来性

データエンジニアは高度な技術力が求められる職種のため、代替が効きにくく市場価値が高い職業です。加えて近年で、データエンジニアを含むITエンジニアの需要はますます増加していくと予想されています。

今後ビッグデータの活用がさらに進む見込みもあることから、将来性がある職業と言えるでしょう。

データエンジニアの仕事内容6つ

データエンジニアの仕事は、データサイエンティストなどがより精度を上げた分析や活用をしやすくするためのデータ収集・管理、情報基盤の構築です。

ここからはデータエンジニアの仕事内容を6つ紹介していくため、ぜひ参考にしてみてください。

1：データの整理

データエンジニアは、経営に影響しやすいビジネスに繋がるデータを整理します。

情報化が進むにつれ、企業は膨大な量の情報を抱えるようになりました。この情報は、ただ存在するだけではサービスや商品への活用はなされません。そのため、データエンジニアは集まった膨大な情報を取捨選択して、分類や整理を行います。

2：必要なデータの作成や処理

蓄積されたデータを他のエンジニアなどが利用しやすくする作業もデータエンジニアの仕事です。たとえば、表記の統一、重複データの削除、欠損や不備のあるデータに適切な加工や処理を施します。

なお、データの利用方法はプロジェクトごとに異なります。営業、経営、マーケティングなど利用先の要望に合わせてデータを使いやすいようにグラフや表としてまとめたり、データのアレンジや可視化したりするのも重要な仕事です。

3：機械学習に必要なデータを作成

データエンジニアは、コンピューターやAI（人工知能）の機械学習のデータ作りを行うこともあります。このデータはAIなどの精度を上げるために必要な作業です。

開発は機械学習エンジニアが担いますが、場合によってはデータエンジニアが行う場合もあります。この場合のデータ作成においては、データ処理の知識の他にディープランニングの知識も必要となります。

4：分析基盤・環境の設計

分析基盤とは、膨大なデータの蓄積、加工や処理、分析の作業をスムーズに一通り行える基盤を指し、データエンジニアはこの設計を行います。

分析基盤を用いると、一定の作業を自動で行えるようになるため、素早いデータ分析が可能になります。データを組織全体で活用したい場合、作業効率を高めるために必要な業務と言えます。

またデータの一元管理ができるため、精度、参照整合性、プライバシーなど、データの質の向上にも繋がります。

5：分析基盤・環境の開発

分析基盤の設計に加えて、分析基盤の構築、システムやクラウドの開発もデータエンジニアの仕事です。

この場合、ネットワーク、サーバー、クラウドの知識も必要となりますが、すぐに身につくものではないため、構築や開発を任されることを想定して、予め一通りの勉強をしておくとよいでしょう。

6：保守・運用業務

データ分析基盤の設計・構築後は、データ基盤が正常な状態で稼働できるよう、保守・運用業務を担います。仮にエラーやバグが見つかった場合、原因を究明し、対策も行います。

また、データ処理の高速化やパフォーマンスチューニングもデータエンジニアの仕事のひとつです。

データエンジニアに必要な能力5つ

データエンジニアの仕事は、データベースの設計や構築や機械学習のサポートなど、多岐にわたります。職場によって、求められる能力が異なる場合もあるでしょう。

ここからは、データエンジニアとして働く際に身に着けておきたい能力を5つ紹介します。

1：ネットワークの設計や開発に関する知識

データエンジニアはサーバーやネットワークの設計・構築を担うこともあるため、これらの知識が必要となります。

また、近年ではオンプレミスに加えてクラウドを活用する企業が増加傾向にあり、データエンジニアもインフラエンジニアと同等のインフラの知識が必要となるでしょう。

2：RDBやSQLの設計・開発に関する知識

データエンジニアには、データベースに関する知識が必要です。なかでも「RDB（リレーショナルデータベース）」は個人や企業を問わずに広く利用されているデータベースのため、特に必要とされる知識だと言われています。

またRDBの操作にあたり、データベース言語である「SQL（エスキューエル）」の理解も深めておくといいでしょう。

データエンジニアには「NoSQL（ノーエスキューエル）」の知識も必要となりますが、職場によっては経験を積むのが難しい場合があります。その際は、独学で身に付けるか、転職を検討する必要も出てくるでしょう。

3：オンプレミスやクラウドの設計や開発に関する知識

通常、データベースはオンプレミスとクラウドの適した方を選んで活用します。

オンプレミスとは、情報システムの構築から運用までを自社内で行うことを指します。これに対しクラウドは情報システムを自社で保有せず、ネットワーク経由で利用します。

以前はオンプレミスが一般的と言われていましたが、近年はクラウドを活用する企業が増えています。そのため、オンプレミスとクラウドの両方に関する知識を身に付けるといいでしょう。

4： 機械学習やデータ分析業務の知識

データエンジニアの仕事には、データサイエンティストや機械学習エンジニアを支える役割もあります。したがって、機械学習やデータ分析の知識を身に着けることは、円滑な業務の連携に繋がります。

また、KPIやレポーティングを把握し、マーケティングの知識があると、より利用者のニーズに応じた開発ができるでしょう。

5：分散処理フレームワークの知識

先述したRDBはさまざまなメリットがある反面、大量のデータ処理の際に能力が低下するというデメリットもあります。

そこでデータエンジニアに求められるのが、サーバーの負担軽減や処理速度の向上に関する分散処理のスキルです。

一般的に使われる分散処理フレームワークとして「Hadoop（ハドゥー）」や「Spark（スパーク）」などが挙げられます。

データエンジニアに必要なプログラム言語4つ

データベースやシステムの設計・開発など、データエンジニアの仕事にはプログラミングスキルが必要になります。そのため必要に応じたプログラム言語を習得していきましょう。

ここでは、データエンジニアに必要なプログラム言語を4つ紹介します。

1：Java

「Java（ジャバ）」は、プラットフォームに縛られない高い応用力が特徴のプログラム言語です。アプリケーション開発や基幹システムの開発など、幅広い分野で利用されており、現場での需要が高いプログラミング言語と言えるでしょう。

＞＞ 人気の言語Javaとは？習得で得られる3つメリットや言語の特徴などを紹介

なお、データエンジニアが分散処理に利用する「Hadoop」にも、「Java」が実装されています。

2：Python

「Python（パイソン）」は、数式処理やデータ分析・統計に強いプログラム言語です。AI、機械学習などの分野で用いられ、データ分析や機械学習に携わるデータエンジニアは身に着けておきたいプログラム言語でしょう。

＞＞ Pythonプログラミング言語とは｜開発のメリット・デメリットを解説

文法がシンプルであると言われており、書きやすく読みやすいのが特徴です。

3：Scala

「Scala（スカラ）」は「Java」「Python」と並ぶ、データエンジニアに求められるプログラム言語のひとつです。

関数型言語のため、数式をシンプルに書ける他、Javaライブラリを利用することも可能です。分散処理に用いる「Spark」の効率向上にも用いられます。

4：R

「R（アール）言語」は、統計のデータ解析に特化したプログラム言語です。そのため、「Python」と並んで機械学習に用いられています。

＞＞ R言語とは｜特徴とできること・利用する職業をそれぞれ8つずつ紹介して解説

また近年、企業がビッグデータを解析することが多くなったため、「R言語」を学習する人は増加傾向にあると言われています。

しかし、汎用性のある「Python」に比べると用途が限られます。よって、データ解析に特化した現場で働く場合、「Python」の習得後に「R言語」の学習を進めていくといいでしょう。

データエンジニアにおすすめの資格4つ

データエンジニアとして働く際に、データ分析、統計、データベースに関する資格を取得すると、その分野への理解を深められる他、スキルの証明になるなどのメリットがあります。

ここでは、データエンジニアにおすすめの4つの資格について説明していきます。

1：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」は開発者向けの資格です。データをアプリケーションで用いる際に必要なスキル、データの変換や移動といった問題が出題されます。

受験はオンラインで可能ですが、出題が英語であるため英語力も必要です。取得後は日本だけではなく海外でもスキルの証明になります。

2：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 Cloud（グーグルクラウド）」の認定資格のひとつです。データの収集・分析、データ処理システムの設計・構築など、データエンジニアに必要な能力を評価します。

実務経験のあるデータエンジニアでも合格が難しいと言われていますが、現在の実力を測ることを目的に活用してもいいでしょう。

3：統計検定

「統計検定」は、一般財団法人統計質保証推進協会が運営しており、統計に関する知識や活用力を評価します。

基礎知識として必要なレベルから、大学専門課程修了レベルまで、区分によって内容と難易度が異なります。

4：OSS-DB技術者認定試験

「OSS-DB（オープンソースデータベース）技術者認定試験」は、特定非営利活動法人LPI-Japan（エルピーアイジャパン）が認定するIT技術者資格です。データベースの開発・運用管理・改善・コンサルティングなどの知識が問われます。

多くの企業がデータベースの開発や運用にOSS-DBの活用を視野に入れていることから、資格保有者は重宝される人材になる他、キャリアアップも期待できるでしょう。

資格の区分は基本的な知識が問われる「OSS-DB Silver」、応用知識が問われる「OSS-DB Gold」があり、「OSS-DB Gold」は「OSS-DB Silver」の資格取得後に受験が可能となります。

データエンジニアのキャリアプラン3つ

データエンジニアの仕事内容は幅が広く、必要となる知識やスキルも多岐にわたります。職場や業務によっては、データサイエンティストに必要な統計やデータ分析の知識、AIエンジニアに必要な機械学習の知識が求められるでしょう。

これらの知識や得た経験は、キャリアパスに活かせます。ビックデータへの関心やAI分野の需要が高まる昨今、データエンジニアには主に3つのキャリアプランがあります。

転職やキャリアパスに悩む方は、ぜひ参考にしてみてください。

1：データサイエンティスト

データサイエンティストは専門性の高い職種で、データエンジニアに必要な知識と技術に加え、より高度な分析スキルや統計知識など、データエンジニアリング力が求められます。

＞＞ データサイエンティストの将来性｜今後の需要や必要とされるスキルを解説

＞＞ データサイエンティストの平均年収は？収入が高い理由もあわせて解説

＞＞ 未経験からデータサイエンティストへの転職に必要なスキル｜メリットを詳しく解説

ビッグデータが注目されるようになってから生まれた職業であるため、比較的新しい職業です。しかし、今後もAIやIoTといった分野の発展が見込まれることから、需要はさらに高まっていくと言われています。

2：AIエンジニア

AIエンジニアは、AIのプログラム開発やデータ分析に特化したエンジニア職です。AIが注目を集めるようになってから需要が高まり、主にITエンジニアから転職する人が増加傾向にあります。

＞＞ 未経験からAIエンジニアを目指すには？ステップや必要なスキルについて紹介

機械学習のデータ分析に特化したAIエンジニアは、データ分析を始めとするアナリティクス分野の深い知識や高度な技術が求められます。したがって、データエンジニアやデータサイエンティストからの転職は有利になると言えるでしょう。

3：コンサルタント

データの活用や分析のスキルや経験は、コンサルタントとしても活かせます。主な業務内容として、データの専門家としての課題解決やデータを通じて新規事業の立案などを行います。

データエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニアがエンジニア職なのに対し、コンサルタントはアナリストに近い仕事と言えます。そのため、データ分析に加えてビジネスや経営といった知識も必要になるでしょう。

データエンジニアを学ぶためにおすすめの本4選

ここまでデータエンジニアの仕事内容や必要な能力について紹介しました。

実際にデータエンジニアを目指そうと思った人や、データエンジニアに必要なプログラミングについて勉強してみたいと思った人もいるでしょう。

ここからはデータエンジニアを目指すにあたり、データサイエンスやプログラミングについて学べる書籍を紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。

1：スケーラブルデータサイエンス

「スケーラブルデータサイエンス」は、データサイエンスに必要な知識が学べる入門書です。

データ分析やサービスの構築などの知識や、「Google Cloud Platform（グーグルクラウドプラットフォーム）」の活用方法が学べるため、データエンジニアを含むデータサイエンスに関わる仕事を目指す人は読んでおきたい一冊です。

スケーラブルデータサイエンス

2：Hadoop クラスター構築実践ガイド

「Hadoopクラスター構築実践ガイド」は、「Hadoop」の使用と活用を目標に設定された書籍です。

そのため「Hadoop」や周辺ソフトウェアの構築手順や使用例など、実践的な内容が網羅されています。「Hadoop」を用いたデータ分析基盤の構築の実務経験がなく、具体的な手順や使用方法が知りたい方におすすめです。

なお、内容はデータエンジニアとしての基礎知識がある人向けになっているため、基礎を身に着けてから読むようにしましょう。

Hadoop クラスター構築実践ガイド

3：ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」は、著者本人が実際に業務で作成しているレポートやSQLコードを汎用化して、レシピ集としてまとめた書籍です。

内容は基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法から、データ活用における実践的な分析手法まで、データエンジニアに必要な実践的なノウハウが揃っています。

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

4：Pythonスタートブック

「Pythonスタートブック」は、プログラミング初心者に向けた「Python」の入門書です。

プログラミングが初心者の方でも理解がしやすいように、イラストを交えて解説されています。実際にパソコンで動作確認をしながら学ぶことができます。

Pythonスタートブック

データエンジニアを目指そう！

データエンジニアは、データの収集から運用まで行うデータのプロフェッショナルです。

昨今の日本では人材が不足していますが、今後もビッグデータが活用できる人材への需要はますます高まるでしょう。

紹介した書籍を参考に、データエンジニアに必要な知識とスキルを身につけ、現場で求められる人材を目指しましょう。