「ビッグデータ」の出現により、データエンジニアの責任範囲は劇的に変化しました。技術開発により、データサイエンスはデータセットのクリーニングや統計手法から、データ分析、予測分析、データマイニング、ビジネスインテリジェンス、機械学習、ディープラーニングなどを含む分野へと進化しました。
データエンジニアは通常、データワークフロー、パイプライン、ETLプロセスを確実に管理する責任を負います。これは、データ分析とデータサイエンティストの両方の役割を組み合わせたようなものです。これらの重要な機能を念頭に置くと、今日、データエンジニアは活発な勢いを増している、次に最もホットな分野と言えるでしょう。
ビッグデータ関連のキャリアチャンスに興味がありますか？もう迷う必要はありません。データエンジニアは魅力的なキャリアパスを歩み、データサイエンスのパイプラインをさらに強化することができます。
データエンジニアリングとは正確には何ですか?
データエンジニアは、大量のデータを保存・転送するための新しい手法を開発するソフトウェアエンジニアリングの専門家です。ビジネス環境におけるデータへのアクセスと解釈を容易にするデータアーキテクチャとツールを設計、構築、テストします。
データエンジニアは、データアーキテクトの作業を基に、利用可能なデータの処理を進めます。近年、ビッグデータ専門家の需要は50%増加しています。Forbes誌によると、LinkedInの新規求人の上位には、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、大規模データエンジンなどが含まれています。
多くの人がビッグデータを活用し、高収入のキャリアパスを築いています。ビッグデータを扱うには、多くの場合、より大規模なチームが必要です。彼らは、データウェアハウスエンジニア、データプラットフォームエンジニア、データインフラストラクチャエンジニア、アナリティクスエンジニア、データアーキテクト、DevOpsエンジニアといった役割を担う人々と連携します。さらに、データドリブンな組織では、データエンジニアをトップに据えることが不可欠です。
データエンジニアは何をしますか?
データサイエンスのジェダイ騎士はデータエンジニアです。彼らは分析、知識、専門性、そして判断力を組み合わせて、企業の成功に不可欠な意思決定を行います。データエンジニアは自発的に行動し、通常よりも多くのタスクを引き出すことに長けています。膨大なデータセットを収集、整理、分析し、可視化するために、データエンジニアは複雑で大規模なビッグデータプロジェクトを実行します。彼らは生データを、様々なツール、技術、そしてクラウドベースのプラットフォームから得られる視点へと変換します。
データエンジニアは、組織全体で重要なデータを利用できるようにするETLパイプラインの構築と保守を担当します。彼らは優れたチームプレーヤーです。データエンジニアは、データサイエンティストや経営幹部を擁する企業のビジネスニーズを満たす、あるいはそれを上回るソリューションやプラットフォームを構築するために、積極的に協力すべきタイミングを理解しています。
データエンジニアになるには？
ビッグデータ関連のキャリアチャンスにご興味をお持ちなら、このキャリアパスは最適な選択肢となるかもしれません。データエンジニアへの道は、開発またはソフトウェアエンジニアリングの経験から始まる場合があります。しかし、この分野にまだ馴染みがなく、どうすればそこに辿り着けるのかわからない場合はどうすればよいでしょうか？そんな時は、データエンジニアリングのキャリアへの扉を開く、この教育とスキルをチェックしてみてください。
データ エンジニアになるにはどのようなスキルが必要ですか?
したがって、この仕事に刺激を受け、熱意があれば、必要なスキルを研究し、習得することで、データエンジニアリングの達人になることができます。まず、データエンジニアリングはコンピュータサイエンスに重点を置いています。具体的には、実用的なアルゴリズムとデータ構造を理解する必要があります。次に、データエンジニアはデータにアクセスするため、データベースの操作とその基盤となる構造に関する知識が不可欠です。習得すべきスキルについては、以下をご覧ください。
- Linuxとコマンドライン
- PythonまたはScala/Javaでのプログラミング経験
- SQLの知識
- 分散ネットワークと従来の処理およびストレージフレームワークの認識と区別
- チャグ（Kafka、Kinesis など）、処理フレームワーク（Spark、Flink など）、ストレージ エンジン（S3、HDFS、HBase、Kudu など）を含むエコシステムに関する鋭い認識
- 各ツールの信頼性と脆弱性を理解し、通常どのように達成するかを知る
- データにアクセスし処理する方法の認識
- 高度な分析とプログラミングスキル
データ エンジニアになるには、どのような一般的な学歴が必要ですか?
コンピュータサイエンスの学士号を取得します。通常、フルタイムのコースで 3 年間かかります。
その後、フルタイムの 2 年間のコースであるコンピュータ サイエンスの修士課程を修了します。
データ サイエンス ブートキャンプを通じてデータ エンジニアリングの専門性を高めたり、業界で認められているデータ エンジニアリング認定を取得したりすると有益です。
データエンジニアの収入はいくらですか?
データエンジニアの給与について言えば、世界的に見ても最も高給な職種の一つです。給与は組織や経験によって異なりますが、経験を積み、貢献度が増すにつれて、最終的には給与も上がっていきます。
オンライン短期コースでスキルアップ
オンデマンドのデータエンジニアスキルを習得するためのオンライントレーニングに今すぐご参加ください。キャリアアップを目指すデータエンジニアの方は、高度な技術知識が求められるため、認定コースを受講することをお勧めします。データエンジニアにとって検討すべき認定資格としては、Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer、Google Cloud Certified Professional Data Engineer、CPEE (Big Data Analytics and Optimization)、IBM Certified Data Engineer – Big Data などがあります。データエンジニアリングのコーストレーニングプログラムに参加して、この分野で高収入のキャリアを築きましょう。
データエンジニアになるためのキャリアを探る
データの処理と分析もまた困難を伴い、企業が成功につながる情報に基づいた効果的な行動をとるために役立つ知識を獲得するには、高度な専門知識が必要です。多くの組織では、大規模なデータセットを扱う必要があるデータエンジニアなどの職種を必要としています。
データエンジニアの道は、データサイエンス分野で優れた成果を上げたい場合、有望な選択肢の一つです。多くの企業は、専門的なソフトウェアエンジニアリングの専門知識を持つ人材を希望しています。しかし、最近では企業が急速に成長しており、CS/ブートキャンプの受講生を積極的に採用しています。
ある調査によると、データエンジニアの求人は過去12ヶ月間で88.3%増加し、依然としてトップクラスの職種となっています。ジュニアデータエンジニア、データエンジニア、シニアデータエンジニア、リードデータエンジニア、データエンジニアリング責任者、最高データ責任者といった、より高度なキャリアパスも検討してみてください。
ソフトウェアエンジニアリングやアナリティクスの経験がないけれど、データエンジニアリングの職に就きたいと考えているなら、自分の能力を証明できるプロジェクトに1つ以上携わってみましょう。データエンジニアは、特定のスキルと資格をアピールすることで、エントリーレベルの役職から高収入の職業へと昇進できる可能性があります。多くの人は、定年までトップレベルのデータエンジニアとして働き続けることを望んでいます。一方で、この節目を新たなキャリアへのチャンスと捉える人もいるかもしれません。
