データエンジニアの仕事内容とは？就活に役立つスキル・資格とキャリアパス

• 1.データエンジニアとは？
• 2.データエンジニアの仕事内容
• 3.データエンジニアと別職種の違い
• 4.データエンジニアの年収・初任給
• 5.データエンジニアの将来性
• 6.データエンジニアになるために役立つスキル
• 7.データエンジニアへの就活でおすすめな資格
• 8.データエンジニアのキャリアパス
• 9.まとめ

1.データエンジニアとは？

データエンジニアとは、企業がデータ活用を通じた事業を展開するために欠かせない基盤を構築したり、データの整理・管理を行ったりする職種です。たとえばスマートフォン向けのオンラインゲームを手掛ける企業では、ユーザーが起こした膨大な量のアクションログが記録されており、そのデータをもとにしてユーザー体験の向上を図ることも多いです。しかし、製品やユーザーから収集したデータはそのままの状態では扱いにくく、集計や分類にも大きな手間がかかってしまいます。

そこでデータエンジニアがデータ活用のための基盤を構築して、Excelのような表計算ソフトを使いながらデータの整理・管理を担当することにより、より良い事業戦略に活かすことが可能になります。後述するデータサイエンティストによるデータ分析で事業改善の提案につなげることができれば、企業としての成長に貢献できる職種です。

なお、データエンジニアが扱うビッグデータは、インターネット広告を手掛ける企業などWeb領域の企業だけではなく、膨大な売上・顧客データが集まる飲食業界・小売業界の企業にも蓄積されているため、今後はあらゆる業界でデータエンジニアが活躍する将来性が期待されているのです。

2.データエンジニアの仕事内容

データエンジニアが担当する業務には、主に以下3つの仕事内容が挙げられます。
 

• ・データ活用基盤の構築

  ・データの整理・管理

  ・AI・機械学習の運用

それぞれ順番に解説していきます。

データ活用基盤の構築

データエンジニアは、企業がデータ活用を進めるために欠かせない基盤の構築を担当します。データベースやクラウドサービスの選定からインフラ設計、サーバーやデータベースの構築、基盤構築後の運用・保守やメンテナンスを手掛けるのもデータエンジニアの仕事です。そのためデータエンジニアとして活躍するためには、サーバー・ネットワーク・データベースなどのインフラエンジニアとしての知識も必要となります。

データの整理・管理

蓄積したデータはそのままでは扱いにくいため、分析・活用がしやすくなるようにデータエンジニアの手によって情報の整理・管理を行います。ノイズとなる不要なデータを削除したり、重複したデータを統合したり、もしくはデータの形式に合わせて整理・分類したりして統一性のあるデータベースを作成します。企業やプロジェクトによって扱うデータの量や種類はさまざまなので、データ活用の目的やニーズに合わせた作業が求められます。

AI・機械学習の運用

データの分析・活用では、AIや機械学習を用いることが欠かせませんが、AIを使う際には「教師データ」と呼ばれるデータを人の手で用意する必要があります。この教師データを作成するのもデータエンジニアの役割です。また、機械学習は一度構築すれば終わりではなく、その都度データを追加してより精度の高い分析を促すことが重要です。機械学習に特化したスキル・キャリアを積むことで、AIエンジニアを目指す方も少なくありません。

3.データエンジニアと別職種の違い

データエンジニアによく似た名前の職種として、次のような仕事が挙げられます。
 

• ・データベースエンジニア

  ・データサイエンティスト

  ・データアナリスト

これらの職種がデータエンジニアとどう異なるのか、具体的な仕事内容を解説しながらご紹介します。

データベースエンジニアとの違い

データエンジニアとデータベースエンジニアは、名称も仕事内容もよく似ており、どちらもデータベースの構築から整理・管理を手掛ける点は共通しています。大きく異なるのはデータの内容で、データエンジニアは分析に必要なデータの管理を担当しますが、データベースエンジニアは顧客情報・在庫情報などの社内データを扱うデータベースを担当します。データ分析を目的としたデータベースを扱うデータエンジニアに対して、データベースエンジニアは機密性の高い情報を扱うという違いがあります。

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とは、データエンジニアが構築したデータベースをもとに、自社の事業に役立つ情報を取り出しながら分析を行い、事業改善のための提案業務を担当します。データエンジニアよりもデータ分析・活用に特化した職種で、経営・マーケティングの観点から、ビッグデータを活かしたビジネス改善を促します。そのためデータ分析・活用に関するスキルに加えて、小売業・金融業・製造業など業界ごとの知識や、事業戦略についての経験、経営者視点に立って考えるスキルも必要となる職種です。

データアナリストとの違い

データアナリストは、前述のデータサイエンティストと区別せずに使われることも多い職種です。データアナリストもデータエンジニアが構築したデータベースをもとに、事業改善のための分析や提案を担当します。データアナリストは企業の意思決定を支援することに強みを持ち、データサイエンティストはデータの分析に強みを持つ職種として区別されることもありますが、厳格に使い分けていないケースも多いので、ほぼ同一の業務を担当する職種と考えて良いでしょう。

4.データエンジニアの年収・初任給

厚生労働省による「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」では、「令和4年賃金構造基本統計調査」の結果をもとにしたデータエンジニアの年収として、534.6万円と紹介されています。同調査において、システムエンジニアやプログラマーの年収は550.2万円となっているので、同じIT系エンジニアの中でもやや年収は低めと言えます。

参考：データエンジニア - 職業詳細 | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

しかし、近年のAI活用や機械学習へのニーズ拡大によってデータエンジニアの需要も高まり、職種全体で年収水準が上昇することも考えられます。

新卒で入社した場合の初年度の年収としては、約300万円〜400万円ほどとなることが多いです。将来のキャリアパスとして、企業の事業改善により深く携わるデータサイエンティスト・データアナリストへステップアップすることで、エンジニア軽職種の平均よりも高年収を目指すことは可能です。

5.データエンジニアの将来性

データエンジニアの活躍の場として、従来は広告代理店やWebマーケティング企業など、IT業界に属する企業が多くを占めてきましたが、近年では飲食業界や小売業界など、顧客・売上データを活用できていない異業種においてもAI活用・機械学習の注目度が高まっています。そのためデータエンジニアの将来性は非常に高く、専門スキルを持った人材は業種を問わず多くの企業から評価されやすくなるでしょう。

将来のキャリアパスを考慮しても、企業の事業経営の根幹に携わるデータサイエンティスト・データアナリストを目指すことで、替えのきかない人材として評価されやすくなります。データエンジニアとしての将来性も明るいですが、高年収・好待遇を目指すのであれば、データサイエンティスト・データアナリストになる道もキャリアプランに組み込むと良いでしょう。

6.データエンジニアになるために役立つスキル

データエンジニアを目指す場合、インフラやデータベース、プログラミングなどさまざまな知識を必要とすることから、関連する知識やスキルを持っていると高く評価されやすい傾向があります。ここではデータエンジニアになるために役立つスキルについて、以下の5つをご紹介します。
 

• ・プログラミングスキル

  ・データベースを扱うスキル

  ・Tインフラに関する知識

  ・クラウドサービスの知識

  ・AI・機械学習を扱った経験

就活の段階ではすべてを網羅する必要はありませんが、自分にとって興味のある分野を学ぶ時の参考としてチェックしておきましょう。

プログラミングスキル

データエンジニアは、データ分析や機械学習の際にプログラミング言語を扱うことがあるため、プログラミングスキルを身につけておくのが望ましいです。データエンジニアを目指すにあたって習得するのであれば、「Python」「Java」などの言語がおすすめです。

これらの言語はIT業界でも使用される頻度が高く、人気が高いプログラミング言語なので、どのプログラミングスキルを学ぶか迷った時には優先的に学習してみると良いでしょう。万が一、データエンジニアではない別のエンジニア系職種を目指すことになった場合にも、これらのプログラミング言語を習得しておけば選考を有利に進められます。

データベースを扱うスキル

データエンジニアの業務では、データベースを扱うための専門的な知識・スキルを必要とします。未経験から独学で学ぼうするのは難しい分野ですが、データサイエンスやデータ分析自体は、Excelを使って簡単なものを実践することが可能です。そのためデータエンジニアを志望する際には、まずはExcelを使ったデータ分析に挑戦しながら、知識や経験を積んでおくと良いでしょう。

もし余裕があれば、データを格納するためのRDBや、データベースを操作するためのSQLと呼ばれる言語を学習しておくことをおすすめします。

ITインフラに関する知識

データエンジニアはITインフラに関する知識も必要となるため、サーバーやネットワークといったIT基盤についての知識も学習しておくと良いでしょう。データ活用の基盤を作るため、データエンジニアがインフラ構築を担当することも多く、一通りの知識があると選考を有利に進められます。

クラウドサービスの知識

データエンジニアが扱うITインフラは、物理的なサーバールームではなく、AWS・GCP・Azureといったクラウドサービス上で構築するケースも多くなっています。クラウドを使ったシステム構築の経験があれば望ましいですが、クラウドサービスに関する知識を身につけているだけでも、高く評価される要因になります。インフラエンジニアやクラウドエンジニアを目指す場合にも役立つ知識なので、学んでおいて損はないでしょう。

AI・機械学習を扱った経験

自分自身で過去にAI・機械学習を扱い、データエンジニアの業務に近い経験を持つ方は、選考では高く評価されます。機械学習で用いる教師データの作成経験があれば、即戦力として期待されることも出てくるでしょう。就活においては、データ分析で用いるAIや機械学習についての基礎知識を身につけておくだけでも、入社意欲の高い学生として好印象を持ってもらうことができます。

7.データエンジニアへの就活でおすすめな資格

データエンジニアとして就職する時に役立つおすすめ資格には、以下の5つが挙げられます。
 

• ・ITパスポート試験

  ・基本情報技術者試験

  ・オラクルマスター

  ・統計検定

  ・システムアーキテクト試験

特に「ITパスポート試験」「基本情報技術者試験」については、IT業界を志望するなら必須と言えるほどの知名度の高い資格であり、取得難易度も高くないため、就活と並行して学習しておくことをおすすめします。

より専門性の高いスキルを身につけたい場合には、データベースに関する知識が問われる「オラクルマスター」や、データエンジニアの業務に必要な統計・データ分析についての知識を学べる「統計検定」を目指してみるのも良いでしょう。

転職を考える際には、システム開発の上流工程に携わるために欠かせない知識が身につく「システムアーキテクト試験」を取得しておくのも効果的です。

8.データエンジニアのキャリアパス

データエンジニアはIT業界の中でも注目度の高い職種の一つであり、将来はさまざまなキャリアパスを選択することが可能です。ここではデータエンジニアとして採用された後のキャリアとして考えられる、次の3つをご紹介します。
 

• ・データエンジニアの専門性を磨く

  ・データサイエンティストを目指す

  ・機械学習に特化してAIエンジニアになる

一つひとつ順番に解説しましょう。

データエンジニアの専門性を磨く

データエンジニアは職種自体の需要が高く、今後の将来性が見込まれるため、ステップアップやジョブチェンジではなくデータエンジニアの専門性を磨くのもおすすめです。エンジニアのキャリアパスでは、保守・運用業務が中心の下流工程から、設計・構築業務が中心の上流工程へステップアップする例が多いですが、データエンジニアの場合には下流工程での現場仕事を続けるのも一つの選択肢です。

データエンジニアとしての経験を積むことで、チームのリーダー・管理職として活躍することもできますし、独立してフリーランスのデータエンジニアとして働くことも可能です。データサイエンティスト・データアナリストとして事業改善を提案するスキルを磨くよりも、現場での仕事を長く続けたい方に適しています。

データサイエンティストを目指す

データエンジニアとして携わってきたデータベースの構築やデータの整理・管理の経験を活かして、データサイエンティスト・データアナリストを目指す方も多いです。データサイエンティストやデータアナリストは、いずれもデータ分析のスキルを活かし、企業の意思決定に影響を与える提案を行うのが仕事です。経営陣にとって説得力があり、かつ企業を成長へと導ける提案を行うためには、データエンジニアとしての経験が欠かせません。

特に将来は独立を考えている方にとっては、データサイエンティスト・データアナリストとして経験を積みながら経営者視点を養ったり、ITコンサルタントとしての役割を果たしたりすることで、起業のための経験や人脈を得られる可能性も高いです。データエンジニアの経験を積みながら、経営やビジネスにも携わりたいと考えてる方におすすめです。

機械学習に特化してAIエンジニアになる

AIの開発や機械学習に興味がある方であれば、この分野に特化してAIエンジニアを目指すことも可能です。AIエンジニアとしてキャリアを積むことにより、AIシステムの開発やアルゴリズムの実装に携わることができます。AIエンジニアは扱う技術の変化が激しい職種なので、新たな技術に触れながらやりがいを持って働ける方に向いています。

将来はAIエンジニアを目指したいと考えている場合、AIシステムの開発のために必要なPythonのプログラミング言語を習得しておくと良いでしょう。データエンジニアとして、データの整理・管理に携わってきた経験もAIエンジニアの仕事に活かしやすいので、長期的なキャリアを見据えながらデータエンジニアの業務に取り組みましょう。

9.まとめ

データエンジニアは、企業が持つビッグデータの分析・活用に欠かせない職種で、データ活用のための基盤構築からデータの整理・管理、教師データの作成をはじめとするAI・機械学習の運用にも携わります。データベースエンジニアやデータサイエンティストといった職種と言葉は似ていますが、いずれも仕事内容や求められるスキルに違いがあるので、職種選びの際には注意しましょう。

データエンジニアの将来性は非常に高く、高いプログラミングスキルやAI・機械学習についての知識を活かすことで、どの企業からも評価される人材を目指すことが可能です。就活の時点からITインフラやクラウドに関する知識を身につけておくと、選考を有利に進められるでしょう。

また、将来はデータエンジニアの専門性を磨く以外にも、データサイエンティストやAIエンジニアを目指す道も選べるので、長期的なキャリアプランを見据えながらデータエンジニアへの就活に臨みましょう。

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