データエンジニアとは何か？ 給与、責任、ロードマップ

データは新しい石油です。しかし、この石油を抽出して精製するのは誰か？データエンジニアです！データエンジニアは、生データを分析およびモデリングに使用できる高品質のデータに変換するシステムを設計および開発します。

データ中心の組織の最初のステップは、さまざまなソースからデータを収集することです。データは、必要な形式に変換され、データインフラストラクチャにロードされます。データサイエンティストとアナリストは、データにアクセスしてインサイトを抽出してビジネス上の問題を解決できます。データエンジニアは、この全プロセスを主導しています。データエンジニアがなければ、組織はデータを効果的に使用できないため、ビジネス上の機会の損失につながる可能性があります。

データエンジニアリングは、高収入のキャリアでもあります。Glassdoorの推定によると、アメリカでのデータエンジニアの平均年間給与は113,784ドルです。

このブログでは、データエンジニアになる理由、責任、ロードマップについて説明し、データエンジニアとデータサイエンティストの違いについても説明します。

データエンジニアになる理由

データエンジニアは、必要な存在です。彼らは、会社のデータ戦略の重要な部分です。データの速度、量、種類が急速に増加しているからです。

2025年までに、180ゼタバイト以上のデータが作成、収集、消費される予定です。そんな大量の生データを処理するために、データエンジニアが必要です。そんな高需要があるため、データエコシステムでのキャリアが約束されています。

データエンジニアの責任

データエンジニアの仕事は、組織のデータ要件を理解し、クリーンでアクセス可能なデータを提供するシステムを構築することです。日常的に、以下のタスクを実行します：

• データパイプラインの設計、構築、維持
• データアナリストやデータサイエンティストと協力して、データ要件をよりよく理解する
• データソースの検証とデータ品質の確保
• データ規制への準拠の確保

データエンジニアになる方法

データエンジニアになるためのロードマップは以下のとおりです：

1) 関連するデータエンジニアリングスキルの取得

a) コーディング

17,000以上のデータエンジニアの求人を分析した結果、70%以上のリクルーターがPythonとSQLに熟練した候補者を求めています。したがって、PythonとSQLを学ぶことが、データエンジニアになるための第一歩となります。また、ScalaやJavaなどの他のプログラミング言語にも精通することで、競争力を高めることができます。

b) ETL（Extract、Transform、Load）

ETLとは、データをさまざまなソースから単一のストレージに抽出して、分析用の形式に変換し、データウェアハウスにロードすることを意味します。ETLパイプラインの作成と維持は、データエンジニアの責任です。したがって、IntegrateやTalendなどのETLツールを学ぶことが、データエンジニアリングに必要です。

c) データストレージシステム

データベースは、収集したデータを格納するために使用されます。関係型、NoSQL、データレイクなどのさまざまなデータストレージ形式に精通することが重要です。

d) ビッグデータツール

Apache Spark、Apache Hadoop、Apache Hiveなどのビッグデータツールを理解することが、データエンジニアになるために必要です。これらのツールは、大量のデータを処理、格納、クエリするために使用されます。

e) クラウドコンピューティング

AWS（Amazon (AMZN ) Web Services）やMicrosoft Azureなどのクラウドプロバイダーは、データストレージと処理のためのスケーラブルなコンピューティングリソースを提供します。クラウドコンピューティングの認定プログラムは、さまざまなクラウドプラットフォームの基本概念と高度な概念を学ぶのに役立ちます。

f) ソフトスキル

データエンジニアは、データサイエンティストやデータアナリストと協力するために、良好的なコミュニケーションスキルが必要です。創造性と問題解決能力は、データエンジニアリングライフサイクルでの課題を解決するのに役立ちます。

2) 認定取得

認定は、信頼性を高め、雇用主の信頼を得るのに役立ちます。データエンジニアリングの認定は、CourseraやUdemyなどの信頼できる教育プラットフォームから取得できます。彼らは、高品質の実践的なカリキュラムを熟練した教育者が教えています。しかし、コースと講師のレビューを読む前に、自分で登録する必要があります。また、プロのデータエンジニアのLinkedInプロフィールを訪問して、どの認定が現在業界でトレンドにあるかを確認することもできます。

3) データエンジニアリングポートフォリオの構築

ポートフォリオは、候補者の主題の理解を評価するための最良の指標の1つです。データベース設計と開発に関連する複数のプロジェクトを作成することで、他の申請者と区別することができます。GitHubにデータエンジニアリングプロジェクトをアップロードし、LinkedInやMediumなどのプラットフォームでウォークスルー ブログポストを共有することは、データスキルを展示するための重要なステップです。

4) エントリーレベルのデータエンジニアリングジョブの確保

通常、データエンジニアリングはエントリーレベルのポジションではありません。データアナリストとしてのエントリーレベルのジョブを得ることが、良いスタートになります。経験とスキルを積むにつれて、データエンジニアのポジションに昇進することができます。

データエンジニアとデータサイエンティストの主な違い

データエンジニアとデータサイエンティストが使用するスキルやツールには類似性がある一方で、両者には明確な違いがあります。

データエンジニアは、Glassdoorの2022年のアメリカで最も好きな仕事のリストで7位にランクインしています。ビッグデータの役割がデータ中心の組織で明確になるにつれて、データエンジニアの需要は増加し続けるでしょう。

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