データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルセット・年収について解説 | レバテックフリーランス

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、データを蓄積して活用するために、基盤を作ったりデータを管理したりする職種です。 データをうまく活用するには、データの収集や整理、抽出などの下準備が必要です。近年ではビッグデータやAIなどデータを活用するための技術が進化してきたため、データエンジニアへの需要も高まっているのです。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト（日本版O-NET）「データエンジニア」

データエンジニアとデータサイエンティストの違い

データエンジニアと似た名前の職種にデータサイエンティストがあります。同じく厚生労働省職業情報提供サイトによると、データエンジニアの主な役割は、データを収集したり、適切なデータに加工したり、AI開発において教師データを作成したりすることであるのに対し、データサイエンティストは、新たな商品・サービスを生み出したり、業務プロセスを改善したりするためにデータを分析する職種です。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト（日本版O-NET）「データサイエンティスト」

データサイエンティストは、ビッグデータを分析・解析し、分析するデータを適切に解釈するためにデータを加工しながら、データ処理の枠組みを検討するモデリングと呼ばれる作業を行います。また、そのモデルが適切であるか判断をして、有効なモデルであればサービスとして実装を行います。

データサイエンティストについては、こちらの記事でさらに詳しくまとめています。
データサイエンティストとは？仕事内容やフリーランス事情を解説

データエンジニア案件を提案してもらう

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事内容には、以下のような業務があります。

• データクレンジング
• データ分析基盤の設計・構築
• AI向け教師データの作成

データクレンジングとは、破損したデータ、不正確なデータなどを修正し、データの品質を向上させる加工を行う業務です。

データ分析基盤の設計・構築とは、データを収集して蓄積、利用できるようにする情報インフラを開発することです。

AI向け教師データの作成とは、AI（人工知能）開発における教師データの作成を指します。

それぞれについて以下で詳しく解説します。

データクレンジング

データエンジニアは、データの品質を向上させるためにデータクレンジングと呼ばれる加工を行う業務を行います。

データエンジニアの仕事にデータを収集する業務がありますが、収集したデータはそのままでは有効活用できないケースが多くあります。そのまま利用できない理由に、データそのものが欠けていたり、重複している場合があったりします。

また、いろいろなデータを集める都合上、西暦と和暦などの表記の揺れなども、データを比較する際の妨げとなってしまいます。

このようなデータの整形や加工をデータクレンジングと呼びます。

データ分析基盤の設計・構築

データエンジニアの仕事には、データを収集して蓄積、利用できるようにするための情報基盤を設計し構築する業務があります。

具体的には、スマート工場や各種IoTデバイスなどから集まってくる膨大なデータを収集して、データベースに格納し、データ分析を担当する人やデータサイエンティストが要求する形式で取り出せる情報インフラを開発する業務が挙げられます。

近年では、膨大になるデータを効率的に利用するために、クラウドサービスを利用するケースも見られます。

AI向け教師データの作成

機械学習には「学習プロセス」と「推論プロセス」という二つのプロセスがあり、それぞれのプロセスで使用するデータは非常に重要です。

※参考 : 総務省｜令和元年版 情報通信白書｜AIに関する基本的な仕組み

学習プロセスでは、AIが物事を判断するために、特徴的なパターンを組み合わせた教師データを作ります。例えば、「猫」の画像を認識させるためには、正解パターンとして猫の特徴が分かる画像を大量に用意する必要があるのです。もちろん、猫以外の画像も不正解パターンとして学習させます。このように、AIが入力データから判断し、出力を返す一連の流れをモデルと呼びます。

推論プロセスでは、学習プロセスで出来上がった学習済みモデルに対してデータを入力し、実際にデータを識別させます。このとき実際に識別させる教師データも作成します。

機械学習で使用するデータは、学習プロセスと推論プロセスでは異なるデータを使用しますが、特に学習プロセスでは、教師データが学習結果を大きく左右するため、適切な教師データを作成しなければなりません。この教師データの作成はデータエンジニアの大きな仕事の一つです。

関連記事 : AIエンジニアとは？仕事内容や年収､スキル､資格､フリーランス事情を解説

データエンジニアに必要なスキルセット

データエンジニアに必要なスキルセットには以下のようなものがあります。

• プログラミングスキル
• データベースの設計・構築・運用スキル
• インフラ/クラウドサービスに関するスキル
• 分散処理フレームワークに関するスキル
• 機械学習に関する知識

プログラミングスキルは、データクレンジングでデータ加工を行う際などに必要となります。

データベースの設計・構築・運用スキルは、大量のデータを効率良く扱うために不可欠です。

インフラ/クラウドサービスに関するスキルは、基盤システムの構築において、必須となります。

分散処理フレームワークは、巨大なデータを効率良く処理するために利用するケースがあります。

機械学習に関する知識は、データ分析の手法である機械学習のために教師データを作成するのに必要となります。

プログラミングスキル

データエンジニアが扱うデータは、先述したとおりそのままでは利用できないケースがあり、データクレンジングで整えなくてはなりません。機械学習では、Python、Java、R、Scalaなどのプログラミング言語がよく使われるため、これらのデータを整えるためには上記に挙げたようなプログラミングスキルが必要となる場合があります。

データベースの設計・構築・運用スキル

データエンジニアが扱うデータは、ビッグデータと呼ばれる巨大で複雑なデータの集まりです。ビッグデータを分析する環境として、自社内で構築したデータベースのほか、Google Cloud Platform（GCP）やAmazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureなどのクラウドサービスを利用する場合などがあります。そのため、データエンジニアには、さまざまな環境下でのデータベースを設計、構築し、運用するスキルが求められます。

もちろんデータベース言語であるSQLやRDB（リレーショナルデータベース）のスキル、Oracle DatabaseやMicrosoft SQL Server、MySQLといったデータベース製品を扱うスキルも必要です。

インフラ/クラウドサービスに関するスキル

データエンジニアが扱うデータ分析の基盤は、社内で情報インフラを構築するほか、クラウドサービスを利用するケースなどが挙げられます。

この基盤システムで必要となるITインフラは、ネットワークだけではありません。IoTなどのデバイスからデータ収集を行える環境を構築することもインフラ構築に含まれます。

クラウド上での仮想的な環境構築、基盤システムのサーバーやネットワークなどの設計・構築・運用、さらにセンサーやIoTに関する知識が求められます。

分散処理フレームワークに関するスキル

前述したようにデータエンジニアが扱うデータは、ビッグデータと呼ばれる巨大で複雑なデータの集まりです。この巨大で複雑なデータを処理する方法として「分散処理」という考え方があります。複数のサーバーやCPUを使って、このような大量なデータの分析や解析を行うのが分散処理です。

この分散処理にフレームワークを用いることで、大量のデータを複数のコンピュータを使用して並列処理させることで処理時間を短くすることが可能になり、効率良く処理ができるようになります。

分散処理フレームワークとしては、オープンソースのApache Hadoopが有名です。また、機械学習などの用途ではオープンソースのApache Sparkが活用されるケースも多いようです。

機械学習に関する知識

データエンジニアが扱うデータは、最終的にデータ分析を担当する人やデータサイエンティストがデータ分析を行います。このとき用いる分析手法としては、機械学習や機械学習を発展させた深層学習（ディープラーニング）が挙げられます。

機械学習に対する知識があると教師データの作成などが効率良く行えるようになります。

関連記事 : 機械学習の仕事とは

データエンジニアに必要な資格

データエンジニアになるために必須の資格はありません。ただし持っていることで、スキルアップや転職に役立つ可能性があります。データエンジニアが持っていると役立つ可能性がある資格には、以下のようなものがあります。

• Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
• AWS認定データアナリティクス－専門知識
• データベーススペシャリスト試験
• 統計検定

Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）は、Google社が認定する資格で、GCP上でデータを収集するための情報基盤の構築や運用する能力を評価します。

AWS認定データアナリティクス－専門知識は、Amazon社が認定する資格で、AWS上でデータを収集するための情報基盤の構築や運用する能力を評価する検定試験です。

データベーススペシャリスト試験は、IPA独立行政法人 情報処理推進機構が実施しているデータベースの技術的な専門性を認定する国家試験です。

統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定している資格で、統計学に関する知識や活用力を評価する検定試験です。

以下で詳しく解説していきます。

Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）

「Professional Data Engineer 認定資格」は、Google社が認定する資格で、GCP（Google Cloud Platform ）上でデータ処理システムと機械学習モデルを構築する能力を評価する認定試験です。

GCPにおけるデータ処理システムの設計・構築・運用、機械学習モデルの運用、セキュリティなどについて問われます。インフラ構築、クラウドへの移行、分散システム、データモデリング、機械学習の用語など、関連知識を広く習得するのに役立ちます。

※参考 : Professional Data Engineer 認定資格 | Google Cloud

AWS認定データアナリティクス－専門知識

「AWS認定データアナリティクス－専門知識」は、Amazon社が認定する資格で、Amazon Web Services上でデータ分析サービスを使って課題を解決する能力を評価する認定試験です。以前は「AWS認定ビッグデータ－専門知識」と呼ばれる認定資格でした。

AWS（Amazon Web Services）におけるデータ収集と格納、分析や可視化、セキュリティなどについて問われます。分析技術、データ処理、分析基盤の知識を身に付けるのに適した試験です。

試験を受けるにあたり、データ分析の実務経験、AWSの実務経験などが推奨されています。

※参考 : AWS認定データアナリティクス－専門知識 | AWS

データベーススペシャリスト試験

「データベーススペシャリスト試験」は、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施しているデータベースの技術的な専門性を有することを認定する国家試験です。主にデータベースの設計担当者や管理責任者、インフラエンジニアを対象としています。

データベースシステムに特化した内容が出題される試験で、データベースシステムの企画・要件定義・開発・運用・保守、データモデルや情報セキュリティなどの知識、SQLの知識を習得できます。そのため、データベースエンジニアを目指す人、あるいは未経験でデータベースエンジニアになった人にもおすすめの資格です。

※参考 : IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 : 制度の概要 : データベーススペシャリスト試験

統計検定

「統計検定」は、一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する、統計学に関する知識や活用力を評価する検定試験です。

認定試験は1級から4級に分かれています。3級は高校で習う「データの分析」に相当する内容で、データの種類、データの散らばり、確率、相関と回帰などが出題されます。基本的な統計の知識を身に付けるなら3級を、より専門的な知識を得たいなら2級以上をおすすめします。

※参考 : 統計検定 : Japan Statistical Society Certificate
関連記事 : AIエンジニアの資格｜仕事や転職に必要な知識・スキルを勉強できる資格は？

データエンジニアの年収

上記の厚生労働省職業情報提供サイト（日本版O-NET）におけるデータエンジニアの平均年収は、666.9万円とされています。

データエンジニアの年収のもう一つの目安として、2021年5月時点でレバテックフリーランスに掲載されているデータ分析の求人・案件の単価相場を紹介します。

平均月額単価は70万円で、最高単価は110万円、最低単価は32万円です。これを年収換算すると以下のようになります。

フリーランスデータエンジニアの年収相場

参照元 : データ分析の求人・案件一覧

平均年収（フリーランス）	840万円
最高年収	1320万円
最低年収	384万円

なお、これはあくまでもレバテックフリーランスの案件データに基づく数字であり、上記の一覧にはデータエンジニア以外の求人・案件も含まれていますので、参考程度にご認識ください。

関連記事 : ITエンジニアの平均年収と給料事情｜年収1000万円を目指すには？

データエンジニアになるには

データエンジニアになる方法として、新卒採用と中途採用の例をご紹介します。

新卒の場合、いきなりデータエンジニアとして採用されることもありますが、SEとして採用されてからデータエンジニアへキャリアアップするというルートもあります。理工系の大学、大学院の出身者が多いのですが、文系でも心理学や経済学などでデータを取り扱っていた人材などが採用されています。

中途採用の場合は、SEとしての経験を持つエンジニアからの転職というルートが多く見受けられます。製造、金融、医療、教育等、何らかの分野に詳しい業務知識を持っていると中途採用で有利となるでしょう。また、前述に挙げたような資格もアピール材料として有効です。

関連記事 : システムエンジニア（SE）のキャリアパス｜就職・転職の面接でキャリアプランを聞かれたら？

データエンジニアになるための勉強方法

データエンジニアになるための勉強方法の例として、以下のようなものがあります。

• 書籍やWebサイトで独学する
• スクールで勉強する

書籍やWebサイトでの学習のメリットは非常に安価に手軽に始められる点が挙げられます。また、自分のペースで学習することができます。一方、プログラミングスクールなどを利用すると、プログラミングの基礎から学べます。

書籍やWebサイトで独学する

書籍やWebサイトで学習するメリットとして、自分のペースで進めることができる点が挙げられます。また、自分の隙間時間を活用することが可能な点も重要です。

本で学習する際は、Python、データベース、SQLなどから学習を始め、それから機械学習、ビッグデータに進むと理解しやすいでしょう。

ただし、書籍やWebサイトでの独学では、簡単に質問を行うことができないため、挫折しやすくなる点に注意が必要です。また書籍やWebサイトで学習する際は、最新の情報であるか、という点にも注意しましょう。

スクールで勉強する

データエンジニアとしての知識を身に付けるために、スクールで学習する方法もあります。
書籍やWebサイトで学習する場合は費用も安価となりますが、挫折しやすいという面が挙げられます。一方で、スクールで勉強する際にはわからないことがあれば講師の方に直接相談ができます。現役のデータサイエンティストが講師を務めている場合もあり、そのようなスクールでは現場の話を聞けるというメリットもあります。

首都圏、大阪などの大都市をはじめ全国展開をしているスクールもあり、自分の生活圏内でもスクールを見つけることができるでしょう。また、オンラインのスクールも多くあるので、自分に合ったスクールで学習することが可能です。

スクールによっては、データ分析、数学、統計、SQL、AI、Python、機械学習、ビッグデータなど講座が細かく分かれていることも多く、それぞれの講座でどのような内容を学べるのかを事前によく調べることが大切です。

関連記事 : ITエンジニアになるための勉強方法｜プログラミング未経験から独学で転職するには？

データエンジニアの将来性

データエンジニアの将来性は、期待できるといえます。AIやIoTを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進されていることから、今後もさまざまな業界でデータ活用が行われると考えられるためです。

データエンジニアは、SIer企業、データ分析の専門会社、スマート工場を持つ企業などで活躍していますが、需要が高まっているにも関わらず、人材が不足しているのが現状です。専門性が高い職種であることから、人材育成にはそれなりの時間を要するため、人材不足がすぐに解消されるとは考えにくいでしょう。

これらの理由から、データエンジニアの需要は続くことが見込めるため、将来性がある職業といえます。

関連記事 : システムエンジニア（SE）の将来性｜これからのIT業界で需要があるスキルや資格

データエンジニアのキャリアパス

データエンジニアのキャリアパスとして、以下のような職種が挙げられます。

• プロジェクトマネージャー（PM）
• データサイエンティスト
• AIエンジニア

プロジェクトマネージャー（PM）は、プロジェクトのマネジメント業務を行う役職、データサイエンティストはデータ分析に特化した職種、AIエンジニアはAIシステムの開発に特化したエンジニアです。

それぞれについて詳しく解説していきます。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは、情報システムやソフトウェア等の開発を行う際のプロジェクトチームの責任者として、プロジェクト全体の計画の作成から、費用・人員・進捗などの管理までを行います。

データエンジニアとしてデータシステムの開発で上流工程に携わり、プロジェクトの企画や提案などのマネジメント業務を経験することで、プロジェクトマネージャーへのキャリアパスが見えてくるでしょう。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト（日本版O-NET）「プロジェクトマネージャ（IT）」

データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビッグデータ（大量に蓄積されたデータ）を分析・解析することで、新たな商品・サービスの創成や、既存業務プロセスの革新などを行います。

データサイエンティストが分析するデータは、データエンジニアが整理・加工したデータの場合もあるため、データエンジニアとして経験が役立ちます。データエンジニアとして分析スキルを身に付け、モデリングなどの業務に触れることで、データサイエンティストに転向することも可能となります。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AI（人工知能）システムの研究・開発を行う職種です。AIでは音声や画像による判断、シミュレーションによる未来予測、センサーなどの機器制御などが可能であり、医療、教育、製造、マーケティング、金融など、さまざまな分野や業界で活用されています。

このAIシステム開発において、データエンジニアは教師データを作成することがあります。AIエンジニアに転職した際には、教師データの管理、加工方法の設計などのスキルが役立つでしょう。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト（日本版O-NET）「AIエンジニア」
関連記事 : AIエンジニアの将来性｜今後需要のある仕事内容や転職に必要なスキルとは？

データエンジニア案件を提案してもらう

データエンジニアに関するよくある質問

ここでは、データエンジニアに関するよくある質問に答えていきます。

Q. フリーランスのデータエンジニアの仕事にはどのようなものがありますか？

 

フリーランスのデータエンジニアは、データ処理やデータ分析のためのプログラムを作成し、データストレージやデータマイニングを担当することが多いです。

Q. データエンジニアとして仕事をする上で、必要なスキルや経験はあるのですか？

データエンジニアとして必要なスキルには、プログラミング言語（PythonやJavaなど）、データベース管理、データ処理、データ分析、クラウドプラットフォームの知識などがあります。

Q. データエンジニアが設計・構築する情報基盤には、どのような機能やシステムが必要なのですか？

情報基盤は、データの統合・分析・保存・保護・可視化などを行うために、データベース、ストレージ、ETLツール、分析ツール、BIツール、セキュリティツールなどのシステムが必要です。

Q. フリーランスデータエンジニアとして高年収を達成するためには、どうしたら良いのですか？

高年収を達成するには、適切なプロジェクトを見つけることが重要です。高い技術力とプロジェクト管理能力を持ち、マーケティングスキルに熟達し、クライアント間の信頼を築くことが必要です。

Q. 独立系のデータエンジニアには、どのようなキャリアパスの進み方がありますか？

データエンジニアのキャリアパスについては、独立系のエンジニアは専門技術を磨くために継続的に勉強することが大切です。また、エキスパートとして海外で働くことや、自社やスタートアップ企業の創業メンバーとして参画することもあります。

最後に

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