データエンジニアに必要なスキルセットは？仕事内容やおすすめの資格、勉強法も解説
「データエンジニアってどのような仕事をするの？」「必要なスキルは何だろう……」と疑問に思っている方もいるかもしれません。
データエンジニアとして活躍するには、技術的なスキルだけでなく、ビジネスへの理解やコミュニケーション能力も重要になってきます。
この記事ではデータエンジニアの仕事内容から必要なハードスキル・ソフトスキルやおすすめの資格、さらにはキャリアアップのための勉強法や将来性まで解説します。
データエンジニアが気になる方はぜひ、参考にしてください。
目次
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは、データ活用のための基盤を設計したり構築したりするのが仕事です。
主にデータの収集や整理、管理を行います。企業が持つさまざまなデータを、分析やAI活用に使えるように整える専門家といえるでしょう。
具体的にはデータベースやデータウェアハウスといった情報基盤を作ったり、そこへデータを集めてきれいにしたりします。また、その基盤が安定して稼働するように運用・保守したり、エラーが起きたら対応したりすることも大切な業務です。
まさにデータ世界の縁の下の力持ちとして、DX推進には欠かせない存在となっています。
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データサイエンティストは混同されやすいですが、役割が異なります。
データエンジニアは例えるならデータという食材を調理するためのキッチンや調理器具を準備するシェフです。データの流れを整備したり、データを保管する場所を構築したり、いつでも使えるように管理したりします。
一方、データサイエンティストはその整備されたキッチンと食材を使って、実際に料理を作り、分析結果からビジネスに役立つ知見を見つけ出すシェフのような役割です。
つまり、データエンジニアが作る・整えるのに対し、データサイエンティストは分析する・活用するという点で担当するフェーズが異なります。エンジニアとして働くにあたっては、これらの違いを意識しておくことが大切です。
データエンジニアとして実務経験を積み、キャリアアップを目指したいと考えている方は少なくないでしょう。そのような方には、テクニケーションの環境が適しています。
私たちテクニケーションでは、豊富な案件のなかから自由に案件を選択できる案件選択制を導入しています。一人ひとりのエンジニアが、自分のスキルやキャリアに合ったプロジェクトを選ぶことが可能です。
またチーム制もテクニケーションの特徴です。経験豊富なエンジニアからのフォローを受けながら、実務を通じてスキルアップできる環境が整っています。
エンジニアとしてさらに成長し、次のステップに進みたい方は、ぜひカジュアル面談で自身の希望やキャリアについてお聞かせください。
データエンジニアに必要なハードスキルセット
データエンジニアとして活躍するには、多岐にわたる技術スキルが必要です。
まず、PythonやJavaといったプログラミング言語を扱ったり、SQLを用いてデータベースを操作したりする能力が求められます。
データエンジニアに必要なハードスキルは、以下のとおりです。
- データの整理と管理
- システムの運用
- インフラ構築
- クラウドの知識
- 分散処理に関するスキル
- 機械学習に関する知識
- データ分析のスキル
それぞれのハードスキルについて、詳しく解説します。
データの整理と管理
データエンジニアにとって、データの整理と管理スキルはデータ活用の土台を築くうえでとても重要です。
具体的にはPythonやJava、Scalaといったプログラミング言語を駆使して、データ処理の自動化を行います。そのためにSQLを用いてデータベースから必要な情報を抽出したり、効率的に管理したりする能力が求められます。
さまざまなデータソースからデータを集め分析しやすい形に変換し、データウェアハウスへ格納するETLプロセスの設計や実装スキルも不可欠です。
加えてHadoopやSparkといったビッグデータ技術を理解し、膨大なデータを効率よく処理できるようにすることもデータエンジニアの大切な役割となります。
システムの運用
データエンジニアがシステムの運用に携わるには、幅広い技術スキルを組みあわせて活用する必要があります。
例えば、PythonやJavaといったプログラミングスキルは日々の運用タスクを自動化したり、監視スクリプトを作成したりするのに役立ちます。
また、データベースの知識はデータの整合性を保ちながら安定稼働させるために不可欠です。SQLを駆使してパフォーマンスを監視したり、問題発生時には原因を特定したりします。
プラスしてクラウド環境での運用経験やコンテナ技術、ETLツールの知識も現代のデータ基盤を支えるうえで重要です。これらのスキルを活用し、安定したシステム運用を実現します。
インフラ構築
データエンジニアにとってインフラ構築スキルは、データ活用の土台を作るうえでとても重要です。
単にサーバーを立てるだけでなく、データの流れや処理の特性を理解したうえで適切な構成を設計したり構築したりする能力が求められます。
例えば、大量のデータを扱うためのストレージを選定したり、処理速度を上げるためのネットワーク構成を考えたりします。
また、AWSやAzure、GCPといったクラウドサービスを効果的に活用し、スケーラブルでコスト効率の高いインフラを構築する知識も不可欠です。
クライアントの要望を正確に把握し、それを明確にするコミュニケーション能力も重要といえるでしょう。
クラウドの知識
現代のデータエンジニアにとってクラウドの知識はほぼ必須といえるスキルセットです。
AWSやGoogle Cloud Platform、Microsoft Azureといった主要なクラウドプラットフォームを理解し、それぞれのサービスを適切に使い分ける能力が求められます。
例えば、データの保管にはどのストレージサービスが適しているのかを見極める力が必要です。
データ処理にはどのコンピューティングサービスが適切かを選定したり、それらを組みあわせて効率的なデータパイプラインを構築したりします。
また、クラウド環境でのセキュリティ対策やコスト管理も重要な要素です。柔軟性と拡張性に優れたデータ基盤をクラウド上に構築できることは、データエンジニアとしての市場価値を高めるでしょう。
分散処理に関するスキル
データエンジニアが扱うデータ量は増大する一方であり、効率的に処理するための分散処理技術は不可欠です。
Apache HadoopやApache Sparkといったフレームワークを理解し、実際に使いこなせるスキルが求められます。
これらの技術を活用することで一台のマシンでは処理しきれないような大規模なデータを複数のマシンに分散させて並列処理したり、高速なデータ分析を実現したりします。
単にツールを使えるだけでなく、データの特性にあわせて処理方法を設計したり、パフォーマンスを向上したりする能力も重要です。
膨大なデータを調整するための分散処理の知識と経験は、データエンジニアの大きな武器となります。
機械学習に関する知識
データエンジニアが直接機械学習モデルを構築することは少ないかもしれませんが、機械学習のチームをサポートするうえで関連知識は有効です。
特に、機械学習モデルに投入するための参考データを作成したり、データパイプラインを整備したりする場面で役立ちます。
例えば、データサイエンティストが求める形式にデータを加工したり、学習に必要なデータを効率的に収集や整形したりするスキルが求められます。
また、機械学習の基本的な仕組みやアルゴリズムを理解しているとデータサイエンティストとの連携がスムーズになり、より質の高いデータ基盤を提供できるでしょう。
統計学の基礎知識も、データ品質の評価や改善につながります。
データ分析のスキル
データエンジニアの主な役割はデータ基盤の構築ですが、データ分析に関する基本的なスキルも持っていると強みになります。
統計学の基礎知識や機械学習の基本的なアルゴリズムを理解していると、データサイエンティストの要求をより深く理解し、適切なデータの提供が可能です。
例えば、どのようなデータ構造が分析に適しているか、どのような前処理が必要かなどを判断する際に役立ちます。
また、MatplotlibやTableauといったツールを使ってデータを可視化したり、Apache Sparkのビッグデータ分析ツールを扱えたりするとよりよいでしょう。
これらのスキルがあることでデータ活用の提案や検証にも積極的に関わることが可能です。
データエンジニアに必要なソフトスキルセット
データエンジニアとして活躍するためには技術スキルだけでなく、ソフトスキルも重要な要素になります。優れた技術を持っていても、それを活かすためには周囲との円滑な連携が不可欠だからです。
データエンジニアに必要なソフトスキルは、以下のとおりです。
- コミュニケーションスキル
- 問題解決能力
- 協調性
- 柔軟性と適応力
データエンジニアは、プロジェクトメンバーや他部署の担当者とスムーズに意思疎通を図るコミュニケーション能力が重要です。
また、予期せぬトラブルにも冷静に対処できる問題解決能力が求められます。
それぞれの必要なスキルについて詳しく解説します。
コミュニケーションスキル
データエンジニアにとって、コミュニケーションスキルは技術スキルと同じくらい重要です。
理由としてデータ基盤の構築や運用は多くの場合チームで行われ、さまざまな関係者と連携する必要があるからです。
例えば、ビジネスサイドの担当者からデータに関する要望をヒアリングしたり、データサイエンティストに分析しやすい方法でデータを提供したりします。
その際には相手にわかりやすく説明する能力が求められます。また、技術的な課題や進捗状況を的確に報告したり、チームメンバーと協力して問題を解決したりするためにも円滑なコミュニケーションは不可欠です。
問題解決能力
データエンジニアの仕事は、日々発生するさまざまな問題に対処することの連続ともいえます。
データパイプラインの途中でエラーが発生したり、データベースのパフォーマンスが低下したり、新しい技術の導入で予期せぬ課題に直面したりすることがあります。
そのような状況で求められるのが問題の本質を正確にとらえ、論理的に原因を分析し迅速に解決策を導き出す能力です。
単に技術的な知識があるだけでなく、それを実際の課題解決に応用できる力が重要になります。
冷静に状況を判断し、試行錯誤を繰り返しながら、粘り強く問題に取り組む姿勢がデータエンジニアとして必要なソフトスキルです。
協調性
データエンジニアの仕事は一人で完結することはほとんどなく、多くの関係者と協力しながら進めることが求められます。
データサイエンティストやビジネス部門などさまざまな立場の人々と連携し、それぞれの要望を理解したうえで、適切なデータ基盤を構築や運用していくことが必要です。
例えば、データサイエンティストが分析しやすいようにデータの形式を整えたり、ビジネス部門の要求するデータを迅速に提供したりします。
その際に相手の立場を尊重し、円滑なコミュニケーションを図る協調性が不可欠です。
チーム全体の目標達成に向けて、積極的に情報共有し、協調する姿勢が大切です。
柔軟性と適応力
データエンジニアを取り巻く環境は技術の進化やビジネスの変化がとても速い状況です。
新しいプログラミング言語やツールが次々と登場したり、顧客のニーズが変化したり、予期せぬシステムトラブルが発生したりすることは日常茶飯事です。
このような状況下に対応するためには、常に新しい情報をキャッチアップし、新しい技術を学び続ける柔軟性が求められます。
また、計画どおりに進まない事態に直面しても慌てずに状況を分析し、臨機応変に対応できる適応力も重要です。
変化を恐れず、むしろ楽しむくらいの気持ちで取り組む姿勢が、データエンジニアとして必要なスキルです。
このようにデータエンジニアとして働くためには、さまざまなソフトスキルが要求されます。しかし独学でこれらのソフトスキルを身につけることは簡単ではないでしょう。
私たちテクニケーションでは、チーム制を導入しており、ベテランエンジニアからのサポートを受けながらソフトスキルを磨くことができます。難しい課題にも、チームメンバーと協力しながら解決できる体制が整っているため、実務経験を積みながらソフトスキルを培うことが可能です。
さらにテクニケーションでは、案件単価に応じて報酬がアップする単価給与連動制を採用しています。これにより、案件の内容に応じて収入を増やすことができるため、エンジニアとしての実力が給与に反映されやすい仕組みです。自分の成長を感じながら、高いモチベーションを維持して取り組める環境です。
私たちテクニケーションは、エンジニアが納得できるキャリアアップ環境を提供しています。まずは自身の望むキャリアプランについて、テクニケーションのカジュアル面談でお気軽にご相談ください。
データエンジニアにおすすめの資格
データエンジニアとしてのスキルを証明し、キャリアアップを目指すうえで、資格取得は有効な手段の一つです。数ある資格のなかでも特にデータエンジニアにとって役立つものは、以下のとおりです。
- Professional Data Engineer
- 情報処理技術者試験
- データベーススペシャリスト試験
- 統計検定
これらの資格取得を通じて、自身のスキルを客観的に示し、市場価値を高めることができるでしょう。
それぞれの資格について詳しく解説します。
Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Google Cloud Platform（GCP）に関する高度な専門知識を証明する認定資格です。
この資格を取得することで、GCP上でデータ処理システムの設計や構築などをする能力があることを客観的に示すことができます。
試験では、データ収集や変換、保存、分析といった一連のプロセスに関する知識や、セキュリティや機械学習、モニタリングなどの幅広い分野が問われます。
GCPを活用したデータ基盤構築のスキルを証明したいデータエンジニアにとって、自分のスキルを示す資格の一つといえるでしょう。
受かるためには実務経験に加え、公式ドキュメントの読み込みやハンズオンでの学習がおすすめです。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験であり、ITエンジニアの知識・技能を客観的に評価するものです。
データエンジニアにとっても自身のITスキル全般の底上げや、専門分野の知識を深めるうえで役立ちます。
特にデータベーススペシャリスト試験はデータベースの設計や開発、運用など保守に関する高度な専門知識が問われ、データエンジニアの業務に直結する内容です。
また、応用情報技術者試験やITストラテジスト試験などもシステム開発の上流工程やIT戦略に関する知識を習得するのに役立ち、キャリアの幅を広げられるでしょう。
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、情報処理推進機構（IPA）が主催する国家資格で、データベースに関する高度な知識と実践能力を認定するものです。
データエンジニアにとって、データベースは業務の中核をなす技術であり、この資格はその専門性を証明するのに役立ちます。
試験ではデータベースの設計や開発などに関する幅広い知識が問われ、特にSQLの深い理解やパフォーマンス、セキュリティ対策などが重視されます。
受かる確率は例年低い難関資格ですが、取得できればデータベースの専門家としての高い評価を得られ、キャリアアップにつながるでしょう。
計画的な学習と過去問対策が合格の鍵です。
統計検定
統計検定は、統計学に関する知識や活用力を評価する試験で、データエンジニアにとってもプラスな資格の一つです。
データに基づいて客観的に判断したり、科学的に問題を解決したりする能力はデータエンジニアの業務においても重要になります。
試験はレベル別に複数の区分があり、基礎的な内容から専門的な内容まで幅広くカバーしています。
データエンジニアが直接統計分析を行うことは少ないかもしれません。
しかし、統計学の知識を身につけることでデータサイエンティストとの連携をスムーズにしたり、データの品質評価や分析基盤の設計に役立てたりできます。
データに対する理解を深めるうえで、統計検定の学習はよい機会となるでしょう。
データエンジニアがキャリアアップするための勉強法
データエンジニアとしてキャリアアップを目指すには、日々の学習と実践が不可欠です。技術の進歩が速いこの分野では、常に新しい知識やスキルを習得し続ける必要があります。
具体的にはオンライン教材を活用してPythonやSQLといったプログラミングスキルを磨いたり、クラウドサービスの新しい情報をキャッチアップするとよいでしょう。
また、資格取得は目標設定や知識などの整理に役立ちます。さらに技術コミュニティに参加してほかのエンジニアと交流したり、実務経験を通じて学んだことをアウトプットしたりすることも、成長するうえで効果的です。
データエンジニアの年収
データエンジニアの年収は、経験やスキル、勤務する企業や地域によって大きく変動します。
一般的に国内の平均年収は6,000,000円台とされています。また、高い専門性を持つシニアクラスのエンジニアや外資系企業、金融業界などでは10,000,000円を超えることも珍しくありません。
特に、クラウド技術や大規模データ処理基盤の構築、運用経験、データ分析に関する知見などは年収アップにつながりやすいスキルです。
また、海外、特にアメリカではデータエンジニアの需要がとても高く平均年収も日本より高水準にある傾向が見られます。
継続的にスキルを磨き、実績を積むことで、収入アップの可能性は十分にあります。
エンジニアとしての自分の市場価値を高め、年収アップを目指したい方には、テクニケーションの環境がおすすめです。
私たちテクニケーションは、報酬の還元率が高く、案件の単価に応じて報酬がアップする単価給与連動制を導入しています。案件単価に応じて収入が増えるため、実力に見合った収入を得やすい環境が整っており、実際に5,000,000円以上年収をアップさせた事例もあります。
さらにテクニケーションでは、案件単価をエンジニアに開示しており、透明性のある労働環境を用意しています。納得感を持って働きながら、スキルアップを目指すことが可能です。
データエンジニアとして実務経験を積みたい方や、今の年収に納得していない方は、ぜひ私たちテクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
データエンジニアのキャリアパス
データエンジニアとしての経験を積んだ後は、多様なキャリアパスがあります。そのまま技術を追求する道もあれば、マネジメントに進む道、あるいは専門性を活かしてほかの職種へ転身する道も考えられます。
データエンジニアの主なキャリアパスは以下です。
- プロジェクトマネージャー
- データサイエンティスト
- AIエンジニア
自身の興味や適性に合わせて、将来のキャリアプランを設計していくことが大切です。
それぞれのキャリアパスについて詳しく解説します。
プロジェクトマネージャー
データエンジニアからプロジェクトマネージャー（PM）へのキャリアチェンジは、技術的な知見を活かせる仕事です。
また、全体を統括するので大きな裁量でプロジェクトを推進したいという方におすすめです。
データエンジニアとして培ったデータ基盤の設計・構築経験やデータ処理に関する理解は、PMとしてプロジェクトの計画や実行、管理を行ううえで大きな強みとなります。
PMは予算やスケジュール、メンバーのモチベーションなど、多岐にわたる業務を管理します。
データエンジニアとしての現場感覚を持ちあわせていることで、技術的な課題を的確に把握し現実的な計画を立てることができるでしょう。
データサイエンティスト
データエンジニアとしての経験を活かしデータサイエンティストへとキャリアチェンジする道もあります。データ基盤の構築やデータを整理するスキルは、データ分析を行ううえでとても重要なベースとなるからです。
データサイエンティストは整理されたデータを用いて統計学や機械学習の知識を使い、ビジネス課題の解決につながる方法を見つけ出します。
データエンジニアがデータを使いやすくする専門家なら、データサイエンティストはデータから価値を引き出す専門家といえるでしょう。
データエンジニアとしての経験はより実践的なデータ分析やモデル構築に役立ちます。
AIエンジニア
データエンジニアからAIエンジニアへのキャリアパスも、技術的な親和性が高く、近年注目されています。
AIモデルの開発や運用には高品質なデータとそれを効率的に処理するベースが不可欠です。そのため、データエンジニアのスキルがまさに活きる部分となります。
AIエンジニアは機械学習や深層学習といった技術を用いて、画像認識や自然言語処理、予測モデルなどの開発を行います。データエンジニアが整備したデータ基盤のうえで、AIモデルを構築したり、学習させたりデプロイしたりするのが主な役割です。
データとAIの両方に精通したエンジニアは市場価値がとても高いといえるでしょう。
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どのキャリアパスに進みたいかを一緒に考えませんか？まずはテクニケーションのカジュアル面談で、自身の希望や目標をお聞かせください。
データエンジニアの将来性
データエンジニアは今後さらに需要が増えるといえるでしょう。今の時代、企業活動や私たちの生活のなかで活用されるデータ量は増大しています。
また、現代社会において企業活動におけるデータの重要性はますます高まります。その際にデータを収集や整理、管理し分析やAI活用可能な状態に整える必要性が出てくる状況です。
以上のことからデータ活用のベースを支えるデータエンジニアは活躍の場は今後さらに広がり、長期的に働ける職種になるでしょう。常に学んでいく姿勢を持ちながらスキルアップしていくことで安定してキャリアを築いていけます。
データエンジニアのスキルセットを高めたいなら
これまでデータエンジニアの仕事内容、求められるデータベース知識やクラウド技術といったハードスキルを解説しました。また、ハードスキルだけでなくコミュニケーション能力や問題解決能力などのソフトスキルも大切です。
データエンジニアとしてキャリアを築き、成功するためには常に新しい技術を学び、スキルを磨き続けることがとても重要です。
「スキルアップしたいけど、具体的に何をどう学べばよいのかわからない……」そのように悩んでいる方もいるかもしれません。
もしあなたがスキル向上や今後のキャリアについて具体的なアドバイスを求めているなら、一度テクニケーションのカジュアル面談を利用してみてはいかがでしょうか。
私たちテクニケーションは、エンジニア一人ひとりに寄り添い、市場価値を高める環境を整えている高還元SESの企業です。報酬の還元率が高く、案件単価に応じて収入がアップする単価給与連動制を導入しているため、高いモチベーションを保ちながら成長することが可能です。
また自由に案件を選択できる案件選択制を採用しているため、自身のスキルに合った案件だけではなく、今後目指したいスキルの案件への挑戦もできます。
さらにチーム制で、経験豊富なエンジニアからのサポートを受けながら業務に臨むことができ、常に安心感を持って取り組むことができます。各案件のリーダー職を狙えるチャンスもあるため、成長とキャリアの幅を広げることが可能です。
ほかにも資格取得支援制度を活用することで、効率的なスキルアップを狙うことができます。ぜひこの機会を活用し、私たちテクニケーションのカジュアル面談にお越しください。エンジニアとしての可能性を広げる一歩を踏み出しましょう。
