データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事内容や将来性についても解説
「データ分析に興味があるけど、どのような職種が向いているのか？」「データエンジニアとデータサイエンティストはどう違うの？」と疑問に思われている方はいらっしゃいませんか。
データエンジニアとデータサイエンティストはいずれもデータ分析に不可欠な職種ですが、仕事内容や役割、必要なスキルには明確な違いがあります。
この記事では、データエンジニアとデータサイエンティストの役割や仕事内容の違いを解説し、それぞれの職種に必要なスキルを紹介します。
ビッグデータやディープラーニング、AI市場の拡大によっていずれも将来性が見込まれる職種です。データエンジニアとデータサイエンティストの平均収入や年齢別収入も掲載しましたので、ぜひ自身の適性に合ったキャリア形成の参考にしてください。
目次
データエンジニアについて
データエンジニアとは、データ分析しやすいようにデータベースを設計し、データの収集や整備をする職種です。ビッグデータをはじめとした大量データを扱う際には、データベースのレスポンスが悪化するリスクがあるため、効率的なデータレイアウトを設計したりデータベースを効率化したりするデータエンジニアが重宝されます。
この章では、データエンジニアの役割や具体的な仕事内容、必要なスキルを紹介します。データエンジニアがご自身の適性や興味に合い、キャリアプランにふさわしい職種なのか確認してみましょう。
データエンジニアの役割
データエンジニアの役割は、主にデータ基盤の設計と構築です。複数のサーバーやデータベースからデータを結合し、分析しやすいように整形したりデータパイプラインを構築したりする役割も求められます。
また、データベースに書き込むプログラム側との調整役を担うこともあります。データ分析に偏ってフロントエンドの業務が複雑化してしまわないようにバランスを保つのもデータエンジニアの役割です。
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は、データベースの設計を行い、データ分析が行いやすいように整形・保存することです。大量データの投入時にデータベースの肥大化やクエリが冗長化するリスクがあるため、日頃からパフォーマンスの効率化を行います。
サイバーインシデントに考慮したバックアップの取得などのセキュリティ対策も、業務の一環です。
データエンジニアに求められるスキル
データエンジニアには、データベースの知識とSQLなどのデータベースを操作するプログラム言語の習得が求められます。複数のシステムからデータを統合する簡易的なバッチも作成するため、JavaやPythonなどのプログラミング言語を習熟していると有利です。
クラウド技術の知識も必要ですが、企業によってAWSやGoogle Cloud、Azureなど利用するプラットフォームや運用ルールが異なります。クラウド技術は、構築や運用方法などを概念レベルで理解しておくとよいでしょう。
データサイエンティストについて
データサイエンティストとは、大量のデータを分析し、業務改善やビジネス課題の解決を支援する職種です。データエンジニアがデータ分析前の整備に特化した職種に対し、データサイエンティストは整備されたデータを活用する職種だとイメージするとわかりやすいでしょう。
この章では、データサイエンティストの役割や仕事内容、求められるスキルを解説します。自身のキャリアやスキルがデータサイエンティストに活かせるか、ぜひキャリア検討の参考にしてください。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストには、データ分析を通じてビジネス課題を解決するための意思決定を支援する役割が求められます。客観的なデータに基づいて経営判断をサポートするため、コンサルタントのような側面があるのが特徴です。
ビッグデータに対して統計分析やディープラーニングの手法を活用し、ビジネスチャンスの発見やリスクの予見に貢献する役割が求められます。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、収集されたデータを分析し、コンピュータに対して機械学習の処理を実行することが主な仕事です。そのために、日頃から統計分析や機械学習モデルの構築・運用を行います。
例えば、売上データや顧客データを分析し、現場での経験や勘に頼っていた受発注をオートメーション化して経営効率を改善するような業務です。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストには、統計学や機械学習、データビジュアライゼーションのスキルが求められます。データビジュアライゼーションとは、大量のデータや情報を意思決定者にわかりやすく表やグラフにして視覚化する技術です。
単に分析するだけでなく、ビジネスに貢献するための技術が必要とされるため、R言語を習得しておくと実務でも重宝される人材になれます。
R言語は、統計解析やデータサイエンスに特化したプログラム言語です。通常のプログラムでは使用しない言語のため、未習得の場合は分布図やヒストグラムを作成できる関数などを簡易的に調べておくとよいでしょう。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
これまでデータエンジニアとデータサイエンティストの役割・仕事内容・スキルを説明してきましたが、この章ではそれぞれの違いを比較します。以下が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を示したものです。
役割・主な仕事内容
【データエンジニア】
- データ基盤の設計・構築
- データの収集・整形・整備
- データパイプラインの構築
- データベースの設計・保存
- パフォーマンス効率化やセキュリティ対策も担当
【データサイエンティスト】
- データ分析とビジネス課題の解決支援
- 意思決定支援
- 予測・洞察獲得のための分析やモデル構築・運用
- 業務改善の提案も行う
必要なスキル
【データエンジニア】
- データベース知識
- SQL
- Python/Java
- クラウド技術
【データサイエンティスト】
- 統計学
- 機械学習
- データビジュアライゼーション
- RやPython
担当工程
【データエンジニア】
- 前工程（データ整備）を担当
【データサイエンティスト】
- 後工程（データ分析・活用）を担当
データエンジニアは分析しやすいようにデータを整備する前工程を、データサイエンティストは整備されたデータを分析して活かす後工程を担当する、とイメージするとわかりやすいでしょう。
データエンジニアとデータサイエンティストの将来性
データエンジニアもデータサイエンティストもそれぞれ将来性のある職種です。この章では、それぞれの職種が有望な理由を時代背景とあわせて解説します。
今後ますます需要が高まることが予想されるため、ぜひ今のうちにチェックして、キャリア形成の選択肢に入れておきましょう。
IT業界は人手不足である
日本国内のIT人材は2019年をピークに減少しており、平均年齢も高齢化しているため、人手不足に拍車がかかることが予想されます。一方で、IT化を推進したい企業は増加傾向にあるため、需給ギャップが高まっていく見込みです。
特に20代・30代のデータエンジニアやデータサイエンティストは重宝されるでしょう。
ビッグデータを活用したい企業は多い
5Gなどによるデータの通信速度も上がり、大量データが処理しやすくなったことにより、ビッグデータを管理する企業も増えています。ただ、容量ばかりが増えても適切に活用されなければ宝の持ち腐れです。
そこでデータエンジニアやデータサイエンティストによる分析・保存・有効活用が求められています。ビッグデータは正しく解析し、必要に応じて機械学習させることにより、ビジネスに大きな効果をもたらします。
一方で、不要なデータの大量保存には保管コストがかかるため、データを取捨選択するのもデータエンジニアたちの役割です。ビッグデータの時代だからこそ、必要なデータ容量のみを保持し、有効活用できる人材が求められています。
IoTや人工知能などの市場は拡大傾向にある
スマートフォンやスマート家電をはじめとしたIoTデバイスの発展により、昨今のIoT市場は拡大が顕著です。また、人工知能（AI）の市場も年々成長しており、今後ますますデータサイエンティストの需要が高まることが予想されます。
なぜなら、IoTやAIの開発には大量データのインプットが必要になるからです。
データエンジニアとデータサイエンティストの年収
データエンジニアもデータサイエンティストも需要が高まっており、収入面でも期待できる職種となるでしょう。どちらもそれぞれ平均年収は約5,300,000円です。
また、年齢別年収は、以下のとおりです。
- 20代：約3,500,000〜4,700,000円
- 30代：約4,000,000〜6,000,000円
- 40代：約5,300,000〜7,500,000円
- 50代：約6,800,000〜8,000,000円
- 60代：約4,500,000〜8,000,000円
海外では、すでに年収10,000,000円を超えるデータエンジニアもいるため、今後さらに平均年収が上がる可能性があります。ただ、日本国内ではまだデータエンジニアやデータサイエンティストの希少価値が評価されていないSES企業もあるため、慎重なキャリア選択が必要です。
私たちテクニケーションは、企業間の案件単価をエンジニアに開示し、納得したうえで働けるように単価給与連動制を導入しています。これにより、報酬の還元率がとても高く、案件単価に応じてエンジニアの報酬もアップするため、納得感を持ってキャリアを築けます。
また、エンジニアが目指すキャリアに合わせて自由に案件を選べる「案件選択制」や、ベテランエンジニアのサポートを受けられる「チーム制」を整備。これにより、データエンジニアやデータサイエンティストの方々にも安心感を持ってスキルアップに取り組める環境を整備しています。
データ領域でのキャリアをお考えの方は、ぜひお気軽にテクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
自身に向いているかの判断ポイント
データエンジニアとデータサイエンティストの違いが理解できたからといって、自分自身がどちらに向いているか判断できるとは限りません。適性のあるキャリアを選択するには、自身が何が得意で何に興味があるかで判断することがポイントです。
この章では、自身がデータエンジニアとデータサイエンティストのどちらに向いているかを判断できるように、4つの設問を用意しました。
- データ構造やインフラ整備に関心がある
- 統計学や機械学習に関心がある
- データ分析や課題解決が得意
- プログラミングやクラウド技術が得意
一つずつ設問を確認し、自身の適性を見極めましょう。
データ構造やインフラ整備に関心がある場合
データ構造やインフラ整備に関心がある方は、データエンジニアに向いています。効率的で安定したシステムの設計が主な仕事だからです。
ネットワーク構成の改善や処理フローの効率化、システムのパフォーマンス改善に魅力を感じる方は、データエンジニアに適正があるといえます。
統計学や機械学習に関心がある場合
統計学や機械学習に関心がある方は、データサイエンティストに向いています。整備された大量なデータを扱い、市場予測や経営判断などに携われるからです。
特に、日々目まぐるしく変わるAIやディープラーニングのトレンドを探究する好奇心旺盛な方は、データサイエンティストに向いているでしょう。
データ分析や課題解決が得意な場合
データ分析や課題解決が得意な方は、データサイエンティストに向いています。大量のデータから現状の問題点を洗い出し、目標を達成するためのプロセスを策定する職種だからです。
仮説を立ててデータを収集し、検証結果をもとに次のアクションプランを立てられる方はデータサイエンティストで力を発揮できるかもしれません。
プログラミングやクラウド技術が得意な場合
プログラミングやクラウド技術が得意な方は、データエンジニアに向いています。データが管理できるようにクラウドサービスを選定したり、データ収集のためにバッチ処理を作成したりするからです。
「プログラミングも得意だし、データ分析もやりたい」「自分にはどちらに適性があるかわからない」という方は、ぜひテクニケーションにご相談ください。
私たちテクニケーションは、案件選択制を導入しているため、キャリアや興味・関心に合わせてプロジェクトが選択できます。データ分析や機械学習を段階的に習得したい方にはうってつけの制度です。
データエンジニアやデータサイエンティストのいずれに進むべきか悩んでいる方でも、案件選択制により、自分の興味やスキルに応じて段階的にチャレンジすることが可能です。もし、スキルの活かし方や今後のキャリア選定にお悩みであれば、ぜひ一度テクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
データエンジニアとデータサイエンティストの違いを把握し自分の適性を見極めよう
この記事では、データエンジニアとデータサイエンティストの違いを解説してきました。それぞれの役割や仕事内容、業務に必要なスキルを理解いただけたかと思います。それぞれ特徴がありますが、ビッグデータやAI市場の後押しもあり、両方とも将来性が高い職種です。
キャリア形成のためにどちらを選択するか迷われている方や、現在の仕事の給与に不安を抱えている方は、キャリア支援や給与の透明性が高いSESへの相談をおすすめします。
私たちテクニケーションでは、資格取得支援制度を整備しておりデータエンジニアやデータサイエンティストとしてのスキルアップもサポートしています。
また、給与還元率が高い高還元SESを掲げ、エンジニアの労働環境の改善にも取り組んでいます。
現在の仕事が給与に見合っていない、もっと自身のスキルが正当に評価されるSESで働きたい方は、ぜひ一度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。
