データエンジニアの年収は？将来性や他職種との違い、必要なスキルを解説

データエンジニアの業務内容

データエンジニアの業務内容を詳しく解説します。大きく以下の三つに分類できます。

• 整理・加工
• 設計・構築
• 教師データ作成

整理・加工

まずは、データを分析できるように整理・加工する業務です。
データには欠損していたり、重複、表記の揺れなどがあり、そのままでは利用できないことが多いため、これらを統一する作業が必要です。データを整理・加工したりするためのプログラムを作成することもあります。

設計・構築

次に、データを収集、蓄積して利用できるような情報基盤を設計し構築する業務です。情報インフラを構築し、膨大なデータをデータベース化し、データサイエンティストや分析者が効率的にデータを取得できるようにします。

教師データ作成

人工知能(AI)開発における教師データの作成する業務もあります。
AIの学習には教師データ が欠かせず、それを作成する作業が必要です。教師データとは、機械学習に利用されるデータであり、「教師あり学習」のモデル構築に用いられます。入力データに対する正解が与えられたデータであり、機械学習モデルはこれを学習し、未知のデータに対して予測を行います。教師データの質と量は機械学習の精度に影響し、精度向上のためには質の高い教師データが重要になります。
この作業はデータの整理をしたり、時にはプログラムを開発して行うこともあります。また、AIの運用結果から得られた情報をもとに、教師データを更新することもあります。

データエンジニアの将来性

データエンジニアの将来性や需要は高いといえます。理由は主に以下の２つです。

• 市場の拡大
• 人手不足

市場の拡大

人手不足

データサイエンスの需要拡大に伴って、データサイエンティストやデータエンジニアの不足が深刻化しています。特にAIやIoT分野は、専門性や技術の高さが求められるため人手不足が顕著になってきています。
また、これらの人材の育成には時間がかかります。このような背景から需要が高く、このような傾向は今後も続くため、将来性は高いといえます。

必要なスキルは？

データエンジニアにはどのようなスキルが求められるのか解説します。主に以下の５つです。

プログラミングスキル

データエンジニアは、データを整理・加工したりするためのプログラムを作成することもあるため、基本的なプログラミングスキルが必要です。主に以下の４つです。

• Python
• R言語
• Java
• Scala

データベースに関するスキル

データエンジニアは、多種多様な種類のデータをサーバーに格納し、目的に応じて抽出・分析するために、データベースの設計、管理、最適化に関するスキルが求められます。具体的には以下の４つの知識が挙げられます。

• SQLなどのデータベース言語への知識
• NoSQLデータベース（MongoDB、Cassandraなど）の知識
• データウェアハウスに関する知識
• データベースを扱うスキル(Oracle Database、MySQLなど)

データ分析のスキル

データエンジニアは、データ分析の基盤を作る役割を担い、データの探索、クレンジング、事前処理などを行う能力が求められます。
データの品質を保証し、統計学の基礎知識を活用して分析の正確性と信頼性を高めます。また、データ分析や機械学習に関する基礎知識を持つことで、他の職種の人たちとの意思疎通がしやすく、仕事をスムーズに運ぶことができます。

インフラやクラウドに関するスキル

データエンジニアが担うデータ分析の基盤構築には、社内のITインフラだけでなく、クラウドサービスも利用されます。この基盤構築には、ネットワークやクラウド上での仮想環境構築、サーバーやネットワークの設計・構築・運用に関する知識が必要です。
具体的には、以下の知識が求められます。

• クラウドサービスの知識(AWSやGoogle Cloud Platformなど)
• データストレージ
• セキュリティ設定
• 計算リソースの管理

分散処理に関するスキル

データエンジニアには、分散処理に関するスキルが求められます。分散処理とは、複数のコンピュータで大量のデータを分けて処理することで、処理時間を短縮し、業務を効率的に進めることです。
この分散処理を行うためのフレームワークとして、HadoopとSparkがあります。Hadoopは安定した処理を可能にし、Sparkはリアルタイム処理に適しています。データエンジニアは、両者を適切に使い分けることが求められます。

データエンジニアにおすすめな資格

データエンジニアは、資格を持っていないとなれない職業ではありませんが、取得することで自分が持つスキルを証明できます。そのため、就職や転職を有利に進めることができます。おすすめな資格は以下の５つです。

応用情報技術者

応用情報技術者試験は、情報処理推進機構（IPA）が行う、ITエンジニアとして応用的な知識・技能を持っていることを証明する国家試験です。応用情報技術試験では、「ITを活用した戦略立案」、「信頼性と生産性の高いシステムの構築」を自力で行える力があるかどうかが問われます。この試験は、基本情報技術者試験よりも難易度が高く、合格率は約20%です。
基本情報技術者試験にはない記述式の問題も出題されます。応用情報技術者はバックエンドエンジニアの業務領域に特化した資格ではありませんが、資格を取得することで幅広い知識を持った高レベルのエンジニアと判断されるでしょう。

データベーススペシャリスト

データベーススペシャリスト試験は、IPAが主催する国家試験で、データベースの企画・開発・保守運用からマネジメントや経営戦略まで幅広い知識と実践的なスキルが求められます。データベースシステムでは、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の知識が問われます。
基本情報処理技術者試験や応用情報処理技術者試験よりも難易度が高く、合格率は10％程度です。

統計検定

統計検定は日本統計学会と統計質保証推進協会が主催し、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一の資格試験です。
ビジネスパーソンに客観的な判断力や科学的な問題解決能力を身につけさせることを目的としており、データエンジニアにとっても有益な資格です。試験は4級から1級までの5段階に分かれており、3級は高校で習う「データの分析」に相当する内容であるため、データエンジニアであれば2級以上の取得を目指しましょう。

Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）

Professional Data Engineer 認定資格は、Google社が提供するGCP上でのデータ処理システムと機械学習モデルの構築能力を評価する資格試験です。
幅広い分野からの問題が出題され、データ処理システムの設計や機械学習モデルの運用などが含まれます。試験は英語やでの受験やリモート受験も可能であり、3年以上の実務経験や1年以上のGoogle Cloudの設計・管理経験が推奨されます。

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 Web Services上でのデータ分析能力を評価する資格試験で、以前は「AWS認定ビッグデータ－専門知識」と呼ばれていました。
試験ではAWSにおけるデータ収集・格納、分析・可視化、セキュリティに関するスキルが問われます。データ分析の実務経験やAWSの実務経験が推奨されています。

データエンジニアになる方法

データエンジニアに必要なスキルを見て、未経験では厳しいと感じた人もいるかもしれませんが、データエンジニアは未経験からでも十分目指せる職業です。
未経験から目指せるとは言っても、完全に未経験の状態で就職・転職することは難しいため、必要なスキルを身につけて、自分に合った会社を探す必要があります。

必要なスキルを身につける

データエンジニアには、プログラミングやデータ処理などのスキルが求められます。そのため資格の取得などを通じて、スキルを身につける必要があります。必要なスキルや資格は上記の通りです。
必要なスキルを身に着ける方法は、主に以下の３つがあります。

• 独学
• プログラミングスクールへの参加
• SNSの活用

求人を探す

最後に求人を探しましょう。経験者のみを募集対象としている企業も多いですが、人手不足や新たな視点を取り入れを図るために未経験者を積極的に採用する企業もあります。
主な会社選びのポイントは、以下の３つです。

• 継続的に研修を受けられるか
• 資格取得を支援してくれるか
• 社風や労働環境は適切か

年収を上げるには？

データエンジニアとして年収アップする方法は以下の３つがあります。

資格を取得する

データエンジニアで年収アップするためには、資格の取得をしてエンジニアとしての市場価値を高めるのも1つの方法です。企業によっては資格手当を支給している場合もあるため、会社の規定を確認してみましょう。
また、転職の際にも資格を持っていることで有利に進めることができるため、取得しておきましょう。
おすすめな資格

外資系企業へ転職する

外資系企業は、社風が日系企業と異なる場合があります。組織よりも個人に重きを置いている場合が多く、成果で報酬が決まってくる場合が多いのが特徴です。
また、年齢に関係なく大きな仕事を任せてもらえることがあるため、平均年収が高くなる傾向にあります。

キャリアアップする

年収を上げる方法として、キャリアアップも考えられます。具体的には以下のキャリアアップが考えられます。

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

データサイエンティスト

データエンジニアとしてのスキルを活かし、分析やモデリングなどの業務に携わることで、データサイエンティストに転身することも可能です。
データサイエンティストは、新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスを革新するためにデータを分析します。
データサイエンティストは、データエンジニアが整理・加工したデータを分析することもあるため、データエンジニアとしての経験を活かすことができます。

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、業務全体の監督役であり、プロジェクトの主要な責任者です。プロジェクト全体の計画を策定し、人員配置や予算、進捗管理を行います。
データエンジニアはシステム開発の初期段階を担当しているため、プロジェクトの計画や提案などの管理業務に携わっていれば、将来的にプロジェクトマネージャーのポジションに挑戦することも可能です。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIシステムの研究と開発に携わる専門家です。AIエンジニアは、機械学習におけるサービスの設計や開発、分析、運用から保守まで担当します。
AIシステムの開発において、データエンジニアは教師データの作成に関わることがあります。そのため、教師データの管理や加工方法の設計などのスキルを活かすことができます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、データエンジニアの年収や将来性、必要なスキル・資格などについて詳しく解説しました。
データエンジニアは年収や需要が他の職業と比べて高く、未経験から目指せるおすすめできる職業です。データエンジニアを目指してはいかがでしょうか。