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情報化が進んだ今日、多くの企業ではビックデータを活用して経営課題の発見やマーケティング等を行っています。データ活用の需要の増加とともに、データ活用の基盤を作るデータエンジニアの需要も増加しており、興味が湧いている方もいらっしゃるでしょう。
一方で、
- どのような資格が必要なのか
- どのようなスキルが求められるのか
- どうやって勉強したらいいのか
この記事では、データエンジニアについて、仕事内容やおすすめな資格、キャリアパスまで幅広くご紹介します。
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目次
監修：大畑 健一（おおはた けんいち）
パーソルクロステクノロジー株式会社
採用・教育統括本部 ICT採用本部 キャリア採用部 2G
メーカーや教育、キャリア系を中心にネットワークエンジニアの経験を持つ。
2020年10月にパーソルクロステクノロジー（旧パーソルテクノロジースタッフ）に入社。
2022年4月から現在の部署にて中途採用エンジニア向けの広報を担当。
データエンジニアとは？
データエンジニアとはどのような職種なのか解説します。
データエンジニアは、データ活用の基盤を作るエンジニアであり、データの収集や整理、管理を行います。データ活用を前提にデータを整理し、情報基盤を構築・運用します。
情報化が進んだ現代では、ビッグデータを活用してビジネスを行っていく必要があります。そこで、データエンジニアがデータの収集や整理、管理を行うことで、データの分析や活用を手助けします。
データエンジニアの年収は534.6万円です。厚生労働省によると、エンジニアの平均年収は約530万円であるためほぼ同水準です。
データエンジニアの仕事内容
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３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。
具体的には以下の作業を行います。
- データフォーマットの統一
- 欠損値・異常値の検出と補正
- 重複データの紐づけと削除
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。
基盤を設計・構築した後には、以下の業務を行います。
- エラーへの監視・対処
- 運用業務
- 分析環境の改善
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。
具体的には以下の業務があります。
- 教師データの整理・加工
- プログラム開発
- AIの運用結果を用いた教師データの更新
データエンジニアとは？仕事内容やスキル、資格、やりがいまで幅広く解説！
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
- データベースに関するスキル
- データ分析のスキル
- 分散処理に関するスキル
- インフラやクラウドに関するスキル
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。
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。
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
資格を取るメリットとは？
データエンジニアが資格を取得するメリットを紹介します。
- スキルの証明になる
- 体系的な知識を得られる
- 資格手当が支給される
スキルの証明になる
１つめは、スキルをアピールできることです。
資格を持っていることで客観的なスキルの証明となり、どのくらいの知識や技術を知っているのかをアピールできます。
スキルを証明することで、以下のことに役立てることができます。
- 年収アップ
- 転職・就職
- キャリアアップ
年収アップ
データエンジニアとしての専門性を証明する資格を持つことで、企業からの評価が向上し、年収アップのチャンスが増えるでしょう。また、転職エージェントからの評価が上がることで、今の会社よりも年収の高い企業への転職も目指せます。年収は企業によってかなり異なり、特に外資系企業では1000万円を超える求人もあります。 【参考文献】「「データエンジニア データアナリスト」含む 転職・求人検索結果＜4/25（木）更新＞」doda
転職・就職
実務経験やスキルは重要ですが、資格は自分の専門知識や技術力を証明する手段として役立ちます。特に、国家資格や業界認定資格はその信頼性が高く、求人企業や採用担当者から高い評価を受けられます。
そのため、データエンジニアとして資格を習得することが出来れば、転職・就職の際のスキルの明確なアピールとして利用することができます。
キャリアアップ
難易度や専門度の高い資格を取得して、より高いポジションの適性があることをアピールすることができ、キャリアアップにもつなげられます。
多くの知識を持つ需要の高い人材となれば、転職をせずとも給与アップが望める・仕事の幅が広がるなど選択肢が大幅に増加します。
体系的な知識を得られる
データエンジニアは、未経験から目指せる職種ですが、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る必要があります。
未経験でデータエンジニアへの転職を目指している場合、資格取得に向けて勉強することで、プログラミングやデータベース、システム開発などの知識を体系的に学ぶことができます。
資格手当が支給される
厚生労働省によると、データエンジニア関連の資格取得に対する資格手当が支給される企業が増えています。
資格手当は、企業が業務に活かせると判断した資格を持つ社員に向けて支給される福利厚生の一種であり、国家資格と民間資格で支給金額が異なる場合もあります。
ただし、すべての企業で資格手当が支給されるわけではないため、企業に確認することが重要です。資格手当が支給される場合は、収入アップやスキルアップの一助となることが期待できます。
データエンジニアにおすすめな資格
データエンジニアにおすすめな資格を以下の３つの段階別にご紹介します。
- 未経験から目指す場合におすすめな資格
- データエンジニアにおすすめな資格
- キャリアアップにおすすめな資格
未経験から目指す場合におすすめな資格
未経験から目指す場合におすすめな資格は、以下の６つです。
- 基本情報技術者試験
- ORACLE MASTER
- 統計検定
- OSS-DB技術者認定試験
- Azure Data Engineer Associate
- SNOWPRO CORE認定資格
基本情報技術者試験
- 受験料：7,500円
- 合格率：57.9%
- 受験形式：CBT / 選択
- 受験可能頻度：随時（年末年始を除く）
基本技術者試験とは行政法人情報処理推進機構が行っている国家試験で、ITエンジニアの登竜門と呼ばれている試験です。ITエンジニアとしてキャリアをスタートさせる人にはオススメの資格になっており、エンジニアに必要な基本的知識・技能を身につけることができます。
ORACLE MASTER
- 受験料：40,200円(Bronze) / 26,600円(Silver)
- 合格率：非公開
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：定まった試験日程なし
「Oracle Database」は、世界シェアでトップを誇るデータベース製品の一つで、その管理スキルを証明するための資格です。
この資格は、データベースの設計、管理、運用に必要な知識やSQLスキルなど、データベースに関する包括的なスキルが要求されます。
ORACLE MASTER資格は4つの異なるグレードに分かれており、上位の資格を取得するには、下位の資格から順に取得していく必要があります。データに関する基礎知識をあまり持っていない方は、BronzとSilverの合格を目指しましょう。
統計検定２級
オラクルマスター
- 受験料：7,000円(一般) / 5,000円(学生)
- 合格率：34.1%(2021年以降非公開)
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：随時（年末年始を除く）
統計検定は、統計学の基礎的な知識と手法を理解し、統計データを解析するための能力を評価する資格試験です。この資格は、統計学の基本的な概念や用語、データの収集・整理・要約・解釈、統計的推測や検定手法などに関する知識が問われます。
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。
OSS-DB技術者認定試験
- 受験料：15,000円
- 合格率：約70％(Silver) / 約60％(Gold)
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：随時実施
OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を認定するIT技術者資格試験です。
資格区分は、SilverとGoldの２つのレベルに分かれており、Goldはより大規模のデータベースシステムの運用ができる技術者であることを示すことができます。
Azure Data Engineer Associate(Microsoft Azure認定試験)
- 受験料：21,103円
- 難易度：中
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：随時実施
Azure Data Engineer Associate試験は、Azureプラットフォームを活用してデータソリューションを開発・提供するスキルを証明することができます。
この資格を取得するためには、SQL、Python、Scalaなどのデータ処理言語についての知識が必要です。また、Azure Fundamentals（AZ-900）やAzure Data Fundamentals（DP-900）の知識を事前に身につけておくと、試験を受けやすくなります。
SNOWPRO CORE認定資格
- 受験料：175ドル
- 難易度：中～高
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：随時実施
Snowflakeはクラウド型のデータプラットフォームで、そのアーキテクチャやソリューションのコア部分に関する知識を問う認定試験です。
この認定資格を取得することで、Snowflakeを使用する際に必要な知識とスキルを証明することができます。試験ではSnowflakeの基本設計から仮想ウェアハウス、データのロードやアンロードなどの内容が出題されます。
データエンジニアにおすすめな資格
すでにデータエンジニアとして働いている方におすすめな資格は以下の３つです。
- 応用情報技術者
- データベーススペシャリスト試験
- Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
応用情報技術者
- 受験料：7,500円
- 合格率：約20%
- 受験形式：対面 / 記述式
- 受験可能頻度：年２回
データベーススペシャリスト
- 受験料：7,500円
- 合格率：約16%
- 受験形式：対面 / 記述式
- 受験可能頻度：年１回
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いです。
Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）
- 受験料：200ドル
- 難易度：高
- 受験形式：対面 / 記述式
- 受験可能頻度：年１回
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。
キャリアアップにおすすめな資格
データエンジニアがキャリアアップを目指す際におすすめな資格は以下の４つです。
- データサイエンティスト検定
- E資格
- G検定
- プロジェクトマネージャ試験
データサイエンティスト検定
- 受験料：11,000円(一般) / 5,500円(学生)
- 合格率：約44％
- 受験形式：CBT
- 受験可能頻度：年２回
データ収集、データ前処理、データ可視化に関する基本的な知識、統計学や機械学習の基本的な理論と手法、プログラミング言語（PythonやR）を用いたデータ分析やモデリングの実践的なスキルが求められます。
E資格
- 受験料：33,000円(一般) / 22,000円(学生)
- 合格率：68.45％
- 受験形式：CBT/ 4択
- 受験可能頻度：年２回
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供するAIエンジニア向けの資格で、ディープラーニングの実装能力を有する人材を育成することを目的としています。
この資格では、ディープラーニングの理論を理解し、機械学習やディープラーニングの実装に必要な知識やスキルを認定します。E資格は、世界で初めてAIエンジニアを認定する資格として注目を集めています。
G検定
- 受験料：13,200円(一般) / 5,500円(学生)
- 合格率：62.10％
- 受験形式：オンライン実施(自宅受験) / 多肢選択
- 受験可能頻度：年６回
G検定は、ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。
ディープラーニングの実用面やビジネスへの応用に焦点を当てた資格です。AIをビジネスに組み込み、活用する方法に重点が置かれています。また、この資格は比較的新しいものですが、ビジネスにおけるAI活用への期待が高まる中で、G検定の知名度も上昇しています。就職や転職、キャリアの昇進に向けて役立つ資格とされています。
プロジェクトマネージャ試験
- 受験料：7,500円
- 合格率：14.1％
- 受験形式：マークシート / 論述形式
- 受験可能頻度：年１回(10月)
プロジェクトマネージャ試験は、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が年に1度実施する試験です。
この試験は、システム開発プロジェクトの責任者を対象としており、予算や納期、品質管理などを担当する方が受験します。プロジェクトを成功させる責任を担いつつ、チームメンバーの成長を促進したい方々に適しています。
資格取得を目指す際の注意点
資格取得を目指す際には以下の４つに注意しましょう。
- 学習計画を立てる
- 複数の資格を並行しない
- 実践学習を行う
- キャリアプランを立てる
学習計画を立てる
受験料を無駄にしたり途中で頓挫しないためにも、目指す資格が決まったら学習計画を立てましょう。
オンラインで年中受けることのできる試験が増えてきているものの、試験日が決まっている資格もあります。学習計画を立てずに見切り発車で始めてしまうと、準備不足で不合格になりかねません。学習計画を立てる際には試験日から逆算して、
- いつまでにどの分野（何章）まで進めるのか
- 1日に何時間（何頁）勉強するのか
- どの周期で復習するのか
- 現実的なスケジュールとなっているか
複数の資格を並行しない
資格に優先度をつけて、複数の資格を並行して行わないようにしましょう。
学習を進める上で重要なのは復習です。複数の資格を並行してしまうと、復習が間に合わなくなり、記憶に定着させられません。同時に始めた資格のどちらも準備が間に合わない、あるいは不合格になってしまうと時間が無駄になってしまいます。優先度の高い資格だけに絞った方が合格率は確実に上がるでしょう。
実践学習を行う
資格の学習は座学になりがちです。しかし、データエンジニアとして働く際には、実践的なスキルが求められます。復習もかねて実践学習を取り入れてみましょう。
実践的な学習をすることで、
- 学習した内容がより記憶に定着する
- 仕事に就いた際の予習になる
- 本当に理解しているか確認できる
キャリアプランの設計
データエンジニアとして資格取得を目指すうえで、キャリアプランを立てることは、2つの理由から重要です。
効率性
1つ目は、本当に必要な資格だけを効率よく身に着けられるからです。キャリアプランを明確にすることによって、自分に必要な資格が明確になります。そのため、無駄なスキルアップを極力減らし、効率化ができます。
ライフプランとの関係
2つ目は、キャリアプランとライフプランは密接に関係しているからです。
例えば、新しい資格を獲得したことにより、仕事が完全リモートへと変わったとき、今までの生活からは全く違う生活へと変わるはずです。キャリアプランを立てておけばこのような突然の出来事へも前もって準備しておくことが可能なため、データエンジニアにとって必要なことだと言えます。
効果的な勉強方法
資格取得に効果的な勉強方法をご紹介します。以下の３つです。
- 参考書で勉強する
- 学習動画を利用する
- プログラミングスクールに通う
- SNSを活用する
参考書で勉強する
資格の勉強を考える際に、まず一番に思い浮かぶのが参考書を用いた勉強になると思います。紙媒体の本だけでなく、電子書籍も簡単に手に入るようになりましたが、いくつもの参考書には手を出さずにこれと決めた一冊を完璧にすることから始めるのがおすすめです。試し読み機能なども利用して、自分に合った参考書を探しましょう。
参考書で学習するメリットは、以下の４つです。
- 簡単に読み返せる
- 基礎から定型的に勉強できる
- 短い時間で効率的に勉強できる
- 自分のレベルに合わせて勉強できる
学習動画を利用する
Youtubeなどの無料動画サイトで、データエンジニアのスキルについて解説しているチャンネルを見たり、有料の動画学習サイトを用いることもおすすめです。 学習動画を利用するメリットは、以下の３つです。
- 音声と映像によりとても理解しやすい
- スマホで簡単に視聴できる
- 学習の順序がわかりやすい
プログラミングスクールに通う
プログラミング言語を習得したい場合、プログラミングスクールでの学習がおすすめです。プログラミングスクールや専門学校に通うことで、構造的なカリキュラムや専門の講師の指導を受けることができます。 参考書で学習するメリットは、以下の４つです。
- 自身の学習スタイルに合わせて、通学・オンラインを選択できる
- 実際に書きながら実践的に身につけられる
- 講師から即座に質問に応じてもらえる
- モチベーションを保ちやすい
SNSを活用する
SNSやオンラインコミュニティに参加することで、自分と同じような勉強仲間や経験豊富なエンジニアからアドバイスや体験談を聞くことができます。自身のコードを公開してフィードバックを受けることも可能であり、他人のコードを見ることで技術の向上や視野の拡大に役立ちます。
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をいくつかご紹介します。
- AIエンジニア
- 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
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。
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。
エンジニアがキャリアアップする方法とは -20のキャリアプラン事例を解説-
エンジニアとしてチャレンジしたい方
パーソルクロステクノロジー社で実現しませんか？
パーソルクロステクノロジー社では現在、データエンジニア、BIエンジニアといった
データ人材として活躍したい方を募集しております。
パーソルクロステクノロジー社では、充実した環境で
データエンジニアとしてのキャリアを歩むことができます。
- 上流から構築まで幅広い領域・分野のプロジェクトへの参画
- 未経験者でも安心の教育制度（集合研修、e-learning研修、リモート学習など）
- 仕事とプライベートを両立できる環境
気になる方はぜひ下の詳細ページをクリックしてみてください。
まとめ
いかがでしたか。
本記事ではデータエンジニアの資格に関して、おすすめの資格や勉強方法などを解説してきました。データエンジニアの方も、これから目指されるという方も、ぜひこちらの記事を参考に資格取得を考えてみてはいかがでしょうか。
