データエンジニアがつまらない、やめとけと言われる理由、仕事の将来性や需要、必要スキルについて記事で解説します。ビッグデータのデータサイエンティスト職と違いがあります。データエンジニアはデータサイエンティストと違って需要がニッチなのであまり知名度のない職業ですから、これらにについて知らない人も多いかもしれません。データエンジニアの役割や将来性、必要なスキルなどを紹介していくと同時に、データエンジニアがそもそもフリーランスになることが可能なのか？も含めて記事にしています。
データエンジニアとは？どんな仕事なのか？
データエンジニアとはデータサイエンティストが分析するためのデータを作る仕事になります。データサイエンティストはデータエンジニアによって、クリーニングされたデータを使って統計、分析をしていくことになります。データエンジニアはいわば、おぜん立てをするための仕事と言えるのです。データエンジニアはデータを整理して活用するための基盤を作る職業です。データエンジニアの業務範囲は広く、データの取得・提供から構築・運用まで一連のシステムを扱います。そのため、求められるスキルも多岐にわたります。
プログラミング能力
データエンジニアに欠かせないのがプログラミングです。Scala、Pythonなどのプログラミング言語は、データを分析できる形式へ加工する際に使用され、かなり需要が高いです。Pythonなどは統計処理にもとても強い言語ですから、取得しておいて損をすることはまずありません。これを行うことで仕事が円滑に行えます。SQLなどの技術もあると良いです。Javaなどで作成ができるとツールで開発もできますから採用されやすくなり重宝されます。働き方も増えて役立ちます。
ネットワーク・サーバー設計
データエンジニアはネットワークやサーバーの導入や構築を任されることもあるため、それぞれインフラエンジニアと同等程度の知識・スキルが求められます。そのため、プログラミングだけでなく、インフラの知識やサポートなどもそれなりに必要とされます。市場ではwebサービスのクラウドやセキュリティ、AWSの知識や対応、提案もできると探す上で有利になります。向上していくと人手が不足しているので有利です。
論理的な思考力
これはデータエンジニアに限らず全職種に必要な考え方になるでしょう。データエンジニアは、専門性がありますが企業が抱える問題を課題解決するために必要な膨大なデータを提供する職種になるため、物事を論理的に考え、答えを導き出すスキルがもちろん不可欠。少し簡単なデータ処理などの仕事しかできないとAI（人工知能）に取られていきますので高度なコンピュータテクノロジー分野における最適なビジネス人材としての価値を磨いていく必要があります。
データエンジニアの平均年収
データエンジニアはまだまだ知名度の低い仕事なので、あまり知られていません。データエンジニアの平均年収は会社員の場合だと、400万～600万前後になります。しかしフリーランスになると多くなります。フリーランス案件は月収50万～100万のものまであるため、単純計算だと600万～1000万以上ということになります。しかしここで注意なのはスキル見合いになるため、最終的にはその人のスキル次第ということになります。データエンジニアのフリーランス案件は全体的にとても少ないため、仕事探しに苦労する可能性があります。
データエンジニアの需要
データエンジニアのフリーランスとしての需要はまだまだ低いです。システム開発やインフラエンジニアに比べると、仕事量が圧倒的に少ないのが現状です。そのため、フリーランスとしてやっていくことは可能ですが、スキルがあることが絶対条件になります。経験が浅い場合や未経験の場合だと、まず仕事がありません。仕事を見つけるためにはフリーランス専用のエージェントにできるだけ多く登録しておくようにしてください。案件数が少ないため、営業をできるだけ代行してもらって、多くの情報をもらうことが大事になります。
データサイエンティストとデータエンジニアとの違い
データサイエンティストの場合は、機械学習、データ分析など、データサイエンス分野に関わる総合職のようなものを指します。それに対してデータエンジニアの場合は、データ分析をするための土台を作る仕事になるため、データサイエンティストとは仕事内容が異なります。同じデータを扱う職種のため混同されがちなのですが、実は担当する領域も求められるスキルもかなり違います。データエンジニアは花形の職業とは言えませんが、緑の下の力持ちになるのです。
データエンジニアは未経験でもなれるのか？
データエンジニアにはさまざまな知識とスキルが求められます。一見未経験ではかなり厳しい職業にも見えてしまうのですが、ノーチャンスではありません。データエンジニアの需要は高まっており、未経験でも挑戦できるチャンスは広がってきています。未経験でいきなりフリーランスはまず難しいですが、まずは会社員として経験を積むことが好ましいです。フリーランスが厳しい理由は上でも答えた通りで、案件がほとんどないことや、即戦力向けの仕事しかないためです。
データエンジニアの将来性
データエンジニアの将来性は十分あります。開発環境などによっては重要な役割を担うこともあり、大量データの収集と取り扱いに長けた人材になると需要が大きくなります。チームマネジメント、マーケティング支援、経営事業の課題解決と意思決定など転職しても価値は高く、専門キャリアを活かすことができます。こうしたように領域によっても複数の選択肢を持つことができます。
将来性
データエンジニアは、将来性も非常に期待できる職種です。ビッグデータの活用は今後も続くため、データを整理するデータエンジニアというのはとても需要が高い状態です。ビッグデータやデータサイエンティストが注目される限り、データエンジニアの需要が減ることはないでしょう。
キャリアパス
データエンジニアの場合はキャリアパスとしては先ずスペシャリストとして極めていくというルートがあります。このほかにはマネージャーとして管理職へ転身していくというルート、さらには異業種へ挑戦と言うルートもあります。異業種の場合は、データサイエンティストと言う道があります。データサイエンティストでは統計学の素養が問われるため、新しい分野へのモチベーションが必要です。
データエンジニアの資格
データエンジニアになっている方は以下のような資格を取得していますので、取得検討しましょう。
統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する試験です。統計検定は受験資格がなく、レベルが5段階に分かれているため、自分のレベルに合わせて気軽にチャレンジできます。数学の素養が必要になるため、大学の数学レベルの知識を得てから受験することをお勧めします。
Professional Data Engineer
Professional Data EngineerはGoogle Cloudが認定している資格です。試験の難易度は比較的高く、Google Cloudのデータベースに関する知識、サービスの組み合わせなどについてしっかり理解しておく必要があります。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験はIPAが実施している資格。基本情報技術者試験は全体の知識を問われるものとなり、資格の取得を目指すことで、プログラミングの基礎やシステム開発など、ITに関する幅広いスキルや知識を身につけることができます。
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