データエンジニア・データサイエンティストにおすすめしたい！お役立ち記事まとめ

データサイエンティストが抱える悩みと転職事情！解決策と最新求人を解説（株式会社ウィンスリー）

データサイエンティストは、近頃のDX推進やAI技術の躍進などで注目を集めている職種の一つです。ニーズの高まりもあり、引く手あまたの状態である一方、市場ニーズと待遇が見合わないケースも存在するといいます。
データサイエンティストは何に悩んでいるのか、そして、次の一歩をどのような企業で踏み出しているのか。
今回、株式会社ウィンスリーのコラム記事《データサイエンティストが抱える悩みと転職事情！解決策と最新求人を解説》を参考に、データサイエンティストの悩みについて紐解いていきましょう。

記事には、データサイエンティストが抱える3つの悩み、3つの転職事例について書かれています。
データサイエンティストが抱える3つの悩みは、以下のとおりです。

• データドリブンなアプローチが尊重されない環境
  データドリブンな提案を実施しても、「アプローチが適切に活かされない」「さらなる検証が進められない」という問題が生じることもあるそうです。
  背景にあるのは、企業側による情報の活用、分析手法への理解不足。感覚的な意思決定や行動が優先され、やりがいを損なう方もいるといいます。

• 社内の評価と市場の評価が合わなくなった
  企業によっては、データサイエンティストなど技術職への評価制度が整備されていないケースもあるそうです。
  現在の年収と市場価値にギャップが生じ、正しく評価されていないことに悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

• 扱うデータが魅力的でない
  データサイエンスへの投資に消極的な企業では、データサイエンスに関する予算を確保しづらいこともあるようです。
  新たなデータを取得できないため、思うようにデータ分析ができず、仕事にやりがいを見出せなくなるケースもあるかもしれません。

3つの転職事例については、ぜひ記事本文でご確認ください。
記事本文には、転職の動機や転職活動の内容、転職後の変化について詳細に記載されていますよ。
今の現場でやりがいを見いだせなくなっている方、データサイエンティストを目指しているという方にとって参考になる内容となっていますので、気になる方は記事本文を一読してみてくださいね。

■データサイエンティストが抱える悩みと転職事情！解決策と最新求人を解説
https://w3hr.jp/news/ds-nayami/

データエンジニアとは？必要なスキルやデータサイエンティストとの違いを解説（KUROCO株式会社）

データエンジニアは、企業がデータを活用するうえで欠かせない存在です。近年ビッグデータやIoT、AIなどを用いるビジネスが活発化していることもあり、データの収集、整理、加工ができるデータエンジニアは、今後も需要が高くなるでしょう。似たようなポジションにデータサイエンティストがありますが、「違いが分からない」「仕事内容が同じなのでは？」と考える方もいるのではないでしょうか。
こちらでは、中小企業の経営課題をデータで支援するKUROCO株式会社のブログより《データエンジニアとは？必要なスキルやデータサイエンティストとの違いを解説》を紹介します。

記事によると、明確な定義はないものの、同社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について以下のように考えているそうです。

• データサイエンティスト
  データ分析の手法などの理論的な知識を持っている、またはデータをビジネスに活用するスキルに特化している。
• データエンジニア
  データ分析を実現するために必要な技術的な能力を有しており、データの収集、加工などのスキルを身につけている。

近年データエンジニアの需要が高まっており、記事ではその理由について「ビジネスにおいて取り扱うデータの量が大きくなっている。ビッグデータを活用するには専用のシステムが必要となり、そのシステムを構築・運用する役割を担うデータエンジニアの需要が高まっているのではないか」と述べています。また、AIによる機械学習などにもデータエンジニアの専門的なスキルが求められるため、「ビッグデータやAIの活用で事業の成長を目指す企業が増えるのに伴い、データエンジニアの需要も高まるだろう」と話しています。

記事本文には、データエンジニアの定義をはじめ、業務内容や求められている役割、求められるスキルなどについて書かれています。
特に「求められるスキル」の項目では、エンジニアの目線だけでなく、募集する企業側にも「採用時に確認すべき大切なこと」について触れられています。ここをしっかりと押さえておけば、データエンジニアを目指す方も採用する側も、認識の齟齬がなく業務に専念できるでしょう。気になる方はぜひ、記事本文を確かめてみてください。

■データエンジニアとは？必要なスキルやデータサイエンティストとの違いを解説
https://kuroco.team/blog-data-engineer-20221007/

BIツールとは？初心者向けにメリットや利用シーン、選び方を解説（株式会社Srush）

データ分析のプロセスを効率化できるとして、今やさまざまな業種や部門で活用されているBIツール。導入するメリットや利用シーン、ツール別のポイントといった基本を押さえることで、より最適なデータ分析を実現できるでしょう。また、すでに知識がある人もBIツールの利点を再認識することで、新たな気付きを得られるかもしれません。

そこで今回は、株式会社Srushが運営する『データ分析ブログ』に掲載中の《BIツールとは？初心者向けにメリットや利用シーン、選び方を解説》という記事に注目。基本から活用法まで幅広く解説されており、初心者にも分かりやすい内容が綴られているので理解を深めやすいでしょう。

記事前半では、BIツールの定義や主な種類をはじめ、7つの機能について説明。そのあとに、BIツールを通じて得られることとして、以下4つのメリットを伝えています。

• 迅速な意思決定を支援
• データの一貫性と品質向上
• 予測分析とトレンド分析
• ROI（投資収益率）の向上

各メリットの詳細を一読することで、ビジネスチャンスにつながるBIツールの価値を再確認できるでしょう。

記事の後半部分では、BIツールの主な利用シーンとともに、導入後のメリットについて解説しています。また、初心者がBIツールを選ぶ際に重要視したほうが良いポイントも記載されているので、参考にすることでチームや自社のニーズに合う最適なツールを選択できるでしょう。さらに、独自でリサーチしたデータ統一クラウド Srush や tableau といった5種類の人気ツール例についても考察しており、それぞれの機能や特徴も比較検討できます。

同ブログサイトではBIツール関連記事のほかに、データ分析やデータセキュリティ関連記事なども発信中です。初心者にも分かりやすく解説された記事ばかりなので、基本をしっかりと押さえたい方はぜひチェックしてみてください。

■BIツールとは？初心者向けにメリットや利用シーン、選び方を解説
https://www.srush.co.jp/blog/778746136
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