データエンジニアとは？業務内容や必要なスキル、転職する方法を解説

「データエンジニアとはどのような職種？」と疑問をお持ちの方もいるのではないでしょうか。
データエンジニアは、データ分析やシステム基盤に携わる職種の1つです。ニーズが高まっており、将来性のある仕事です。

本記事では、データエンジニアの概要やほかの職種との違い、業務内容などを解説。また、これからデータエンジニアになろうという人に向けて、求められるスキルやおすすめの資格を紹介します。

データエンジニアとは

データエンジニアとはデータを主に扱うエンジニアであり、データ分析と活用の専門職です。
現代は膨大な量のデータを扱うことが一般的になっているため、データエンジニアはデータの整理や収集を行うための基盤作りに大きく貢献する職種です。

データエンジニアと他職種との違い

ここでは、データエンジニアと類似したほかの職種との違いを解説します。
紹介する類似職種は、データサイエンティスト・データアナリスト・データベースエンジニア・BIエンジニアの4種類です。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストの主な仕事はデータ分析・データ活用です。データサイエンティストは、整備されたデータを使って意思決定につなげます。また、データサイエンティストは機械学習モデルを構築し、データをもとにした将来予測やデータ分析などに用います。

データサイエンティストについてより詳しく知りたい方は、「データサイエンティストの仕事内容は？やりがいや活躍の場も紹介」の記事をご確認ください。

データアナリストとの違い

データアナリストはデータサイエンティストと同様に、意思決定において重要な役割を果たします。データアナリストは統計学を用いてデータ分析を行います。また、ビジネススキルが重視される傾向にあります。データアナリストは、コンサルタントのような役割を果たしています。

データアナリストについてより詳しく知りたい場合は、「データアナリストとは？未経験から目指す方法や役立つ資格などを解説」の記事をご覧ください。

データベースエンジニアとの違い

データベースエンジニアとは、データベースソフトウェアを使ってデータベースの設計・構築および運用・保守をメインの業務とする職種です。
データベースエンジニアは、社内のシステム全般、具体的には業務システムから基幹システム、Webシステムに至るすべてのデータベースのシステムを扱います。

BIエンジニアとの違い

BIエンジニアは、BI（Business Intelligence）ツールを用いてデータの分析や加工などを行い、意思決定に役立てる仕事をする職種です。
BIエンジニアは、BIツールの開発作業を行ったり、必要となるデータの収集・分析を行ったりします。

データエンジニアが担当する業務

ここからは、データエンジニアが担当する業務について、より具体的に解説します。

データの整理や加工

データは、集めただけでは意味がありません。データの分析を行うために、整理・加工を施すことで初めて集めたデータが活きます。
データの加工方法は集めたデータを種類ごとにまとめたり、欠損してるデータを補修したり、重複してないかのチェックなど多岐にわたります。

データ活用のための下地作りは、データエンジニアの大切な仕事だといえるでしょう。

データ活用基盤の設計や構築

データ活用のために、設計や構築・整備を行うことはデータエンジニアの重要な仕事です。

データサイエンティストがデータを使って分析や意思決定を行いやすいよう環境整備をしたり、設計した基盤やシステムの稼働状況を監視しておくことは、データエンジニアが担当する仕事に含まれます。

エラーやトラブルで分析に支障が出た場合は迅速に対処しなければいけないため、構築をして終わりではないことも忘れてはいけません。

AIや機械学習のデータ作成

データを活用するのは、人間だけではありません。データの活用や分析をするために、AIは機械学習を行います。AIのための学習システム（教師データ）の作成は、データエンジニアの仕事です。

よりよい学習を施すとAIは優秀になり、さまざまな業務の効率がよくなります。効率的にAIを利用するために、データエンジニアはAIや機械学習に関する知識が必要です。

AIに興味をお持ちの方は、「AIエンジニアの年収は？高収入の理由と市場価値を紹介」の記事も併せてご覧ください。

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアの仕事は、多岐にわたります。さまざまな仕事をこなすためには、業務内容に応じたスキルが必要です。
ここからは、データエンジニアに必要なスキルについて解説します。

プログラミング

データエンジニアはシステムに携わる機会が多いため、プログラミングの技術は必要不可欠です。中でもJavaはシステム基盤に使うため、その知識はデータエンジニアの仕事に大きく役立ちます。また、データ分析や開発に使用できるR言語とPythonも習得することがおすすめです。

JavaやPythonなどのプログラミング言語についてさらに詳しく知りたい方は、「JavaとPythonの違いは？どちらを学ぶべき？」も併せてチェックしてください。

インフラやクラウドの構築

データエンジニアには、インフラやクラウドの構築に関する知識・スキルが必要です。
現在ではクラウドサービスの種類が増えて複雑化しているため、クラウドの構築に関する知識を常に更新しておくことが重要です。

データ分析

データエンジニアにも、データ分析のスキルは必要です。
データエンジニアは、データサイエンティストたちがデータ分析を行う前の段階のデータ整理・加工の過程に関わります。データ分析に関する知見を持っていれば、ニーズに合ったデータ整理・加工が可能になるでしょう。また、視野が広がり、意思疎通がしやすくなる点もメリットです。
さらに、システムトラブルや異常が起きた際に、データ分析の知識があるとよりスムーズに対処が可能になります。

データベースの設計・管理

データエンジニアには、データベースやサーバーの知識・スキルが重要です。
データベースやサーバーの設計はもちろん、完成後の管理もデータエンジニアの重要な仕事です。

扱うデータが膨大であるため、最適化や管理方法に工夫が必要になることもあります。臨機応変な対応ができるように、細かい部分まで熟知しておきましょう。

分散処理

データエンジニアは、分散処理に関する知識・スキルを身に付ける必要があります。分散処理とはサーバーに負荷をかけすぎないように行うための処理です。膨大な数のデータを複数に分けて、処理時間の短縮や業務の効率化を図ります。

フレームワークの代表例として、HadoopやSparkがあります。サーバーに負荷がかかりすぎないように分散処理できます。これらの技術を時と場合に応じて使いこなせる知識・スキルを身に付けておきましょう。

数学・統計学

数学と統計学の知識は、データエンジニアにとって重要です。
数学・統計学の知識を持っていれば、データ特性の理解や適切な手法による分析が可能になります。

情報収集力

IT関連の情報は、常に更新され続けています。また、必要としている情報が海外の言語である場合もあります。そうした時に翻訳できるのか、翻訳されていない場合どのようにするかなども状況に応じて選択しなければいけません。
また集めようとしている情報が、本物なのかフェイクでないかの裏どりが必要なケースもありえます。

データエンジニアにとって、情報取集のスキルは非常に重要です。いかにして正確な情報を多く集めるかを意識する必要があります。

データエンジニアの適性

データエンジニアに向いてる人は、冷静かつ堅実な人です。データエンジニアには、膨大なデータの処理やシステム・データベース構築が求められ、それを間違いの内容に気をつけながらこなさなければいけないためです。
細心の注意を払いながら丁寧に業務を行える人は、データエンジニアの適正があるといえます。

また、サーバー管理のように他部署と関わる機会も多いため、コミュニケーション能力も求められます。

データエンジニアの将来性

ここからは、データエンジニアの将来性について解説します。

人材不足により需要が高まっている

データエンジニアは専門性が高い職種であるとともに幅広い知識が求められるため、常に人材不足の状態であるのが現状です。

現代ではほとんどの会社でなんらかのシステムを使用しているため、データエンジニアの需要は高まっています。一方で、必要とされる知識の豊富さと難易度の高さから育成に非常に時間がかかるため、データエンジニアは常に人手不足です。

DX推進により需要が拡大している

さまざまな業界で、データ活用がこの先も行われると予測されます。またAIやloTを利用したDXの推進は、これからも拡大していくでしょう。そうしたなかで、AIの学習や改善業務も行えるデータエンジニアの需要は高まっています。

データは日に日に増え続けており、膨大なデータを整理・管理するデータエンジニアの存在は、現代において欠かせないものになりつつあります。

エンジニアの需要や平均年収に興味をお持ちの方は、「ITエンジニアは稼げるのか？職種別の年収相場からステップアップの方法を解説」もご覧ください。

データエンジニアにおすすめの資格

データエンジニアの需要は高まっており、有用な資格を持っていればさらに好待遇が期待できます。
ここでは、データエンジニアにおすすめな資格を5つ紹介します。

データベーススペシャリスト試験

データエンジニアにおすすめの資格の一つは、データベーススペシャリスト試験です。データベーススペシャリスト試験は、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施している国家試験です。

この試験は、データベースの分野において高度IT人材であることを証明してくれる資格です。合格するためには、データ分析や開発などの非常に複雑な知識・スキルが求められます。
難易度が非常に高いため、勉強時間をしっかり確保して受験対策を行いましょう。

データベースに関する資格についてより詳しく知りたい方は、「SQL関連資格4選を紹介｜資格取得のメリットや注意点も徹底解説」をご確認ください。

統計検定

データエンジニアには 統計検定もおすすめです。一般財団法人 統計質保証推進協会が提供する統計検定は、日本統計学会が認定する資格です。また、総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省が後援しています。

統計検定は、統計学の基本的な知識や分析能力が確かめられます。勉強をするうちにデータ分析や統計のスキルが身につくでしょう。
2024年10月時点における統計検定の検定種別は、下記のとおりです。

• 統計検定1級
• 統計検定準1級
• 統計検定2級
• 統計検定3級
• 統計検定4級
• 統計検定 統計調査士
• 統計検定 専門統計調査士
• 統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）
• 統計検定 データサイエンス発展（DS発展）
• 統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）

目的やレベルに合わせて検定種別を選びましょう。

Professional Data Engineer

データエンジニアにおすすめな資格として、Google Cloud 認定資格の一つであるProfessional Data Engineerが挙げられます。

Professional Data Engineerは、グーグルクラウドで使用するプロダクト知識を求められる試験です。
合格することで、下記の能力が認められます。

• データ処理システムの設計
• データの取り込み・処理
• データの保存
• 分析用データの準備・使用
• データワークロードの管理・自動化

難易度自体はそこまで高くはありませんが、合格に必要な点数が約8割と高く設定されています。取得するためには、正確な知識と丁寧な解答が求められます。

システムアーキテクト試験

データエンジニアには、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）のシステムアーキテクト試験もおすすめです。
システムアーキテクト試験は高度区分試験に設定されており、情報処理技術者試験でも非常に難易度の高い国家試験です。

専門性が非常に高い高度な試験であるため、資格を取得すればシステム開発の上流工程に携わる上級エンジニアに近づけます。

CCPデータエンジニア認定試験

CCPデータエンジニア認定試験とは、アメリカのデータレイクソフトウェア会社であるCloudera社が認定する資格です。資格名はCCP Data Engineer Examです。
CCPデータエンジニア認定試験は英語で出題されます。出題内容自体も難易度が高く、非常に難しい資格です。、資格取得には入念な対策が求められます。

CCPデータエンジニア認定試験に合格することにより、ClouderaのCDHにおいてデータの取り込み・変換・保存・分析に必要な能力があることを証明できます
この資格を手にしていると、国内のみならず国外での転職活動やビジネスなど、さまざまな場面で有利になるでしょう。

データエンジニアが資格を取得するメリット

ここでは、データエンジニアが資格を取得するメリットを2つ紹介します。

スキルを証明できる

資格を取得していると、データエンジニアとしてのスキルを証明できます。

データエンジニアとして自分の能力を示す場合、多くのケースで仕事での経験や実績をアピールします。しかし資格を取得していれば、別の角度から自分の能力を知ってもらえます。
資格があることによって知識・スキルをアピールでき、転職でも有利にはたらくでしょう。

資格手当が支給される

会社によっては、持っている資格に応じて資格手当が支給されます。資格を取得することにより、年収をアップさせることが可能です。

資格手当の対象となる資格や手当の支給額は会社により異なるので、自分が所属する会社の規定を確認しましょう。

資格手当以外の年収を上げる方法を知りたい場合は、「年収と手取りの違いは？計算方法や取り分の増やし方、税金の種類などを解説」も併せてチェックしてください。

データエンジニアを目指す方法

データエンジニアには、非常に専門的かつ高度なスキルが求められます。データエンジニアを目指すために、なにから始めるべきか分からない人が多いでしょう。
ここからは、データエンジニアを目指す方法を解説します。

未経験から目指すケース

データエンジニア未経験の場合は、基本的なプログラミングやデータ分析・管理のスキルや知識を身につけて、実務経験を積むことがおすすめです。現場だからこそ身につくスキルや知識が多いため、勉強と同時に実務を積みながら覚えていくと効率的です。

もし未経験からフリーランスのエンジニアになろうと考えている場合は、「フリーランスエンジニアに未経験でなれるか？仕事の実態やゼロから始める学習方法まで徹底解説！」をご確認ください。

他のエンジニアからキャリアチェンジするケース

他のエンジニアからデータエンジニアにキャリアチェンジすることも可能です。他の職種からキャリアチェンジする場合は、システムやデータの管理・分析に少しでも携わっていると有利でしょう。

別の分野を専門とするエンジニアとして働きながら、データエンジニアに必要なスキル・知識を身につけるための勉強をしましょう。

データエンジニアのキャリアパス

データエンジニアとしてのキャリアパスは、いくつか考えられます。ここでは、データエンジニアのキャリアパスについて解説します。

データサイエンティスト

データエンジニアのキャリアパスとして、データサイエンティストになる道があります。

データサイエンティストはデータエンジニアとは違う職種ですが、業務内容が近いため、仕事のイメージがしやすいです。データサイエンティストとの業務のつながりを活かすことができれば、データサイエンティストへの近道になるでしょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアも、データエンジニアとして経験を積んだのちの選択肢のひとつです。

データエンジニアはAIに学習をさせるため、その知識と経験を活かすことで機械学習エンジニアになることが可能です。

プロジェクトマネージャー

システムやデータの知識を深く理解しているデータエンジニアなら、プロジェクトマネージャーになる道があります。

システム面やデータ分析などを正確に理解できている人材はそれほど多くないため、知識のあるデータエンジニアがマネージャーになると、いざという時やトラブル時の対応もスムーズにできます。

まとめ

データエンジニアとは、データ分析・データ活用を得意とする専門職です。データエンジニアは主にデータの整理・加工や、データを活用する基盤の設計・構築を業務として行います。そのほか、機械学習のデータ作成も仕事の一つです。

データエンジニアはDX推進の拡大によって需要が高まっています。人材も充足していないため、ニーズが高い職業です。
データエンジニアに関する知識・スキルの習得や資格の取得をすることで自分の価値を高めて、データエンジニアへの転身を目指しましょう。