データエンジニア研修プログラムをご紹介

データエンジニア研修プログラムをご紹介

機械学習エンジニア・AIエンジニアを目指すとしても、そのキャリアパスの一環として、まずデータサイエンスの基礎を習得し、データエンジニアとしての実務経験を積むというやり方があります。機械学習・AIといった高度なテーマにいきなり着手するのではなく、まずは多くの企業が管理・活用を十分に行えていない「情報」を整理する力を身に付けていくということです。では、データエンジニアとはなんなのでしょうか。仕事や求められるスキル、そして就職までの具体的な流れについて、早速見ていくことにしましょう。

AIの台頭が近年大きな注目を集めていますが、AIの基礎になっているのは、統計学をはじめとするデータ分析の技法です。マシンの処理性能の向上に伴い、膨大な量のデータの計算処理が可能となったからこそ、これまで人間にしか行えないと考えられていた分野の機械化・自動化も一気に進めることが可能となったのです。

もっとも、線形代数などの高度な数学を身に付けていることが前提となっている機械学習エンジニアなどをいきなり目指すことは、ハードルが高いと感じてしまう人も多いのではないでしょうか。

また、人材を活用する企業側も同様です。AI関連の新規事業立ち上げなどの検討段階にある企業にとっても、機械学習のスペシャリストを採用しても、割り当てる仕事がないといった課題に直面することも考えられます。

こうした点を踏まえて、たとえ長期的には機械学習エンジニア・AIエンジニアを目指すとしても、そのキャリアパスの一環として、まずデータサイエンスの基礎を習得し、データエンジニアとしての実務経験を積むというやり方があります。

機械学習・AIといった高度なテーマにいきなり着手するのではなく、まずは多くの企業が管理・活用を十分に行えていない「情報」を整理する力を身に付けていくということです。

では、データエンジニアとはなんなのでしょうか。仕事や求められるスキル、そして就職までの具体的な流れについて、早速見ていくことにしましょう。

データエンジニアの必要性

データエンジニアの必要性

これまで、企業で活躍するエンジニア・プログラマーの職域の典型は、システムエンジニア(SE)でした。システムエンジニアは、多人数が集まる会社組織で、情報の伝達や管理が円滑に行えるよう、システムを開発し、維持する仕事です。

しかし今日では、AIの登場により、企業のエンジニアに対するニーズも変わりつつある状況です。AIの知見は新商品の開発などとも密接に結びつくものであり、また大量のデータの処理が可能となったことから、マーケティングなどの領域への応用も各企業で盛んに検討されています。

つまり、社内の内向きな「システム」の話にとどまらず、直接的に売上や利益に直結する分野で活躍することがエンジニアにも期待されるようになってきたのです。

しかし、これまで企業で活躍していたエンジニアの多くは、プログラミングや設計書の作成を得意としつつも、大量のデータを整理し、活用していく取り組みを必ずしも得意とはしていません。そのため現在日本では、優れたITシステムは導入されているものの、肝心のデータについてはうまく活用できていないという会社が少なくありません。

せっかく、貴重なデータを持っているにもかかわらず、それをビジネスに活かすことができないまま競争力の低下を招いてしまっているというのが、多くの日本企業に共通して見られる傾向です。

データエンジニアとは

先述の通り、近年企業がエンジニアに求めるものは、「システムを作ることによる社内体制の整備」といった内向きのものだけでなく、売上や利益に直接的に結びつく取り組みにも広がりつつあります。こうした変化のわかりやすい例は、AIとIoTを融合させた製品の開発です。

たとえば、工場で用いる特殊な設備にAIを取り入れれば、製造ラインの自動化は爆発的に進むでしょう。こうした取り組みを自社で行えば大規模なコスト削減につながり、他社向けに販売する商品として開発すれば売上の増加につながります。

いずれにしても、会社の財政に対して大きなインパクトを及ぼしうるものであるため、こうした取り組みを推進していく力を持ったエンジニアには高い待遇が保障される傾向があるのです。

こうしたデータの活用に向けた道筋の全体像を設計できる情報科学のスペシャリストを、「データサイエンティスト」と定義しています。そのデータサイエンティストの業務を補佐できる程度のITリテラシーと数学的知見を持つ技術者を、「データエンジニア」と定義しています。

データエンジニアの業務は、データサイエンティストと比較すると細分化されている傾向があります。Pythonをはじめとするプログラミング言語の文法や、四則演算を中心とした計算処理の技法に通じていれば対応できるようなものも少なくありません。

当社の研修プログラムの受講メリットは?

当社の研修プログラムの受講メリットは?

データサイエンス未経験でもOK!

データサイエンスや統計・分析をやったことがないという人も対象としたカリキュラムとなっています。数学に自信がないという人でも、研修や補強研修を通じて、安心して実務に即した形で数学の基礎力を身に付けることができます。

データエンジニアのお仕事を紹介!

また、プログラムでただ勉強して終わりにするのではなく、その後の職業の紹介もワンストップで行っております。プログラムで学んだ内容を活かせる職場を紹介できるのはもちろん、待遇や条件面についても一人ひとりのご希望を踏まえた求人のご案内に努めております。

就業後もサポート万全!

さらに、就職した後もサポートは継続します。座学と実務をスムーズにつなげる仕組みの提供は、パソナテックならでは。実務を通じてプログラムの内容を実践しながら定着していくプロセスでも、わからないことや仕事で直面した課題は、各種サポートを受けながら一つずつ乗り越えていくことができます。

受講条件と研修プログラムの内容について

お申込み条件

<必須>

トレーニング受講後、パソナテックで3ヶ月以内に就業意思のある方

            

<以下のいずれかに当てはまる方>

Exce(マクロ、VBA)にて業務効率化等の実務経験のある方 または

これまでに何らかのシステム開発を実務レベルで経験したことのある方

研修プログラムのご案内

Step1 データエンジニア研修 -基礎編-(1day)

Pythonの特徴

Pythonの使い道

文法基本

データ型(Number,String,List,Tupe,Set,Dictionary)

演算子

関数

NumPy入門

NumPyデータ型

NumPy配列計算

Step2 データエンジア研修 -実践編-(2days)

データ分析の前処理

データの可視化

画像データの前処理・後処理

特徴量エンジニアリング

実習

Step3 データエンジニア研修 -応用編- (2days) 

画像フォーマットの知識

画像の加工(拡大、縮小、回転、反転 等)

画像フィルター処理

ノイズ生成

データアノテーション

データオーギュメンテーション

Piow ライブラリ

一括画像処理

XMLフォーマット

研修後の活躍できる業務内容イメージについて

企業の行うあらゆる意思決定の前提になるものが、データです。そのため、データ分析のスキルを持った技術者はあらゆる業界で必要とされます。以下に代表的なものをいくつかリストアップしていきます。

企業に対するコンサルティングや企画立案や業務改善といった比較的規模の大きな仕事で、さまざまな形でデータエンジニアが活躍していることがよくわかるのではないでしょうか。

【総合研究所】

Python、Rを使用したデータの分析

データクレンジング、DBからのデータ抽出、

フォーマットに基づいたデータ処理

【電機メーカー】

データシステム、ETL開発作業、データの簡単な集計と可視化(グラフ)

仕様の記述や整理などのドキュメント化、システム図やデータフロー図などの描画

【自動車部品メーカー】

ドライブレコーダーBtoB向けサービス

企画のためのビッグデータ活用

データ基盤構築、データ分析

まとめ

今や、企業間での競争の主戦場は、「データ」になりつつあります。また、そうした変化に伴い、企業で働くエンジニアに期待される役割も大きく変わりつつあります。こうした変化は、新しい知識や技術を身に付けようとする意欲を持ったエンジニアや、これから実務を経験していきたいと考えている未経験の学習者にとって、大きなチャンスにもなりえます。

パソナテックもまた、社会や企業のニーズの変化を柔軟に取り入れつつ、働く皆様にとって最も実践的と考えられる人材研修カリキュラムを提供していく取り組みに力を入れております。

◆受講希望の問い合わせ先

AIプロダクトグループ

E-mai:aig@pasona.tech

登録拠点登録拠点

パソナ

パソナテックは全国10拠点にて、転職相談・お仕事紹介・各種イベント・セミナーを実施しています。

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