データエンジニアの需要や将来性、キャリアパス

データエンジニアの需要や将来性、キャリアパス

近年のIT業界のなかで特に注目度の高いデータエンジニアの需要や将来性、キャリアパスについて、わかりやすく解説していきたいと思います。

「今話題の、ビッグデータやAI関連の仕事に興味がある」

「でも、データサイエンス関連の経験がない自分には、かなりハードルが高そう……」

こんな悩みを持つ方におすすめしたいのが、研修と若干の経験で従事できるデータエンジニアという職種です。今回は、近年のIT業界のなかで特に注目度の高いデータエンジニアの需要や将来性、キャリアパスについて、わかりやすく解説していきたいと思います。

データエンジニアはどんな仕事?

データエンジニアとは、ビッグデータの活用をおこなうデータサイエンティストやデータアナリストの補佐的役割を担う専門職です。縁の下の力持ち的な位置づけとなるデータエンジニアが、データの整理や提供、管理の作業をすることで、データサイエンティストやデータアナリストは、本来求められている戦略的な業務のアウトプットに集中しやすくなります。

データエンジニアの需要は高い?低い?その理由とは?

データエンジニアの需要は高い?低い?その理由とは?

データエンジニアの需要は、次の理由で非常に高いと考えられています。

ビッグデータ市場の拡大による需要

自社のビジネスに好循環をもたらす「攻めのマーケティング」や「攻めのIT」に挑戦するために、近年では企業の多くがビッグデータに注目するようになりました。そしてビッグデータの構築や活用ができる人材育成や採用は、企業にとって急務となっているのです。

ビッグデータの分析や活用を行うデータサイエンティストの補佐的な役割を担うデータエンジニアも、当然のことながらさまざまな企業から求められる職種となります。また、ビッグデータとの関係が深いIoTやAIの台頭も、データを扱える技術者の需要を高めているのです。

データサイエンティストの需要による影響

米国で将来性のある職業1位に選出されたデータサイエンティストの需要も、データエンジニアの活躍の場を増やす大きな要因です。育成までに5~10年の経験が必要なデータサイエンティストは、世界的に人手不足といわれる職種です。現時点ではデータサイエンス分野におけるリソース不足の早期解決が難しいことから、縁の下の力持ちとなるデータエンジニアが、数少ないデータサイエンティストを支える体制になっています。

研修と若干の経験があればデータエンジニアになれる

ここ数年で急成長を遂げたビッグデータを扱う業界は、市場と職種ともに未成熟な状況です。具体的なロールモデルが少ないデータサイエンスの世界では、「何を目指せば良いのかわからない」といった状況に陥る若手エンジニアが多いといわれています。その結果、人材不足により、データエンジニアの需要の高まりが生まれているのです。

IT業界におけるこうした問題を熟知するパソナテックでは、研修プログラムの実施によりデータエンジニアを育成し、ビッグデータを扱う職種のロールモデルを作っています。弊社でサイエンティストのサポート役やAI導入の推進役として活躍できるだけの知識とスキルを身に付ければ、ビッグデータを扱う業界への転職もしやすくなるはずです。

また、研修プログラムで学んだ知識と経験があれば、引く手あまたのデータサイエンティストや組込みディープラーニングエンジニアへのキャリアアップも視野に入りやすくなるでしょう。

弊社のデータエンジニア研修プログラムは開発言語経験者を対象としており、具体的には以下のどちらかの経験が、応募条件になっています。

1.Excel(マクロ、VBA)にて業務効率化等の実務経験

2.これまでに何らかのシステム開発を実務レベルで経験

何かしらの開発言語の経験者であれば、問題なく理解できるような研修内容になっています。

弊社のデータエンジニア研修プログラムの研修内容や募集条件の詳細については、以下のページをご覧ください。

パソナテック:データエンジニア 研修プログラム

データエンジニアの将来性

ここ数年で一気に注目度の高まったデータエンジニアは、次のような背景があるため、将来性も非常に期待できる職種です。

IT業界における2020年問題

2019年以降のIT業界は、新卒者数より退職者数が上回ることで深刻な人手不足が生じる、いわゆる2020年問題に陥るといわれています。なかでも、ここ数年で急速な勢いを見せる以下の分野は、人材育成も難しいことから、技術者不足が顕著であると考えられています。

・ビッグデータ

・IoT

・人工知能

・ロボット産業

このカテゴリの仕事に欠かせないデータエンジニアは、チーム内で活躍できるだけの技術やスキルがあれば、引く手あまたの職種です。

ビッグデータの活用は今後も続く

前述のような先端IT技術の普及により、今後もビッグデータやIoT、人工知能などの市場は拡大していくと予想されています。また、経済産業省による「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」という資料では、こうした先端IT技術の人材が2020年までに4.8万人不足すると報告されています。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。

データエンジニアとして活躍するために必要なこと

同じチームで働くデータサイエンティストやデータアナリストをサポートできるデータエンジニアになるには、次のようなスキルや知識を習得しながら経験を積み、技術者として成長を続けていくのが理想です。

・数学スキル(微分積分・線形代数・確率統計)

・データの可視化スキル

・クラウドのスキル

・プログラミング言語

技術革新のスピードが速い先端IT技術の分野では、現状に満足することなく、常に最新情報を収集する姿勢も欠かせません。

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

データエンジニアのキャリアパスとしては、次の2職種のいずれかがおすすめです。

データサイエンティスト

毎日の仕事のなかで補佐対象となるデータサイエンティストは、データエンジニアのキャリアパスに描かれやすい上位職種です。常に同じチーム内で働き、仕事を通してコミュニケーションを図ることも多いデータサイエンティストは、データエンジニアにとってイメージしやすい目標でもあります。

データサイエンティストにおける一般的な仕事内容は、膨大なビッグデータのなかから統計学などのさまざまな分析手法を使い、企業のビジネス戦略に必要な情報を提供することです。そのため、データエンジニアがサイエンティストになるには、整理や管理目的でデータを扱うだけでなく、データの内容を見て分析・考察する力が必要になってきます。

また、ビジネススキルやプレゼンテーションスキルにも長けたバランスの良い人材を目指す心がけもデータサイエンティストには必要です。なぜなら、ビッグデータの分析や活用をするには、対象企業における課題背景や、業界内のトレンドといったビジネス全般の知識が欠かせないからです。また、データ分析によって得られた知見を適切に説明するうえでも、ビジネスマンのお客様と同じ視点で話のできるプレゼンテーション力やコミュニケーション力が求められます。

AI・ディープラーニングエンジニア

データサイエンティストと比較されることの多いAIエンジニアや、ディープラーニング(機械学習)エンジニアも、データエンジニアからキャリアアップしやすい職種です。データを扱う職種ならではの統計学やデータ処理の知見は、これらの仕事でも十分に役立つからです。

ただし、ビジネスにAIや機械学習を適用する過程では、さまざまな開発スキルが必要になります。そのため、一般的なディープラーニングエンジニアの場合、プロジェクト管理からシステム設計、プログラミングといった、上流から下流までの一通りの工程に携われるだけの能力を持つことが理想です。

また、AI分野のトレンドはビッグデータ以上に変化が激しいという意見もあります。固定化された目標に向かってひたすら突き進むのではなく、その時代のトレンドに合った技術や知識の習得を目指す柔軟性も必要です。

まとめ

ビッグデータを活用した「攻めのIT・攻めのマーケティング」に取り組む企業の増加に伴い、データエンジニアの需要や将来性が非常に高い時代になりました。この背景には、日本国内におけるIT業界の2020年問題という顕著な人材不足も大きく関係しています。

データベースだけでなく、フレームワークなどの知識を持つこのカテゴリの技術者には、上位職種のデータサイエンティストやAI・ディープラーニングエンジニアといった非常に多彩なキャリアがあります。

データエンジニアになるには、線形代数や微分積分、確率統計などの数学に加え、データの可視化スキルやプログラミング言語、クラウドの知識も求められます。一見「難しそう」と思うかもしれませんが、研修と若干の経験があればデータエンジニアになることも可能です。

パソナテックでは、他社にはない独自プログラムでデータエンジニア向けの研修をおこなっていますので、気になる方はぜひエントリーしてみてください。

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