データエンジニアとデータサイエンティストの関係性とは?
ビッグデータの活用がトレンドとなっている昨今、データエンジニアとデータサイエンティストの存在はますます重要になっています。データを収集、管理、整理、提供するデータエンジニアは縁の下の力持ち的な存在です。データサイエンティストは、データエンジニアが個々のデータを可視化したりわかりやすくまとめたりしてくれることでデータ分析の業務に集中することができます。両者は持ちつ持たれつの関係であり、データエンジニアとデータサイエンティストがそれぞれの役割をしっかり果たすことが現代の企業運営には欠かせません。
近年、企業経営においてビッグデータの活用は大きなトレンドとなっています。「攻めのマーケティング」や「攻めのIT」などといわれるように多くの企業が注目し、導入を急いでいます。しかし、ビッグデータの構築や活用をするデータエンジニアやデータサイエンティストはまだまだ少なく、人材確保や人材育成が急務となっています。そのためニーズが高まっており、様々な企業から求められる貴重な存在となっています。
アメリカのアンケートでは、将来性のある魅力的な職業としてデータサイエンティストが1位になったそうです。すでに多くのニーズがあり、引く手あまたの状況です。データサイエンティストは一人前になるために5~10年の経験が必要な難しい仕事で、世界的に人材不足となっています。また、データサイエンティストへの需要が高まるということは、それを支えるデータエンジニアの需要も高まるということです。
迫りくるAI時代に向けて、国も専門人材の育成に動き出しています。全ての人がデータサイエンスの知識を身につけることを目標に、大学でAIや数学、データサイエンスの授業などを展開し、教育体制を整えています。また、高校においても卒業までには基本的なAI知識が得られるような教育プログラムを検討しているそうです。企業側もそれに答えるように、優秀な人材が安心して働ける環境構築を経団連が主導して行うとのことです。新たな時代に向けて民間共同でデータエンジニアやデータサイエンティストといったデータサイエンスに特化した人材育成に注力しています。
滋賀大学では、日本で初めてデータサイエンティスト学部を新設しています。横浜市立大学では、首都圏で初めてデータサイエンス学部を新設しました。それ以外にも全国の大学で続々とデータサイエンスに関する学部が誕生しています。教育の現場でもデータサイエンス人材の育成に動き出していることがわかります。
Pythonを使う仕事の一つがデータエンジニアですが、データエンジニアになるにはPython以外にも様々な知識が必要です。データ設計から開発構築、運用もデータエンジニアの業務範囲ですので、プログラミングスキル、データベース設計、インフラ・クラウドの知識と、幅広い分野に精通しなければならず、どれも習得の難易度が高いスキルばかりです。ここでは、データエンジニアが必ず習得しなければならない必須スキルを紹介します。
データエンジニアを目指すにあたり、気になるのは年収相場かと思います。ビッグデータの活用に注目が集まる中、専門性の高いデータエンジニアの需要は右肩上がりで、年収もシステムエンジニアの相場と比較して約1.5倍と国内では高水準です。ただし、海外水準と比較するとまだまだという現実は否めません。とはいえ、データエンジニアのニーズはますます高まることが予測され、年収相場もまだ上がる可能性はあります。また、フリーランスで稼ぐという道もあります。
Pythonを使うのはデータエンジニアだけではありません。Pythonは汎用性の高さが特徴で様々な開発に使われており、Pythonにできることはたくさんあります。まず、ライブラリの豊富さから「AI開発ならPython」といわれるほどAI開発に向いています。また、データ分析やマーケティング、情報収集のためのスクレイピングツール開発にもよく使われます。さらにサイト制作やアプリ開発、ゲーム開発にも採用されています。