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【2024年版】データエンジニアとデータサイエンティストへの転職ガイド

【2024年版】データエンジニアとデータサイエンティストへの転職ガイド

はじめに

2024年、データ駆動型の時代において、データエンジニアとデータサイエンティストの役割はますます重要性を増しています。データエンジニアとデータサイエンティストは、ビジネスの意思決定や戦略立案に不可欠なデータの分析と管理の中心的な役割を担っており、需要は年々高まっています。

しかし、データエンジニアとデータサイエンティストの具体的な仕事内容や違い、それぞれのキャリアパスについては、IT業界に詳しくない方々にとってはなじみが薄いかもしれません。

ここでは、データエンジニアとデータサイエンティストの基本的な役割、必要なスキルセット、今後のキャリア展望について、わかりやすく解説します。

データエンジニアとデータサイエンティストの世界的な平均年収

データエンジニアとデータサイエンティストの魅力は、そのやりがいと、年収の高さです。

Upworkなどの海外クラウドソーシングを利用すれば、日本国内にいながら、パソコン一台でデータエンジニア、データサイエンティストとして活躍できます。

  • データエンジニア:8万ドル(約1,200万円: 1ドル = 150円換算)
  • データサイエンティスト:11万ドル(約1,650万円: 1ドル = 150円換算)

(出典:【2023年版】データサイエンティストの年収・キャリアパス | レバテックキャリア)

日本の非正社員、正社員、データエンジニア、データサイエンティストの年収比較

2023年12月13日現在、国税庁の「令和4年分民間給与実態統計調査」によると、日本の平均年収は、非正社員198万円、正社員508万円です。1ドル150円で換算すると、次のような比較表になります。

【2024年版】データエンジニアとデータサイエンティストへの転職ガイド | 日本の非正社員、正社員、データエンジニア、データサイエンティストの年収比較
日本の非正社員、正社員、データエンジニア、データサイエンティストの年収比較

データエンジニア、データサイエンティストの、世界的な人手不足の状況

  • ・データエンジニア:2030年までに1,000万人不足
  • ・データサイエンティスト:2030年までに1,900万人不足

(出典:【2022年版】データサイエンティスト・データエンジニアの人材不足 | リクルートワークス研究所)

データエンジニア、データサイエンティストの高年収と人手不足の背景

米国労働省は、データエンジニアや科学者などの役割を含むソフトウェアエンジニアの世界的な不足は、2030年までに8,520万人に達する可能性があると予測しています。
(出展:This is why data science will be a growth career in 2023

データエンジニアとデータサイエンティストは、いずれもデータサイエンス領域の専門職であり、データの収集・蓄積・分析・活用などの業務を担います。

データの活用がビジネスのあらゆる場面で求められるようになり、データエンジニアとデータサイエンティストの需要が世界的に高まっています。一方で、各職種に求められるスキルは高度で専門的なものであり、即戦力となる人材の供給が追いついていない状況です。

そのため、データエンジニアとデータサイエンティストは、高年収であっても求人が多く、今後も人手不足が続くと予想されます。

データエンジニアについて

では、データエンジニアはどのような仕事をする専門家なのでしょうか?

データエンジニア: データの基盤を築く

データエンジニアは、ビッグデータの時代において、ビジネスの重要な基盤を築く専門家です。データエンジニアは、膨大なデータを管理し、分析のための準備を整えることで、データサイエンティストやビジネスアナリストがスムーズに仕事を進められるよう支援します。

データエンジニアの主な役割は、データの収集、格納、処理システムの構築と管理です。データエンジニアはデータベース、データレイク、ビッグデータのプラットフォームを設計します。そして、データの信頼性が高く、アクセスしやすい形で保管します。また、データの移動や変換(ETL)プロセスもデータエンジニアの仕事の範囲に含まれます。

必要なスキル

データエンジニアに転職するためには、以下のようなスキルが求められます。

  • プログラミング言語の知識: Python、Java、Scalaなどの言語に精通している必要があります。
  • データベースの理解: SQLやNoSQLなど、さまざまな種類のデータベースとその操作に慣れていることが重要です。
  • ETL(Extract, Transform, Load)プロセスの設計: データの抽出、変換、ロードのプロセスを効率的に管理するスキルが求められます。
  • クラウドサービスの経験: AWS、Azure、Google Cloudなどのクラウドプラットフォームでの作業経験が有用です。

キャリアの展望

データエンジニアの需要は、データの量と複雑さが増すにつれて拡大しています。データエンジニアはデータ主導の意思決定を支えるため、多くの業界で重宝されています。特に金融、ヘルスケア、テクノロジーの分野で高い需要があります。キャリアとしては、リアルタイムデータ処理やデータセキュリティの専門家など、さまざまな分野に専門化する道が開けています。

データエンジニアの役割は、組織におけるデータ戦略の実行に不可欠であり、その重要性は今後も増すことが予想されます。このため、データエンジニアリングは、安定したキャリアパスとして注目されています。

データサイエンティストについて

次に、データサイエンティストとはどのような仕事をする専門家なのでしょうか?

データサイエンティストは、膨大なデータの海から価値ある洞察を引き出す役割を担っています。ビッグデータの時代において、データサイエンティストはデータを分析し、ビジネスや科学の分野で重要な意思決定を支援する重要な役割を果たしています。

データサイエンティスト: データから洞察を見つける

データサイエンティストの主な仕事は、データを詳細に分析して、そこから有益な情報やパターンを発見することです。データサイエンティストは統計学、機械学習、データマイニングなどの手法を使用して、複雑なデータセットから有意義な洞察を導き出します。また、これを視覚的に表現する能力が求められます。

必要なスキル

データサイエンティストになるためには、以下のスキルが重要です。

  • 統計学: データを分析し、傾向を理解するための統計手法の知識が重要です。
  • 機械学習: 予測モデリングやデータ分析に機械学習技術を応用するスキルが必要です。
  • プログラミング: 特にPythonやRなどのデータサイエンスに適したプログラミング言語の知識が必要とされます。
  • データビジュアライゼーション: 複雑なデータ分析結果を分かりやすく視覚化する能力が求められます。

キャリアの展望

データサイエンティストは、さまざまな業界で需要が高まっています。特に、eコマース、金融、ヘルスケア、テクノロジー分野において、データサイエンティストの専門知識がビジネス成果に大きく貢献しています。

データドリブンな意思決定が増えるにつれ、データサイエンティストの役割はより重要になっており、自然言語処理や深層学習など特定分野の専門家としてのキャリアも展開されています。

データサイエンスの分野は急速に進化しており、新しい技術やアプローチが常に登場しています。データサイエンティストは継続的な学習と適応が求められる職種であり、将来的にも多くのチャンスが期待されます。

データエンジニアとデータサイエンティスト どちらを選ぶ?

データエンジニアとデータサイエンティストは、ビジネスにおけるデータ活用に重要な専門家です。しかし、データエンジニアとデータサイエンティストは役割が異なり、必要とされるスキルも違います。転職を目指す際には、能力、興味、キャリア目標を考慮することが重要です。

あなたのキャリアパスを選ぶ

データエンジニアとデータサイエンティストのどちらを選ぶかは、専門知識、情熱、キャリアの目標に大きく依存します。自分自身のスキルと興味がどちらの役割に合っているかを検討し、適切に選択しましょう。

データエンジニアに適している人

データエンジニアに適しているのは、以下のような特徴を持つ人です。

  • プログラミングやシステム設計に強い関心がある。
  • データベース管理や大規模データ処理システムに興味がある。
  • 複雑なデータ処理の問題を解決するのが好き。

データサイエンティストに適している人

データサイエンティストに適しているのは、以下の特徴を持つ人です。

  • 統計学や機械学習に深い興味があり、データから洞察を得ることに情熱を感じる。
  • 複雑なデータセットを分析し、ビジネスや組織に価値を提供することに興味がある。
  • データを通じて物事のパターンやトレンドを発見するのが得意。

データエンジニアもデータサイエンティストも、データ駆動型のビジネス世界において重要な役割を果たします。自分自身の適性と興味に合ったキャリアパスを選び、力を最大限に発揮しましょう。

データエンジニアとデータサイエンティストは協力して働く

データエンジニアとデータサイエンティストは、データ分析と活用の過程で、協力関係にあります。データエンジニアとデータサイエンティストは、異なる専門知識を持ちながらも、お互いの成果を最大化するために連携することが重要です。

協力して働く: エンジニアとサイエンティスト

データエンジニアは、データの収集、格納、整理のプロセスを担当し、データサイエンティストが分析を行うための土台を築きます。

一方、データサイエンティストは、整えられたデータを用いて分析を行い、ビジネスに有益な洞察を提供します。両者の協力はデータドリブンな意思決定プロセスの効率化と最適化を実現します。

データエンジニアが構築したデータベースやデータウェアハウスは、データサイエンティストにとって価値あるリソースです。データサイエンティストは、このリソースを活用して、機械学習モデルの構築、トレンドの分析、予測モデリングなどを行います。

データエンジニアはデータのアクセス性と処理能力を最適化し、データサイエンティストはそのデータを用いて洞察を導き出すことで、共に組織のデータ戦略を支えます。

データエンジニアとデータサイエンティストの両方が、独自のスキルと専門知識を活かすことで、データが持つ真の価値を引き出すことができます。

まとめと今後の展望

2024年版、データエンジニアとデータサイエンティストに転職を考えているあなたのために、世界的な平均年収と人材不足、それぞれの専門性と必要なスキル、将来性などについて解説しました。データを中心としたビジネス環境において、両者はとても重要な役割を果たしています。

今後、データ量と利用の複雑さが増すにつれ、データエンジニアとデータサイエンティストの需要はさらに高まるでしょう。特に、クラウド技術、機械学習、AIの進化により、各職種はより高度な技術的知識と専門スキルが必要となります。データエンジニアとデータサイエンティストは、ビジネスの成長に不可欠な存在であり続けるでしょう。

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