データサイエンティストとデータエンジニアの需要や将来性について解説

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。

キャリア

2020/01/22 UP

「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。

データサイエンティストとデータエンジニアを取り巻く環境

データサイエンティストとデータエンジニアは、ビッグデータの活用が求められる中でますます重要になってきています。

膨大なデータから事業戦略などに活用できるような分析を行うデータサイエンティストと、こうした分析に必要なデータの管理や整理、提供を行うデータエンジニアは、切っても切れない関係にあります。データエンジニアが個々のデータを分かりやすくまとめ、可視化するからこそデータサイエンティストは分析やコンサルに集中できます。

両者の役割がしっかりと分かれており、現代の企業運営には必要不可欠な存在になっているのです。

データエンジニアについてもっと知りたい方はぜひ、こちらの記事もご覧ください。

データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、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とデータエンジニアの需要は高い？低い？

データサイエンティストと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。

こうした背景から、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需要は高まっており、そ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っています。

データサイエンティストは米国で将来性のある職業1位に

米国では、将来性のある職業1位としてデータサイエンティストが選出されており、すでに高い需要が見込まれています。また、データサイエンティストの需要が増えることは、データエンジニアの活躍の場が増えるということでもあります。

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。

データサイエンスに対する国のサポート

AI時代の人材育成をするために、国はデータサイエンスのスキルをもつエキスパートの教育体制を検討しています。最終的なゴールは、全ての人がAIやデータサイエンスの知識を身につけること。そのために、全大学でAIや数理、データサイエンス教育の展開を目指しています。

また、高校卒業時点で基本的なAI活用能力取得を目指すなど、レベルに応じた教育プログラムを実行することも検討しています。さらに資格認定や教育プログラム設定をするとともに、優秀な人材が安心して働けるよう経団連と連動し、採用や処遇の改善もプログラムに盛り込まれています。

新たな時代を迎えようとしている今、国全体で対応しようという動きがあるのです。

データサイエンス学部が新設された大学などもある

国がAI時代に対応しようと新たな動きを見せる中、早くもデータサイエンティストになるための学部を新設した大学などもあります。

日本で最初にデータサイエンティスト学部を新設したのは滋賀大学です。データから価値のある情報を取り出し分析するとともに、意思決定に活かす能力を備えた人材を育成しようとしています。

また、首都圏初のデータサイエンス学部をつくった横浜市立大学では、膨大なデータの中から新たな価値を生み出せる人材育成をするために実践的な学びの機会を提供しているのです。

これらの大学の他にも、続々とデータサイエンスに関わる学部ができており、世の中の流れに対応しようとしています。

データサイエンティストと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。

データサイエンティスト・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。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストで活躍するためにはデータを操るスキルとともに、ビジネスでも活躍できる能力が求められます。具体的には以下の3つが挙げられます。

・ITスキル

・ビジネススキル

・統計を分析・解析するスキル

ITスキルは幅広いIT知識、データ処理やデータベースのスキル、そしてプログラミングです。ここに数学やデータ分析手法の取得や、ビジネスの理解、ロジック思考、そしてプレゼンテーション能力など幅広いスキルが求められます。

データエンジニアに必要なスキル

データエンジニアで活躍するために必要なスキルは、数字やデータを操る専門的なものです。

具体的は以下の4つが挙げられます。

・数学

・データの可視化

・プログラミング

・クラウドスキル

データエンジニアに必要な数学スキルとしては、微分積分や確率統計、線形代数などが挙げられます。

また、バラバラのデータを可視化し意味や傾向などを把握する能力や、システム開発や効率化のための機械学習に対応できるプログラミングスキル、クラウドサービスを利用したデータ分析をするスキルなど、データを利用する高度な知識が求められるのです。

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