データ以上に価値のあるものはありません。これは事実です。世界経済フォーラムによると、2017年の世界のグローバルデータの価値は3兆ドルを超え、この額は過去5年間で着実に増加しています。
ここで言うデータエンジニアとは、あらゆる業界にとって重要な入札データを収集、保存、分析するシステムの構築と設計において、重要な役割を担う人物の1人です。
簡単に言えば、データエンジニアリングとは、大規模なデータを収集、保存、分析するシステムを構築・維持するプロセスです。ご存知のとおり、データは規模の大小を問わず、ほぼすべての業界に関連する重要なものです。
世界中の組織は膨大な量のデータを保有しており、データサイエンティストやアナリストがデータを活用できるよう、適切な人材とテクノロジーが必要です。
データエンジニアとは、分析や運用のためにデータを準備するITプロフェッショナルです。これらのソフトウェアエンジニアは、主に異なるソースからの情報を接続するデータパイプラインの構築を担当します。分析アプリケーション向けにデータのマージ、クレンジング、構造化を行います。データへのアクセス性を向上させ、組織のビッグデータエコシステムを改善します。
エンジニアが扱うデータ量は組織の規模によって異なります。企業規模が大きいほど、分析アーキテクチャは複雑になり、エンジニアが扱うデータ量も増えます。
医療、小売、金融サービスなど、データ集約型のニーズが高い業界もあります。一方、データエンジニアはデータサイエンスチームと連携し、データの透明性を高め、企業がより信頼性の高いビジネス上の意思決定を行えるようにします。
データエンジニアは、データベースとそのアーキテクチャの基盤を構築します。様々な要件を評価し、適切なデータベース技術を適用して堅牢なアーキテクチャを構築します。その後、実装プロセスを開始し、データベースをゼロから開発します。
データエンジニアは、バグやパフォーマンスの問題を検出するために定期的なテストも実施します。データエンジニアは、データベースを保守し、中断なくスムーズに動作するようにする責任を負います。データベースに障害が発生すると、関連するITインフラストラクチャに影響を及ぼします。
データエンジニアの専門知識は、パフォーマンスとスケーラビリティの問題を継続的にメンテナンスする必要がある大規模処理システムを管理する上で特に重要です。
データエンジニアは、データマイニング、モデリング、およびデータ生成を支援するデータセット手順を作成することで、データサイエンスチームを支援することもできます。このように、データエンジニアの役割はデータ品質の向上に不可欠です。
データエンジニアの役割と責任：
やりがいのある、やりがいのあるキャリアを探しているなら、データエンジニアリングを検討する必要があります。データエンジニアは、組織の成功に重要な役割を担い、データサイエンティスト、アナリスト、意思決定者がデータをよりアクセスしやすく、より有用なものにします。
このキャリアで成功するには、プログラミングスキルと問題解決スキルを活用して、大量のデータを処理できるソリューションを作成する必要があります。
そして、データは世界中のあらゆる組織にとって生命線となりつつあることは間違いありません。インド国民として、インド政府がデジタル開発を促進するための「デジタル・インディア」プログラムを支援していることをご存知でしょう。
データは多くの業界で重要な役割を果たすため、データを理解、管理、分析できる専門家の需要は今後ますます高まるでしょう。
多くのデータエンジニアは、コンピュータサイエンス、情報技術、または応用数学のバックグラウンドを持っています。大学などの正式な学位を取得することで、急速に変化するこの分野における複雑なタスクに対処するために必要な数学とデータスキルを身につけることができます。
キャリアアップと収入アップのために、大学院の学位を取得することも可能です。学位を取得する以外にも、目標を達成するために検討できる方法がいくつかあります。
データエンジニアになるには、まずオンラインで学位を取得することが最初のステップです。数学、コンピュータサイエンス、物理学、工学など、オンラインで取得できる学士号は数多くあります。
学士課程に加えて、コンピュータサイエンスやコンピュータエンジニアリングなどの修士課程にも入学できます。
コーディング: この職務にはコーディング言語に精通している必要があります。習得が必要な一般的なプログラミング言語としては、SQL、NoSQL、Python、Java、R、Scalaなどがあります。
リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース: データベースは、データストレージにおける最も一般的なソリューションの1つです。リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの両方、そしてそれらの仕組みを理解しておく必要があります。
ETL（抽出、変換、ロード）システム: ETLは、データベースやその他のソースからデータをデータウェアハウスなどの単一のリポジトリに移動します。一般的なETLツールには、Xplenty、Stitch、Alooma、Talendなどがあります。
データストレージ: データストレージも重要なスキルです。データエンジニアとして働く場合、データの種類によっては異なる方法で保存する必要があることを念頭に置く必要があります。組織のデータソリューションを設計する際には、データレイクとデータウェアハウスのどちらをいつ使用するべきかを把握する必要があります。
自動化とスクリプト作成: 組織は膨大な情報を収集するため、ビッグデータを扱う上で自動化は重要です。データエンジニアは、反復的なタスクを自動化するためのスクリプトを作成する必要があります。
データ分析とビジネスインテリジェンスシステム: 運用システムのデータフローを実装します。
機械学習: 昨今、機械学習 (ML) は注目のスキルです。データエンジニアになるには、チームのデータサイエンティストのニーズを理解するために、このスキルを身につけ、基本概念をより深く理解する必要があります。
ビッグデータツール: データエンジニアは通常のデータを扱うのではなく、ビッグデータを日々管理します。ただし、Hadoop、MongoDB、Kafka などのツールやテクノロジーを活用します。
データセキュリティ: データエンジニアになるには、データセキュリティも重要な要素です。企業によっては、専任のデータセキュリティチームが存在する場合もありますが、データエンジニアはデータの安全な管理と保管も行う必要があります。
技術系以外の対象者への調査結果の発表： データエンジニアとして、自分が設計または修正している内容と、それが組織にとってなぜメリットとなるのかを説明できなければなりません。
認定資格の取得： データエンジニアとして成功するための最適な方法の一つは、関連する認定資格プログラムを取得することです。次のセクションでは、最適なデータエンジニア認定資格について説明します。
データエンジニアとして他社との差別化を図りたいなら、データエンジニア認定資格を取得するのが賢明です。認定資格は、一般的にビッグデータを扱うための適切なスキルと知識を有していることを証明します。
キャリア目標に最適な認定資格を選択できるよう、最も需要の高いデータエンジニア認定資格のリストをまとめました。
Google Professional Data Engineer 認定資格は、データシステムの作成、管理、セキュリティ保護、モニタリングを行う能力を証明します。多肢選択式および多肢選択式の質問で構成される 2 時間の試験に合格する必要があります。
Google Professional Data Engineer 認定試験に受験要件はありませんが、Google では、Google Cloud Platform ソリューションの 1 年間の実務経験を含む、少なくとも 3 年の業界経験があることを推奨しています。試験はオンラインでどこからでも受験でき、英語または日本語のテストセンターでも受験できます。
IBM Certified Solution Architect – Cloud Pak for Data v4.x 認定は、データと AI を活用したハイブリッドクラウド ソリューションを設計、計画、構築するスキルを証明します。
データ ガバナンス、アナリティクス、データ サイエンス、機械学習、AI を含むソリューションの実装と運用化を主導およびガイドできます。6 つのセクションと 63 個の多肢選択式の質問で構成される試験に合格する必要があります。
IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 認定は、データ ウェアハウス ソリューションを設計、計画、構築する能力を証明します。
データガバナンス、データ処理アプローチ、データストアと仮想化、リアルタイム処理ソリューションなどに関する実用的な知識が必要です。
IBM 認定ソリューションアーキテクト – データウェアハウス V1 プロフェッショナルの認定バッジを取得するには、7 つのセクションと 62 個の多肢選択式問題からなる試験に合格する必要があります。
AWS 認定データ分析 – スペシャリティ認定は、AWS データレイクと分析サービスに関する技術スキルと経験を証明します。
この認定では、AWS データ分析サービスを識別し、それらがどのように連携するかを理解する能力が試されます。また、この認定では、AWS データ分析サービスがデータの収集、保存、処理、可視化ライフサイクルにどのように適合するかを理解する能力も試されます。
AWS 認定データ分析 – スペシャリティ認定は、以前は AWS 認定ビッグデータ – スペシャリティと呼ばれていました。有効期間は試験合格日から 3 年間です。
Cloudera は、CCP および CCA 認定資格に代わり、プラットフォームの習熟度をテストする新しい Cloudera Data Platform (CDP) Generalist 認定資格を導入しました。
この新しい試験では、管理者、開発者、データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、システムアーキテクトなど、様々な役割におけるプラットフォームの一般知識が問われます。
Cloudera Data Platform Generalist 認定資格は60問で、試験時間は90分です。その他の専門分野別認定資格には、CDP Administrator – Private Cloud Base、CDP Data Developer、CDP Data Analyst、CDP Administrator – Public Cloud などがあります。
DASCA Associate Big Data Engineer 認定資格は、最も人気のある認定資格の一つです。この認定資格は、Hadoop や Spark などの一般的なビッグデータプラットフォーム、そして HBase、Hive、Pig、HiveQL などのプロプライエタリおよびオープンソースの様々な開発ツールに関する知識を検証します。
この認定資格を取得するには、75問のオンライン試験に合格する必要があります。学歴と職歴に基づいて、3つの方法で受験資格を得ることができます。
DASCAが提供するもう1つの優れた認定資格は、DASCA シニアビッグデータエンジニア認定です。
Data Science Council of America (DASCA) シニアビッグデータエンジニア認定は、スキルアップを目指す経験豊富なプロフェッショナル向けに設計されています。
この認定資格を取得するには、85問の試験に合格する必要があります。学歴と職歴に基づいて、4つの方法で受験資格を得ることができます。
SAS Certified Data Integration Developer 認定プログラムは、SAS 9 環境におけるデータ統合開発スキルを検証します。
SAS Certified Data Integration Developer 認定プログラムは、SAS Business Analytics のプラットフォームアーキテクチャの定義方法、ソースデータとターゲットデータのメタデータ作成方法、変換処理の操作方法などを学習します。この認定プログラムには、SAS および Pearson Vue 認定試験に合格する必要があります。
データエンジニアとしてキャリアをスタートするには、コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士号と、プログラミング言語、データベース、ビッグデータ技術に関する基本的なスキルが必要です。データエンジニアは、シニアデータエンジニアの監督の下、シンプルなデータエンジニアリングプロジェクトに取り組みます。
データエンジニアリングの経験と知識を積むにつれて、ジュニアデータエンジニアへと昇進します。1つ以上のプログラミング言語、データベース、ビッグデータ技術の熟練度が向上します。ジュニアデータエンジニアとして、より難易度の高いプロジェクトに携わり、データソリューションの設計と実装においてより自律的な権限を持ちます。
データエンジニアとして数年勤務した後、シニアレベルに到達します。複数のプログラミング言語、データベース、ビッグデータ技術に関する専門知識を身に付けます。このポジションでは、プロジェクトやデータエンジニアのチームを率い、複雑なデータソリューションを構築します。
データエンジニアリングにおいてリーダーシップスキルと豊富な経験をお持ちの方は、リードデータエンジニアになることができます。リードデータエンジニアとして、組織全体のデータソリューションの設計と実装を担当するエンジニアチームを監督します。
データアーキテクトは、組織のビジネス目標をサポートするデータアーキテクチャの設計と構築に重点を置く役割です。データアーキテクトは、ビジネス関係者やエンジニアと緊密に連携し、データソリューションの拡張性、信頼性、セキュリティを確保します。
データインフラストラクチャマネージャーは、データベース、データウェアハウス、ビッグデータ技術など、組織のデータインフラストラクチャの管理に重点を置きます。データエンジニアリングチームを管理し、他のIT部門と連携して、データソリューションが他のシステムと統合されるようにします。
最高データ責任者は、データエンジニアリングの上級管理職です。この役割では、組織のデータ戦略を管理し、データがビジネス目標の達成に効果的に活用されるようにします。また、データエンジニアリング、データ分析、データガバナンスの各機能を監督し、他の経営幹部と緊密に連携して、データが組織にとって戦略的資産となるよう努めます。
データエンジニアリングは間違いなく注目のキャリアパスです。この分野では、現実世界の問題を解決し、データに基づいて適切なソリューションを構築するために、様々なスキルと献身的な姿勢が求められます。
キャリアアップと知識基盤の強化のためには、データエンジニア認定資格の取得を検討する必要があります。
このブログ記事では、業界で取得可能な最高のデータエンジニア認定資格をいくつか厳選しました。
この記事で紹介するデータエンジニアリング認定資格は、データ管理と分析に関する知識とスキルを証明し、他社との差別化を図るのに役立ちます。
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