データ エンジニアリングは、大規模なデータ収集、保存、および分析システムを開発および構築する手法です。 これは、ほぼすべての業界に適用される広大な分野です。 企業は膨大な量のデータを収集する可能性を秘めていますが、データ サイエンティストやアナリストがデータを確実に使用できるようにするには、適切な人材とテクノロジが必要です。 この分野で働きたいとずっと思っていましたか？ その場合は、データ エンジニアとは誰か、その仕事内容、給与、スキル要件など、データ エンジニアリングについて知っておくべきことをすべて説明します。
データエンジニアとは？
データ エンジニアは、分析または運用目的でデータを準備することを主な責務とする IT 専門家です。 これらのソフトウェア エンジニアは、複数のソース システムからの情報を接続するデータ パイプラインの作成を担当することがよくあります。 分析アプリケーションで使用するためにデータを構造化する前に、データを結合、統合、および精製します。 彼らは、データをよりアクセスしやすくし、会社のビッグデータ環境を最大限に活用したいと考えています。
エンジニアが扱うデータの量は、ビジネス、特にその規模によって異なります。 分析アーキテクチャが複雑になり、エンジニアが責任を負うデータが増えるほど、組織は大きくなります。 ヘルスケア、小売、金融などのいくつかのビジネスは、よりデータ集約的です。
データ エンジニアは、データ サイエンス チームと協力して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 エンジニアの役割
データ エンジニアは、データ サイエンティストやアナリストが使用するデータを収集して準備します。 彼らには XNUMX つの重要な責任があります。
＃1。 ジェネラリスト
広範囲に重点を置いたデータ エンジニアは、多くの場合、少人数のグループで作業し、最初から最後までデータを収集、取り込み、分析します。 彼らは他のデータ エンジニアよりもスキルが高いかもしれませんが、システム アーキテクチャについてはあまり理解していません。 データ エンジニアになりたいデータ サイエンティストは、ゼネラリストの役割に適しています。
ゼネラリスト データ エンジニアは、前月の毎日の配達数を表示し、翌月の配達量を見積もる小規模な大都市圏の食品配達ビジネスのプロジェクトに取り組む場合があります。
＃2。 パイプライン中心のエンジニア
これらのデータ エンジニアは、多くの場合、中規模のデータ分析チームや、分散プラットフォームにまたがるより複雑なデータ サイエンス プロジェクトに取り組んでいます。 このポジションは、中規模および大企業で必要とされる可能性が高くなります。
地域の食品配達会社は、パイプライン中心のイニシアチブに着手して、データ サイエンティストとアナリストが配達情報のメタデータを検索するためのプラットフォームを開発する場合があります。 彼らは、前月の走行距離と配達に必要な時間を調べ、そのデータを予測アルゴリズムで利用して、会社の将来のビジネスにとって何を意味するかを判断します。
＃3。 データベース中心のエンジニア
これらのデータ エンジニアは、分析データベースの構築、維持、入力を担当します。 この機能は、通常、データが複数のデータベースに分散している大規模な組織で見られます。 エンジニアは、抽出、変換、読み込み (ETL) 手法を使用してテーブル スキーマを開発し、効率的な分析のためにデータベースを調整します。 ETL は、複数のソースから単一の宛先システムにデータをコピーするプロセスです。
分析データベースは、大規模な、複数の州にまたがる、または全国規模のフード デリバリー ビジネスにおけるデータベース中心の取り組みです。 データベースの構築に加えて、データ エンジニアは、プライマリ アプリケーション データベースから分析データベースにデータを転送するためのコードを記述します。
データ エンジニアの責任とは?
データ エンジニアは、分析チームの一員としてデータ サイエンティストと頻繁に共同作業を行います。 エンジニアは、データ サイエンティストに使用可能な形式でデータを提供します。データ サイエンティストは、その情報を使用して、予測分析、機械学習、およびデータ マイニング アプリケーション用のクエリとアルゴリズムを実行します。 また、データ エンジニアは、企業のリーダー、アナリスト、およびその他のエンド ユーザーに集計データを提供して、ビジネス オペレーションを改善するための分析と適用を行います。
データ エンジニアは、構造化されたデータと構造化されていないデータの両方を扱います。 構造化データは、データベースなどのフォーマットされたリポジトリにフォーマットして保存できる情報です。 テキスト、写真、オーディオ、ビデオ ファイルなどの非構造化データは、従来のデータ モデルには適合しません。 データ エンジニアは、両方の種類のデータを処理するために、データ アーキテクチャとアプリケーションに対するさまざまなアプローチを理解する必要があります。 データ エンジニアのツールキットには、オープンソースのデータ入力や処理フレームワークなど、多数のビッグ データ テクノロジも含まれています。
データ工学に必要な学歴とスキル
多くの組織は、コンピューター サイエンス、情報技術、または応用数学の学位を持つ人を好みます。 データ エンジニアは通常、ソフトウェア エンジニアリングの学位を取得しています。 数学や統計学の学位を持っている人もいます。これは、学んだことをさまざまな問題に取り組むために応用できるため、役に立ちます。
大規模なデータ セットに対して抽出、変換、および読み込み (ETL) を実行できる大規模なデータ ウェアハウスを構築するための事前の専門知識が有利になります。 さらに、データ エンジニアは、Java、Python、SQL、Scala などのプログラミング言語に精通しています。
データエンジニアスキルとは？
複数のデータ エンジニアリング スキルがあり、次のようなスキルがあります。
＃1。 プログラミング言語
Javascript、Python、Scala などのコーディング言語の知識。
＃2。 SQL の専門知識
SQL はさらに別のデータ言語です。 データ エンジニアは、相関サブクエリやウィンドウ関数などの手法を使用して、SQL のさまざまな種類の複雑さを表現できる必要があります。 また、データ エンジニアは、データベースの実行計画を読んで理解できる必要があります。 彼らは、プログラムのプロセス、インデックスがどのように機能するか、さまざまな結合方法、および分散次元を理解する必要があります。
＃3。 建築プロジェクション
データ エンジニアは、ライブラリ、ツール、リソース、プラットフォーム、さまざまなデータベース機能のニュアンス、計算、ストリーム プロセッサ、プロパティ、ワークフロー オーケストレータ、メッセージ キュー、シリアル化形式、およびその他の関連テクノロジに精通している必要があります。
＃4。 データ モデリング手法
彼らは、正規化と非正規化のトレードオフ、エンティティ関係モデリング、および次元モデリングに精通している必要があります。
＃5。 ETL (抽出、変換、ロード)
このデータ統合手順により、データ エンジニアは複数のソースからのデータを組み合わせて単一のデータ ソースを生成できます。 この単一のデータ ソースは、データ ウェアハウスに配置されます。 データ エンジニアは、変化に適応できる体系化された ETL を作成できる必要があります。
＃6。 データストレージ
データエンジニアとしてデータを保存できる必要があります。 そのため、企業向けのデータ ソリューションを構築する際には、データ ウェアハウスとデータ レイクのどちらを採用するかを決定する必要があります。
＃7。 クラウドコンピューティング
企業がますます物理サーバーをクラウド サービスに置き換えているため、クラウド コンピューティングとクラウド ストレージを理解することは非常に重要です。
#8。 ビッグデータ ツール
データ エンジニアは、大量のデータを処理する場合があります。 Kafka、Hadoop、および MongoDB は、一般的なツールとテクノロジです。
データエンジニアになる方法
多くの場合、データ エンジニアは、コンピューター サイエンス、エンジニアリング、応用数学、または情報技術に関連する別の分野のバックグラウンドを持っています。 この職業には幅広い技術的知識が必要なため、将来のデータ エンジニアは、ブート キャンプや認定資格だけでは競争に十分に対応できないことに気付く場合があります。 PayScale によると、ほとんどのデータ エンジニアリング職は、少なくとも関連分野の学士号を取得している必要があります。
Python や Java などの多数のプログラミング言語の経験と、SQL データベース アーキテクチャの知識が必要です。 ブート キャンプまたは認定資格は、IT または数学や分析などの関連分野のバックグラウンドを既に持っている場合、履歴書をデータ エンジニアリングの雇用に適応させるのに役立ちます。 たとえば、以前に IT で働いていたが、特定のデータの役割を持っていなかった場合は、データ サイエンスのブート キャンプに登録するか、データ エンジニアリング認定を取得して、他の IT 経験に加えて能力があることを証明できます。 .
テクノロジーや IT の経験がない場合は、集中プログラムに登録するか、学部プログラムに投資して、その分野での能力を証明する必要があります。 学士号を持っていても、関連する分野ではない場合は、データ分析とデータ エンジニアリングの修士号を確認できます。
最終的には、あなたの状況とあなたが興味を持っている職業の種類に依存します. 時間をかけて求人情報を読み、企業が何を求めているかを理解してください.
データ エンジニアの給与 2023
13 年 2023 月 122,672 日の時点で、米国のデータ エンジニアの平均年収は 26,372 ドルです。 データ エンジニアの平均追加現金報酬給与も 150,629 ドルで、データ エンジニアの平均総報酬給与は XNUMX ドルです。 この給与は、データ エンジニアの資格や経験によっても異なります。
初級レベルのデータ エンジニアの給与は、年間約 77,783 ドルです。 彼らは通常、106,748 年から 117,826 年という数年の経験しかありません。 中間レベルのデータ エンジニアの給与は、年間約 XNUMX ドルです。 これらの専門家は、通常、この分野で XNUMX 年から XNUMX 年の経験があります。 最後に、シニア データ エンジニアの給与は年間 XNUMX ドルです。 シニア データ エンジニアは、多くの場合、現場で XNUMX 年以上の経験があり、ジュニア データ エンジニアの監督とタスクの割り当てを担当しています。
データ エンジニアとデータ サイエンティスト
両者はプロジェクトで協力しています。 データ エンジニアは、データベースやその他の形式に保存されている企業データを編集して整理します。 また、データ サイエンティストにデータを提供するデータ パイプラインも作成します。 そのすべてのデータは、データ サイエンティストによって、ビジネス オペレーションと結果を改善する分析やその他のプロジェクトに使用されます。
データ サイエンティストとデータ エンジニアは、異なるスキル セットと重点分野を持っています。 データ エンジニアに関しては、常に特定の重点を置いているとは限りません。 彼らは通常、複数の分野に精通しており、幅広い知識とスキルを備えています。 一方、データ サイエンティストは、多くの場合、専門分野に重点を置いています。 彼らは、探索的データ分析にもっと関心があります。 データ サイエンティストは斬新な全体像の問題に取り組み、データ エンジニアはそれらを適切に配置します。
データ エンジニアとデータ アーキテクト
データ エンジニアとデータ アーキテクトの仕事は絡み合っており、よく混同されます。 ビジネス要件を技術要件に変換し、データ標準と原則を開発するシニア ビジョナリーは、データ アーキテクトとして知られています。 彼らは、企業の企業データ管理構造を視覚化し、開発します。 データ エンジニアは、データ アーキテクトと協力して、データ アーキテクトのデータ アーキテクチャによって記述されたデータ システムを構築および維持します。
データ エンジニアにとって典型的な XNUMX 日はどのようなものですか?
データ エンジニアの主な目標は、生データを組織に提示する前に、使用可能でアクセス可能なものに変換することです。 それだけでなく、多くのソースからのデータを設計、構築、テスト、ブレンド、管理、および最適化する必要があります。 彼らは、このデータを生成するインフラストラクチャを構築します。 目標は、スムーズに実行されるデータ パイプラインを構築することです。 さらに、複雑なクエリを設計して、データに簡単にアクセスできるようにします。
データ エンジニアの通常の XNUMX 日は、会社によって異なります。
データ エンジニアになるには何が必要ですか?
この分野への入学には、コンピューター サイエンス、ソフトウェアまたはコンピューター エンジニアリング、応用数学、物理学、統計学、または関連分野の学士号が必要です。 ほとんどの初級レベルの役割には、インターンシップなどの実際の経験も必要です。
データエンジニアリングは良いキャリアですか?
「優れた」仕事の特徴は常に主観的なものですが、データ エンジニアリングは、平均以上の給与と仕事の安定性を備えた需要の高い職業です。
データ エンジニアはコーディングを行いますか?
コーディングは、他のデータ サイエンスの専門家と同様に、データ エンジニアに必要な能力です。 SQL のほかに、データ エンジニアはさまざまな仕事のためにさまざまな追加のプログラミング言語を採用しています。 データ エンジニアリングで利用できるプログラミング言語は他にもありますが、Python は間違いなく最も優れた言語の XNUMX つです。
まとめ
近年、データエンジニア職の需要が急増しています。 企業は、データの問題を解決してくれるデータ エンジニアを積極的に探しています。 このスキルセットは需要が高く、他の分野のように過飽和というわけではありません。 これらの能力を習得した個人は、良い生活を送るチャンスがあります。 この資料は、この作業分野での進歩を支援するために提供されています。 幸運を！
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参考文献
