AIやITが普及していく中で、データエンジニアの需要は高まっています。
しかし、「データエンジニアはやめとけ」という噂を聞いて、不安に感じている人もいるでしょう。
そこで本記事では、データエンジニアはやめとけと言われる理由や転職するメリット、必要なスキルなどを解説します。
データエンジニアを目指している人は、最後まで読むことで、転職すべきかを見極められます。
データエンジニアとは
データエンジニアはやめとけと言われている理由の前に、理解を深めるためにも、まずはデータエンジニアの概要を把握しましょう。
データエンジニアとは、企業が抱える膨大なデータを利活用するための基盤構築・環境整備をする専門家です。
データアナリストやデータサイエンティストと連携し、データ活用をするための土台作りを担います。
平均年収
データエンジニアの平均年収は、求人ボックスの調査によると、475万円でした。
（参照元：求人ボックス 給料ナビ）
日本の平均年収は、478万円のため、データエンジニアの平均年収は水準とおりです。（国税庁 令和6年分民間給与実態統計調査結果について）
仕事内容
データエンジニアの具体的な仕事内容は、以下があげられます。
- データの収集、貯蓄
- AIのための学習データ作成
- データの整理・加工
「データを利活用するための地盤を整える」仕事をするのがデータエンジニアです。
データエンジニアは「やめとけ」と言われる3つの理由
続いては、データエンジニアは「やめとけ」と言われる理由について解説します。
理由が明確になれば、意思決定をする際の判断材料になるので、参考にしてください。
未経験からの参入障壁が高いから
データエンジニアは「やめとけ」と言われる理由のひとつは、未経験からの参入障壁が高いからです。
データエンジニアはプログラミングに加え、サーバーやデータベースなどのインフラ知識も求められます。
たとえば、実務では以下のスキルが必須です。
- PythonやSQLを使った実装
- AWSなどのクラウド構築経験
- Linuxサーバーの操作知識
紹介した技術や知識を独学で習得するのは難しく、実務経験がないと採用の土俵に上がれない企業も存在します。
もし独学で勉強する場合、1年以上の時間が必要です。学習時間が取れない人は、データエンジニアに転職できるのは数年後になるでしょう。
はやたす一方で、スクールを通して学習できる時間がある人は、半年〜1年ほで転職できる可能性があるので、選択肢として考えてもよいでしょう。
データエンジニアは「やめとけ」と言われるのは、時間無い人に対して向けている言葉であると考えられるため、自分の状況を踏まえて検討しましょう。
成果が評価されづらいから
成果が評価されづらいのも、データエンジニアは「やめとけ」と言われる要因です。
データ基盤の構築や保守は「動いて当たり前」のインフラ業務であり、問題が起きない限り注目されません。
地味な作業が多く、ビジネスへの貢献度が可視化されにくいため、給与や昇進に反映されないと不満を感じる人もいます。
はやたす正当な評価を受けたい人は、裏方の中でも注目されやすい職種である、「データサイエンティスト」や「データアナリスト」への転職を検討するのも選択肢のひとつです。
将来に対する不安があるから
データエンジニアは「やめとけ」と言われる理由の中でも、特に考えられるのは、将来に対する不安です。
IT技術の移り変わりは激しく、クラウドサービスやAIの進化により、手動での構築作業は自動化されつつあります。
たとえば、便利なツールの登場で、以下の作業はAIによって効率化されています。
- 一からのコード記述
- サーバーの物理的な管理
- 手動でのデータ転送
「苦労して身につけた技術が、数年後には不要になるのでは」という懸念から、キャリアに迷いを感じる人もいるでしょう。
データエンジニアに対する将来の不安がある人は、データアナリストやデータサイエンティストを推奨します。
はやたすTech Frontier（テクフロ）では、データアナリスト・データサイエンティストを目指す業界初の超実践型スクールを開講しています。
半年〜1年で転職している受講生も多く、「家族旅行を年1回から3回に増やせた」「在宅ワークで家族時間を増やせた」という転職後の嬉しいコメントも届いています。
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データエンジニアになるメリット
続いては、データエンジニアに転職したあとのギャップを無くすために、メリットも把握しましょう。
「やめとけ」と言われるデメリット部分と、メリットを総合的に判断することで、最適な選択ができます。
人材としての価値が上がる
データエンジニアになるメリットのひとつは、人材としての価値が上がる点です。
なぜなら、あらゆる業界でDXが進み、データを扱える技術者の需要は右肩上がりだからです。
以下のように、データ基盤の構築スキルを身につければ、業界問わず活躍の場が広がります。
- PythonやSQLなどの汎用言語
- AWSやGCPなどのクラウド技術
- データの品質管理ノウハウ
データエンジニアに必要なスキルを習得できれば、特定の企業に依存せず、どこでも通用するエンジニアとしてキャリアをあゆめるでしょう、
チームで大規模な案件に取り組める
チームで大規模な案件に取り組める点は、データエンジニアならではのやりがいです。
扱うデータ量は膨大で、ひとりの力では処理しきれない巨大なシステムを構築するケースもあります。
たとえば、以下のようなプロジェクトに参加します。
- 数千万人のユーザーデータ処理基盤
- 全社横断のデータ統合プロジェクト
- リアルタイム分析システムの構築
ビッグプロジェクトに直接関われる機会は数少ないため、データエンジニアとして活動すると、貴重な経験を得られるでしょう。
データエンジニアに向いている人
データエンジニアは、専門的なスキルや知識が必要な職種ですが、数学科出身のような特別な才能が求められるわけではありません。
ここでは、データエンジニアに向いている人について解説します。
地道な作業をコツコツ続けられる人
地道な作業をコツコツ続けられる人は、データエンジニアに向いています。なぜなら、膨大なデータ基盤を構築する仕事は、テスト・立証などの泥臭い作業の繰り返しだからです。
見すると単純に見える作業でも、ミスがあればシステム全体が停止するリスクがあります。
論理的思考が得意な人
論理的思考が得意な人も、データエンジニアに向いています。その理由は、膨大なデータをスムーズに処理するためには、最適なデータの流れを筋道立てて組み立てる必要があるからです。
データエンジニアは、エラーの原因を因数分解して特定したり、無駄のないデータ処理手順を考えたりします。
その際、感覚や思いつきでシステムを作ると、処理速度の低下や予期せぬエラーを招きます。
学習をするのが好きな人
学習をするのが好きな人も、データエンジニアに向いています。
というのも、AIやクラウドサービス、データベース技術は日々進化しており、昨日の常識が今日には古くなる場合があるからです。
データエンジニアに不向きな人
続いては、データエンジニアに不向きな人の特徴を解説します。
もし該当する場合は、データエンジニアに転職しても、悪いギャップを感じてしまう可能性が高いでしょう。
すぐに成果や評価を求める人
データエンジニアの成果物は、システムの裏側にあるインフラであり、売上のように可視化されるわけでありません。
成果を明確に評価されづらいデータエンジニアは、収入が増えにくい傾向にもあります。もちろん、技術力が高まれば、収入は高くなります。
対人関係が苦手な人
データエンジニアは、パソコンに向かってコードを書くだけが仕事ではありません。
以下のように、データサイエンティストやデータアナリストなどと、密に連携をとってプロジェクトを進行します。
- データ分析担当者への要望ヒアリング
- 仕様変更に伴う開発チームとの調整
- ビジネス部門への技術的な説明
データエンジニアは、ただシステムを組むのではなく、各担当者とコミュニケーションを通じて成果物を制作するため、対人関係が苦手な人には不向きだと言えるでしょう。
データエンジニアに必要なスキル
続いては、データエンジニアに必要なスキルについて解説します。
活用するスキルを事前に理解しておくと、この先習得したい技術であるかも見極められます。
Python・SQL・Linuxのスキル
Python・SQL・Linuxのスキルは、データエンジニアの業務において基礎となる能力です。
具体的には、以下の場面で活用します。
- Pythonでデータ加工のスクリプトを作成
- SQLを使ってデータベースから情報を抽出
- Linuxコマンドでサーバーの権限設定
データエンジニアとして活躍するには、基本技術を習得し、地盤を固める必要があります。
データ処理・ETL/ELTの技術
データ処理・ETL/ELTの技術は、散乱しているデータを統合し、分析可能な状態にするために不可欠です。
ETLとは、以下の工程を指します。
- Extract：各システムからデータを抽出
- Transform：分析しやすい形式へ加工
- Load：データウェアハウスへ格納
最近ではクラウドサービスの進化により、加工してから格納するETLだけでなく、格納してから加工するELTも普及しています。
レポートの作成能力
どれほど高度なシステムを作っても、その仕組みや利用状況が可視化されていなければ、利用者も活用できません。
レポート作成能力は、制作したシステム分かりやすく伝えるために必須のスキルなので、習得する必要があります。
問題解決能力
問題解決能力は、予期せぬシステムトラブルへ迅速に対応するために必要です。
データ基盤の運用では「データが届かない」「処理が終わらない」といった障害が日常的に発生します。
その際、なにが原因かを特定し、問題を瞬時に解決しなくてはいけません。また、同じ状況が起こらないための保守も大切です。
バッチ処理・クラスタ管理・機械学習の理解
データ量は増えるにつれて、手動での管理や単一サーバーでの処理に限界をむかえます。
そのとき、バッチ処理・クラスタ管理・機械学習の理解は、大規模なデータ基盤を効率的に運用するために必要です。
データエンジニアの将来性・キャリアパス
データエンジニアへの転職を考える際、将来性やキャリアパスについて気になる人も多いでしょう。
ここでは、データエンジニアに転職した先の将来について解説します。
プロジェクトマネージャー（PM）
データエンジニアの次にキャリアステップのひとつは、プロジェクトマネージャーです。
プロジェクトマネージャー（PM）は、開発チーム全体を指揮し、プロジェクト成功へと導く役割です。
AIエンジニア
AIエンジニアは、データエンジニアと親和性が高く、ネクストキャリアとして1番近しい職種です。
AIエンジニアとは、最先端のAI（人工知能）技術を使い、システムやサービスを開発・実装する技術者です。
データエンジニアとして活動している内容に、AI技術を用いるのがAIエンジニアのため、次のステップとして目指しやすいでしょう。
データサイエンティスト
データエンジニアのキャリアステップでは、データサイエンティストも目指せます。
データサイエンティストとは、データから企業の課題を解決するための策案・実行までおこなう職種です。
データエンジニアは、データサイエンティストと協力してプロジェクトを進行するため、イメージも持ちやすいでしょう。
「いきなり、データサイエンティストになるのは難しいの？」と思う人もいますが、結論、難しいですが実現できます。
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データエンジニアは「やめとけ」と言われるのはおかしい！
データエンジニアは「やめとけ」と噂されてていますが、適性が無かった人はネガティブに考えるでしょう。
一方で、データエンジニアに向いている人は、「やるべきだ」「おすすめ」と言うはずです。
はやたすこのように、職業は自分の適性や目指している先によって大きく異なります。
そのため、データエンジニアは「やめとけ」という噂を耳にしただけで結論を出すのではなく、総合的に判断したうえで選択することが大切です。
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はやたすデータサイエンス系の職種を目指している人にとっては、データエンジニアを目指すよりもおすすめです。
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データエンジニアによくある質問と回答
データエンジニアによくある質問について回答していきます。
データエンジニアは未経験でもなれる？
データエンジニアは未経験からでも目指せます。ただし、独学で目指すと1年以上かかる場合もあるので、スクールで学習するのがおすすめです。
データエンジニアは副業でも成立する？
データエンジニアは副業でも成立しますが、睡眠時間が削られて体調を壊しかねないため推奨しません。
データエンジニアはつまらない？
「すぐに成果や評価を求める人」や「対人関係が苦手な人」はつまらないと感じやすいでしょう。一方で、「コツコツ努力できる人」や「データ分析が好きな人」は楽しいと感じるでしょう。
データエンジニアはなくなる？
結論、無くなりません。しかし、企業が雇用する母数は減っていくでしょう。
データエンジニアの転職で資格は必要？
結論、資格は必須ではありませんが、有利になる場合もあります。その際におすすめなのが、「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」「統計検定」などです。
詳しくは、以下の記事をご覧ください。
データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？
データエンジニアは、データ分析をするための基盤を整える職種です。データサイエンティストは、データエンジニアが構築したシステムを活用しながら、企業の課題を解決するための役割を担う職種です。
