データ エンジニアリングでは、意味のあるデータを収集、保存、分析、作成するシステムの構築を扱います。そのユースケースは、何らかの形式のデータが見つかるあらゆる業界に及びます。
そして、そのような業界を支えているのがデータエンジニアです。利用可能なデータを理解していなければ、組織やアナリストは何も分からないままになります。
では、どうすればデータ エンジニアになれるのでしょうか?それは現時点で良いキャリアの選択肢でしょうか？将来の可能性はあるのでしょうか？
この記事では、すべての質問に対する回答と、データ エンジニアとしてのキャリアを開始するための推奨コースをいくつか紹介します。
データ エンジニアになるにはどうすればよいですか?
データ エンジニアは、経験と認定資格を伴ういくつかのスキルを開発する必要があります。有利にスタートするには、Java、R、Scala、Python、SQL、NoSQL などのコーディング言語を習得する必要があります。
データベース、データ ストレージ、自動化/スクリプティング、機械学習、データ セキュリティ、ビッグ データ、クラウド コンピューティングを検討する必要があります。もちろん、職務によって要件は異なる場合がありますが、言い換えれば、データ エンジニアになるには幅広い知識が必要です。
したがって、キャリアをスタートしてすぐにデータエンジニアになれる可能性は低いです。ソフトウェア エンジニアまたはアナリストとしてスタートし、その後データ エンジニアリングの役割に進む必要があります。
データエンジニアリングは有望なキャリアですか?
データは、石油などの天然資源と比較しても、現在最も貴重な資産です。
企業は、データを収集、処理、保存する方法を構築するために何兆ドルも投資しています。それはあなたの個人情報だけでなく、世界中のあらゆる情報に関係します。
そしてそれは急速なペースで成長しています。
データの価値と量が増加するにつれて、データ エンジニアの需要も増加します。
2021 年の LinkedIn レポートによると、データ エンジニアリングは増加傾向にある仕事の 1 つでした。そして、将来的にも最もトレンドの分野の1つになることが予想されます。
データの可能性について言えば、データが存在する限り、それを処理して活用するためのシステムを構築する必要があります。したがって、キャリアの選択としては間違いなく印象的です。
キャリアパスとしてデータエンジニアリングにどのようにアプローチするか?
データ エンジニアリングは、困難なキャリア パスとなる可能性があります。どこから始めますか?具体的に何を学ぶ必要があるのでしょうか？
ほとんどのデータ エンジニアは、気付かないうちに仕事中に学習していることに注意することが重要です。データ サイエンティストまたはアナリストとしてスタートし、スキルを磨いてデータ エンジニアとしてより良い地位を獲得します。
データ エンジニアとしてのキャリアを向上させるために知っておくべき重要な点をいくつか挙げておきます。
- プログラミング スキルは必須です。まず、Python と R の基本を知っておく必要があります。これらは、この分野で最も重要な 2 つの言語です。さらに多くの言語を探索することもできます。これら 2 つの言語を無視することはできません。
- データベースの知識:生データを扱うことを考慮すると、SQL、SQL クエリの最適化方法、データベース システム (または RDMS (リレーショナル データベース管理システム)) の管理方法についての知識が必要です。基本を理解すれば有利にスタートできますが、ビジネス向けの複雑なデータベース システムを管理するための知識が必要です。
- データ ウェアハウジング: これは実務で学習している場合にのみ可能ですが、非構造化データを管理し、ビジネス上の意思決定のためにデータ エンジニアを評価するのを支援する必要があります。
- オペレーティング システムの知識: UNIX ベースのシステム、Linux システム、Solaris、および Windows システムの使用にも精通している必要があります。
- 機械学習: 少なくとも、データ モデリングと分析のための機械学習の基礎が役立つはずです。
- ビッグ データ ツール: 大量のデータを扱うことを考慮すると、Apache Hadoop などのビッグ データ ツールの使用例をいくつか知っておくことが最善です。
これらは、希望する職務の正確な前提条件ではないことに注意してください。これらは、データ エンジニアになるための基本/必要性を理解して有利にスタートできるようにするためにのみリストされています。
キャリア パスを進めるにつれて、他のツールやプログラミング言語についてさらに学ぶ必要がある場合があります。
上記の情報の一部に加えて、データ エンジニアになるために必要なことを簡単に学習できるようにするための推奨コースをいくつか紹介します。
データエンジニアリングの基礎ハンズオン（Udemy）
Udemyには、ほぼあらゆるものについての貴重な学習リソースが用意されており、データエンジニアリングも例外ではありません。 Data Engineering Essentials は、 SQL、Python、Spark などの主要な言語の使用に関する洞察を提供する、評価の高い有料コースです。
いくつかの実践的なタスクや演習にも焦点を当てています。
このコースでは、開発環境をセットアップして、Google Cloud Platform を使用してデータ エンジニアリング アプリケーションを構築する方法を学習できます。さまざまなことを実践するための基礎と関連する能力を学びます。
ずっと読んでいるのは好きではないが、実践的な練習に集中したい場合は、このコースが役立つはずです。
誰でも学べるデータ エンジニアリングの基礎 (edX)
データ エンジニアリングに関連する基本概念とすべてを探求したい場合は、このコースが最適です。 「すべての人のためのデータ エンジニアリングの基礎」では、必要な基本概念を扱います。初心者はさらに先に進む必要があります。実践的な演習や高度な説明はありませんが、基本的な内容だけです。
IBM は、信頼できる認定資格と質の高いコースを備えた評判の高いオンライン プラットフォームである edX を通じてこのコースを提供しています。証明書が必要な場合は、オプションのプレミアムが含まれる無料のコースです。
データ エンジニアリングの基礎を理解するために有利なスタートを切りたい場合は、このコースを試してみるとよいでしょう。分野の深さ、そして続けていくのが面白いかどうかをよく理解する必要があります。
データ エンジニア ナノ学位 (Udacity)
Udacity の Nanodegree プログラムでは、主題についてのより高度な洞察が得られます。いくつかの基礎コースと比較して、ナノ学位を取得するにはある程度の知識が必要です。
「 データ エンジニアになる」ナノ学位を取得すると、初級レベルのデータ エンジニアの役割から、本番環境に対応できる優れた技術候補者にステップアップできるはずです。プログラムではいくつかの基本概念も再検討しますが、コースの前提条件を確認する必要があります。
ナノ学位プログラムは、他の個別のコースよりも大幅に費用がかかることに注意してください。したがって、購入する前に、その信頼性を確認し、必要に応じて購入することをお勧めします。
みんなのデータエンジニアリング (Datacamp)
Data Engineering forEveryone は、コーディングを一切含まない無料のコースです。データ エンジニアリングの基礎と、データ エンジニアリングにどのような種類の作業が含まれるかについての情報を提供します。
データ エンジニアリング分野で必要なスキルを習得した後、果たすべき責任について説明します。
データキャンプのコースは、章を完了した後にポイント/XP を獲得しながら学習できるエキサイティングな方法です。実践的なコーディング セッションが含まれる有料コースを選択して、スキルを拡張するためのさまざまなプロジェクトにアクセスすることもできます。
SQL 特化による最新のビッグデータ分析 (Coursera)
ビッグデータ分析コースは、 Cloudera の Coursera で提供されています。無料でコンテンツを監査できます。ただし、認定資格、クイズ、すべてのリソースへのアクセスが必要な場合は、Coursera サブスクリプションが必要になるか、財政援助を求めることもできます。
データ エンジニアリング分野の特定の作業に集中したい場合は、これが素晴らしいスタートとなるはずです。このコースを受講するのに事前の経験は必要ありません。
ただし、このコースを受講すれば、データ分析のためのビッグ データと SQL を十分に使いこなすことができるはずです。ある程度の経験がある方でも、このコースでは SQL を使用して大規模なデータを操作するために必要なスキルを磨くことができます。
データ エンジニアリング基礎スペシャライゼーション (Coursera)
Coursera のもう 1 つのエキサイティングなコースは、基礎に関する洞察を提供することに焦点を当てていると同時に、コーディングとリレーショナル データベースの実践的な経験を積むことにも役立ちます。
データ エンジニアリングの基礎を磨くために利用できる無料のコースに満足できない場合は、 IBM のデータ エンジニアリングの基礎の専門分野が役立つはずです。
また、圧倒されるほどではありませんが、役立つはずの実践的な練習問題も備えています。
データエンジニアリングの概要
データ エンジニアリング入門コースは、初めて学習する場合でも、基礎知識を磨き上げる場合でも、良いスタートとなるはずです。
基本をマスターすれば、高度な内容を知るために必要なリソースを見つけるのに手助けする必要はありません。このリストには、さまざまな入門コースが掲載されています。
データ エンジニアになる (LinkedIn)
LinkedIn 学習ポータルで見つけられる学習パス。これは、データ エンジニアリングの概念を学習するのに役立つさまざまなコースのコレクションです。 「 データ エンジニアになる」学習パスでは、NoSQL、ビッグ データ、リアルタイム アプリケーション、SQL のヒントなどの基礎、概要を学びます。
LinkedIn プレミアム 1 か月トライアルを選択して、リソースにアクセスしてそこから学ぶことができます。すでに試用版を使い切っている場合、これらのコースにアクセスするには、LinkedIn プレミアムを再アクティブ化する必要があります。
LinkedIn Learning は、初心者にも専門家にも適した高品質のリソースを提供します。また、資格やスキルを LinkedIn プロフィールにすばやく追加するのにも便利な方法です。
キャリアアップのための新しい概念を学ぶ
いくつかのオンライン コースと利用可能なプラットフォームにより、大きな努力をせずに新しい概念を学ぶことがこれまでより簡単になりました。各コースで提供される内容は異なりますが、データ エンジニアになるための旅を始めるのに役立つはずです。
無料のコースから始めて、有料オプションに移行してスキルを磨き、主題についてさらに詳しく調べることができます。実践的な演習を提供するコースは、自分の職務で行うつもりの仕事に向けて準備を整えるのに役立ちます。
データ エンジニアリングは、継続的な成長と機会がある業界です。できるだけ早く調べてみるのもいいかもしれません。
ここでは、最高のデータ分析コースをいくつか紹介します。