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- エンジニアとデータサイエンティストってどう違うの？
- エンジニアはデータサイエンス業界で活躍できる？
- 具体的にどんな場面でエンジニアが活躍できるの？
エンジニアとしてどのような領域に身を置いていくか悩まれる方も多くいると思います。また、エンジニア経験があるけど、データサイエンス業界でエンジニアって活躍できるの？といったことは多く聞かれます。
結論、エンジニアはデータサイエンス業界で大活躍できます。
なぜなら、エンジニアとデータサイエンティストは相性がよいからです。さらに、データサイエンティストが欠けているスキルをエンジニアが持っています。
筆者は長年データサイエンティストとして、働いています。管理職として、さまざまなデータ分析のプロジェクトに携わってきました。
そのような経験からデータサイエンス業界でエンジニアが活躍するシーンを何度も見てきています。
この記事ではデータサイエンス業界でのエンジニアのする理由と活躍する領域を解説します。この記事を読むとエンジニアがデータサイエンス業界に移るべき理由がわかります。
以下、本記事のまとめです。
- エンジニアはデータサイエンス業界で活躍できる？
→超活躍できる！エンジニアとデータサイエンティストは相性がいい職業！ - エンジニア経験はどうデータサイエンス業界で役立つの？
→分析をシステム化する時に重要な経験！システム化はエンジニア経験が重宝される！ - 分析のシステム化ってよくある話なの？
→分析のシステム化は増加している環境の整備や機械学習の運用化など様々な機会がある！ - エンジニア経験があるならデータサイエンス業界に身を置いてキャリアアップさせよう！
では、本題に移ります。
データサイエンティストはデータ活用でビジネス課題を解決する職業
「データサイエンティスト」はデータでビジネス課題を解決する職業です。
データに専門性を持ち、データを活用して複雑なビジネス課題の解決を推進します。
データサイエンティストとはどんな職業か、下記に”超”詳しく解説しています。ぜひご覧ください。
データサイエンティストの仕事は分析することじゃないよ。データを活用して、ビジネス課題を解決することだよ。
データサイエンティストとエンジニアは相性がよい
データサイエンティストとエンジニアは相性がよいです。理由は下記の2点です。
- プログラミングスキルが身に付いているから
- 論理的な思考力が身に付いているから
詳しく解説していきます。
プログラミングスキルが身に付いているから
一つ目は「プログラミングスキルが身に付いているから」です。
データサイエンティストは、分析するためにビッグデータを操作する必要があります。データを加工するために、プログラムを書く必要があるため、データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。
エンジニアはすでにプログラミングスキルを持っているため、データを加工するプログラムの作成は比較的かんたんにできます。
エンジニア経験がある人は、プログラミングの基礎から応用まで幅広く知識を持っているため、データサイエンスの分野でもスムーズに業務をこなすことができます。
プログラミングができることは大きなメリットだよ。また、エンジニアは質の高いプログラムを作ることもできるから、データサイエンス業界でも強みになるよ。
論理的な思考力が身に付いているから
二つ目は「論理的な思考力が身に付いているから」です。
エンジニアはプログラム作成・システム構築する際に、論理的な思考力が必要とされます。
データサイエンティストには、分析対象のデータの特徴や関係性を把握して、ビジネスの課題解決に繋げるために論理的な思考力が求められます。
エンジニア経験がある人は、論理的な思考力がスキルを身に付けているため、データサイエンス業界でも活躍することができます。
データでビジネス課題を解決するためには論理的思考力が求められるよ。エンジニアは常にプログラム作成経験から論理的に考える力が強いことはメリットだね。
データサイエンティストとエンジニアの違い
データサイエンティストとエンジニアは役割に大きな違いがあります。
- データサイエンティストは課題を解決する
- エンジニアはシステムを作る
データサイエンティストは課題を解決する
データサイエンティストはデータを使って課題を解決することが主な役割です。
データサイエンティストは、データを収集、分析、洞察を見つけ出すことに長けています。そして、ビジネス課題を解決するために、データに基づいた意思決定をサポートします。
そのために、課題の明確化や改題解決も含めて役割を担います。いかにデータを活用してビジネス課題を解決できたかという点が大きな評価ポイントになります。
このように、データサイエンティストは「課題を解決する」という役割がメインになります。
よくデータサイエンティストはデータ分析する人と思われているけど、本質はビジネス課題を解決することだよ。そこまでやりきってようやく価値を出せるよ。
エンジニアはシステムを作る
一方で、エンジニアは、システムを作ることが主な役割です。
ビジネス要件に基づいて、必要なシステム設計・開発を行います。また、単にシステムを作るのではなく、セキュリティリスクを考慮したり、システム運用の設計などシステムを継続的な稼働も含めて考える必要があります。
そのため、エンジニアはシステムを作る役割が強く期待されます。いかに、ビジネス要件に基づいたシステムを構築できたかという点が評価ポイントになります。
このように、エンジニアは「システムを作る」という役割がメインになります。
エンジニアが作るシステムも大きくみれば、ビジネス課題を解決することだよ。でも、エンジニアはシステムを作るスペシャリストだから、「システムを作る」ところに期待値があるのが違いだよ。
エンジニアがデータサイエンス業界で活躍できる理由
エンジニアがデータサイエンス業界で活躍できる理由を解説していきます。理由は下記の2点です。
- データサイエンティストは意外とエンジニアリングできない人が多い
- データ分析をシステム化する要件は多くなっている
データサイエンティストは意外とエンジニアリングできない人が多い
一つ目は「データサイエンティストは意外とエンジニアリングできない人が多い」からです。
データサイエンティストはデータを分析することに長けており、その結果をビジネス価値に変えることが求められますが、システム化に関する知識やスキルは必ずしも備わっているわけではありません。
そのため、データ分析をシステム化する際にはデータサイエンティストだけではやや不安なことが多々あり、システム化をサポートするエンジニアが活躍します。
データサイエンティストに求められるスキルは幅広いからね。エンジニアリングスキルまで高く持っている人は少ないよ。そんな時はエンジニアに頼りたくなるんだ。
データ分析をシステム化する要件は多くなっている
二つ目は「データ分析をシステム化する要件は多くなっている」からです。
昨今のDXの流れを受けて、機械学習をシステムに組み込んだり、定常的にデータを見られる環境を構築したり、データ分析をシステム化する要件が多くなっています。
そのため、データ分析をシステム化する機会が多くなっており、必然的にデータサイエンス業界でのエンジニアの活躍の場が増えています。
データ分析をシステムに組み込んでいく要件は日に日に多くなっているよ。データサイエンス業界でエンジニアリングスキルが高い人材はますます求められているよ。
エンジニアがデータサイエンス業界で活躍する具体的な領域
エンジニアがデータサイエンス業界で活躍する具体的な領域をいくつか具体的に紹介します。今回は下記の3点を紹介します。
- 分析基盤の構築
- 機械学習の運用化
- ダッシュボード開発
詳しく解説していきます。
分析基盤の構築
一つ目は「分析基盤の構築」です。
データ分析を進めていく上で、分析する環境は非常に重要です。ここ数年で分析基盤に関するソリューションが多く出てきており、各社でデータ分析基盤の構築が進められています。
例えば、データ連携を簡単に行うソリューションであったり、顧客のデータを効率的に行うソリューションなどさまざまなソリューションが世に出回ってきています。
これらのソリューションを自社に導入する際にはエンジニアの力が必要であり、エンジニアが大きく活躍する領域の一つです。
最近ではさまざまなソリューションが出てきているから、エンジニアリングスキルがある人が「目利き」する必要もあるんだ。開発ではもちろんエンジニアの力は必要だよ。
機械学習の運用化
二つ目は「機械学習の運用化」です。MLOpsとも呼ばれます。
機械学習モデルを作った後に、作成したモデルをシステム化して改善していくことがよくあります。
運用においては、システムの安定性や拡張性、保守性などが求められます。エンジニアは、これらの要素を考慮しながら、機械学習モデルを実運用に組み込むことができます。
例えば、モデルのデプロイメントやバッチ処理、リアルタイム処理の実装などが挙げられます。
このような機械学習を運用化していくフェーズではエンジニアが大きく活躍する領域になります。
機械学習を作るまではサイエンス型のデータサイエンティストが活躍するよ。システムに組み込むにはエンジニアリングスキルが求められるよ。
ダッシュボード開発
三つ目は「ダッシュボード開発」です。
データ分析結果をビジネス上の意思決定に活用するには、可視化が欠かせません。ダッシュボードを開発することで、定常的かつ早く、分析結果を見ることができます。
ダッシュボード構築にはデータの連携が重要で、正しいデータが適切にデータ連携されるようなシステムを構築する必要があります。
そのため、運用性・保守性を考慮して設計・開発する必要があり、エンジニアリングスキルが求められる領域です。
このように、ダッシュボード構築ではエンジニアリングスキルが必要となるため、エンジニアが活躍できる領域になります。
どんなデータを見る必要か決まったら、運用を作っていく必要があるんだ。ダッシュボード開発など定常的な運用を作るにはエンジニアリングスキルが求められるよ。
分析もできてエンジニアリングもできるデータサイエンティストは貴重
分析もできてエンジニアリングもできるデータサイエンティストは貴重です。
データ分析に必要な技術スキルとエンジニアリングに必要な技術スキルは異なります。
データ分析には、統計学や機械学習などの知識が必要であり、データの前処理や可視化などのスキルも必要です。一方、エンジニアリングには、プログラミング言語やデータベースの知識が必要で、システムの設計・構築などのスキルも必要です。
そのため、データ分析とエンジニアリングの両方をこなせる人材は、データの分析からシステムの設計・構築までを一貫して行うことができるため、業務の効率化や品質向上に貢献することができます。
つまり、分析もできてエンジニアリングもできるデータサイエンティストは、業務の効率化やプロジェクトの成功につながるため、非常に貴重な存在であり価値高い存在です。
このような「エンジニア型」データサイエンティストは今後も広く求められる存在であります。詳しくは下記に解説していますので、詳しく知りたい方はぜひご覧ください。
エンジニアの目線で見ても、将来的に伸びしろがある業界に身を置きたいよね。データサイエンス業界は将来性も高く、エンジニアを必要としているからオススメの業界だよ。
【まとめ】エンジニア経験があるならデータサイエンス業界で活躍しよう
エンジニア経験があるならデータサイエンス業界で大活躍できます。
エンジニアでキャリアに悩んでいる方はデータサイエンスを学習して、データサイエンス業界に身を寄せていくことをオススメします。
データサイエンス業界は成長産業であり、キャリアの観点でも年収の観点でもメリットがあります。
データサイエンティストにオススメの転職エージェントは下記にまとめています。業界を変えてキャリアアップしたい方はまずは転職エージェントに登録してみましょう！
以下、本記事のまとめです。
- エンジニアはデータサイエンス業界で活躍できる？
→超活躍できる！エンジニアとデータサイエンティストは相性がいい職業！ - エンジニア経験はどうデータサイエンス業界で役立つの？
→分析をシステム化する時に重要な経験！システム化はエンジニア経験が重宝される！ - 分析のシステム化ってよくある話なの？
→分析のシステム化は増加している環境の整備や機械学習の運用化など様々な機会がある！ - エンジニア経験があるならデータサイエンス業界に身を置いてキャリアアップさせよう！
今回は以上になります。
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