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データ分析・データサイエンティストの担当

データエンジニア

会社中のデータを集めて、分析しやすい形でためておく土台(データ基盤)を作る仕事です。たとえば、アプリの利用記録、お店のレジの記録、ホームページのアクセス記録を一か所に集めて、毎日自動で整理されるしくみを作ります。

どんな仕事?

データ分析をするには、まずデータが使える形でそろっている必要があります。しかし実際の会社では、レジのデータ、アプリのデータ、在庫のデータなどがバラバラのシステムにあり、形式もちがいます。データエンジニアは、それらを自動で集めて、まちがいを直し、分析しやすい形にそろえて、データウェアハウスと呼ばれる大きな保管場所にためるしくみを作ります。たとえば、全国のスーパーのレジのデータが毎晩自動で本社に集まり、翌朝には店ごと・商品ごとの売上がすぐ見られるようにするのがデータエンジニアの仕事です。Google CloudやAWSなどのクラウドサービス、SQL、Pythonなどを使います。データサイエンティストが「料理人」なら、データエンジニアは「食材をそろえ、冷蔵庫と台所を整える人」にたとえられます。

具体的にやること

必要な力・知識

SQLとPythonなどのプログラミングデータベースの知識クラウドサービス(AWS・Google Cloudなど)の知識システムを安定して動かすための設計力

この担当のキャリア

システムエンジニアやプログラマーから移る人が多い仕事です。経験を積むと、会社全体のデータ基盤の設計を任され、データ基盤チームのリーダーや、データ部門のマネージャーに進みます。

年収の目安

エンジニアとしての専門性が評価され、IT企業ではデータサイエンティストと同じくらいの水準になることが多いです。

データ分析・データサイエンティストのほかの担当

データアナリスト(ビジネス分析) ›会社のデータを集計・分析して、グラフや表にまとめ、「何が起きているか」「どうすればよいか」を伝える仕事です。たとえば、ネット通販で「先月より売上が下がったのはなぜか」をデータから調べて報告します。データサイエンティスト(予測・モデル開発) ›統計学や機械学習を使って、将来を予測したり、パターンを見つけたりするしくみ(モデル)を作る仕事です。たとえば、コンビニで天気や曜日、近くのイベントのデータから、明日のおにぎりの売れる数を予測します。機械学習エンジニア・AIエンジニア ›AIのモデルを作り、実際のアプリやサービスの中で動くように組み込む仕事です。たとえば、写真から料理の名前を当てる機能、話しかけると答えてくれる音声アシスタント、文章を自動で翻訳する機能などを作ります。マーケティングアナリスト・Web解析 ›広告やホームページ、アプリのデータを分析して、どの広告が効いたのか、お客さんがどこで買うのをやめたのかを調べる仕事です。たとえば、SNS広告とテレビCMのどちらが売上に効いたかをデータで比べます。データ分析コンサルタント ›データ分析の専門家として、いろいろな会社の課題をデータで解決する手伝いをする仕事です。たとえば、病院の待ち時間を短くする、工場の不良品を減らす、物流のトラックの走る順番を効率よくするといった課題に取り組みます。
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