最近注目のキャリア「データエンジニア」とは？高収入で将来性もありフルリモートも可能な理由を解説！

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悩む人

データエンジニアって最近よく聞くけどなんだっけ？

データエンジニアは、データ分析がしやすい環境を整える職種です！

きい

この記事を書いた人

• エンジニア歴４年のフリーランスデータエンジニア
• 高卒工場勤務からエンジニア転職
• ３年目でフリーランスになり年収1000万↑達成
• フルリモ歴２年、２児の育児中

近年注目を集めるデータエンジニアとは？

データエンジニアは、企業のデータを管理し、効率的に活用できるようにする専門職です。

ビッグデータの時代において、データの収集・加工・保存・提供をスムーズに行うためのシステムを構築する役割を担います。

データエンジニアが高収入な理由

1. データ活用の重要性が高まっている

多くの企業がデータを活用し、意思決定の精度を高める必要性を感じています。

そのため、データエンジニアの需要が急速に増加しています。

2. スキルの専門性が高い

データベース管理、データ処理、ETL（Extract, Transform, Load）、クラウド環境の設計・運用など、幅広い知識と技術が求められます。

その専門性の高さから、高単価な案件が多いのが特徴です。

3. フルリモート案件が増加中

クラウド技術の普及により、データエンジニアの仕事は物理的な制約が少なく、フルリモートで働く案件が増えています。

データエンジニアの仕事内容

1. データパイプラインの構築・管理

データを効率的に収集し、変換・保存・提供するための仕組みを作ります。

主に、Apache Airflow、AWS Glue、Google Cloud Dataflow などのツールを使用します。

2. データベース・データウェアハウスの設計・運用

企業のデータを適切に保存し、分析しやすい形に整えるためのデータベース管理を行います。

主要な技術には、PostgreSQL、BigQuery、Redshift などがあります。

3. クラウド環境でのデータ管理

AWS、GCP、Azure などのクラウドサービスを利用し、データのストレージや処理環境を構築・運用します。

4. データ分析基盤の整備

データサイエンティストやアナリストが活用できるデータ基盤を整備し、スムーズにデータを利用できる環境を提供します。

データエンジニアに求められるスキル

以下に、データエンジニアに必要とされる技術の例をいくつかご紹介します。

1. プログラミング言語

• Python（データ処理・機械学習との連携）
• SQL（データの抽出・加工）
• Scala, Java（大規模データ処理）

2. データベース・ストレージ

• RDBMS（MySQL、PostgreSQL）
• DWH（BigQuery、Redshift、Snowflake）
• NoSQL（MongoDB、Cassandra）

3. クラウド技術

• AWS（S3、Glue、Redshift）
• GCP（BigQuery、Dataflow）
• Azure（Synapse Analytics）

4. データパイプライン・ETLツール

• Apache Airflow
• AWS Glue
• DBT（Data Build Tool）

また、データエンジニアは専門分野が高度なため、学歴や資格を見られることもあります。

以下の記事で必要な資格について紹介しているので、気になる方はぜひこちらも読んでみてください。

フルリモートデータエンジニアのメリット・デメリット

フルリモートの働き方は良い面が目立つ反面、デメリットも存在します。

個々人の向き不向きもあるので、自分に合った働き方を選んでください。

メリット

• 場所に縛られない働き方が可能
• 高収入が期待できる
• 海外企業の案件にも挑戦しやすい

デメリット

• 自己管理能力が必要
• チームとのコミュニケーションが重要
• 常に新しい技術を学び続ける必要がある

データエンジニアの将来性

データ活用の重要性が増す中、データエンジニアの需要はますます高まっています。

特に、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む企業では、データ基盤の強化が不可欠となっています。

今後、クラウド環境の進化に伴い、データエンジニアの役割もより高度化・専門化 していくことが予想されます。

まとめ

データエンジニアは、今注目のキャリアです。

高収入を狙える

フルリモート案件も豊富

将来性が高い

興味がある方は、Python・SQL・クラウド技術を学び、データエンジニアとしてのキャリアを目指しましょう！