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データ系の仕事に興味があるんだけど、データエンジニアとデータサイエンティストって違うの？
全然違います！仕事内容から年収まで解説しますね！
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
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
ビッグデータの活用が重要になっている昨今、データエンジニア・データサイエンティストの需要も同時に高まっています。
データサイエンティストとデータエンジニアは混同されがちですが、ざっくり言うとデータエンジニアがデータ構築をし、データサイエンティストがそのデータを読み取って分析するというイメージです。
ここではデータエンジニアとデータサイエンティストそれぞれについて解説します。
データエンジニアとは
データエンジニアはデータを集めたり保存したり処理したりするためのシステム設計や構築などを主に行う仕事です。
その名の通りエンジニアなので、プログラミング言語を扱うスキルが必須です。
また、データを扱うのでAWSなどクラウドサービスの知識も必要になってきます。
技術的な点以外では、データを実際に分析するデータサイエンティストとのやり取りが多くなるため、分析用語や分析手法などもある程度知っておいたほうがいいでしょう。
データエンジニアについてもっと詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください！
データサイエンティストとは
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データを分析します。
データを適切に読み取り、データの専門家ではない経営層やマーケティング・営業担当者に正しく伝える役割を担っています。
データを正しく分析するために統計の知識やデータ抽出スキル（SQLやPythonなど）が必須なので、基本的にはスクールなどでスキルを習得する必要があります。
スクールはDataScience Bootcampやスタアカなどオンラインで完結するものが色々あり、さらにデータサイエンスは第四次産業にあたるので、対象の講座の受講料は経産省からなんと最大70%の補助金が出ます！
DataScience Bootcampは補助金対象なので、気になる方はぜひこちらの記事で詳しくご覧ください。
データエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは先述した通りデータ収集・処理や分析するためのシステム設計・構築などを行うのが仕事ですが、具体的には下記のような業務を担います。
- データの収集や蓄積
- ETL（Extract, Transform, Load）処理
- データウェアハウスの構築
- データの可視化
また、AIや機械学習を用いたデータ関連の業務もあるため、最新技術の継続的な学習も大切な仕事の1つです。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストはデータを分析し、活用できる形に加工したりステークホルダーに伝えたりするのが主な仕事ですが、具体的には下記のような業務があります。
- 課題の洗い出し
- 戦略の検討や提案・策定
- データ抽出・分析
- データの加工
- レポート作成
ほかにも色々ありますが、データの専門家ではないステークホルダーとのやりとりも多いので、データを分かりやすく解釈し、説明するのも仕事です。
案外プレゼンの機会も多いので、データサイエンスのスクールに入会する場合はデータサイエンスについての知識だけでなく、プレゼンなどのビジネススキルも学べるスクールを選ぶのがおすすめです。
データエンジニアとデータサイエンティストの年収
データエンジニア、データサイエンティストそれぞれの平均年収は大体下記ぐらいです。
| 職種 | 平均年収 |
|---|---|
| データエンジニア | 500万円〜1000万円以上 |
| データサイエンティスト | 700万円前後 |
給与所得者の平均年収が461万円であることを考えると、どちらも平均年収が高いことがわかります。
さらに、どちらも年収1000万円を超えている人は珍しくなく、需要が高いので給与も上がりやすい傾向にあります。
まとめ
データエンジニアとデータサイエンティストは近年需要が高まっており、今後ますます需要が高まると考えられています。
私も実際データエンジニアとして働いたり仕事を探したりするうえで、需要があるからこそ自分の希望に近い形の働き方や報酬、仕事内容がかなり選びやすいと感じています。
また、データ自体興味深く、技術も日々変わっていくので、仕事に飽きることもありません。
データに少しでも興味がある方にはおすすめの職業です。