最近では、どの企業も「データ サイエンティスト」の職種に就くことに熱心で、機械学習アルゴリズム、予測モデル、ディープラーニング フレームワークを扱う刺激的な機会を約束しています。しかし、こうした職に就く多くの専門家にとって、現実は魅力に見合うものではありません。AI に飛び込んだり、複雑なデータ セットをモデル化したりするのではなく、データの抽出、クリーニング、準備に没頭することになります。データ エンジニアリングの世界へようこそ。多くの人が、自分がその分野に身を置いていることに気づいていませんでした。 この現象は、企業が実際に何を必要としているかを根本的に誤解していることから生じています。企業は「データ サイエンティスト」の求人広告を出していますが、彼らの仕事の大半は、データのクリーニングと、それを処理するインフラストラクチャの整備であり、典型的なデータ エンジニアリング タスクです。その結果、データ サイエンティストとして雇用された専門家は、予想外の単調な作業、つまり乱雑なデータの整理、プラットフォーム間の移動、分析の準備を行うことになります。SQL クエリの作成やパイプラインの設定ではなく、機械学習モデルの構築に日々を費やすことを期待していた人々は、必然的に幻滅します。 データ エンジニアを目指す人にとって、これは隠れたチャンスです。求人市場にはデータ サイエンティストを探している企業があふれていますが、これらの組織の多くは、自分たちが思っている以上にデータ エンジニアを必要としています。この 2 つの分野は、特に初期段階では、プログラミング、データベース管理、基本的な統計知識など、重複するスキルを必要とします。ただし、タスクとキャリア パスはすぐに分岐します。データ サイエンティストは洞察を導き出して予測を行うことに重点を置きますが、データ エンジニアはデータ エコシステムが堅牢で信頼できるものであることを保証します。有能な専門家であれば、データ サイエンスのポジションから始めて、他の人が自分より劣っていると考えるタスクに取り組むだけで、データ エンジニアリングのキャリアに転向できます。 データ サイエンティスト、特に高度な学術的背景を持つ人々は、 ことがよくあります。彼らにとって、これは仕事の「退屈な」側面であり、予測モデルの構築や最先端のアルゴリズムの適用などのより魅力的なタスクの邪魔になる単調な作業です。しかし、適切に構造化されたデータがなければ、それらのアルゴリズムは役に立ちません。データ エンジニアはこれをよく理解しており、データ サイエンティストが頼りにするフレームワークを構築するという課題を受け入れています。データの抽出と変換の自動化から、クリーンかつ適切に整理されたデータセットを提供するパイプラインの構築まで、これらのタスクはデータ エンジニアリングの基本です。 データのクリーニングと準備を退屈なものと見なす 一部のデータ サイエンティストが乱雑なデータセットから意味を引き出すのに苦労している一方で、データ エンジニアは、将来的に時間とストレスを節約できるスケーラブルなシステムの構築に忙しくしています。データ エンジニアを目指す人は、CSV ファイルに苦労したり、SQL について文句を言ったりする代わりに、これらのツールをうまく利用します。これらのツールは、プロセスを合理化し、データ準備タスクを自動化し、リアルタイムまたはスケジュールされたデータ更新を可能にする堅牢なパイプラインを実装します。単にデータを移動しているのではなく、データ エコシステムのバックボーンを構築しています。データ サイエンティストがデータセットの手動準備を完了する頃には、データ エンジニアはすでにプロセスを自動化しており、反復的な作業がなくなり、より戦略的なタスクに時間を割くことができます。 職名と職務機能の乖離により、チーム内で摩擦が生じる可能性があり、一部のデータ サイエンティストは、自分の職務に「本物の」データ サイエンス作業が欠けていると嘆いています。しかし、データ エンジニアにとっては、これが彼らの活躍の場です。同僚がどの機械学習フレームワークが優れているかを議論している間、データ エンジニアは、アドホック分析を超えて、価値を繰り返し提供するシステムを構築するために、実稼働レベルのソリューションの実装に忙しく取り組んでいます。彼らは、データの世界の陰の英雄であり、データがシームレスに流れ、洞察が効率的に生成され、組織がスムーズに運営されることを静かに保証しています。 さらに、データ エンジニアは、データ サイエンティストと他のビジネス ユニットの間の溝を埋める独自の立場にあります。データ準備の「難しい部分」が完了すると、非技術系の関係者がアクセスしやすく使いやすいアプリケーションを作成できます。ダッシュボード、視覚化ツール、または組織全体でデータの洞察を民主化する Web ベースのプラットフォームなどが考えられます。データ サイエンティストがまだ Python スクリプトを洗練させている間に、データ エンジニアはすでにスケーラブルで持続可能、かつ使いやすいものを構築しています。 結局のところ、このダイナミクスはより深い真実を明らかにしています。多くの企業は、 。本当に必要なのは、データが構造化され、クリーンで、アクセス可能であることを保証できるデータ エンジニアです。データ サイエンティストが生み出す洞察、予測、モデルは、基礎となるデータ インフラストラクチャの品質に左右されます。そのため、誰が「本物の」データ サイエンティストであるかをめぐって議論が続くかもしれませんが、データ エンジニアは、重要なのは肩書きではなく、仕事を成し遂げることであることを知っています。 自分たちが考えるほどデータ サイエンティストを緊急に必要としているわけではありません データ エンジニアを目指す人にとって、この道は絶好のチャンスとなるかもしれません。これらの誤って分類されたデータ サイエンスの役割に踏み込むことで、他の人が手を出したくない問題の解決を中心に静かにキャリアを築くことができます。ワークフローを自動化し、プロセスを合理化し、組織のデータ インフラストラクチャが堅牢でスケーラブルであることを保証できます。同僚がモデルの調整に集中している間、あなたは会社に真の価値をもたらすシステムを構築します。組織があなたの仕事にどれほど依存しているかが明らかになるまで、あなたはおそらく注目されないでしょう。 結局のところ、データ エンジニアはデータ サイエンスを実現する存在です。そして、この挑戦を受け入れる覚悟のある人にとって、その報酬は大きなものになります。キャリアの成長だけでなく、データ駆動型のマシンを静かに稼働させているのは自分自身だという認識も得られるのです。 私について: データ、AI、リスク管理、戦略、教育を組み合わせた 25 年以上の IT ベテラン。グローバルハッカソンで 4 回優勝し、データアドボケートとして社会に影響を与えています。現在、フィリピンで AI 人材の育成に取り組んでいます。私について詳しくは、https: ご覧ください。 //docligot.com を
