近年、ビッグデータやAIなどの技術が急速に発展し、データ活用がビジネスにおいて重要な要素となっています。その中で、データに関する専門職として注目されているのが、データエンジニアリングとデータサイエンスです。しかし、これらの職種はどのように違うのでしょうか？また、それぞれにどのようなスキルや能力が必要なのでしょうか？

この記事では、データエンジニアリングとデータサイエンスの違いについて、両者の役割や業務内容、必要なスキルや能力などをわかりやすく解説します。データ活用に興味がある方や、これらの職種を目指す方はぜひ参考にしてください。

データエンジニアリングとは？

データエンジニアリングとは、分析に用いるデータを収集・整理・蓄積するための基盤を構築・運用することを指します。インターネットやIoTなどから得られる膨大な量の生データは、そのままでは分析しにくく、活用できません。そこで、データエンジニアは、データベースやクラウドサービスなどを利用して、分析しやすい形式に変換したり、品質を向上させたりします。

また、データエンジニアは、AIや機械学習などの技術を用いて、データの分析や予測を行うためのシステムやプログラムを開発・運用します。データサイエンティストやビジネスアナリストなどの分析者が、データを効率的に活用できるようにサポートします。

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、統計学や機械学習などの手法を用いて、データから知識や価値を抽出することを指します。データサイエンスは、ビジネスや社会における問題や課題を解決するために、データの分析や可視化、モデリングや予測などを行います。

データサイエンティストは、データサイエンスの専門家として、データから有用な情報やインサイトを導き出し、意思決定や戦略立案に貢献します。また、データサイエンティストは、ビジネスの目的やニーズに応じて、最適な分析手法やツールを選択・開発・適用します。

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データエンジニアリングとデータサイエンスの違い

データエンジニアリングとデータサイエンスは、いずれもデータ活用に関わる職種ですが、以下のように違いがあります。

業務内容

データエンジニアリングは、分析に用いるデータの基盤を構築・運用することが主な業務です。データサイエンスは、基盤上のデータを分析・予測することが主な業務です。

必要なスキル・知識

データエンジニアリングは、プログラミングやシステム開発のスキルが重要です。データサイエンスは、統計学や機械学習の知識が重要です。

役割

データエンジニアリングは、分析者が効率的にデータを活用できるようにサポートする役割です。データサイエンスは、ビジネスや社会における問題や課題を解決する役割です。

データエンジニアリングに必要なスキルや能力

データエンジニアリングに必要なスキルや能力には、以下のようなものがあります。

• プログラミング言語：PythonやSQLなどのプログラミング言語を使って、データの収集・整理・加工・分析などを行えることが必要です 。また、JavaやScalaなどの言語も有用です。
• データベース・クラウドサービス：MySQLやPostgreSQLなどの関係型データベースや、MongoDBやCassandraなどの非関係型データベースを使って、データの保管・管理・操作ができることが必要です 。また、AWSやGCPなどのクラウドサービスを使って、大規模なデータ基盤を構築・運用できることも必要です 。
• ETL・ELT：Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（読み込み）の略で、データの移動や加工を行うプロセスのことです。ETLは、データを変換してからデータウェアハウスに読み込む方法です。ELTは、データをそのままデータウェアハウスに読み込んでから変換する方法です。どちらの方法も、データエンジニアにとって重要なスキルです。
• データパイプライン：データの収集から分析までの一連の流れを自動化する仕組みのことです。データパイプラインを構築するには、Apache AirflowやApache Sparkなどのツールやフレームワークを使えることが必要です。
• AI・機械学習：AIや機械学習を用いて、データの分析や予測を行うためのシステムやプログラムを開発・運用できることが必要です。TensorFlowやPyTorchなどのライブラリやプラットフォームを使えることが必要です。

データサイエンスに必要なスキルや能力

データサイエンスに必要なスキルや能力には、以下のようなものがあります。

• 統計学：統計学は、データサイエンスの基礎となる分野です。統計学を使って、データの特徴や傾向を把握したり、仮説を検証したり、信頼性や有意性を評価したりします。平均や分散などの基本的な統計量や、回帰分析や仮説検定などの統計手法を理解して使えることが必要です。
• 機械学習：機械学習は、データから学習して予測や分類などのタスクを行う技術です。機械学習を使って、データからパターンや関係性を発見したり、未知のデータに対応したりします。教師あり学習や教師なし学習などの機械学習の種類や、線形回帰やロジスティック回帰、決定木やランダムフォレスト、SVMやニューラルネットワークなどの機械学習のアルゴリズムを理解して使えることが必要です。
• プログラミング言語：PythonやRなどのプログラミング言語を使って、データの収集・整理・加工・分析・可視化・モデリング・予測などを行えることが必要です。また、NumPyやPandasなどのPythonのライブラリや、ggplot2やdplyrなどのRのパッケージも有用です。
• データ可視化：データ可視化は、データから得られた情報やインサイトをグラフやチャートなどに表現する技術です。データ可視化を使って、データの分析結果をわかりやすく伝えたり、説得力を高めたりします。MatplotlibやSeabornなどのPythonのライブラリや、PlotlyやShinyなどのRのパッケージを使えることが必要です。
• ビジネス理解：データサイエンスは、ビジネスや社会における問題や課題を解決するために行われます。そのため、データサイエンティストは、ビジネスの目的やニーズに応じて、最適な分析手法やツールを選択・開発・適用できることが必要です。また、ビジネスの背景や状況を理解して、分析結果を適切に解釈・評価・提案できることも必要です。

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まとめ

この記事では、データエンジニアリングとデータサイエンスの違いについて、両者の役割や業務内容、必要なスキルや能力などをわかりやすく解説しました。データエンジニアリングとデータサイエンスは、いずれもデータ活用に関わる職種ですが、それぞれに異なる特徴や要求があります。データ活用に興味がある方や、これらの職種を目指す方は、この記事を参考にしてください。