データエンジニアとして成功するために必要な上位6つのスキル[2022]

データエンジニアリングのキャリアを追求したいが、どこから始めればよいかわからない？ その後、あなたは正しい場所に来ました。 この記事では、技術スキルや精通している必要のあるプログラムなど、最も重要なデータエンジニアリングスキルについて説明します。

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データエンジニアリングの技術スキル

1.データウェアハウジング

データウェアハウスを使用すると、クエリと分析のために大量のデータを保存できます。 データは、ERPソフトウェア、会計ソフトウェア、CRMソリューションなどの複数のソースから取得できます。 組織はこのデータを使用してレポートを生成し、分析を実行し、データマイニングを行って貴重な洞察を生成します。

データウェアハウジングの基本的な概念と、この分野に関連するツール、アマゾンウェブサービス、およびMicrosoftAzureに精通している必要があります。 データウェアハウジングは、データエンジニアリングの専門家に必要な基本的なスキルの1つです。

2.機械学習

機械学習は、ここ数年で最も人気のあるテクノロジーの1つになりました。 機械学習アルゴリズムは、履歴データと現在のデータを使用して将来の結果を予測するのに役立ちます。

データエンジニアは、機械学習とそのアルゴリズムの基本に精通している必要があります。 機械学習に精通していると、組織の要件を理解し、データサイエンティストとより効率的にコラボレーションするのに役立ちます。 これらの利点とは別に、機械学習について学ぶことは、より良いデータパイプラインを構築し、より良いモデルを作成するのに役立ちます。

3.データ構造

データエンジニアは通常、データの最適化とフィルタリングを実行しますが、データ構造の基本について知っておくと便利です。 これは、組織の目標のさまざまな側面を理解するのに役立ち、他のチームやメンバーとうまく協力するのに役立ちます。

4.ETLツール

ETLはExtract、Transfer、Loadの略で、ソースからデータを抽出し、それをフォーマットに変換して、データウェアハウスに保存する方法を示します。 ETLはバッチ処理を使用して、ユーザーが特定のビジネス上の問題に応じて関連データを分析できるようにします。

複数のソースからデータを取得し、同じルールに特定のルールを適用してから、組織内の誰もがデータを使用または表示できるデータベースにデータをロードします。 お気づきかもしれませんが、ETLツールはデータエンジニアリングの専門家にとって最も重要なスキルの1つです。

5.プログラミング言語（Python、Scala、Java）

Python、Java、Scalaは、最も人気のあるプログラミング言語の一部です。 Pythonは、統計分析とモデリングの実行に役立つため、データエンジニアにとってなくてはならないものです。 一方、Javaはデータアーキテクチャフレームワークの操作を支援し、Scalaは単にその拡張です。

この分野の職務記述書の約70％は、スキルとしてPythonを必要とすることに注意してください。 データエンジニアは、複数のプログラミング言語で作業する必要があるため、強力なコーディングスキルが必要です。 Pythonの他に、他の一般的なプログラミングスキルには、.NET、R、シェルスクリプト、およびPerlが含まれます。

JavaとScalaは、重要なHadoopコンポーネントであるMapReduceを操作できるため、非常に重要です。 同様に、Pythonはデータ分析の実行に役立ちます。 これらのプログラミング言語の少なくとも1つを習得する必要があります。

注意すべきもう1つの言語はC++です。 事前定義されたアルゴリズムがなくても、膨大な量のデータを計算できます。 さらに、1秒以内に1GBを超えるデータを使用できる唯一のプログラミング言語です。 これらの利点とは別に、C ++を使用すると、予測分析をリアルタイムで適用し、アルゴリズムを再トレーニングできます。 これは、データエンジニアに必要な最も重要なスキルの1つです。

6.分散システム

分散システムは、組織のストレージと運用のコストを削減するため、広く普及しています。 組織は、より小さなストレージの分散ネットワークに大量のデータを保存できます。 分散システムが登場する前は、組織がより大規模なストレージソリューションに投資する必要があったため、データの保存と分析のコストは非常に高かった。

現在、Apache Hadoopなどの分散システムは非常に人気があり、データエンジニアはそれらに精通している必要があります。 分散システムがどのように機能し、どのように使用できるかを知っておく必要があります。 分散システムとは別に、同じ方法で情報を処理する方法を知っておく必要があります。

Apache Hadoopは広く普及している分散フレームワークですが、ApacheSparkは大量のデータを処理するためのプログラミングツールです。 これらはデータエンジニアリングの専門家にとって不可欠なスキルの1つであるため、両方に精通している必要があります。

データエンジニアリングのフレームワーク

1. Apache Hadoop

Apache Hadoopは、ビッグデータアプリケーションを保存および管理できるオープンソースフレームワークです。 これらのアプリケーションはクラスター内システムで実行され、Hadoopは同じものを管理するのに役立ちます。 最も重要なデータエンジニアリングスキルの1つは、Hadoopアプリケーションを作成し、それを効果的に管理することです。 2006年の登場以来、Hadoopはあらゆるデータプロフェッショナルにとってなくてはならないものの1つになっています。 データの実装をより簡単かつ効果的にするツールの幅広いコレクションがあります。

Hadoopを使用すると、単純なプログラミング実装を使用して、大規模なデータセットの分散処理を実行できます。 このツールでは、R、Python、Java、およびScalaを使用できます。 このフレームワークにより、企業は分散ネットワークを介してタスクを実行できるため、大量のデータを保存および処理することが手頃になります。 Apache Hadoopは業界の定番であり、よく知っている必要があります。

2. Apache Spark

Apache Sparkは、データエンジニアになりたい場合に精通している必要がある、もう1つの必須ツールです。 Sparkは、クラスターコンピューティング用のオープンソースの分散型汎用フレームワークです。 フォールトトレランスとデータ並列性を備えたクラスターをプログラムできるインターフェイスを提供します。 Sparkは、メモリ内キャッシュと最適化されたクエリ実装を使用して、任意のデータサイズに対してクエリを迅速に処理します。 大規模なデータ処理に欠かせないツールです。

大量のデータを迅速に処理する機能は別として、Apache Hadoopと互換性があるため、非常に便利なツールになっています。 Apache Sparkを使用すると、一定のデータ入力と出力を持つスチーム処理を実行できます。 SparkはHadoopよりも効率的であるため、データエンジニアに非常に人気のあるツールになっています。

3. AWS

AWSはAmazonWebServiceの略で、データウェアハウジングで最も人気のあるツールです。 データウェアハウスは、分析とクエリに重点を置いたリレーショナルデータベースであり、データの長期的なビューを取得するのに役立ちます。 データウェアハウスは、1つ（または複数）のソースからの統合データの主要なリポジトリです。

データエンジニアは、多くのデータウェアハウスを操作する必要があるため、さまざまなデータウェアハウスアプリケーションに精通している必要があります。 AWSとRedshiftは、ほとんどのデータウェアハウスがこれら2つに基づいているため、知っておく必要のある2つのツールです。

AWSはクラウドベースのプラットフォームであり、データエンジニアリングツールにもアクセスできるため、AWSを学ぶことで他のツールにも確実に役立ちます。 ほとんどすべてのデータエンジニアリングの職務記述書では、AWSに精通している必要があります。

4. Azure

Azureは、大規模な分析ソリューションの構築に役立つクラウドベースのテクノロジーです。 AWSと同様に、これはすべてのデータエンジニアにとってなくてはならないものです。 Azureは、パッケージ化された分析システムを使用して、アプリケーションとサーバーのサポートを自動化します。 主に、Azureは、データセンターを介したサービスとアプリケーションの構築、展開、テスト、および管理で人気があります。 Iaas（Infrastructure as a Service）、SaaS（Software as a Service）、およびPaaS（Platform as a Service）として利用可能なさまざまなソリューションがあります。

Azureは、Windowsベースのサーバーアプリケーションを迅速かつ効率的にセットアップするのに役立ちます。 Windowsは広く普及しているため、このツールの需要は非常に高くなっています。

5.AmazonS3およびHDFS

Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）は、スケーラブルなストレージインフラストラクチャを提供するAWSの一部です。 HDFSはHadoop分散ファイルシステムであり、ApacheHadoop用の分散ストレージシステムです。 これらのツールはどちらも、簡単に保存およびスケーリングできます。

これら2つのソリューションの助けを借りて、組織は事実上無制限の量のデータを保存できます。 さらに、クラウドベースのストレージを提供するため、どこからでもデータにアクセスして作業できます。 これらのソリューションは、モバイルアプリケーション、IoTアプリケーション、エンタープライズアプリケーション、Webサイトなどにストレージを提供するために人気があります。

6.SQLとNoSQL

SQLとNoSQLは、あらゆるデータエンジニアにとってなくてはならないものです。 SQLは、リレーショナルデータベースシステムを管理および作成するための主要なプログラミング言語です。 リレーショナルデータベースシステムは、行と列を含むテーブルであり、広く普及しています。 一方、NoSQLデータベースは非表形式であり、データモデルに応じてさまざまな種類があります。 NoSQLデータベースの一般的な例は、ドキュメントとグラフです。

データベース管理システム（DBMS）の操作方法を知っている必要があります。そのためには、SQLとNoSQLに精通している必要があります。 その他のSQLスキルには、MongoDB、Cassandra、Big Query、Hiveなどがあります。 SQLとNoSQLについて学ぶことで、あらゆる種類のデータベースシステムを操作できます。

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データエンジニアリングに必要なスキルを学ぶ方法は？

ご覧のとおり、データエンジニアリングは非常に高度な分野であり、多くのスキルを学ぶ必要があります。 これらのスキルをすべて習得することは、非常に困難で面倒な場合があります。 私たちが議論したさまざまなデータエンジニアリングスキルを学ぶための最良の方法は、upGradのデータエンジニアリングコースをチェックすることができます。

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結論

データエンジニアリングのキャリアを追求することに興味がある場合は、この記事に記載されているすべてのスキルを学ぶ必要があります。 これらは、データエンジニアリングの専門家に必要な基本的なスキルです。

データエンジニアリングスキルに関する記事がお役に立てば幸いです。 この記事に関して質問や提案がある場合は、以下のコメントセクションからお知らせください。 喜んでお手伝いさせていただきます！