ビッグデータに関わる仕事に転職するには？おすすめの職種と将来性、必要な知識・スキル

ビッグデータとは、人の生来の感覚ではその全体を把握することが困難な巨大なデータ群のことをいいます。

「把握することが困難」といわれる所以は、ビッグデータには以下の３つの要素があるためです。

特に多種多様な種類のデータが発生することが、ビッグデータの特徴です。

「データ」とは、大きく以下の「構造化データ」と「非構造化データ」の2種類に分けられます。
ビックデータでは、これら2つどちらも扱われることが多いです。

ビッグデータが注目されるようになった理由

ビッグデータが注目されるようになった背景には、5つの要素が挙げられます。

大量のデータを保管できるようになったことに加えて、データを高速で処理し、事業運営や経営の意思決定に活かせるようになったことが、注目される大きなポイントとなっています。

多くの業界で、ビッグデータの活用が期待されている

ビッグデータは、さまざまな業界で活用が期待されています。代表的な例を以下にまとめました。

ビッグデータは、IT業界に限らず生活を支える幅広い業界で活用が期待されていることがうかがえます。

ビッグデータを扱う主な職種には、以下の3つが挙げられます。

いずれもビッグデータと密接に関連する職種であるものの、関わり方はそれぞれ異なります。
転職後に満足して働くためには、職種の内容をしっかり知ることも重要です。どのような特徴があるか、順に確認していきましょう。

データアナリスト・データサイエンティスト

データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータを分析して企業の課題解決に活かす職種です。データサイエンティストは「データの抽出」、データアナリストは「データの活用」に比重が置かれやすい傾向はあるものの、はっきり区別していない企業やデータサイエンティストを上位とする企業も少なくありません。

代表的な仕事内容を、以下にまとめました。

調査対象のデータはWebサイトに限りません。
SNSや業務システムなど、多岐にわたります。ただデータを分析するだけでなく、企画や開発、事業戦略の立案など、幅広い仕事に携わることがあることにも留意が必要です。

データアナリスト・データサイエンティストのやりがい・将来性

データアナリストのやりがいはさまざまですが、代表的なものには以下の3点が挙げられます。

高い技術レベルと顧客の課題解決を両立できることは、ITエンジニアの大きなやりがいとなるでしょう。

一方の「将来性」は、「ある」といえますが、無条件ではありません。
レベルの高い人は、貴重な存在として引く手あまたとなることも大いに期待できる一方、スキルレベルが低いままでいた場合、淘汰されるおそれもあります。

ビッグデータを扱う仕事を続けるためには、次にあげるさまざまなスキルを身につけ、高いレベルで発揮しなければなりません。

データアナリスト・データサイエンティストに必要な知識・スキル

データアナリストやデータサイエンティストに求められる知識やスキルは、以下の4点にまとめられます。

データアナリストやデータサイエンティストは、ビッグデータやITシステムに関する広く深い知識が必要です。

データの選定や整形からデータベースの構築、データ解析に必要なシステム開発まで、問題なく遂行できるスキルが求められます。

加えて、ご自身で行ったアドバイスが今後の経営に大きく影響を与える可能性があることに留意しなければなりません。このため、企業経営に関する知識やコミュニケーションスキルも求められます。

職務遂行にあたっては仮説を立て、それが合っているか検証するスキルも必要です。例えば、ロジカルシンキングをはじめとした業務遂行スキル、ヒューマンスキルなどの幅広いスキルが求められるでしょう。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）

AIエンジニア（機械学習エンジニア）はビッグデータをもとに、データの状況に応じてシステムが自動で判断し動作する仕組みを作る仕事です。
人間がすべてのケースを想定し、一から十まで入力と行うべき動作の組み合わせを作らなくて済む点は、大きなメリットに挙げられます。

代表的な5つの仕事内容を、以下に示します。

上記のとおり、AIエンジニアは一般的なシステム開発以外の業務が多いことが特徴です。
使用する学習モデルやデータが間違っていると、いくらきちんと設計し正しく動作するシステムを作っても無意味となってしまいます。

システム全体として正しく動作するかという視点を、他の職種以上に持つことが求められるのです。もちろん、最新の技術に関するキャッチアップも、重要な業務の1つです。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）のやりがい・将来性

AIエンジニアのやりがいとして、「最新の技術を追いかけられる」点を挙げる人も多いでしょう。

機械学習に関する技術は、日進月歩です。新しい発見ができること、また最新分野の開拓ができることは大きな喜びです。
もちろんデータを活用し顧客企業のビジネスに貢献できることや自らの成長を実感できる点、年収の高さもやりがいにつながります。

AIエンジニアが不足する状態は続くため、しばらくの間は将来性が高いと見込まれます。ただし、これはAIエンジニア自体のハードルが高いことが理由の1つでもあります。

第一線で働き続けるためには、たゆまぬ努力が必要です。特に未経験の人は転職しにくい職種でもあるため、いったん他のIT職種で経験を積んでから目指すことも検討するのがよいでしょう。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に必要な知識・スキル

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に求められる知識やスキルは、以下の4点にまとめられます。

AIエンジニアはPythonなど、機械学習やAIでよく使われるプログラミングスキルの習得も重要ですが、これに限りません。
正しくシステムを組むためには、機械学習やAI、データ解析の手法に関する知識を習得した上で、適切なモデルを選び実装することが重要です。

システム構築にあたっては、データベースの適切な選定も重要。RDBMSとNoSQLの適切な使い分けは、1つのポイントです。

これらの知識を習得する上でベースとなるものが、数学や統計に関する知識です。
標準偏差や分散、微分積分や線形代数といったスキルが求められますので、最低でも高校理系レベルのスキルが必要です。

知識があまりない人は、専門書などを読んで学習する必要があります。一方で、「大学で数学やコンピュータを専門に学習した」人は、有利となるでしょう。

データベースエンジニア

データベースエンジニアも、ビッグデータに関わる重要な職種の1つです。
守備範囲は設計から構築、運用・保守まで、データベースに関するすべてのフェーズが対象です。代表的な業務には、以下のものが挙げられます。

このように、ビッグデータエンジニアは多種多様な業務を任されます。データベースエンジニアはデータを正しく保管することはもちろん、データの取り出しや記録をスピーディーに行うことにも責任を持つ職種です。

あなたの設計がシステムの性能に大きく影響を与えますから、日々の工夫と成長が欠かせません。

加えて突然のトラブル対応を防ぐためには、不具合の兆候を検知し、早期に対処することが有効です。この点において、システムの監視と早期対応も重要な職務です。

データベースエンジニアのやりがい・将来性

データベースエンジニアは、企業活動の根幹となるシステムを扱う職種です。

ほとんどの業務システムは、データ抜きでは語れません。ご自身の活動が企業を支えていることは、大きなやりがいにつながります。また、データベースの技術はどのシステムでも活用できる汎用性も、学びがいの1つです。

企業活動におけるデータの重要性は増していることもあり、データベースエンジニアは将来性のある職種です。但しビッグデータに関わるためには、複数のデータベースを適切に扱えるとともに、高いパフォーマンスを発揮できるよう設計しなければなりません。
データベースエンジニアもまた、高いスキルを持つことが求められます。

データベースエンジニアに必要な知識・スキル

データベースエンジニアに求められる知識やスキルは、以下の3点にまとめられます。

ビッグデータが扱うデータは、RDBMSのように表計算ソフトで表せるものとは限りません。
むしろ文章や画像、動画などを扱うことは避けられないでしょう。

このため、RDBMSとNoSQLの特徴を把握した上で代表的なデータベースに関する知識を習得し、適切に使い分けるスキルが求められます。
もちろんデータベースの専門家として、トータルで対応できるスキルも必要です。

また、データベースエンジニアはデータに関する専門職として、他の職種の人と情報交換するケースも多くなります。ご自身の意思を正しく伝え、相手の話を正しく理解できるよう、コミュニケーションスキルをアップさせることも必要です。

ここまで解説したとおり、ビッグデータエンジニアには優れたスキルが求められます。
入社後に「思っていた仕事と違う」事態は、ぜひとも避けたいものです。ご自身の能力を発揮するためには1人で決定せず、専門家のアドバイスを受けることが重要です。

この点でビッグデータエンジニアに明るい、ITエンジニア専門の転職エージェントはおすすめです。日々業界情報や働く上で必要な技術情報に接しているため、適切な情報を提供でき、あなたに合った転職先を紹介することもできるでしょう。もちろん応募書類や面接のアドバイスも受けられますので、万全の対策で臨めます。

以下で取り上げる転職エージェントの特徴も参考にしながら、あなたに合った相談先を選んでください。

レバテックキャリア

レバテックキャリアは、レバテック株式会社が運営する転職エージェントです。
同サービスの特徴としては、アドバイザーの殆どが「エンジニア実務経験者」であること。ビッグデータに関わる技術的な事柄についても通じた担当が付いてくれる可能性が高いです。

ビッグデータ関連の求人は2024年2月時点で600件と、豊富に取り揃えています。

レバテックキャリアのサービスの特徴のひとつとして、応募先企業に向けての書類・面接選考へのフォローの手厚さが挙げられます。
特に書類選考の通過率を引き上げるサポートをしてくれることで評判で、職務経歴書の作成に苦手意識を持っている人はレバテックキャリアのサポートがフィットしやすいでしょう。

レバテックキャリアの特徴

マイナビIT AGENT

マイナビIT AGENTは、株式会社マイナビが運営する転職エージェントです。
マイナビの転職サービスの特徴として、「丁寧・じっくり型のサポート」、および「企業とのパイプが太い」点が挙げられます。

マイナビIT AGENTにおいて、ビッグデータ関連の求人数は約300件（2024年2月現在）。その他、データベースエンジニアを扱う求人は約1,000件と、豊富な求人とサポートの「質の高さ」が期待できるでしょう。

また、マイナビの転職サービスは「サポートの丁寧さ」にも定評があり、職歴書の作成や面接対策に不安を感じている人におすすめです。

マイナビIT AGENTを利用した人の転職後定着率は97.5%（※公式サイトより）。
転職者一人ひとりにマッチする求人紹介とサポートが期待できます。

マイナビIT AGENTの特徴

Geekly（ギークリー）

Geekly（ギークリー）は、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントサービスです。

ギークリーのキャリアコンサルタントは、最低でもIT業界で3年以上のコンサルティング経験を持っています。
また、サポートの際は細分化された職種別に担当が付きますので、目指す領域のトレンドや転職事例を知りつつの活動ができるでしょう。

そうしたサポート体制もあって、ギークリーを利用した転職者の年収アップ率は81%といいます（※2024年2月 公式サイトより）。

かつては「35歳転職限界説」もありましたが、ギークリーの転職成功者のうち、およそ4割近くは36歳以降のミドル世代であり（※公式サイトより）、幅広い年代で偏りなく実績を積んでいる点もギークリーの大きなメリットです。

Geekly（ギークリー）の特徴

リクルートエージェント

リクルートエージェントは国内No1の求人数と転職支援実績を誇る転職エージェントです。

ITエンジニアの転職支援にも強く、2024年2月のITエンジニア向け公開求人数は約8.6万件と、他のエージェントから群を抜いての豊富さです。

これまで培ったノウハウをもとに開発された「サービス体制」と「支援ツール」が非常に高品質であることが、リクルートエージェントの強みです。

たとえば、リクルートエージェントでは志望企業の特徴・評判といった分析から選考のポイントまでをまとめた「エージェントレポート」を用意してくれます。
ビッグデータエンジニアの転職では、その職場の開発環境から必要なスキルや働き方まで、ネットで公開されていないような企業情報が必要となることは多いです。その際に、レポート情報は大いに役立つはずです。

また、担当アドバイザーもこれまでの実績をもとにビッグデータエンジニアの転職に関する有益なアドバイスを提供してくれるでしょう。

リクルートエージェントの特徴

ビッグデータを扱う仕事には、高いスキルが求められます。そのためエンジニア経験の浅い人は、「短期間で第一線で活躍」というわけにはいきません。

一方で、実力を身につければ高いやりがいと将来性、高収入が期待できます。

目標に近づくためには未経験者を募集する企業を探す、他のIT職種で経験を積んだ後に転職するといった方法が考えられます。

適切な企業を見つけることは、思いのほか難しいもの。転職エージェントなど専門家のアドバイスを受けた上で、着実にステップアップできる企業に入社することをおすすめします。