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ビッグデータを扱う仕事に転職したい!求められるスキルとおすすめの働き方

[最終更新日]2021/09/17

ビッグデータを扱う仕事に転職したい!

ビッグデータは、今注目されている技術の1つです。

データをもとにしたコンサルティングや機械学習といった、最先端の分野でよく使われています。これらの仕事を目指してみたいと思った方も、多いのではないでしょうか。

一方で、ビッグデータを扱う仕事はどれも高いレベルが求められます。
転職後に後悔しないためには、どのような仕事かを知り、イメージを深めることが重要です。

目次

1)ビッグデータとは

ビッグデータが持つ3つの要素

ビッグデータが持つ3つの要素 ■多量性:大量のデータが発生する ■多種性:様々な種類のデータが発生する ■頻度  :データが頻繁に変化、または発生

ビッグデータは、以下に挙げる3つの要素を持っています。

  • 多量性:大量のデータが発生する
  • 多種性:さまざまな種類のデータが発生する
  • 頻度:データが頻繁に変化、または発生する

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。

データの種類 構造化データ 非構造化データ
特徴 列と行で表せるデータ 列と行で定義できないデータ
利用されるデータベースシステム RDBMS(リレーショナルデータベース) NoSQL
代表例 Excelファイル、CSVファイル、Accessに格納されたデータなど XMLデータ、画像、動画、文章、GPSなど

ビッグデータを扱う際は、データにあわせた対応が求められます。




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。

  • 社会におけるさまざまな情報を、デジタル機器に格納できるようになった
  • 膨大な情報を保管できる記憶装置の価格が下がり、広く普及した
  • ブロードバンドの普及により、安価な料金で大量のデータをやり取り可能
  • クラウド技術の発達により、高性能なコンピュータを低価格で利用可能。データの増減にも柔軟に対応できる
  • AIや機械学習に代表される、データをもとに学習する技術が広く使われるようになった

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

企業イメージ

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。

業界 期待される内容の例
EC業界 顧客それぞれのニーズに細かくフィットでき、売上と利益の向上につなげられる
製造業界 故障の兆候を検知することで予防保守を行え、不良品の発生や機器の停止を防ぐ
需要に合ったきめ細かな生産を行う
金融・保険業界 リスクを分析し、審査をスピーディーに実施。顧客により良いサービスを提案
運輸・観光業界 ダイナミックプライシングの実施による、空室・空席の有効活用と業績アップの両立
Webメディア業界 アクセス解析やSNS解析を行い、マーケティングの施策に活かす
ビル管理業界 電力使用量の削減に貢献する
農業 将来の収量や品質を予測
農薬や肥料の使用量、作業量や時期を工夫し、経費節減と収入の増加を両立できる
官公庁 行政の効率化とスピードアップ。電子政府の実現

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。





2)ビッグデータを扱う、主な職種

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。

ビッグデータを扱う主な職種 ■データアナリスト・データサイエンティスト ■AIエンジニア(機械学習エンジニア) ■データベースエンジニア
  • データアナリスト・データサイエンティスト
  • AIエンジニア(機械学習エンジニア)
  • データベースエンジニア

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・データサイエンティスト ●企業の課題を洗い出し、優先順位をつける ●調査データの収集、フォーマットの整形 ●データ分析のための基盤構築・システム開発 ●データを分析し、レポートを作成する ●分析結果をもとに、解決策や事業指針を示す

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。

  • 企業の課題を洗い出し、優先順位をつける
  • 調査対象のデータを収集し、調査しやすいフォーマットに整形する
  • データ分析を行うための基盤を構築する。必要に応じてシステム開発も行う
  • データを分析し、レポートを作成する
  • 分析結果をもとに、解決策や今後の事業指針を示す。また依頼した企業に対し、コンサルティングを行う

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、事業戦略の立案等、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。

  • 顧客の持つ課題に対する解決方法を示すことができ、業績の改善に貢献できる
  • 最先端の技術に携わることが可能
  • ITエンジニアとして、高いスキルを発揮できる

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喜びとなることでしょう。

将来性はあるといえますが、無条件ではありません。
レベルの高い方は、貴重な存在として引く手あまたとなることもおお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求められる知識・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。

  • 企業経営に関する知識
  • 統計の知識を活用し、仮説検証を行えるスキル。ロジカルシンキングも重要
  • システム開発に関するスキル。データベース構築スキルも重要
  • 課題を正しくヒアリングし、適切なアドバイスを行えるコミュニケーション能力

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。
高いレベルのエンジニアが求められる職種といえるでしょう。

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コミュニケーション能力も求められます。

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) ●システムの企画や設計、学習モデルの決定 ●システムに学習させるデータの収集と選定 ●システムの開発 ●データをシステムに学習させ、結果を評価 ●最新技術の研究や調査を行う

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。

  • システムの企画や設計、および学習モデルの決定
  • システムに学習させるデータの収集と選定
  • システムの開発
  • データをシステムに学習させ、結果を評価する
  • 最新技術の研究や調査を行う

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」点を挙げる方も多いでしょう。

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。但しこれはなるため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。特に未経験の方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おすすめです。


AIエンジニア(機械学習エンジニア)に求められる知識・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。

  • 機械学習やAIに関する知識
  • Pythonなどのプログラミングスキル
  • 数学や統計に関する知識(少なくとも高校理系クラス以上のレベルが必要)
  • データ解析やデータベースに関するスキル

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。RDBMSNoSQL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。

知識があまりない方は、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」方は、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 ●使用するデータベースの選定 ●システム内での配置や決定 ●テーブルやレイアウトの設計 ●セキュリティやバックアップの設計・構築 ●データベースの構築・設定 ●チューニング ●修正プログラムの適用 ●不具合が発生した際の調査 ●システムの監視

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。

  • 使用するデータベースの選定
  • システム内での配置や設定
  • テーブルやレイアウトの設計
  • セキュリティやバックアップの設計・構築
  • データベースの構築・設定
  • チューニング
  • 修正プログラムの適用
  • 不具合が発生した際の調査
  • システムの監視

多種多様な業務を任されることが、おわかりいただけたことでしょう。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。この点で、システムの監視早期対応も重要な職務に挙げられます。

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、学びがいややりがいの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求められる知識・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。

  • 主なデータベースに関する知識と、適切に使い分けられるスキル
  • 設計から構築、運用まで対応できるスキル
  • コミュニケーションスキル

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、他の職種の方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能力をアップさせることも必要です。





3)転職でビッグデータを扱うエンジニアを目指す際は、専門家のアドバイスを

転職エージェントサービスの仕組み。転職エージェントのキャリアアドバイザーは、求人紹介やキャリアプランへのアドバイス、書類添削・面接対策などのサポートを行ってくれます。

ここまで解説したとおり、ビッグデータを扱う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。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に関する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。





ビッグデータを扱うエンジニアへの転職に、おすすめの転職エージェント4点

ここからは、ビッグデータを扱うエンジニアとして活躍できる職場への転職を検討している方向けに、おすすめの転職エージェントを紹介します。
紹介するサービスはどれもITエンジニアへの転職支援実績の豊富なエージェントです。

エージェントによってサポートの傾向や担当となるアドバイザーのタイプも変わりますので、まずは自分に合うエージェントを見つけていくうえで2~3登録し、「ここがフィットする」エージェントに利用を絞っていくと良いでしょう。

マイナビITエージェント

マイナビエージェント。ITエンジニアの方へ
企業名 株式会社マイナビ
エンジニア求人数 約15,000件(2021年4月現在)
ビッグデータ関連求人数 236件(2021年5月13日)

マイナビITエージェントは、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エージェントにおいて、ビッグデータ関連の求人数は236件(2021年5月13日現在)。その他、データベースエンジニアを扱う求人は822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。

キャリア相談にも手厚いので、これからのキャリアと今進むべき分野について相談していきたいという人にも、マイナビITエージェントはおすすめです。




レバテックキャリア

レバテックキャリア。IT/Web業界のエンジニア・クリエイター専門
企業名 レバテック株式会社
エンジニア求人数 約11,000件(2021年2月現在)
ビッグデータ関連求人数 672件(2021年5月13日)

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2021年5月13日時点で672件と、かなり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。




doda ITエンジニア

doda。企業との強いリレーションで口コミ転職者満足度No.1。ITエンジニアの転職ならdoda
企業名 パーソルキャリア株式会社
エンジニア求人数 約19,000件(2021年4月現在)
ビッグデータ関連求人数 893件(2021年5月13日)

doda ITエンジニアは、大手総合型転職サービスdodaがITエンジニア向けに設けた「エンジニア特化型」の転職エージェントサービスです。

大手転職サービスならではの求人数の多さと、担当キャリアアドバイザーのほかに「プロジェクト担当」といって求人企業への採用支援を行うスタッフも就いてくれます。
これにより、転職者は応募企業についての詳細情報をキャッチアップしやすくなり、ミスマッチ転職を回避しやすくなるのです。

ビッグデータ関連の求人は2021年5月13日時点で893件あり、今回紹介する転職エージェントの中でも一番の豊富さです。複数の候補から、自分に合う求人をアドバイザーとじっくり相談しながら進めていけるでしょう。




ワークポート

ワークポート。各業界専門の総合転職エージェント。
企業名 株式会社ワークポート
エンジニア求人数 約12,000件(2021年2月現在)
ビッグデータ関連求人数 533件(2021年5月13日)

ワークポートは、株式会社ワークポートの運用する転職エージェントです。
人材紹介を行って17年(2021年現在)の実績と、古くからIT業界に特化してサービスを行ってきたこともあり、ビッグデータを扱えるエンジニアへの転職支援実績も相応に高いことが期待されます。

ワークポートのサービス特徴として、「担当アドバイザーが積極的な求人提案をしてくれること」が挙げられます。「チャレンジできる求人を、積極的に提案して欲しい」という方は、ワークポート担当者の提案力がマッチしやすいでしょう。

ビッグデータ関連の求人は2021年5月13日時点で533件あります。人気職種のひとつですので、今すぐに転職予定でない方も早めに登録して優良求人を日ごろチェックしておくと良いかもしれません。





まとめ)求められるスキルは高い。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することをおすすめ

IT専門家イメージ

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方は、「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、高収入が期待できる点は魅力的です。

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。





参考文献

【1)ビッグデータとは】

DTS「ビッグデータとは ~基礎知識から活用法~
DTS「ビッグデータのある未来とは
INTLOOP「未来を作るビッグデータとは?問題点も絡めながら基本を解説
総務省「平成25年版情報通信白書
日立「おすすめコラムビッグデータへの道 第1回「ビッグデータとは?」

【データアナリスト・データサイエンティスト】

スタジオテイル「「データアナリストになりたい!」未経験でデータアナリストを目指す際の、3つのポイント
エッジテクノロジー「データサイエンティストとデータアナリストの違い、背景、今後の動向
キャリアデザインセンター「アクセス解析・データサイエンティストの仕事内容、やりがい、向いている人、未経験からなるには?
レバテック「データアナリストとデータサイエンティストの違いは?
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【AIエンジニア(機械学習エンジニア)】

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