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

ビッグデータが持つ3つの要素

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。

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。

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。

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。

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や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）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。

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。

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、システムの監視と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。

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。

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 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。

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？」
アクロビジョン「データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？2つの違いやおすすめ資格」
ウイングアーク１ｓｔ「データアナリストとデータサイエンティストはどう違う？ 役割や必要なスキルなどまとめてご紹介」

【AIエンジニア（機械学習エンジニア）】

侍「AIエンジニアのやりがい教えます。魅力的な仕事内容」
ステップアップエンジニア「【今なら目指せる】AIエンジニアとは？やりがいや仕事内容を徹底調査！人工知能で話題の職種を解説」
スタジオテイル「AIエンジニアになりたい！ 求められるスキル。実務未経験からの転職成功のポイントは？」
ランサーズエージェンシー「機械学習エンジニアとは？必要なスキル・やりがいについて解説」
エッジテクノロジー「AIエンジニアとは？仕事内容、給料年収、就職・転職の方法を大公開」

【データベースエンジニア】

エッジテクノロジー「データベースエンジニアとは？仕事内容・スキル・年収・資格」
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