データエンジニアになるためのキャリアパス

インフォマテックデジタル » Recursos » データエンジニアになるためのキャリアパス

データエンジニアになるためのキャリアパス データアナリストやデータマネージャーなどの経歴を持つ人にとって、データ分野では最も魅力的な分野の一つとなっています。 データサイエンティスト そして、彼らはより技術的なアプローチを取ろうとしている。ますます多くの企業が、機械学習モデルやダッシュボードだけでなく、情報を伝達するシステムを設計、構築、保守できる人材を必要としているのだ。

同時に、 リソース、コース、推奨事項の量 オンラインで出回っている情報は膨大で、圧倒されるほどです。Pythonから始めるべきか、SQLと可視化から始めるべきか、それともクラウドやSparkに直接取り組むべきか…。この記事では、参考資料に基づき、実践的な文脈で拡張された、スペイン語による完全な学習パスをご紹介します。これにより、データエンジニアとしての成長において、どこから始め、どのように進め、どのような決断を下すべきかを正確に把握できます。

データエンジニアとは何か？そして、なぜその役割が急速に拡大しているのか？

Un データエンジニアは、設計、構築、およびローンチを担当します。 企業が意思決定を行うために使用するデータを収集、変換、保存、提供するシステム。データサイエンティストはモデルや分析に重点を置く一方、データエンジニアは情報がタイムリーに、確実に、拡張性高く、安全に配信されることを保証する役割を担います。

実際には、 データエンジニアの日常業務 通常、ETL または ELT パイプラインの構築、プロセスオーケストレーション、設計が含まれます。 データアーキテクチャ（データレイク、データウェアハウス、データマート）複数の情報源の統合、および分析、データサイエンス、製品などの他のチームとの連携。

様々な業界レポートによると、 データエンジニアの需要は増え続けている。 そして、多くの市場において、彼らの給与は一般的にデータサイエンス関連の職種の給与よりも高い。それはまさに、彼らが技術インフラや企業のデータ活用能力に直接的な影響を与えるからである。

データトレーニングに特化したプラットフォームは、 データエンジニアの求人の70%以上が ソフトウェアエンジニアリングに関する確かな知識と 分散システムまた、プログラミング、クラウド、アーキテクチャのスキルを組み合わせると、この職種の給与水準は、他のより分析的な職種の給与水準を容易に上回る可能性がある。

データサイエンティストからデータエンジニアへ：多くの人がこのキャリアチェンジを選ぶ理由

多くの組織、特にスタートアップ企業や成長企業では、 データサイエンティストとデータエンジニアの境界 それらは全く明確ではありません。通常、モデルをトレーニングする人は、データのクリーニング、抽出スクリプトの作成、ファイルの移動、プロセスの自動化、さらには予測結果を提供するためのAPIの設定も行う必要があります。

パイプラインを構築したことがあるなら、 モデルを「手動で」デプロイしたり、1000ものデータソースを接続したりするおそらくあなたは既にデータエンジニアの仕事内容と非常に近いところで仕事をしているでしょう。こうした技術的な経験を通して、データの取り込みから運用まで、ワークフロー全体を習得したいという意欲が芽生え、他のチームや場当たり的な解決策に過度に依存しなくなることが多いのです。

この変化の主な理由は、 技術的自律性データプラットフォームの設計方法、その背後にある技術、そしてクラウド上での展開方法を理解すれば、エンドユーザーに届かない実験的なノートブックに時間を費やすことなく、より確実にアイデアを実運用に展開できるようになります。

さらに、 求人市場ではデータエンジニアの人材が強く求められている。純粋なデータサイエンス関連の役割は安定する傾向にある一方で、データインフラストラクチャ、リアルタイムパイプライン、スケーラブルなシステムを構築できる人材の必要性は高まっており、今後数年間においては、この移行はむしろ戦略的な決定となるだろう。

プロフェッショナル向けルートレベル：初心者、中級者、上級者

情報過多にならないようにするには、 データエンジニアのキャリアパスを3つのレベルに分ける 学習レベル：初心者、中級者、上級者。これはあなたを特定のレベルに分類するものではなく、あなたの現在のレベルに基づいて、最初に何を学ぶべきかを優先順位付けするのに役立つものです。

レベルで principiante 基礎となる要素は、プログラミング、論理、バージョン管理、基本的なデータベースといったようにまとめられています。これは、ほぼゼロから始める場合や、ビジネス指向やアナリストといった技術的なバックグラウンドが少ない場合に必要となるものです。

レベルで 中間 本書では、ビッグデータ、分散処理ツール、ETLパイプライン設計、オーケストレーターといったトピックを取り上げます。本番環境で実際に目にするテクノロジーを探求し、データアーキテクトのような思考を身につけることができます。

レベルで 高度な クラウド機能、認証、セキュリティ、継続的デプロイメント、リアルタイムストリーミング、そしてクラウドそのものがすべて含まれています。 就職活動と技術面接対策これは、より上級の役職や専門的な役職を目指す段階です。

一般的に、 あなたはまだ流暢にプログラミングできていません。まずは「プログラミングとデータベース」のセクションから始めるのが良いでしょう。SQLとPythonの基礎知識があれば、より早く「ビッグデータとデータ処理」に進むことができます。また、クラウド関連の資格取得を目指しているなら、「クラウド」のセクションが重要になります。

プログラミングの基礎とバージョン管理

データエンジニアリングのほぼすべての基礎は 適切な判断力をもってプログラミングする方法を知っている重要なのは、単に「動作する」スクリプトを書くだけではなく、保守しやすく、読みやすく、デバッグしやすいコードを作成することです。この分野では、Pythonはそのシンプルな構文と、データサイエンスおよびデータエンジニアリングにおける巨大なエコシステムのおかげで、最適な入門ツールとなることが多いのです。

この段階では、積極的に攻めるのが良いでしょう。 プログラミングの基本概念データ型、構造体（リスト、辞書、セット）、関数、クラス、エラー処理、ファイル読み書きなど、すべて網羅しています。Java、Scala、R、あるいはJuliaといった他の言語がお好みであれば、それらももちろん有効ですが、実際のデータエンジニアリングの世界では、PythonとJava/Scalaが最適です。

同時に、学ぶことが不可欠です Gitによるバージョン管理多くの人はGitHubをチームワークに役立つツールとしか考えていませんが、実際にはコードの履歴を追跡し、何がいつ変更されたかを把握し、恐れることなくアイデアをテストし、作業を整理するのに役立ちます。GitHubやGitLabは、リポジトリをホストし、共同作業を行うための日常的なプラットフォームとなるでしょう。

初日からGitの達人になる必要はありませんが、 基本コマンドを習得する （初期化、追加、コミット、ブランチ作成、マージ、プッシュ、プル）の操作方法を理解し、ブランチ、プルリクエスト、コードレビューの仕組みを把握すること。このような作業方法は、最低限の技術力を持つチームであればどこでも標準となっています。

データベース、SQL、および情報モデリング

プログラミングの基礎が確立されたら、次は データベースとSQL多くの人がここで、学習順序について混乱します。Pythonを先に、次にSQLを学ぶべきか、それともその逆か？最も賢明な方法は、並行して学習を進めることですが、SQLの扱いが自然に身につくようにすることが重要です。

構造化データの場合、強く推奨されるオプションは次のとおりです。 PostgreSQL入門その強力な性能と、多くのプロジェクトにおける事実上の標準となっていることから、PostgreSQLが選ばれています。MySQL、SQLite、その他のデータベースエンジンに既に慣れている方でも問題なく使用できますが、プロフェッショナルな環境ではPostgreSQLの方がより柔軟性が高い傾向があります。

また、以下の点にも精通しておくと良いでしょう。 NoSQLデータベース例えば、ドキュメント用のMongoDBやキーバリューペア用のRedis、カラム用のCassandraなどがあります。重要なのは、それらすべてを暗記することではなく、それぞれのユースケース、メリットとデメリットを理解し、状況に応じて最適なものを選ぶことです。

ここは データモデル関係モデル、次元モデル、事実と次元の概念、正規化、主キーと外部キー、参照整合性。テーブルスキーマ、リレーションシップ、効率的なクエリといった概念を理解し、今後のアーキテクチャ設計に不可欠なスキルを習得できます。

後ほど、さらに深く掘り下げていきます データレイク、データウェアハウス、データマート、データハブ本書では、列指向型ストレージと行指向型ストレージ、スター型スキーマ、スノーフレーク型スキーマ、読み取り時アクセス型と書き込み時アクセス型スキーマといったアプローチに加え、実際のプロジェクトで大規模な情報整理に用いられる言語やパターンについても解説します。

ビッグデータ、アナリティクス、ビジネスインテリジェンスの概念

SQLとデータベースの基本を明確に理解した上で、 ビッグデータとアナリティクスの概念エコシステム内のすべてのフレームワークに精通する必要はありませんが、それらがどのような問題を解決しようとしているのか、そしてなぜ存在するのかを理解する必要があります。

ビッグデータの世界は 分散処理このモデルでは、単一のマシンで全てを実行するのではなく、ワークロードを多数のノードに分散させます。Apache Sparkのようなツールは、バッチ処理とストリーミング処理の両方で大量のデータを処理するツールとして非常に人気が高く、データ駆動型企業の技術スタックの一部としてよく利用されています。

ビッグデータに加えて、 人工知能、機械学習、ビジネスインテリジェンスデータエンジニアとして複雑なモデルを訓練する必要はありませんが、モデルに必要なデータを準備し、モデルにデータを供給するインフラストラクチャを設計する必要があります。

また、次のようなものがどのように BIツール （Power BI、Tableau、Lookerなど）、レポート作成プロセス、そしてビジネスアナリストのニーズを理解すること。彼らのワークフローを理解することで、情報を利用する人々にとってより有用なデータパイプラインとモデルを設計できるようになります。

データ処理：ETL、オーケストレーション、データパイプライン

データエンジニアリングの真髄は データパイプラインの設計と構築ここでは、ETL（抽出、変換、ロード）とは具体的に何なのか、ELTアプローチが有効なのはどのような場合なのか、タスクのオーケストレーション方法、監視方法、そして障害からの復旧方法について学びます。

典型的なパイプラインには、 複数のソースからのデータ取り込み （API、データベース、ファイル、メッセージキュー）、クリーニングおよび変換ステップ（正規化、集計、エンリッチメント）、そして最終的にデータウェアハウス、データレイク、NoSQLデータベース、またはこれらの組み合わせであるターゲットシステムへのロード。

このような状況では、次のようなツールが登場します。 フローオーケストレーション Apache Airflowなどの最新のツールを使えば、タスク間の依存関係を定義したり、実行をスケジュールしたり、実行状況を追跡したり、エラーに対応したりできます。各社で使用するスタックは異なりますが、プロセスのオーケストレーションと自動化という考え方はすべてに共通しています。

重要な点は、これらの環境で一般的に使用される概念のカタログです。 関係モデルと次元モデル、データレイク、データマート、データウェアハウス、列または行設計、スター型スキーマとスノーフレーク型スキーマまた、さまざまな形式を用いた読み書きの戦略についても学びます。これらの用語を明確に理解することで、技術文書、専門書、建築図面などを理解できるようになります。

このセクションは、実践的な演習や小規模な個人プロジェクトから最も恩恵を受けるセクションの1つです。 エンドツーエンドのパイプラインを構築するたとえ公開データであっても、将来プロとして働く際に遭遇する典型的なパターンを練習しておきましょう。

データパイプラインとプラットフォームにおけるセキュリティ

最初のステップは、 役割と権限における最小権限各サービス、ユーザー、またはアプリケーションアカウントには、その業務を遂行するために厳密に必要なアクセス権限のみを与え、それ以上の権限は与えないようにすべきです。これにより、攻撃対象領域が縮小し、エラーや情報漏洩の影響を最小限に抑えることができます。

また、その仕組みを理解することも不可欠です。 転送中および保存中のデータ暗号化サービス間でデータを転送する際は、HTTPS、TLS、および安全なプロトコルを使用し、データベース、ストレージバケット、または情報が保存されるその他のシステムでは暗号化を有効にしてください。

APIやモデルサービスを公開する際には、次のような詳細に注意する必要があります。 認証と承認 （トークン、APIキー、OAuthなど）認証を行い、重要なエンドポイントへのアクセスを制限し、不正使用を監査するためにシステムアクティビティをログに記録します。セキュリティの専門家である必要はありませんが、責任ある判断を下すのに十分な専門知識は必要です。

これらすべては恐怖を防ぐだけでなく、 あなたのプロフェッショナルなプロフィールを強化しましょう 会社の目から見て、あなたは自分の仕事がビジネスや顧客・ユーザーデータの保護に及ぼす真の影響を認識していることを示しているからです。

ストレージの種類とデータアーキテクチャ設計

データサイエンティストとして静的データセットを扱うことからデータエンジニアに移行する際、 ストレージとの関係を完全に変えますもはやローカルでCSVファイルを開くだけではなく、継続的なデータフロー、変化するスキーマ、そして複数のコンシューマーを同時にサポートするシステムを設計することが求められている。

日常生活では、さまざまな種類のストレージを組み合わせて使用​​することになります。 リレーショナルデータベース （PostgreSQL、MySQL）構造化情報およびトランザクション情報用。 NoSQLデータベース パフォーマンス、スキーマの柔軟性、水平スケーリングといった特定のニーズに応じて、MongoDB（ドキュメント）、Redis（キーバリュー）、Cassandra（カラム）などが使用されます。

これに加えて、 オブジェクトのクラウドストレージ （Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageなど）は、多くの最新のデータレイクの基盤となっています。大量の生データや処理済みデータが、一般的にParquetやAvroなどの形式でここに保存され、さまざまな分析エンジンで利用できるようになります。

最新のデータアーキテクチャを設計するには、次のことを考える必要があります。 データの流れ方 供給元から消費者まで、品質、ガバナンス、変革といった中間層はどのようなものが必要か、そしてそれらすべてをどのように組織化すれば維持管理が可能になるのか。アーキテクチャ図の読み方と作成方法は、あなたの業務において常に求められるスキルとなるでしょう。

さらに、多くの組織がストリーミング中心のアーキテクチャを採用しており、 アパッチカフカ 彼らはイベントの屋台骨として主導的な役割を果たしており、それが次のセクションにつながります。

Apache Kafkaによるストリーミングとリアルタイム処理

従来のデータ分析の多くはバッチモードで行われてきた。 定期的にデータを読み込み、処理し、結果を生成する。しかし、金融取引からユーザーの活動、IoTセンサーに至るまで、何が起こっているかにリアルタイムで対応する必要性がますます多くの企業に高まっている。

この文脈において、Apache Kafkaは イベントストリーミングプラットフォーム 世界中の数万もの組織に採用されているKafkaは、ユーザーがトピック内でメッセージをパブリッシュおよびコンシューマーすることができ、プロデューサーとコンシューマーが分離されており、システムを拡張して毎秒数件から数百万件のイベントを処理できます。

データエンジニアにとって、よく理解することは カフカの建築 主な概念としては、トピック、パーティション、ブローカー、プロデューサー、コンシューマー、コンシューマーグループ、オフセットとは何か、そしてKafkaを下流システム（データベース、データウェアハウス、アラートシステム）やリアルタイム分析プロセスと統合する方法などが挙げられます。

多くの機械学習モデルもデータストリーム上で実行され始めており、そのため、それらを組み合わせる必要が生じている。 ストリーミングプラットフォームを使用したMLOps リアルタイムの予測配信を実現するため、Kafkaは「単なる技術」ではなくなり、現代のイベント中心型アーキテクチャの中核となる。

大企業のITマネージャーはストリーミングシステムを データとAI戦略の重要な構成要素これらのアーキテクチャを採用することで、投資対効果が大幅に向上することが報告されています。Kafkaとその関連概念を学ぶことで、多くの候補者よりも一歩リードできます。

コンテナ、Docker、およびサービス展開

データサイエンティストからデータエンジニアへの移行における転換点は、 Dockerを使用したサービスのパッケージ化とデプロイマシン上でスクリプトを実行することから、依存関係の問題に悩まされることなく、あらゆるサーバーやクラウド環境で起動できるイメージを構築することへと移行できます。

Dockerでは、Dockerfileで定義できます アプリケーションを実行するために必要なものがすべて揃っています。PythonまたはJavaのバージョン、ライブラリ、基本的な設定など…あとはイメージをビルドし、ローカルでテストして、必要な場所でコンテナを実行するだけです。これにより、「私のコンピューターでは動作する」といったよくある問題が大幅に減り、DevOpsとの連携も容易になります。

データエンジニアにとって、パッケージ化することは一般的です 取り込みサービス、モデルAPI、処理ワーカー あるいは、コンテナ化されたオーケストレーションタスク。これらのコンテナは、Kubernetesなどのプラットフォームや他のオーケストレーターに統合されますが、そのステップは後から行われる場合もあります。

参考資料や技術コミュニティは、 Dockerはほぼ不可欠なスキルとなっている モデルのデプロイメントやパイプラインを扱う人にとっては、環境の再現、デプロイメントの自動化、そしてコードのバージョン管理と同様の方法でインフラストラクチャのバージョン管理が可能になるため、非常に便利です。

本番環境モデル：FlaskまたはFastAPIを使用したスクリプトからAPIへの移行

この道におけるもう1つの重要なブロックは、特にデータサイエンス出身であれば、 モデルをウェブサービスとして公開するピクルファイルや設定ファイルを保存するだけではもはや十分ではありません。他のコンピュータやアプリケーションが利用できるAPIを作成する必要があります。

軽量フレームワークなど FlaskまたはFastAPI これらはまさにこの目的に最適です。これらを使えば、わずか数行のコードで、POSTでデータを受け取り、モデルを実行し、JSON形式で予測結果を返すAPIを構築できます。これらのサービスは、より大規模なアーキテクチャやストリーミングフローに統合することも可能です。

この機能をDockerと組み合わせることで、 モデルを収納できる独立型コンテナ様々なプラットフォームへの展開に対応しています。さらに、FastAPIはOpenAPIスキーマとの容易な統合とSwaggerスタイルの自動ドキュメント作成機能を備えているため、サービス利用者の利便性が向上します。

このアプローチは、 MLOpsこれには、モデルのデプロイだけでなく、パフォーマンスの監視、データのバージョン管理、再トレーニングの自動化、本番環境におけるライフサイクル全体の管理も含まれます。データエンジニアとしてのあなたの専門分野がMLOpsに特化していなくても、この背景を理解しておくことは重要です。

ノートパソコンに常時インストールされるモデルと、堅牢で監視されたエンドポイントにインストールされるモデルとの違いは、企業にとっての価値という点で非常に大きい。 データエンジニアリングはまさに中心にある その変革の。

データエンジニアにとって自然な環境としてのクラウド

今日、ほとんどのデータプラットフォームは 一部のパブリッククラウドプロバイダー特にAWS、Google Cloud、Azureなどが挙げられます。キャリアパスを完成させるためには、少なくとも1つのエコシステムをある程度深く学ぶことが重要です。

興味深い最初の選択肢は、 Databricks + Apache Spark特にPySparkに精通している方にとって、Databricksは大きなメリットとなるでしょう。Databricksは、分散クラスタ、共同作業用ノートブック、データエンジニアリングと機械学習に特化した多数のツールなど、マネージド環境を提供します。この組み合わせを使いこなすことで、大量のデータを扱う企業において、多くの可能性が開かれます。

プロトタイプに便利な、より軽量なオプションとして、 Streamlitなどのツールを使用したMongoDBここでは、半構造化データをMongoDBに保存し、Streamlitを使用して追加のインフラストラクチャをほとんど必要とせずに、非常に高速なダッシュボードやデータアプリケーションを構築できます。

より「クラウドネイティブ」なアプローチを取りたい場合は、 AWSまたはGCPサービス Kinesis、Lambda、API Gateway、Pub/Sub、Dataflow、BigQueryなどのツールを使えば、サーバーレスワークフローやスケーラブルなアーキテクチャをほぼゼロから構築できます。多くの場合、大企業はこれらのサービスに関する実務経験を非常に重視します。

Google Cloudのようなプロバイダーは、 データエンジニア向けの学習パスオンデマンドコース、実践的なラボ、スキルバッジ、公式認定資格取得のための準備など、豊富なコンテンツが用意されたこの学習パスでは、学習内容を体系化し、試験を受ける準備が整うまで進捗状況を追跡することができます。

リソース、リポジトリ、そして効果的な実践方法

このルートをスタートする人にとって非常によくある質問は どの資源を選択し、どのプロジェクトに取り組むべきか そのため、学習は単なる理論に留まりません。現在では、スペイン語のコミュニティリポジトリがあり、概念、技術的な課題、そして生きたガイドとして機能する無料資料のコレクションが提供されています。

これらのリポジトリでは、リソースは通常、 レベル（初心者、中級者、上級者） また、言語別に絞り込むことで、最初に何を見るべきか判断しやすくなります。多くのコンテンツは英語ですが、ブラウザの「スペイン語に翻訳」機能を利用したり、動画の自動字幕や文字起こし機能を活用したりすることもできます。

有用な実践例には以下のようなものがある。 「100日間のデータエンジニアリング」のようなチャレンジ毎日少しずつ時間を割いて、小さなパイプライン、クリーンアップスクリプト、データモデル、APIコネクタなど、何かを構築していくという習慣を身につけましょう。断続的な活動よりも、継続して取り組む方が、たいていは大きな成果につながります。

また、読むことを強くお勧めします データエンジニアリングに特化した書籍やデザインパターン多くは英語で書かれていますが、堅牢なシステムを設計するための実績のある手法を教え、現実世界のアーキテクチャに触れさせ、初心者がよく犯す間違いを避けるのに役立ちます。

本当に役立つものを見つけたら、 これらのリポジトリに貢献する 改善、翻訳、新しいリソースの提供、修正などを行うことで、オープンプロジェクトに参加できます。オープンプロジェクトへの参加は、学習に役立つだけでなく、将来の雇用主に対して自身の実績をアピールする上でも効果的です。

求職活動、面接対策、よくある質問

ルートの最終段階では、 市場で自分のプロフィールをどのようにアピールするかこれには、履歴書の磨き上げ、データプロジェクトのポートフォリオの作成、専門プラットフォームでの積極的なプロフィールの維持、データエンジニア向けの技術面接の練習などが含まれます。

企業は通常、それを非常に高く評価する。 実務経験と自身のプロジェクト 解決した問題、下した技術的な決定、使用した技術、そして得られた結果が明確に示されていることが重要です。データエンジニアとしての経験は必須ではありません。質の高い、きちんと文書化された個人プロジェクトがあれば、大きな違いが生まれます。

よくある質問に関して言えば、いつも同じ質問が出てきます。 どの技術スキルを優先すべきかSparkを学ぶ価値があるのか​​、それともPandasとSQLだけで十分なのか、クラウド関連の資格取得に時間を費やす価値があるのか​​、移行にはどれくらいの時間がかかるのか、あるいはデータアナリストという職業が「時代遅れ」だと言われる理由などについて。

スキルの面では、勝利の組み合わせは通常 確かなプログラミングスキル、高度なSQL、データモデリングの基礎知識少なくとも1つのクラウドプラットフォームの管理経験と、オーケストレーションおよびストリーミングに関する基本的な理解が必須です。Sparkは、大量のデータを扱う場合や、既に導入済みの環境において特に有効です。

タイムラインに関しては、データサイエンティストや開発者からデータエンジニアへの移行に必要な時間は様々ですが、 絶え間なく集中した献身数ヶ月後には、ジュニアポジションや移行ポジションに応募できる準備が整っているかもしれません。重要なのは、しっかりとした基礎を築き、次から次へとコースを受講してどれも修了しないことを避け、自分のスキルを証明できるプロジェクトに集中することです。

データエンジニアリングへのこの道は、 理論的基礎、豊富な実践、そして旺盛な好奇心しかしその代わりに、テクノロジー分野で最も需要が高く、最も有利な立場にある職種の一つへの道が開かれ、組織内におけるデータの全行程を理解し、管理できるという満足感も得られる。