## データベースエンジニアはきついって本当？その理由とは

データベースエンジニアは、ITエンジニアの中でもITインフラの根幹を担う、専門性の高い職種です。SEやインフラエンジニアなど他のエンジニアから、データベースエンジニアへの転職を考える方もいるのではないでしょうか。

しかし、データベースエンジニアはきついという意見も見受けられます。*他の職種のエンジニアでも、職種の内容や特徴によってきついと感じることがあるものですが、データベースエンジニアは一体どのような点がきついのでしょうか。*

## データベースエンジニアにはきついこともあるが、やりがいもある

データベースエンジニアは、開発プロジェクトの中でも重要なデータベースを扱うという責任を持ち、高度なデータベースのスキルも必要とされる難しい仕事であることは確かで、それがきついというのも頷けます。

**しかし、その一方でやりがいも十分あり、専門性が高くなれば年収のアップも見込める職種です。**この記事では、データベースエンジニアの仕事内容や年収を説明し、具体的にきついと言われる理由について解説します。

そして、データベースエンジニアとして働くやりがいや、どのような人がデータベースエンジニアとして活躍できるのかについても説明していきます。

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## そもそもデータベースエンジニアとは？

データベースエンジニアは、あらゆるシステムやソフトウェアにとってなくてはならないデータベースを扱うエンジニアです。ここでは、その仕事内容や将来性、年収などについて説明します。

### データベースエンジニアの仕事内容

データベースエンジニアは、データベースの専門家です。Microsoft SQL ServerやOracle Databaseなどのデータベースソフトウェアを使用してデータベースの設計・開発や、運用・管理を行います。

*1.データベースを設計・開発する*
開発するシステムが要求するデータベースの設計や開発を行います。データベースは顧客の業務内容や環境に即したデータを扱うため、顧客企業の詳しい業務フローを確認し、時には業界の専門用語や専門知識についても理解を深めながら、必要なテーブルや項目（カラム）などを洗い出して行きます。

システムに必要なデータ要件が揃ったら、データの定義表を作成して重複チェックなどデータベースの正規化を行い、ER図（エンティティ・リレーションシップ図）を作成して、データベースを構築します。 

*2.データベースを運用・管理する*
開発したデータベースが正しく動くように運用・管理します。データベースのアクセス権限の管理や、定期的なデータのバックアップ、データベースの最適化や効率化などが主な仕事です。

データベースへの不正侵入やデータ窃取を防ぐためのセキュリティ対策もデータベースエンジニアの重要な役割です。

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### データベースエンジニアの将来性

インターネットサービスの普及や、AI・IoTなどのIT技術の発展が進む中で、ビッグデータの活用が盛んになり、そのデータを格納するためのデータベースは、今後ますます重要性を増すと考えられます。

**社会全体としてデジタル人材の不足が懸念されている背景もあり、データベースエンジニアは将来性のある職種であると言えます。**

これからのデータベースエンジニアは、従来のデータベーススキルに加えて、クラウドやビッグデータ、ディープラーニングなどの技術に対応できるように幅を広げることで、さらに重宝されるでしょう。

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### データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は424万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なのでデータベースエンジニアは一般平均年収と同等か、やや高めであることが分かります。

*データベースエンジニアは、他のデータベースエンジニアよりも多くのデータベース製品を扱えたり、AI開発などデータベース以外の幅広いスキルや知識も身につけることで、より高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データベースエンジニアがきついと言われる理由

データベースエンジニアがきついと言われるのは一体何故なのでしょうか。ここでは、その理由を具体的に見ていきましょう。

データベースは企業の貴重な財産とも言える顧客情報や企業機密などのデータを格納するものです。データベース設計の不備のためにシステムがダウンしたり、データの不整合や損失が発生すると、企業は大きな損失を被ります。また、個人情報の流出などがあれば、企業にとって重大なインシデントとなります。

*そのため、データベースエンジニアはデータベースの設計から運用まで常に慎重さと正確さが必要であり、セキュリティ対策も考慮しなければならない責任の重い仕事です。*これが人によっては大きなプレッシャーになり、きついと感じられる理由でしょう。

### 大切な仕事なのに注目を浴びにくい

データベースエンジニアは問題なく稼働することが前提と考えられがちで、その正常稼働を担うデータベースエンジニアの仕事は、システム開発担当エンジニアに比べると成果が見えにくく、縁の下の力持ちといったようなポジションです。

*地道にデータベースを設計・構築し、稼働が始まれば正常な稼働のためにログ監視業務やメンテナンスを行うなど、周囲に気づかれにくい大切な仕事を行います。*そのため、いわゆる裏方の仕事に魅力を感じない人にとってはきつい仕事と言えるかもしれません。

### データベースエンジニアはチームに1人であることが多い

*データベースエンジニアは、プロジェクトの中でデータベースの専門家として1人でデータベース関連の業務に携わることがほとんどです。*そのため、データベースに関連するタスクが重なると激務となり、残業が多くなる場合もあります。

また、周りがシステム開発メンバーばかりで、データベース担当が1人という環境では孤独に感じることもあるでしょうし、リーダーもデータベースに詳しくなく、データベースに関して相談できる相手がいないというケースもあることから、データベースエンジニアはきついと言われることがあるようです。

## データベースエンジニアとして働くやりがい

データベースエンジニアとして働く中には、きついことばかりではなく、それらを上回るようなデータベースエンジニアならではのやりがいもあります。

### チームの主要メンバーとして活躍できる

データベースエンジニアは、システムの根幹を担うデータベースの設計・開発を行うため、プロジェクトの当初からシステムの設計に深い関わりを持つことになります。そのため、開発のメンバーとのやりとりも多く、場合によっては必要なデータの洗い出しのため顧客へのヒアリングも行うこともあります。

**このように、データベースエンジニアはチームの主要メンバーとして動くやりがいを感じられるでしょう。**

### 重要な仕事や規模の大きな仕事に関わりやすい

データベースエンジニアは規模の大きい案件に関わることもあります。時には、政府関連団体の機密情報を扱う案件や、銀行や証券会社のように重要かつ膨大なデータ処理を行うデータベースを担当する案件もあるでしょう。

*責任は重大ですが、その分やりがいも大きく、仕事を通して社会的な貢献を果たす達成感を得ることもできます。*

### 良いデータベースを作れば効率化や企業の業績アップに繋がりやすい

データベースには、顧客情報や、企業の運用に伴って蓄積される営業データなど、活用することにより企業の業務改善に役立ったり、企業の利益に繋がったりするデータが格納されます。

*そのため、自分が行うデータベースの運用管理が、企業にとって貴重な財産であるデータを積み上げていると感じられることが、大きなやりがいの1つでもあります。*

### 業務の幅が広く新しいIT技術にもアプローチできる

データベースエンジニアは、常に進歩する最新のデータベース製品や、新しい運用方法を身につけていくことができます。

また、データベースに関連するIT技術として、ビッグデータを活用したデータサイエンスや、あらゆるモノがインターネットにつながるIoTなどが発展を続けています。

*最新IT技術に興味があり、向上心に溢れる人であれば、このような最新のIT技術に触れやすいデータベースエンジニアにやりがいを感じることでしょう。*

## データベースエンジニアとして活躍できる人とは

どのような人がデータベースエンジニアに向いているのでしょうか。データベースエンジニアに興味があるけれど、自分に合う職種かどうかの判断に迷う人のために、データベースエンジニアとして活躍できる人の特徴について解説します。

### 長期的計画を立てて将来を見据えた仕事ができる人

データベースエンジニアには、システムが正常に運用するよう、正確で緻密なデータベース設計が求められます。

また、データベース構築の際に、システムが稼働を開始した後でデータの不整合を起こすリスクがないかをあらかじめ想定する先見性も必要とされます。

**そのため、綿密で長期的な計画を立ててプロジェクトを進めることができ、先々に考えられるトラブルを予見したり、将来を見据えた仕事ができる人は、データベースエンジニアに向いていると言えます。**

データベースエンジニアの業務は、日々、問題解決を求められる仕事でもあります。システムとデータベースの連携がうまくいかなかったり、データ処理が遅いなど、多くの課題と向き合うことが必要になります。

その問題解決には、データの流れを追ったりデータベースの設計を再確認したりするなど、地道で根気がいる調査が必要な場合も多いです。*そのため、問題解決能力が高い人や、問題解決に楽しさを感じられる人はデータベースエンジニアに向いているでしょう。*

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### 勉強が好きで向上心がある人

IT技術は日々進歩を続けており、データベースが管理・蓄積するデータは、IT技術とは切り離せない関係を持っています。*データベースだけでなく、IT技術の進歩に興味があり、知識をインプットすることを楽しめる向上心がある人は、データベースエンジニアに向いています。*

データベースエンジニアとしてスキルアップを目指すため、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）主催の「データベーススペシャリスト試験」や、日本オラクル社主催の「オラクルマスター（ORACLE MASTER）」などの資格試験も多数あり、やる気次第でどこまでも高みを目指していける職種でもあります。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)
【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

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## データベースエンジニアとしてプロフェッショナルな仕事を目指そう

ここまで、データベースエンジニアの仕事内容や、きついと言われる、データベースエンジニアとして働くやりがいや向いている人の特徴について説明してきました。**データベースエンジニアは高い技術力で社会的にも責任ある役割を担い、大きなやりがいを感じられる仕事であることがお分かりいただけたと思います。**

しかし、データベースエンジニアに転職することを考える場合、1人での転職活動は難しいケースも多いです。希望する働き方ができるデータベースエンジニアの求人を探して、自分のエンジニアとしてのスキルを面談で上手にアピールする必要があります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

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データベースエンジニアはきついと言われますが、本当なのでしょうか。データベースエンジニアは、負う責任が大きく大変な仕事ですが、一方で十分なやりがいもあります。この記事では、データベースエンジニアの仕事内容やきついと言われる理由、そしてやりがいや向いている人について解説します。

データベースエンジニアの仕事は専門性が高く、今後ますます重要視されると考えられる

データベースエンジニアがきついと言われる大きな理由は、責任が重いのに目立ちにくい職種だから

データベースエンジニアはシステム開発に欠かせない役割を果たし、大きなやりがいもある

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

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## データサイエンティストに資格は必要？

需要が高まっているデータサイエンティストですが、職に就くための資格は必須なのでしょうか。*結論から言うと、データサイエンティストになるために資格は必須ではありません。*

しかしながら、資格を取得することには大きなメリットがあります。次では、資格取得によるメリットを紹介していきます。

データサイエンティストに関連した資格を取得することによるメリットは、次のようなものがあります。

*・業務に必要なスキル証明になる*
データサイエンティストに求められるスキルは、数学や統計学などの理論的な分野からプログラミングやデータベース構築などの実用的な分野まで非常に幅広いです。企業への就職や転職を考えた場合、そうしたスキルを客観的に証明できることは大きなメリットです。

関連する資格はそうした各分野の専門家を証明できるものが多いため、データサイエンティストとして即戦力であることの証明にもなるでしょう。

*・勉強のモチベーションアップになる*
数学・統計学・AI技術は非常に難解であり、独学で学ぶには非常に根気が必要です。特に他職種からデータサイエンティストを目指す場合、勉強のモチベーションを保つことが難しいと感じることもあるでしょう。

その点、資格の取得を目標に勉強を進めることによって、ゴールや勉強の進め方が明確となるため、モチベーションの維持もしやすくなります。例えば、後述するE資格では受験資格に認定講座の修了が含まれているため、資格取得の過程で必ず専門的な教育を受けることができます。

*・業務範囲を超えた知識を養える*
データサイエンティストは多種多様な業界で活躍できる反面、特定の企業に勤めている間はある技術分野に特化した業務になりがちなため、経験分野も狭くなる傾向があります。他社でも通用するデータサイエンティストになるためには、幅広い知識を持つことが望ましく、単に業務経験を積むだけではその達成は困難でしょう。

資格を取得することは、その過程で幅広い知識を身に付けることができるため、知識習得の大きな手助けになると考えられます。

データサイエンティストに関連した資格には、どのようなものがあるのでしょうか。分野別には下記のような種類があります。

*・情報処理技術系*
*・データベース構築及び運用系*
*・数学及び統計学系*
*・AI技術系*
*・プログラミング系*

関連する資格の分野が広範囲にわたっている分、様々な資格がデータサイエンティストとしてのキャリアに活かせる形です。裏を返せば様々な分野のスキルが必要でもあるため、1人前として認めてもらうにはかなりのスキルが必要であるとも言えます。

そもそもデータサイエンスとはどのような職種かご存知でしょうか。**データサイエンスとは、アルゴリズムや統計学を駆使してビッグデータを解析し、有益な情報を抽出することです。**ディープラーニングを始めとしたAI技術が重要視される現在では、急速に需要が伸びており、職業としてのデータサイエンティストの人材不足も叫ばれています。

ここでは、データサイエンティストの概要を紹介しつつ、資格を取ることの意味を掘り下げていきます。また、国内及び海外の関連資格についても紹介していきます。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データサイエンティストの仕事内容

*データサイエンティストの基本的な仕事内容として、データを分析することでビジネス上のメリットを生み出したり、課題を解決することが挙げられます。*より具体的には下記のような業務を行う形です。

*・課題の抽出*
企業が抱えている課題を一通り抽出し、データ分析によって解決に導きたい課題を設定します。どのようなデータを収集すれば良いかもここで決定されます。

*・データ収集*
設定した課題解決に必要なデータ収集を実際に行う重要なフェーズです。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

*・データ分析*
収集したデータを分析し、課題解決に向けて必要な情報を抽出します。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計知識が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所とも言えます。場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

*・分析結果の報告*
分析した結果得られた課題解決に有益な情報をレポートにまとめて報告します。複雑な分析結果を専門外の人間にも分かりやすく説明しなければならないため、コミュニケーション能力も求められます。

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データサイエンティストはつらい？実は魅力的な理由・向いている人も解説

### データサイエンティストの年収はどのくらい？

データサイエンティストの年収は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることができます。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データサイエンティストの年収が高めな理由としては、ディープラーニングを始めとしたAI技術や統計学の知識を持ったエンジニアが、市場の需要に対して不足しているためと考えられます。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

## 国内のデータサイエンティスト関連資格6選

資格取得のメリットや関連する資格の分野が分かったところで、具体的にどのような資格があるかを紹介していきます。まずは国内の関連資格について代表的なものを見ていきましょう。

### データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、データサイエンティスト協会が2021年から始めた資格試験です。初学者やこれからデータサイエンティストを目指すエンジニアを対象にした基礎的な試験となっており、

*・データサイエンス力*
*・データエンジニアリング力*
*・ビジネス力*

の3分野が出題範囲となっています。*基本的な知識を問う検定のため、現職のデータサイエンティストが受験する必要はほとんどありませんが、これから目指したい方にとっては入門用の資格になるでしょう。*

【参考】：[データサイエンティスト検定](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

E資格はJDLAが認定するAIエンジニア向けの資格です。*ディープラーニングはもちろん最新のAIに関する応用技術についても出題範囲であるため、非常に高い専門知識が必要な難度の高い資格と言えます。*特徴的な点は、JDLAが認定した教育プログラムを修了することが受験資格となっていることで、プログラム自体を有効活用することが合格の鍵です。

プログラム受講費用を含めると必要な費用が10万を超えることもある高額な資格ですが、AI技術を主として使いこなすデータサイエンティストにとって是非とも取得したいところです。合格率は7割を超えていますが、JDLA認定プログラムを無事修了できたエンジニアだけが受験していると考えると、容易な試験ではないことは明らかです。

【参考】：[E資格](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

LIP‐JAPANが認定するデータベースに特化した資格です。*オープンソースのデータベース管理システムPostgreSQLを基準にした試験であり、データサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースの構築や、運用についてのスキルを証明することが可能です。*

試験はレベルに応じてGoldとSilverの2つに分けられ、Silverはデータベースの設計と運用ができるレベル、Goldではコンサルティングができるレベルと認定されます。

難易度としては、スキルレベルを示した「ITSSキャリアフレームワーク」で確認すると、Silverがエントリーレベルのレベル1〜2、Goldがレベル3に相当します。初学者であっても、きちんと学習時間を確保できれば十分に合格を目指せます。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

データスペシャリスト試験はデータベースの設計や運用に関する資格であり、基本情報技術者と同様の国家資格です。国家資格ということもあり難しい資格ですが、同じ国家資格の応用情報技術者試験よりも難易度が高くなっています。

こちらもデータサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースに関するスキルを証明することができるため、非常に重要な資格と言えるでしょう。

*データベースをただ設計し、運用するだけでなく、信頼性や安全性を考慮した高品質なデータベースを目指すためのスキルが求められる試験となっています。*また、SQLの設計が出題の中心にもなっています。

【参考】：[データスペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

統計検定とは、**一般社団法人日本統計学会が認定する、統計学に関する知識やスキルを証明する検定試験です。**統計学を活用して様々なデータを解析し、顧客のニーズに応える能力を問い、試験はレベルに応じて、1級・準1級・2級・3級・4級に分けられます。

初学者の場合は、統計学の基本的な用語や概念を理解するためにも、まずは4級からチャレンジしてみましょう。行く行くは難易度の最も高い1級が取得できるように目指しましょう。

試験は毎年6月と11月の年2回実施されます。出題形式は4〜5肢選択問題（マークシート）で、試験時間は60分です。100点中70点以上で合格です。

【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/apply/other-grades-apply/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

オラクルマスターとは、日本オラクル社の製品である「OracleDatabase」を取り扱うための技術力認定資格です。認定試験ではデータベースの管理・運用や、SQLに関する問題が出題されます。公的資格ではありませんが、実際はそれに匹敵するほどの効力を発揮する資格です。

試験はレベルに応じて、Platinum・Gold・Silver・Bronzeの4つのグレードから成り立つステップアップ方式です。いきなり上位の試験を受けることはできませんが、Bronzeを飛ばしてSilverから受験することは可能です。

【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

## 海外のデータサイエンティスト関連資格2選

続いて、海外のデータサイエンティスト関連資格を紹介していきます。全て英語であるため非常に難易度は高いですが、日本からでもCBT形式で受験可能な資格はあり、英語力のアピールに活用できるでしょう。下記でおすすめの国際資格について解説します。

### Certified Analytics Professional（CAP）

Certified Analytics Professional（CAP）は、INFORMSと呼ばれるアナリティクスやオペレーションリサーチを専門とする国際機関が主催している資格です。*資格にアナリティクスとあるように、統計分野を中心とした試験内容となっており、特に「Job Task Analysis（JTA）」がベースになっていると宣言されています。*

一般の受験料は695ドルとかなり高額であり、受験資格には学士もしくは修士であることが含まれています。

CBT形式で日本からでも受験できますが、全文英語なため非常に難易度は高いと言えます。しかし、所持しているならば一目置かれることは間違いありません。

【参考】：[Certified Analytics Professional](https://www.certifiedanalytics.org/)

### Open Certified Data Scientist (Open CDS)

IBMとThe Open Groupが認定するデータサイエンティスト認証制度が、Open CDSです。*こちらの資格は試験に合格して取得するものではなく、与えられた課題をこなし、最後にボード・レビューに合格することで取得できるタイプです。*認証には3つのレベルがあり、最上位では「著名な」データサイエンティストと認定されます。インテルや富士通も同グループのメンバーであることから、IT関連の資格としても通用するでしょう。

【参考】：[Open CDS](https://www.opengroup.org/certifications/certified-data-scientist-open-cds)

## 資格を取得するための勉強法

前述ではデータサイエンスに携わるための資格について述べましたが、中には難易度が高い資格も含まれています。そのため、以下でおすすめの勉強法について解説していきます。

まず、資格に関連のある参考書を購入し勉強する方法です。データサイエンスを題材にした参考書は多く発刊されており、データサイエンスに関連した分野である統計学や数学、プログラミングの教材について要点を絞って学べます。以下で、おすすめの参考書について紹介します。

*■実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得*
RとPythonについてまとめて学習できる1冊です。プログラミング経験ゼロでも読み進めることができ、単語レベルでも詳しく解説されているため、1つ1つの意味をしっかりと理解しながら進めることができます。

▪著者：辻真吾，矢吹太朗
▪ページ数：400ページ
▪出版社：講談社
▪発売日：2021/12/9
【参考】：[実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000275788)

*■大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる*
データサイエンスの基礎から、パソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析などが丸々1冊にまとまっています。1単元あたり見開き1ページでまとめられているため、とても読みやすい構造になっています。

▪著者：久野遼平，木脇太一
▪ページ数：256ページ
▪出版社：KADOKAWA
▪発売日：2018/3/29
【参考】：[大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる](https://www.kadokawa.co.jp/product/321709000122/)

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

### 学習サイトや動画サイトを利用する

ある程度知識が備わっている方の勉強方法としておすすめなのが、学習サイトや動画サイトでの勉強方法です。無料版と有料版がありますが、様々なプログラミング言語を学べるものから、統計学やPythonを使った機械学習など、データサイエンスの勉強に役立つ教材が多数揃っています。

### オンライン講座や専門スクールに通う

基礎からしっかりとプロに教わりたい方は、オンライン講座や専門スクールに通う方法がおすすめです。自己解決ができなかった問題をプロに直接質問できる環境は、正しく知識をつけていくことに繋がります。

## データサイエンティストがなくなる可能性は？

データサイエンティストとは、主にビッグデータから有益な情報を抽出するデータのスペシャリストのことです。データサイエンティストには関連する様々な資格がありますが、本記事ではその資格がどのように役立つかや、キャリアに役立つ代表的な資格を紹介していきます。

データサイエンス関連の資格を取得することで、スキルの証明や幅広い関連知識を身に付けられる

国内の資格では、データサイエンティスト検定やE資格などが代表的である

海外の資格では、Certified Analytics Professional（CAP）が関連性のある資格となっている

データサイエンスの資格一覧！おすすめ8選の難易度や勉強法を紹介

## 組み込みエンジニアは将来性がある職種？

組み込みエンジニアは、コンピュータ制御で動作する様々な機器に組み込まれるソフトウェアを開発するエンジニアです。組み込みエンジニアが手がけるソフトウェアは、自動車やATM・モバイル機器・オーディオ機器など、身の回りのあらゆる機器の中で動いています。

組み込みエンジニアに興味がある方もいると思いますが、インターネットなどで情報を調べると、組み込みエンジニアの将来性を疑問視する意見も目にします。

IT系企業で働くエンジニアにとって将来の展望が感じられるかどうかが、仕事のやりがいにとっても大きな影響を与えるというマイナビの調査結果もあります。*これから組み込みエンジニアを目指したい人にとって、将来性がある職種なのかどうかは気になるところでしょう。*

【参考】：[【マイナビHR研究レポート】「入社半年後の影響分析～配属先への帰属感と将来のキャリア展望の重要性～」を発表 株式会社マイナビ](https://www.mynavi.jp/news/2020/11/post_29023.html)

## 組み込みエンジニアは需要が高く最新技術にも触れられる

組み込みソフトウェアを必要とする機器は、自動車業界や医療業界をはじめとして、様々な業界で活用されています。**また、IoTやAIなど最新のIT技術の普及で、機器への組み込みソフトウェアが今後一層必要とされることから、組み込みエンジニアの需要も高まりつつあるのが現状です。**

この記事では、組み込みエンジニアに興味がある方のために、組み込みエンジニアの仕事内容や将来性について説明し、求められるスキルや向いている人についても解説していきます。

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## 組み込みエンジニアとはどのような職種？

ここでは、組み込みエンジニアの仕事内容や活躍する業種と「やめとけ」と言われる理由についても解説します。

### 組み込みエンジニアの仕事内容

電化製品や小型機器が持つ様々な機能を実現するためには、その機器を動かすプログラムが必要です。

例えば、テレビのリモコンのボタンを押してテレビの電源を点けたり、チャンネルを変えたりするのも、リモコンに組み込まれたソフトウェアが動いて実現しています。

**このように、ボタンを押されるとどのような動作をするか、搭載されたセンサが感知したらどう動くかなど、機器に判断や動作の指示を出す組み込みソフトウェアを設計・開発することが組み込みエンジニアの仕事です。**

### 組み込みエンジニアが活躍する業種

業種が異なれば、必要とされる機器や、そこに組み込まれるプログラムは異なるため、組み込みエンジニアは様々な業種で活躍しています。

*1.家電業界*
プログラムが組み込まれた家電や電気製品は古くから家庭や職場で多く使われてきました。現在は、家電単体で孤立して動くだけでなく、IoTに対応してインターネットを経由し、他の家電やスマートフォンなどと連携するものも増えています。今までもこれからも、組み込みエンジニアが活躍できる業界と言えます。

*2.自動車業界*
自動車にも多くの電子制御が使われるようになってきています。エンジンの点火や燃料・吸排気系統の制御などを組み込みプログラムで行う車もあります。近年は大手自動車メーカーを中心に自動運転技術の発展も進み、組み込みエンジニアの需要が一層高まっている業界です。

*3.医療業界*
医療業界もIT化が注目を浴びている業界の1つです。遠隔医療診察の普及や、AIによる画像診断、細胞診断などを行う機器には、高度なセンサーやインターネットに接続する機能が必要とされ、組み込みエンジニアが活躍しています。

組み込みエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」でシステムエンジニア(制御・組み込み)を参考にすると平均年収は455万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（組み込みソフトウェアの開発・実装）を参考にすると、平均年収603万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、組み込みエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*組み込みエンジニアは主なプログラム言語としてアセンブリ言語やC言語を使用しますが、その他にもC++、Javaなどの言語を習得し、開発に活かせるとより高年収となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it05/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

組み込みエンジニアの年収は？キャリアアップに必要なスキルや資格も解説

### 組み込みエンジニアはやめとけって本当？

インターネットで組み込みエンジニアについて調べてみると、「やめとけ」という意見も見られます。その理由として「古い」などの主張があるようですが、これは組み込みエンジニアが高齢化の傾向があることや、古いシステムが使われていることがあることから連想されるイメージのようです。

**しかし、近年のIoT機器技術や自動車の自動運転技術、医療のAI診断などの最新技術にとっても組み込みエンジニアは欠かせない存在で、むしろこれからさらに活躍が期待される職種であると言えるでしょう。**

また、一般的なアプリケーションやソフトウェアに比べて、組み込みソフトウェアは製品リリース後のエラーやバグなどへの対応が難しく、厳しい品質管理が求められるため、組み込みエンジニアは大変だという意見もあります。

ですが、自分の書いたプログラムで機器が動く喜びは、他のエンジニアにはなかなか味わうことができないものです。難しい仕事だからこそのやりがいが得られるのが組み込みエンジニアの仕事なのです。

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