いずみ
実はですね、なんと2回目ながら既にこのラジオにお便りをいただいておりまして、今日はそのお便りに対してお二人に答えていただこうかなと思っております。
それでは早速そのお便りを読ませていただきますね。
小川さん
ラジオネーム満腹大学生さんありがとうございます。
いずみ
こんにちは。私は現在大学で情報工学を専攻している学生です。将来はデータエンジニアとして働くことを目指しており、勉強と実践に励んでいます。
しかしいくつか悩みがありアドバイスをいただければと思いお便りを書きました。
なんかすごいしっかりした大学生さんですね。
まず、実際の業務で使われているデータエンジニアリングの技術やツールについての理解が十分でないと感じています。
大学の授業では基本的なデータベースやプログラミングの知識は学べますが、現場で使われる具体的なツールについてはあまり触れる機会がありません。
これらのツールを学ぶための良いリソースや実践的な学習方法を教えていただけると助かります。
次に、インターンシップの経験を積みたいと思っていますが、どのような企業やプロジェクトを選べば良いのか悩んでいます。
データエンジニアとしてのスキルを効果的に伸ばせる環境や、初心者にも優しい企業を見つけるためのアドバイスがあれば教えてください。
さらに、データエンジニアリングのキャリアパスについても知りたいです。
なかなか欲張りな話ですね。
データエンジニアとしての初めの数年でどのような経験を積むべきか、またどのようにしてキャリアを発展させていけば良いのかについてもご意見をいただけると嬉しいです。
最後に、現役のデータエンジニアの皆さんが日々の業務で感じるやりがいや困難についても教えてください。
実際に現場で働く人々の声を聞くことで、将来の自分の目標や覚悟を明確にしたいと考えています。よろしくお願いします。
結構長文で4つですね。がっつりとご質問いただきました。いかがでしょうかね。
小川さん
かなりしっかりしてますよね。将来有望ですよね。
よしむら
これ思うんですけど、ネタがデータエンジニアで情報工学専科というところで、超マニアックなんですよね。
大学の時にデータエンジニアを研究テーマにすることはまずなくて、おそらくきっかけとして分析があったと思うんですよね。データ分析をしたっていう。
いずみ
なるほど。授業なり課題か何かで分析をしたと。
よしむら
多分研究ですね。情報工学。僕も情報工学専攻してたんですけど、昔20年前ぐらいに。
授業ではデータベースの基礎とかやって、この深いったものって基本的には研究になって、研究でツイッターの盛り上がりを研究したいっていう時に、
例えばツイッターだったらデータを収集して機械学習をかけるっていうことをやるんですけれども、その前処理をする時にそのままだと分析したらいい結果が得られなくて、
いずみ
じゃあデータエンジニアリングと呼ばれているデータウェアハウスにデータを入れて前処理挟んで、やった後に分析すると何も処理するのに比べてすごい精度が上がったよっていうのが多分経験としてあるはずなんですよ。
よしむら
で、そういうことをやっていくと、その分析っていう面白さよりも前処理とかデータベースをいじる方が面白いっていうきっかけがあったはずなんですね、この人。僕の予想ですけど。いきなりデータエンジニア向かわないです、普通。
いずみ
そうなんですよ、何か右を曲折というか何かいろいろなきっかけがあってデータエンジニアになりたいって思うってことですかね。
よしむら
そうだと思いますね。
いずみ
なるほどね。この人にアドバイスするとしたら何かどういった、多分今後の方向性とかに迷ってらっしゃるのかなとか思うんですよね。
そうですね。
どんなふうに成長していきたいかとか、いろいろあるかと思うんですけど。20数年前の自分にアドバイスするとしたらみたいな観点だと。
よしむら
何かあります?
これを見て4つ質問があって、覚えてらっしゃるかわかんないですけど、最初の方言っていた何使えばいいですかってところだと、好きなの使えばいいんですよ。
使えないわけないんで、今の環境で。
例えばAWS使いたいってなったら申し込みポチポチして使えばいいですし、Googleクラウド使いたいってなったらポチポチやればいいし、迷うなら使ってんですよね、みんなエンジニアって。
だから聞くより使えっていうことですよね。
いずみ
大学の授業で習うのを待つんじゃなくて、自分の興味の赴くままに Youやっちゃいなよ、っていう感じ。
小川さん
ここで聞いてくんなよと。
この先輩ちょっと厳しくない?
よしむら
これはさっきの話で、絶対いきなりデータエンジニア使いたいってニーズじゃなくて、絶対前処理してると、僕は信じてるんですよ、その「まんぷく大学生」さん。
だから絶対経験あるんだからやっちゃいなよっていう。
いずみ
なるほどね、一見突き放したように見えて、その節優しく背中を押してるみたいな感じかな。
若干感じませんでしたけど。
なるほど、なるほど。
背中めっちゃ押されたというか蹴られた感じですけど。
蹴られた感じですね。
一方この突き放し系で、対して小川さん何か思うところ。
小川さん
同じですね、やっぱりデータ分析やりたいのにできないからエンジニアリングやってるっていう間違いなく歩んでると思っていて、そこに興味があるのはかなりマニアックなところかなとは正直思いますね。
ただそこら辺のぐちゃぐちゃなものを綺麗にしていくとか、より良い結果を出すために正しいデータの形変えていくっていうのは重要な作業なので、そこに興味を持たれただけでもかなりすごいのかなという気はしますね。
いずみ
大学生ですもんね、目の付け所がいいってことですね。
小川さん
たぶん論文で出さなきゃいけない結果よりもその前処理に目が行ってしまった感じがしますけどね。論文大丈夫かなみたいな感じ。
いずみ
確かに大学生としか書いてないからこの方が何回生なのかちょっとわかんないですけど、それによってもちょっと変わってくる感じですよね。
でもインターンシップの経験を積みたいと思っていますって書いてあるので、たぶんインターンシップって今2年生、1年生、2年生、3年生。
早いですよね。
よしむら
早いのいますよね。
いずみ
なるほどね。
データ総研さんインターンシップ受け入れてらっしゃるんですか。
小川さん
もう中学生から受け入れてます(笑。いつでも興味があれば言っていただければ。
いずみ
なんと中学生から。
小川さん
やりたければ早いうちからやっていただければ。
いずみ
ちょっとさっきの吉村さんの回答と通じるところがありまして、やりたいと思ったらとりあえずやってみる、行動を起こしてみるなよみたいな感じですかね。
小川さん
あまりもう年齢関係ないところに来ちゃってるんだろうなと思って。
いずみ
このデータエンジニアリングの領域がってことですか。
小川さん
一方で業務をある程度知ってて、こういうデータにしていかなきゃいけないんだとかっていう理解が必要なんですけど、それは社会人になっても現場で学ぶしかないので、早いほうがいいのかななんていうのは思っちゃいますね。
いずみ
なるほどね。ありがとうございます。
いずみ
私がちょっとこのお便りを読んで気になったのは、やりがいや困難についても教えてくださいっていうところがあって、ここはかなりハッピーな部分だけじゃなくて、ネガティブなところもちゃんと知っておきたいっていうのはなかなか目のつけどころ、やっぱりいいなと思ってですけど、
これはお二人がデータマネジメント界隈、データエンジニアリング的なところ、業務に携わる中で、やりがいとか困難とかそういったところでお伝えしておきたいというか、そういったところがあれば最後にちょっと伺ってみたいななんて、元データマネジメント業界の私いずみは思うわけなんですが。
小川さん
小川の方からですけど、エンジニアリングの作業をしていて一番面白いのって、多分分析につながって結果が出ることだと思うんですね。
要はその仮説立てて、その仮説に従って、ああ確かにこの結果出るんだみたいなものが導出できる形になっていると。そうするともうそれがやっぱりそのまま業務に跳ねて、売上あがったりコスト下がったりなんていうところに持っていけるので、そういう中、陰ながらデータうまく使うことによってみんながハッピーみたいなところに持っていけるっていうのはやりがいの大きなところかななんて思います。
逆に言うと仮説間違っていると何やっても失敗しちゃうところがあって、困難は困難なんですけど、実際そこのところってエジソンと一緒で99回失敗して1回成功するみたいなところなので、失敗するたんびに成功の確率が上がったんだと思ってやっていければ多分いつもハッピーな感じになるのかなと思っています。
ただ一番嫌なのは、そうやって試行錯誤している中でお前納期わかっているのかって言われるのが一番嫌なので、時間的な余裕を見ながら日々精進していくっていうのが多分一番大事なのかなと思っています。
いずみ
いいですね。修行の積み重ねみたいな感じですね。
経営とかビジネスの結果とかに結構ダイレクトに結果が反映されるところももちろんよく
小川さん
結果をやっぱり信じてみなさん動くので、間違ったデータを見たら間違った判断をみんなしていっちゃう。優秀な人ほど間違ったデータをさも正しそうなチャットGPT並みに出してくるので
いずみ
ドヤ顔で
小川さん
これでどうだと。ただそこはやっぱり仮説をいかに詰めていくかって。やっぱり業務と照らし合わせてデータを使っていくってところが一つ多分ミソなのかなって思います。
いずみ
なるほどなるほど。責任も大きいけどやりがいも大きいよって。なるほど。「まんぷく」さん伝わりましたかね。続いて現場の人よしむらさんどうです?
よしむら
小川さんとほとんど一緒なんですけれども、ただ一つだけ違うのはデータエンジニアってインフラを整備する人なんですね。
すごいちょっとあえてこういう言い方しましたけれども、環境整備する人なんで、分析する人は別でいることが多いですと。
なので「使ってもらえる人に良い環境を作るってことにやりがいを見出せる人」じゃないと、裏方です。そこにやりがいを見出せる人じゃないと難しい。
いずみ
なるほど。俺がこの分析してやったんだとかじゃなくて、もうその結果のために自分が土台となれる人。やることに喜びを感じられる人が向いてる。
よしむら
そうなんですよ。なのでさっきこの僕が冒頭話してた「まんぷく」さんは、分析したいけれども前処理でデータエンジニアリングに気が付いたって話で、そこに面白みがあるといいんですけど、逆に分析に興味があるのにデータエンジニアをするとアンマッチな状況になりますね。
いずみ
なるほどね。自分がどこに喜びを見出してるのかみたいなのはちゃんと分かっておかないとつまんないなぁみたいな結果になっちゃうかもってことですかね。
よしむら
そうですね。やりがいって意味では。
いずみ
なるほどね。
吉村さんの前処理に対する楽しさみたいなのってどんなところにあります?
僕はみんなに使ってもらえる環境を作るのは面白いっていうのと、あともう一個面白いと思っているのはデータって集めるのが重要なんですけれども、集めるために各ビジネスのフロントとすごいやりとりするんですよね。それがすごい面白いですね。
よしむら
ビジネスのフロントっていうのは営業部隊だったりとか。
例えば営業が使っているツールのこの数字の意味なんですかって聞いたりとか、この営業さんにこのシステムを作っている会社を紹介してください、データ取り込みたいんで、みたいなそういうやりとりとかをするのも好きなんで。
いずみ
裏方だけど決してコミュニケーションしなくていいわけじゃなくてコミュニケーションしながらみんなの望むものを作っていくみたいな。
そうですね。
なるほどね。そういったところにいろいろなところに面白みがあるのかなってちょっと思いました。
よしむら
実は裏を牛耳って言うのはデータエンジニアですから。
いずみ
やだ、裏ボス。なるほどね。
よしむら
裏ボスですよ、データエンジニア。
いずみ
なるほどね。裏ボスになりたい人にはうってつけのポジションかもしれない。
よしむら
本当にさっき言いましたけどコミュニケーションしなくていいとか全然なくて、データの基盤を作っているんでめちゃめちゃ聞かれますよ。
一日中喋っているんじゃないかってくらい。
いずみ
なるほどね。
「まんぷく」さんいかがでしたか。もしあなたが裏ボスになりたいという野望を持ちであればその野望を持ってこれからもデータエンジニアに精進していただければというところですね。
答えになったでしょうかね。なっていると嬉しいな。
よしむら
嬉しいですね。
インターンはデータ総研さんに申し込みがあると嬉しいですね。
いずみ
嬉しいですね。いいですね。その時はぜひ「まんぷく」ですと名乗っていただきたい。
あの時の「まんぷく」です。
いいですね。あの時助けていただいた「まんぷく」です。ちょっとお待ちしております。
小川さん
お待ちしています。
いずみ
ではこの番組はこんな感じで皆様からのお便り募集しております。
お便りはXで募集しております。
ぜひ「データ横丁」(datayokocho)でアカウント検索してぜひぜひお悩み聞いてみたいことお便り大募集しております。
ではこんな感じでですね2回目終了をさせていただきます。また次回もよろしくお願いします。
ありがとうございます。