1. データマネジメント・ラジオ
  2. #2 情報工学専攻の大学生です..
2024-09-01 19:33

#2 情報工学専攻の大学生です。 データエンジニア目指したい、やりがいや困難は?

データマネジメント業界でがんばってるヒトや、これから目指すヒトたちからの、お便りや質問におこたえする、ゆるーい番組です。みなさんと一緒に番組つくってゆきたいです。
▼お便りやご質問はこちら迄
https://forms.gle/CVrgdSDkyY8Mvouc8


▼ゲスト
◎小川 康二さん(データ総研 常務取締役)
データ中心アプローチによるシステム化企画/要件定義、近年ではMDM、データ活用基盤、データマネジメント導入支援をメインに活動。現在はコンサルティンググループの統括役員として、新規ソリューションの開発、マーケティング支援も行っている。
著書に「DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75」 https://amzn.asia/d/22OfSFx
データ総研
https://jp.drinet.co.jp/



▼パーソナリティ
◎よしむらさん(データマネジメント実務家)
事業会社でデータマネジメントを担当。会社が持つデータを管理すべく日々取り組んでいます。 Webエンジニアから社会人スタートし、Webプロダクトマネージャーや、データマネージャー、データプロダクトマネージャーなどの職種を経験。
https://note.com/datamanagement/

◎いずみさん(元データマネジメント業界の人)

データマネジメントに関してはほぼ素人。MC初挑戦です。



▼運営: 「データ横丁」 (株式会社ハートウエア21)
https://note.com/datayokocho

デキストでもよめます
https://data.wingarc.com/tag/data-management-radio
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サマリー

情報工学を専攻する大学生がデータエンジニアを志望し、業界の技術やインターンシップに関する悩みやアドバイスを求めています。パーソナリティーは、学生の質問に具体的なリソースや自身の経験を共有し、データエンジニアリングの魅力やキャリアパスについても語ります。データエンジニアリングのやりがいや困難について議論が展開され、成功に向けた試行錯誤や責任の重要性が強調されています。また、インフラを整備し、分析を支える役割の面白さについても語られています。

ラジオの趣旨とゲスト紹介
はい、それではデータ横丁プレゼンツ、データマネジメントラジオの第2回目始まりました。
この番組は、データマネジメント業界で頑張っている人や、これから目指す人を応援する番組です。
はい、こんばんは。番組のパーソナリティーで、元データマネジメント業界の人、泉と、吉村です。
はい、よろしくお願いします。
このラジオ2回目なんですけど、ちょっと前回ですね、緊張して、私たち2人ともめちゃめちゃ暗かったですよね。
声のトーンがね、めっちゃガチガチなんですよ。
吉村です、みたいなね。
ちょっとね、よそいきな感じでしたよね。
ちょっとね、今日からは2回目っていうことで、ちょっと砕けて、楽しく、ゆる、明るい感じで。
ゆる赤で、この番組のコンセプトは、ゆる赤でいきましょう。
ゆる赤で、やらせていただきたいと思います。
ではですね、早速2回目ながら、今回は素敵なゲストを。
早速。
2回目から。
豪華ですね。
さすがですね。
もうお呼びしております。
今回はですね、小川さんにお越しいただきました。よろしくお願いします。
小川さん、いらっしゃい。よろしくお願いします。
小川さんと言ってですね、あの小川さんって思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、
ちょっと小川さん、自己紹介をいただいてもよろしいでしょうか。
皆さんよろしくお願いします。データ総研の小川でございます。
データ総研さん。
いらっしゃいませ。
そうなんですけど、実はですね、今回の収録は人形町にあるデータマネジメント総本山。
データ総研さんの会議室をお借りして収録しております。
よろしくお願いします。
ありがとうございます。
大学生からの質問
最近小川さんはどういった感じのデータマネジメント愛を持たれることがありましたか。
データマネジメント愛ですか。
そうですね。僕実はもう26年この業界にいるので、
もう孫ができたような感じで接してますね。
なんと前回ですね、吉村さんがディーボックを伝導しているという話がありましたけど、
小川さんにとってもそういう晴天みたいな、
なんかこう、
そうですね。
晴天みたいな本っておありになったりしますか。
基本僕らもディーボック遵守でやってますね。
ただ多分吉村さん前回言ってたと思うんですけど、ディーボックってつまんないんですよね。読んでると。
つまんない。聖書読むようなもん。
なのでそれをどうやってわかりやすく伝えていくのかっていうところはやっぱり骨を持っている感じですかね。
伝導師仲間ですね。
伝導師仲間ですね。
今日また面白い話が伺えそうで。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
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。
ラジオネーム満腹大学生さんありがとうございます。
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。
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よ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。
なかなか欲張りな感じですね。
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よ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。
アドバイスと意見
ということで、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。
かなりしっかりしてますよね。
将来有望ですよね。
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生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ね。
データ分析をしたっていう。
なるほど、授業なり課題かなんかで分析をしたと。
多分研究ですね。情報工学。
情報工学専攻してたんですけど、20年前ぐらいに。
先輩。
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、
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、
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。
なるほどね。
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作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。
そうなんですか。何か意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。
そうだと思いますね。
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。
どんな風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。
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ん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、迷うなら使ってるんですよね、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。
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言うやっちゃいなよっていう感じ。
ここで聞いてくんなよと、ラジオで。
この先輩ちょっと厳しくない?
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、この万福田医学生さん。絶対経験あるんだからやっちゃいなよっていう。
なるほどね、ちょっと一見突き放したように見えて、優しく背中を押してるみたいな感じかな。
若干感じませんですけど。
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。
一方この突き放し系で、対してお母さん何か思うところは?
同じですね。やっぱり多分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道が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きれいにしていくとか、より良い結果を出すために正しいデータの形を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っていう気はしますね。
大学生ですもんね、目の透けどころがいいってことですね。
多分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。
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、多分インターンシップって今1年生、2年生、3年生?
早いのいますよね。
なるほどね。
田曽家さんインターンシップ受け入れてらっしゃるんですか?
もう中学生から受け入れてます。いつでも興味があれば言っていただければ。
なんと中学生から?
やりたければ早いうちからやってみる。
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すね。やりたいと思ったらとりあえずやってみる。行動起こしてみるなよみたいな感じですかね。
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。
このデータエンジニアリングの領域がってことですか?
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家まで学ぶしかないので、早いほうがいいのかなっていうのはもちろんですね。
なるほどね。ありがとうございます。
データエンジニアリングのやりがいと困難
たぶんですね、この人、私がちょっとこのお便りを読んで気になったのは、この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るんですけど。
これはお二人がですね、この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何か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日々は思うわけなんですが。
じゃあ私小川くんの方からですけど、エンジニアリングの作業をしてて一番面白いのって、たぶん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、その仮説に従って確かにこの結果出るんだみたいなものが同質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、売上げが上がったりコストが下がったりなんていうとこに持っていけるので、そういう中、陰ながらデータを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ディソンと一緒で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たぶん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脳筋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たぶん一番大事なのかなと思っています。
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結局。
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。
ドヤ顔で。
ドヤ顔で、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、たぶんミソなのかなって思います。
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。万福さん伝わりましたかね。続いて現場の人、吉浦さんどうです?
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。
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い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。
なるほど、俺がこの分析してやったんだとかじゃなくて、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。
そうなんですよ。僕が冒頭話してた万福さんは、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。
なるほどね。自分がどこに喜びを見出しているのか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。
そうですね、やりがいっていう意味では。
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。それはすごい面白いですね。
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そういうところ?
そういうところを含めて、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、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みたいなそういうやりとりとかをするのも好きなんで。
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。
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んだなってちょっと思いました。
実は裏を牛耳って言うのはデータエンジニアですから。
やだ、裏ボス。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。
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。
なるほどね。満腹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。
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。
いいですね。いいですね。その時はぜひ満腹でと名乗っていただきたい。
あの時の満腹です。
いいですね。あの時助けていただいた満腹です。ちょっとお待ちしております。
はい、お待ちしています。
はい、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。
お便りはですね、Xで募集しております。ぜひデータ横丁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回目終了させていただきます。また次回もよろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
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