※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Data Engineering for Beginners: Navigating the Foundations of a Data-Driven World - DEV Community
意訳+要約
データエンジニアリングの基礎とデータドリブンの世界へのナビゲーション
データエンジニアリングは、データの収集、蓄積、加工、分析、配信、活用を行うための技術やプロセスを扱う分野です。
データドリブンな意思決定が求められる現代において、データエンジニアリングのスキルは非常に重要になっています。
データエンジニアリングとは
データエンジニアリングは、以下の5つのプロセスを扱う分野です。
- データ収集：データの取得方法やツールの選定を行う
- データ蓄積：データの格納方法やデータベースの設計を行う
- データ加工：データの整形や変換を行う
- データ分析：データの傾向やパターンを解析する
- データ配信：データの可視化や共有を行う
データエンジニアリングは、データサイエンスや機械学習などの分野と密接に関連しています。データサイエンティストは、データ分析やモデル構築を担当するのに対し、データエンジニアは、データサイエンティストやビジネスユーザーがデータ分析やモデル構築を効率的かつ効果的に行うための基盤を構築します。
データドリブンな世界
近年、データドリブンな意思決定が求められる場面が増えています。データドリブンな意思決定とは、データに基づいて意思決定を行うことです。データに基づいて意思決定を行うことで、より効果的な意思決定が可能になります。
データドリブンな世界を実現するためには、データエンジニアリングが重要な役割を果たします。データエンジニアリングによって、データの収集、蓄積、加工、分析、配信、活用を効率的かつ効果的に行うことができ、データドリブンな意思決定を支えることができます。
データエンジニアリングのスキル
- プログラミング言語：Python、SQL、Java、Scala など
- データベース：MySQL、PostgreSQL、MongoDB など
- データウェアハウス：Snowflake、BigQuery、Redshift など
- データ分析：機械学習、統計学 など
データエンジニアリングのスキルを身につけるためには、プログラミング言語やデータベース、データウェアハウスなどの基礎知識を学び、実践経験を積むことが重要です。
データエンジニアリングの将来性
データドリブンな世界が進展するにつれて、データエンジニアリングの需要はますます高まっていくと考えられます。データエンジニアリングのスキルを身につけることで、将来的に活躍の幅を広げることができるでしょう。
重要なポイント
- データエンジニアリングは、データの収集、蓄積、加工、分析、配信、活用を行うための技術やプロセスを扱う分野
- データエンジニアリングは、データサイエンスや機械学習などの分野と密接に関連している
- データドリブンな意思決定が求められる現代において、データエンジニアリングのスキルは非常に重要
- データエンジニアリングのスキルを身につけるためには、プログラミング言語やデータベース、データウェアハウスなどの基礎知識を学び、実践経験を積むことが重要
- データエンジニアリングの需要はますます高まっていくと考えられる
感想
データエンジニアリングは、結構、金の匂いがする。
AIで代替効かなそうなんだよな。
理由としては、人間の感覚を理解するのが、AIにとっては難しいことだと感じてるから。
自分に足りてないのは、データ分析のスキルが足りてない気がするのだが、それほど重要な要素ではない？？
