データエンジニアの業務内容

目的

データの収集、保存、処理、管理の基盤を構築し、データが正確かつ効率的に利用できる環境を提供すること。

主な業務

1. データパイプラインの構築

   • データを様々なソース（API、データベース、ログファイルなど）から収集し、分析可能な形でデータウェアハウスやデータレイクに移動する仕組みを構築
   • バッチ処理やストリーミング処理の設計

2. データの整備

   • データのクレンジング（欠損値や重複データの処理）
   • データ変換（異なるフォーマットやスキーマの統一）

3. スケーラブルなインフラの設計

   • ビッグデータ技術（Hadoop, Spark）やクラウドサービス（AWS, GCP, Azure）を用いて、大量のデータを扱うシステムを構築

4. データベース管理:

   • リレーショナルデータベース（MySQL, PostgreSQL）やNoSQL（MongoDB, Cassandra）の設計と最適化

5. モニタリングと運用

   • データパイプラインやインフラの健全性を監視し、問題があれば対応。

機械学習エンジニアの業務内容

目的

データを用いて予測モデルやAIソリューションを開発し、業務上の意思決定やプロセスの自動化を支援すること。

主な業務

1. データ分析と特徴量エンジニアリング

   • データセットを分析して重要な特徴量を抽出
   • データの前処理（スケーリング、標準化、欠損値補完）

2. モデル開発とトレーニング

   • 機械学習アルゴリズム（回帰、分類、クラスタリングなど）を使用したモデルの構築とトレーニング
   • 深層学習（ニューラルネットワーク）の設計

3. ハイパーパラメータの最適化

   • モデルの性能を最大化するためにパラメータをチューニング

4. モデルのデプロイと運用

   • 開発したモデルを本番環境にデプロイ
   • リアルタイム推論システムやバッチ処理システムの実装

5. モニタリングと運用

   • 本番環境でモデルのパフォーマンスを監視
   • 新しいデータや要求に応じてモデルを更新

違いのまとめ