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データエンジニアリングとデータサイエンスの違いとは？初心者向けに解説！

今日、私たちの周りには膨大なデータが存在します。このデータをうまく活用するために、大きく分けて「データエンジニアリング」と「データサイエンス」という2つの分野があります。それぞれの役割や働きについて、分かりやすく解説していきます。

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、データの収集、保存、処理、そして分析可能な形に整える作業を指します。つまり、データがどのようにデータベースに保管されているか、どのようにデータを効率的に取り出すかを考えます。データエンジニアは、データパイプラインを作成し、日々生成されるデータを整備します。以下のような作業を行います：

• データソースの特定
• データの取得と保存
• データの整形とクレンジング
• データの可視化のためのインフラ構築

データサイエンスとは？

データサイエンスは、収集したデータを用いて、分析やモデリングを行い、有用な情報やインサイトを抽出する作業です。データサイエンティストは、統計学や機械学習の手法を使用して、データを解析し、ビジネスに役立つ予測モデルを作成します。具体的な作業内容は次の通りです：

• データの探索と分析
• モデル作成と評価
• 実行可能な提案の提示
• 結果のプレゼンテーション

データエンジニアリングとデータサイエンスの違い

それでは、データエンジニアリングとデータサイエンスの違いを見ていきましょう。以下の表にまとめました。

データエンジニアリング	データサイエンス
データの整備と準備が主な仕事	データ分析やモデリングが主な仕事
主に技術者が関わる	主に分析者や科学者が関わる
データが整ったら終了	分析結果をもとに提案を行う
具体的にはデータパイプライン、データベースにフォーカス	具体的には予測模型、データ可視化にフォーカス

まとめ

データエンジニアリングとデータサイエンスは、データを扱うための2つの異なる側面です。データエンジニアリングはデータを整備し、データサイエンスはそのデータを分析して有用な情報を引き出します。どちらもデータにとって重要な役割を持っており、協力して働くことで、私たちの理解を深め、ビジネスに役立てることができます。これからの時代、データの力をうまく利用することがますます重要になっていくでしょう。

ピックアップ解説

データエンジニアリングは、データの収集から整備、保存までを担当する仕事です

例えば、企業が毎日大量のデータを生成する場合、そのデータをしっかりと整理整頓して、後から使いやすいようにしておく必要があります

そのため、データエンジニアは非常に重要な役割を果たしています

彼らが整えたデータがあってこそ、データサイエンティストはそのデータを使って分析や予測を行うことができます

こうした連携があるからこそ、データから真の価値を引き出せるのです

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