What Is a Data Engineer? : An Overview of This Popular Profession

Data engineers that can gather and manage massive amounts of data are needed since big data is transforming the way we do business. Data engineering is the profession of developing large-scale data collection, storage, and analysis systems. It covers a wide range of topics and has uses in almost every business. Massive volumes of data may be gathered by organizations, but to make sure that it is in a highly useable shape by the time it reaches data scientists and analysts, they need the appropriate personnel and the right technology. In addition to making data scientists’ life simpler, working as a data engineer can allow you to have a direct impact on the world.

What is the role of a data engineer?

Data engineer create systems that gather, handle, and transform unprocessed data into information that data scientists and business analysts may use to evaluate it in a number of contexts. Their ultimate objective is to open up data so that businesses may utilize it to assess and improve their performance. A lucrative career is data engineering.

Data Engineer

According to Glassdoor, the average income in the US is $115,176, while some data engineers make up to $168,000 annually (May 2022)

When working with data, you could undertake some of the following typical tasks:

  • Get datasets that are in line with your company’s demands.
  • Create algorithms that turn data into information that can be used to take action.
  • Construct, evaluate, and keep up database pipeline designs
  • Work together with management to comprehend business goals
  • Create fresh data validation techniques and technologies.
  • Ensure that data governance and security rules are being followed

What distinguishes a data analyst from a data engineer?

To get information and insights, data scientists and analysts examine data collections. Systems for gathering, verifying, and preparing this high-quality data are created by data engineers. Data scientists utilise the data to support better business choices, while data engineers collect and process the data. Working in this industry may be tough and rewarding.

By making it simpler for data scientists, analysts, and decision-makers to access the data they need to conduct their jobs, you’ll play a crucial part in the success of a business. To develop scalable solutions, you’ll rely on your programming knowledge and analytical abilities. Data engineer’s will always be needed since there will always be data to process. Data engineers actually beat out computer scientists, web designers, and database architects as the top trending career in the technology sector in 2019, according to Dice Insights.

データ エンジニアとは: 人気職業の概要

 ビッグデータがビジネスのやり方を変えている今、膨大な量のデータを収集して管理できるデータエンジニアが必要です。データ エンジニアリングは、大規模なデータ収集、保存、および分析システムを開発する専門職です。幅広いトピックをカバーし、ほぼすべてのビジネスで使用されています。組織によって膨大な量のデータが収集される可能性がありますが、データ サイエンティストやアナリストに届くまでにデータが非常に使いやすい形になっていることを確認するには、適切な人材と適切なテクノロジが必要です。データ サイエンティストの生活をシンプルにするだけでなく、データ エンジニアとして働くことで、世界に直接影響を与えることができます。


データ エンジニアは、未処理のデータを収集、処理し、データ サイエンティストやビジネス アナリストがさまざまな状況で評価するために使用できる情報に変換するシステムを作成します。彼らの最終的な目的は、データを公開して、企業がそのデータを利用してパフォーマンスを評価および改善できるようにすることです。有利なキャリアはデータエンジニアリングです。

ガラスのドアによると、米国の平均収入は $115,176 ですが、一部のデータ エンジニアは年間最大 $168,000 を稼いでいます (2022 年 5 月)。


  • 会社の要求に沿ったデータセットを取得します。
  • データをアクションに使用できる情報に変換するアルゴリズムを作成します。
  • データベース パイプラインの設計を構築、評価、維持する
  • 経営陣と協力してビジネス目標を理解する
  • 最新のデータ検証技術とテクノロジーを作成します。
  • データ ガバナンスとセキュリティ ルールが遵守されていることを確認する

データ アナリストとデータ エンジニアの違いは何ですか?

情報と洞察を得るために、データ サイエンティストとアナリストはデータ コレクションを調べます。この高品質なデータを収集、検証、準備するためのシステムは、データ エンジニアによって作成されます。データ サイエンティストはデータを利用してより良いビジネス上の選択をサポートし、データ エンジニアはデータを収集して処理します。データ エンジニア この業界で働くことは、大変でやりがいのあることかもしれません。

データ サイエンティスト、アナリスト、意思決定者が仕事を遂行するために必要なデータに簡単にアクセスできるようにすることで、ビジネスの成功に重要な役割を果たします。スケーラブルなソリューションを開発するには、プログラミングの知識と分析能力が必要です。処理するデータが常に存在するため、データ エンジニアは常に必要になります。サイコロの洞察によると、データ エンジニアは、2019 年のテクノロジ セクターで最も人気のあるキャリアとして、コンピューター サイエンティスト、ウェブデザイナー、およびデータベース アーキテクトを打ち負かしています。