導入
データエンジニアや機械学習（ML）エンジニアは、大量のデータを整え、分析し、AIモデルとして活用する職種です。生成AIの広がりで、需要が急速に高まっています。
説明
役割は大きく2つに分けられます。
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データエンジニア … 分析や機械学習に使えるよう、データを集めて整え、流れる仕組み（データ基盤）を作る。SQL・データベース・クラウドが中心。
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機械学習エンジニア … 集めたデータからモデルを学習させ、予測・分類・生成などの機能を作る。Python・数学・機械学習の知識が中心。
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主な技術 … Python、SQL、pandas/numpy、scikit-learn、PyTorch、クラウドのデータサービス。
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大事にすること … データの品質、モデルの精度と公平さ、そして「ビジネスの課題を解けているか」。
華やかに見えますが、実際はデータを地道に整える作業が多くを占めます。数字と根気強く向き合える人、統計や数学に苦手意識のない人に向いています。近い職種に、分析でビジネス判断を助けるデータサイエンティスト／データアナリストもあります。
読んでみよう
このサイトの Python・Pythonデータ分析・Python AI・PyTorch・RAG のコースが、この職種への道すじです。まずはPythonとデータの扱いから始めましょう。