Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ

Avatar for k.muguruma k.muguruma
November 07, 2025

 ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ

試されDATA SAPPORO #1
https://tamesaredatahokkaido.connpass.com/event/369741/
でLTした資料です。

Avatar for k.muguruma

k.muguruma

November 07, 2025
Tweet

More Decks by k.muguruma

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 18.15% DEサービス市場の年平均成長率 (CAGR) (2033年まで) *出典: GlobeNewswire (2024) 現代技術のバックボーン AI、リアルタイム分析、パーソナライズされた顧客体験... 全ての「賢い機能」は、DEが構築する信頼性の高いデータ

    基盤によって支えられています。 DEの需要は一時的なブームではなく、AI/IoTインフラを支え る恒常的なものと思っています。 なぜ今、データエンジニアなのか?
  2. 比較軸 ソフトウェアエンジニア (SE) データエンジニア (DE) 転換の焦点 コア目標 ユーザー向けアプリの機能開発 /安定性の維持 大規模データの収集、処理、品質保証

    アプリロジック → データフロー 主要技術 Java, JavaScript, C++, フレーム ワーク、クラウド Python, SQL, Spark, クラウド 分散処理と非構造化データ 技術的規律 コード品質、テスト、レイテンシ データ品質( Data Quality)、スキーマ進化、ガバナンス、データパイプライ ンのステートフルな検証 対象がコードからデータへ ビジネスインパク ト 顧客体験、特定の機能の収益 化 組織全体の意思決定、 AI/MLの土台構築 戦術的 → 戦略的基盤 SE vs DE:技術的・ビジネス役割
  3. 1. クラウドと分散処理 Apache Spark, Kafka, AWS/GCP/Azure/Snowflake/Databricks の データサービス(最重要ギャップ) 2. データアーキテクチャ

    DWH, データレイク, データメッシュの設計原則、ディメンションモデリ ング 3. データ処理言語と SQL Python (Pandas/PySpark) と 高度なSQL (ウィンドウ関数、クエリ チューニング) 埋めるべき 3つの技術ギャップ
  4. SWE:ロジックによる不確実性対応 対象: 外部API、ユーザー入力、競合状態 向き合い方 : アーキテクチャ、型システム、ロジックによる防御 的プログラミング。 ゴール: できるだけステートレス なロジックで問題を解決する。

    DE:コミュニケーションによる不確実 性対応 対象: データの発生源(人)、上流システムの「サイレント」な変 更、ビジネス定義の曖昧さ 向き合い方 : 技術に加え、泥臭いコミュニケーション で「人」に 向き合う。 ゴール: ステートフル なデータと組織に向き合い、品質を担保 する。 SWE→DEで変えるメンタルモデル