そこそこ大きな会社で働いていると、データエンジニアのチームにも新卒の配属で、メンバーがジョインすることがあるかと思います。
自分はデータエンジニアというジョブタイトルで仕事をするようになってまだ数年で、その前は普通のWebアプリケーションの開発やインフラの仕事をしていたので、新卒データエンジニアという存在があんまりよくわかっていないところがあります。
いま新卒としてデータエンジニアの部署に入ってくるメンバーにはどういったOJTなどが適切でしょうか？
ぼんやり考えているのは、
- 一般的なSQLを使ったデータ分析のタスク
- Pythonで何かを作るようなタスク
- パブリッククラウドを使って何かしらつくるようなタスク
をOJTとして考えていますが、コメントいただけるとありがたいです。
私も詳しくはないのですが、
自分が置かれたら.GCPのbigqueryとか
セミナーとかでやっているような
ものを考えます。
データの特徴量を掴むイメージを
どうやって持って貰うか？
また、あとは、表現の仕方を
学ぶことかなと思います。
ベースには、仰るようなクエリー
の基礎は必要ですが……
データサイエンティストの研修資料は結構あるけどデータエンジニアはあまり資料転がってないですね....
https://gist.github.com/gcchaan/02f4746a323acac4095c30e0783a3912
とあるテック企業で、データエンジニアマネージャーをやっています。
一言にデータエンジニアといっても、業務は多岐にわたりますし必要な経験もインフラストラクチャ〜データモデリング〜ソフトウェアエンジニアリング〜コンサルティングなど、非常に多岐に渡ります。
そのため、ご自身の企業や部署の業務を一度棚卸しするのは如何でしょうか。その中で、最初に学んでもらいたい大事な経験があれば、そこを経験のコアとするのは如何でしょうか。
例えば、私の会社ですとデータエンジニアから、細分化して幾つかポジションを分解しています。これは、アナリストなど周辺のロールの体制などを考慮してのことです。
その中でも、所謂アナリティクスエンジニアリングというポジション・業務をコアとして考えています。これは、データの利活用のラストワンマイルに関わる業務で、業務自体の理解や課題に近く、まさにデータの利活用を支えるポジションだからです。
こういった業務や成長期待に意味を持たせないと、ただ漫然と広い業務を薄くやってしまい新卒の方も悩むのでは無いでしょうか。
詳細なコメントありがとうございます。
おっしゃる通り、データエンジニアの業務とされるものは結構雑多だなぁと考えております、アナリティクスエンジニアリングをコアに、というのが大変納得感がありました。
データサイエンスやるならちゃんと統計学を学ばせるといいと思います。最近、あまりにもなんちゃってばっかりなので。
最低でも幾何解析が何か、r^2が何かくらいの知識がないと、いくらモデルを理解しようとしても根幹の意味が分からないので。
最低限、他人が読んで理解して書き換えられる程度のコーディング作法やドキュメントの書き方は身に付けた方が良い
そんなソフトウェア開発者並みにビシバシやらなくても良いけど、他人が読んで悩まないものは作れる様にした方が良い
ドキュメントについては別にコーディングに関するものではなくとも、分析結果に関するものでもok
