AWS認定データエンジニア（DEA-C01）の将来性・就職・年収は？

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この記事でわかること

• DEA-C01を持っていると転職市場でどう評価されるか
• データエンジニアという職種の需要と、社内での評価のされ方
• Glueのハンズオンを通じて見えた「データエンジニアの仕事」の実像

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DEA-C01とはどんな資格か

DEA（AWS Certified Data Engineer – Associate）は、2024年3月に新設されたアソシエイトレベルの資格です。もともと存在していたData Analytics – Specialty（DAS、2024年4月廃止）の内容をベースに、より実務的なデータエンジニアリングのスキルを問う内容として再設計されています。

主要な出題範囲：

• データの取り込みと変換（Glue、Kinesis、EMR、Athenaなど）
• データストア管理（S3、RDS、DynamoDB、Redshiftなど）
• データ運用とサポート
• データセキュリティとガバナンス（IAM、KMS、CloudTrail、Macieなど）

難易度としてはSAAに近いレベルですが、教材がまだ少なく、体系的に学びにくい資格です。

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DEAが評価されるポジション・職種

職種	評価の程度	補足
データエンジニア	◎ 非常に有効	データ基盤構築・ETL・データパイプライン設計の知識証明
データ分析基盤担当（社内SE）	◎ 非常に有効	蓄積したデータをどう活用するかの提案力に直結
バックエンドエンジニア（データ寄り）	○ 有効	IoT・ログデータなど大量データを扱う開発の差別化
DX推進担当・企画職	○ 有効	「データを溜めたが活用できていない」課題の解決提案に役立つ
機械学習エンジニアへの土台	○ 補助として有効	MLAと組み合わせることでデータ基盤〜モデル開発を一気通貫で理解できる

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筆者の体験：先んじて知見を貯めておきたかった

私がDEAを受験した時点で、データエンジニアリングの実務経験は正直ゼロでした。AWSのアーキテクチャ設計・プロジェクトマネジメント経験は約3年ありましたが、担当してきたプロジェクトはSAP・DOP・SAA・DVA・SOAで培ったインフラ・開発領域が中心で、データエンジニアリングとは畑が違いました。

それでも受験しようと思ったのには理由があります。今、勤務先で動いている多くのプロジェクトは、IoTデバイスからデータを収集するところまでが中心のフェーズにあります。データの蓄積自体はどんどん進んでいますが、「そのデータをどう活用するか」というフェーズはこれから本格化してくると私は見ています。

だからこそ、そのフェーズが来る前に、データエンジニアリングの知見を先んじて貯めておきたい。これがDEA取得の一番の動機でした。試験自体の難易度は高くなく、約1ヶ月の学習（2時間×30日）で826点、一発合格できました。

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Glueのハンズオンで見えた「データエンジニアの仕事」

学習の中で、Glueの利点がどうしても腹落ちしなかった時期がありました。座学だけでは「なぜGlueを使うのか」が実感として理解できなかったのです。

そこで、個人のAWSアカウントで実際に手を動かしてみました。やったことはシンプルです。

1. IoTで収集したようなCSVデータをS3に格納する
2. Glueクローラーでそのデータのスキーマを自動検出させる
3. Glueデータカタログに登録する
4. Athenaでそのデータに対してSQLクエリを実行する

この一連の流れを実際にやってみたことで、「溜めたデータをどう扱うか」という手順がはっきり見えました。特に印象的だったのは、Glueクローラーの便利さです。スキーマを手動で定義しなくても、データの構造を自動的に認識してカタログ化してくれる。ぼんやりとしていたGlueの役割が、この体験で一気に腑に落ちました。

座学だけでは得られなかった「データエンジニアが実際に何をしているのか」という具体的なイメージが持てたことは、学習全体の中でも非常に大きな収穫でした。

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データエンジニアという職種の市場価値

データエンジニアの需要が増えているというのは、私の肌感覚としても間違いなくあります。

システムベンダーとして多くの企業と関わる中で、「データの収集はできているが、そのデータをビジネスにうまく活用できていない」という相談を非常によく受けます。勤務先にもそうした相談が多く寄せられている印象があり、「溜めたデータの活用方法が分からない」という悩みは、業種を問わずどの企業も抱えている課題だと感じています。

この悩みを解決できるデータエンジニアの需要は、今後も伸び続けると考えられます。転職市場においても、この需要の高さは十分に反映されてくるはずです。

余談ですが、私の大学の後輩でデータエンジニアとして活躍している人物がいます。私より2つ年下にもかかわらず、すでに社内で部長職に就いています。もちろん本人の実力によるところも大きいと思いますが、データエンジニアリングの領域で活躍する人材は、社内でもかなり重宝されるのだと実感させられるエピソードです。

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DEAはどんな人におすすめか

• IoT・センサーデータなど、大量データを扱うプロジェクトに関わっているエンジニア：今はまだ「収集」フェーズでも、次の「活用」フェーズに先んじて備えられます
• DX推進の相談を受ける立場のSE・コンサルタント：「データを溜めたが活用できていない」という顧客の悩みに、具体的な技術提案ができるようになります
• 将来的にMLA・AIP-C01などAI/ML系の上位資格を目指す方：データ基盤の理解はMLの土台になるため、先に固めておくと学習効率が上がります

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DEAの次のステップ

• 機械学習モデルの実装に興味がある → MLA（Machine Learning Engineer Associate）
• 生成AIアプリケーション開発に興味がある → AIP-C01（Generative AI Developer Professional）
• AWS全体のアーキテクチャ理解を強化したい → SAA（Solutions Architect Associate）

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まとめ

• DEAはデータエンジニアリングの基礎知識を体系的に証明する資格
• 「データを溜めたが活用できていない」という多くの企業の悩みに応えられる人材としての価値がある
• Glueのハンズオンなど、実際に手を動かすことで「データエンジニアの仕事」の実像が見えてくる
• IoT・データ収集が進む今のタイミングで先行して知見を貯めておく価値は大きい
• 転職市場でも需要は伸び続けると予想される

DEA-C01を、次にどう活かすか

私はAWS全12冠を持っていますが、目指した動機は副業のためでも転職のためでもなく、AWSという技術そのものへの興味でした。資格を取った翌日に、何かが起きるわけではありません。

ただ一つはっきり感じているのは、専門知識があると、指示が短くて済むということです。教える側も教わる側も効率が上がる。この記事に書いた「Glueのハンズオンで、データエンジニアが実際に何をしているのかという具体的なイメージが持てた」という体験も、突き詰めればそれだけのことです。新しい技術を主体的に学んでいる人が評価されるのは、そこに理由があると思っています。

DEA-C01も、合格そのものより、その過程で手に入る「用語が通じる状態」のほうが長く効きます。だから次にやるべきなのは、理解の穴を埋めることです。

次の一手の目安：

いまの状態	次にやること
まだ問題を解いていない／自分の現在地を確かめたい	A：無料問題集で腕試し（登録不要・無料）
一通り解いたが、抜けている範囲がある／体系的にやり直したい	B：Udemy講座で試験範囲を通す

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