こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はデータプラットフォームエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
データプラットフォームエンジニアとは？将来性ある？
データプラットフォームエンジニアとは？
データプラットフォームエンジニアは、あらゆるデータを効率よく集めて、整理し、必要な人がすぐ使える仕組みを作る仕事です。
今や、わたしたちの生活はデータであふれています。たとえば、楽天市場での購入履歴や、YouTubeの動画視聴記録、コンビニのポイントカードの利用情報など、すべてが「データ」として記録されていますよね。
こうした大量のデータを扱い、分析や活用につなげるための「土台」を作るのが、データプラットフォームエンジニアです。
実際に、メルカリのレコメンド機能や、SUUMOの物件検索、ANAの航空券予約システムなど、私たちが利用している多くのサービスは、この仕事をしている人の支えによって、安全にデータが管理・活用されています。
データプラットフォームエンジニアの仕事内容
データプラットフォームエンジニアがどのような役割を担っているのか、具体例を挙げてみましょう。
- データを集める仕組みを作る
(例：LINEでのやりとりや、ZOZOTOWNの購買履歴など、さまざまな場所からデータを自動的に集めるシステムを設計) - データを整理して保存する
(例：膨大な楽天市場の注文データを、間違えず・失くさずに保存管理) - データを必要な形に加工する
(例：飲食チェーンで「どのメニューが一番売れるのか」など、売上情報をまとめるシステムの構築) - 安全にデータを扱うための仕組みづくり
(例：個人情報やクレジットカード情報が漏れないよう、しっかりとしたセキュリティを設ける) - システムの監視やトラブル対応
(例：PayPayの決済がスムーズに動いているか24時間体制でチェック、不具合があれば即座に対応)
データ活用がますます重要になる現代社会で、データプラットフォームエンジニアの仕事やスキルは今後も大きく求められ続けます。
もしあなたが「たくさんのデータを生かして、より良い社会を作りたい」と思うなら、チャレンジしてみる価値のある職業ですよ！
データプラットフォームエンジニアの年収と将来性
データプラットフォームエンジニアの平均年収は、経験やスキルによって異なりますが、一般的に 約550万円から700万円 とされています。 (global.bloomtechcareer.com)
これは、日本の平均給与が約400万円であることを考えると、高い水準 と言えるでしょう。
近年、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が進み、大量のデータを効率的に管理・活用するニーズが高まっています。そのため、データプラットフォームエンジニアの需要は増加傾向にあり、将来的にも安定した職種と考えられます。
さらに、クラウド技術やビッグデータ解析の進化に伴い、スキルを磨くことでキャリアアップや年収アップのチャンスも広がっています。
つまり、データプラットフォームエンジニアは 高年収で将来性のある魅力的な職種 と言えるでしょう。
どうやったらデータプラットフォームエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、データプラットフォームエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
データプラットフォームエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
データプラットフォームエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
データプラットフォームエンジニアになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたはデータプラットフォームエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、データプラットフォームエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: データベース（リレーショナル・NoSQL）の基礎知識とSQLの基本操作を学ぶ
- STEP2: データモデリングや正規化、データストレージ設計の基本を理解する
- STEP3: ETL（Extract, Transform, Load）プロセスやデータパイプラインの設計・構築方法を学ぶ
- STEP4: クラウド（AWS、GCP、Azureなど）上でのデータプラットフォームサービスの基礎を学ぶ
- STEP5: データガバナンス、セキュリティ、パフォーマンスチューニングなど運用管理の知識を習得する
効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ データプラットフォームエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: データベース（リレーショナル・NoSQL）の基礎知識とSQLの基本操作を学ぶ
データプラットフォームエンジニアの第一歩は、「データベース」の基本を知ることから始まります。データベースとは、パソコンやスマートフォンの多くのアプリが裏で使っている、たくさんの情報を整理して保存する仕組みです。たとえば、Amazonやメルカリのようなサービスは、商品やユーザー情報をデータベースで管理しています。データベースの種類には「リレーショナルデータベース（例：MySQL、PostgreSQL）」と「NoSQLデータベース（例：MongoDB、Cassandra）」があります。それぞれの特徴を知り、データベースに情報を出し入れするための言葉「SQL」の基本操作も覚えましょう。これがすべてのデータ活用の第一歩です。
このステップで学ぶスキルや知識
- リレーショナルデータベースとNoSQLの違い
- データベースの代表例（MySQL、PostgreSQL、MongoDB など）
- SQLの基本文法（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）
- テーブルやカラムなどの構造の理解
- データベースの利用場面（ECサイト、SNS など）
データベースの基本とSQL操作を学べる動画教材
このコースは「データベースの基礎知識やSQLの基本操作をしっかり身につけたい方」に最適な内容です。
データプラットフォームエンジニアを目指すうえで、リレーショナルデータベースやNoSQLの基礎、データ取得・加工に欠かせないSQLは、現場で非常に重宝されるスキルです。
本コースではMySQLを使い、データベースの構築やSQLの基本文法から、実践的なデータ抽出・分析方法まで、具体的な演習を通して学べます。標準SQLを中心に解説しているため、PostgreSQLやOracleなど他の主要データベースにも応用できる点が大きな特徴です。
また、環境構築でつまずきやすい部分にも最新情報でサポートし、体験型の学習スタイルで確実に実力を高められます。
現役エンジニア講師の分かりやすい指導も評判です。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験からでもしっかりコツコツ学べば理解できますが、初めて学ぶ方は丁寧に演習をこなすことをおすすめします。
データプラットフォームエンジニアを目指している方におすすめの入門講座です。
このコースは、データベース・SQLの基礎知識や基本操作を、PostgreSQLを通じて実践的に学ぶ内容です。新入社員研修としても使われているカリキュラムなので、現場で本当に必要とされる最低限の知識が、効率良く、無駄なく身につきます。
データベースが扱われる具体的な現場例（在庫管理、カルテ管理、図書管理など）や、初心者向けの練習問題も豊富。PostgreSQL標準ツール「pgAdmin4」の使い方も学べるので、未経験からデータベース操作に自信を持って取り組めるようになります。
わかりやすさを重視しており、難しい仕組みより「基本操作」に重点を置いているのが特徴です。SQL未経験の方はここから始めるとスムーズ。
このコースの難易度は【1:易しい】です。データベース未経験の方でも安心して取り組める内容となっています。
データプラットフォームエンジニアを目指す方におすすめのコースです。
この講座では、リレーショナルデータベース（RDB）やNoSQLの基礎知識、SQLによるデータ操作など、現場で必要となる知識・スキルを基礎から学べます。データベースの仕組みがよく分からない方でも、データベースの基本やSQL文の書き方、実際のデータ分析まで、順を追って学ぶことが可能です。さらにTableauを用いたデータの可視化方法も取り上げているため、データから価値を引き出す力も身につきます。
Udemyならではの特長として、18万人以上の受講生がいる翻訳版コースで実績が高く、操作を実演しながら学べるため、挫折せずに進めやすい内容です。また、ビジネス現場の需要が高まるスキルを身につけられるのも魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。データベース未経験の方でも理解できる内容ですが、実際に手を動かしながら学ぶことで理解が深まります。
STEP2: データモデリングや正規化、データストレージ設計の基本を理解する
データを効率よく使うためには、「データモデリング」と「正規化」、そして「データストレージ設計」の考え方が必要です。シンプルに言うと「どんな情報（例えばユーザー名や商品情報）を、どのようにつなげて、どこに保存するか」を決める作業です。これをしっかり行わないと、データが重複してしまったり、欲しい情報がすぐに取り出せなかったりします。例えば楽天のような大きなサービスでは、数えきれない情報を正しく管理するために、きちんとした設計が不可欠です。このステップでは、データの整理や効率良い保存方法を学びます。
このステップで学ぶスキルや知識
- エンティティ（情報のまとまり）の考え方
- リレーション（情報同士のつながり）の理解
- 正規化（データの重複をなくす手法）
- スキーマ設計（設計図のようなもの）
- 現実の業務データをどう構造化するか
データモデリングとストレージ設計の基礎を学べる動画教材
「データプラットフォームエンジニア」を目指す方にとって不可欠な、「データモデリング」や「正規化」、「データストレージ設計の基本」を分かりやすく学べるコースです。
このコースでは、実際のシステム開発で重要なデータベースの論理設計の流れや考え方を、演習問題とともに丁寧に解説しています。エンティティの抽出から、その定義・正規化・ER図の作成まで“つまずきやすいポイント”を重点的に扱うため、初学者にも理解しやすい内容です。
また、練習問題を通じて自分で手を動かしながら学ぶことができるため、実践ですぐ役立つ知識として身につきます。データベース設計の中級者以上の方には物足りない部分もありますが、基本を徹底して学びたい方には最適です。
講師は多くの実務経験を持ち、分かりやすいながらも本質を押さえた解説が評判です。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも理解できるよう平易に解説されていますが、多少の予備知識があるとよりスムーズに学習できるでしょう。
このコースは、データプラットフォームエンジニアを目指す方へ、データモデリングや正規化、データストレージ設計の基本を身につけたい方に最適です。
本講座では、データベース設計に関する専門用語を避けつつ、人気アプリ（メモアプリ、Twitter、YouTube）を事例に、プロのエンジニアがどのようにデータ構造を考えて設計しているのかを、分かりやすく解説しています。「正規化」や「テーブル設計」など、基礎から実践的な知識まで段階的に学ぶことができ、データプラットフォームエンジニアとして必要なスキルのベースづくりに役立ちます。
特長は、実際のアプリ運営者ならではのリアルな思考プロセスや、すぐに応用できる実践例の豊富さです。専門知識よりも「まずは手を動かして理解したい」初心者に向いており、難しい用語も噛み砕いて説明されているのが魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも理解できますが、多少のITやプログラミング知識があるとよりスムーズに学習が進みます。
STEP3: ETL（Extract, Transform, Load）プロセスやデータパイプラインの設計・構築方法を学ぶ
続いて、データを集めたり、まとめ直したり、使いやすく保存したりする「ETL（イーティーエル）」や「データパイプライン」の技術を学びます。たとえば、コンビニの売上情報を毎日集めて分析できる形にまとめる時などに使われます。『Extract』はデータをいろんな場所から取ってくる、『Transform』は必要な形に整える、『Load』はそのデータを保存する、という流れです。また、それらの作業を自動で順番に実行する仕組みを「データパイプライン」と言います。企業のデータ分析やAI開発にも欠かせない大切な工程ですよ。
このステップで学ぶスキルや知識
- ETLの流れ（抽出・変換・保存）の理解
- 代表的なETLツール（Talend、Apache NiFi、AWS Glue など）
- データの前処理・クリーニング
- データの自動処理（スケジューリング）
- パイプライン構築の実践例（売上分析、自動レポート作成 など）
ETLプロセスとデータパイプラインの設計・構築を学べる動画教材
このコースは「ETLプロセスやデータパイプラインの設計・構築方法を学びたい」方に適しています。
AWS認定Data Engineer Associate（DEA-C01）試験の対策をしつつ、データプラットフォームエンジニアに求められる設計・構築スキルを効率よく習得できます。AWSの主要サービスを使ったデータ収集、保存、変換、分析、可視化の一連の流れを、ハンズオン演習を通じて学べる点が大きな魅力です。試験出題ポイントを押さえた説明や予想問題の解説もあり、現場で役立つ知識と実践力が身につきます。
コースはAWSの基礎から始まり各サービスを実際に操作する内容なので、未経験でも安心して取り組めます。講師はITやクラウド分野で豊富な実績をもつため、実務目線でわかりやすく解説してくれます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。AWSに未習熟でも理解できる内容ですが、基本的なIT知識があるとより学びやすいでしょう。
このコースは、データプラットフォームエンジニアを目指す方におすすめの内容です。
「ETLプロセスやデータパイプラインの設計・構築方法」を学びたい方にピッタリで、主にクラウド型データウェアハウスのSnowflakeを使った実践的スキルが身につきます。
具体的には、Snowflakeの基本操作、テーブルやデータベースの作成、CSVデータやAWS S3連携によるデータロード、ユーザー・ロールを使ったアクセスコントロールなど、現場で役立つ知識をハンズオン形式で学べます。
プログラミング経験やSQLの知識がなくても進められる点が特徴で、操作はすべてGUIベース。専門用語を極力省き、未経験の方でも参加しやすい設計になっています。
講師のSatoshi A氏はデータ分析や金融システム開発など幅広い実務経験を持ち、実践に即した知見を得られる点も魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。初学者でも理解しやすい内容ですが、多少パソコン操作に慣れていると効果的に学べます。
このコースは、「ETLプロセスやデータパイプラインの設計・構築方法」を習得したい方が、データプラットフォームエンジニアを目指すための基礎をしっかり学べる内容です。
AWSデータレイクの全体像を、S3を使ったデータ保存、Glueによるデータ変換・整理、Athenaでの分析、QuickSightでの可視化まで、実際に手を動かしながら一つずつ理解できるのが大きな特長です。とくにGUI中心のハンズオン形式なので、プログラミング経験が浅い方でも始めやすいでしょう。
データ基盤構築の各ステップを通して、ETLやパイプライン実装の具体的な流れが学べ、データプラットフォームエンジニアとして必須となる知識と技術の土台が築けます。
受講後は、AWSを用いてデータ保存から可視化まで自分でできる力が身につくはずです。
このコースの難易度は【2:普通】です。AWSやデータ分析に初めて触れる方でも取り組める難易度ですが、基本的なITやクラウドの知識があるとよりスムーズに学習を進められます。
STEP4: クラウド（AWS、GCP、Azureなど）上でのデータプラットフォームサービスの基礎を学ぶ
最近では、多くの企業やサービスが『クラウド』（インターネットの向こう側のコンピュータ）を使ったデータ管理を行っています。クラウドを使えば、パソコンが壊れても安心ですし、世界中どこからでもデータにアクセスできます。たとえば、AWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどが有名なクラウドサービスです。このステップでは、クラウド上でデータベースや分析ツールを使う基本的な方法を学びます。身近なクラウドアプリの例には、Google DriveやiCloudもありますよ。
このステップで学ぶスキルや知識
- クラウドとは何か、その利点
- 主なクラウドサービス（AWS、GCP、Azure など）の概要
- クラウドデータベース（Amazon RDS、BigQuery など）の利用
- クラウドでのスケーリング（負荷が増えても対応できる仕組み）
- クラウド上のデータ安全対策
クラウドデータプラットフォームの基礎を学べる動画教材
このコースは、データプラットフォームエンジニアを目指し、「クラウド（AWS、GCP、Azureなど）上でのデータプラットフォームサービスの基礎」を学びたい方に最適です。
クラウドとは何か、その仕組みやビジネスでの活用例、導入メリットなど、未経験者にも分かりやすく解説されています。クラウドの仕組みを理解することで、データを安全かつ効率的に扱うための基礎知識が身につき、今後専門的な学習や実務にスムーズにつなげることができます。
具体的には、クラウドの種類や利用シーン、導入事例を事例を交えながら学べ、入門者でも理解しやすい内容となっています。現役エンジニアの講師による実践的な解説も魅力です。
Udemyならではの返金保証や最新のカリキュラム更新もあり、安心して学習を始められます。
このコースの難易度は【1:易しい】です。クラウド未経験でも抵抗なく理解でき、基礎から着実にステップアップしたい方におすすめです。
データプラットフォームエンジニアを目指し、クラウド（AWS、GCP、Azureなど）上での基礎知識を身につけたい方へ向けたコースです。
この「Google Cloud（GCP）入門完全攻略コース」では、Google Cloudの基本サービス（仮想マシン、ストレージ、ネットワーク、データベースなど）を中心に、実務で役立つ知識と操作方法を実践的に学べます。受講中は実際に手を動かす演習が豊富に用意されており、知識を「使える形」にできるのが大きな特徴です。
クラウドインフラ設計・運用の基礎はデータプラットフォームエンジニアにとって不可欠です。このコースで得たスキルは、転職やキャリアアップの際にもアピール材料になります。講師は業界経験豊富な現役エンジニアで、解説も丁寧です。
また、Udemyなら30日返金保証や最新カリキュラムも魅力。これからクラウドの基礎を学びたい方に最適です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能な構成なので、初心者でも安心して取り組めます。
クラウド環境でデータ基盤を構築したい方に最適な入門コースです。
この講座では、データプラットフォームエンジニアを目指すために必要な、Google Cloud Platform（GCP）上でのサービス利用の基礎を実践的に学ぶことができます。Cloud ShellやGoogle Compute Engine、Cloud SQL、Cloud Storageなど主要なクラウドサービスの連携方法を、ハンズオン形式で丁寧に体験できます。
簡単なWebサイトの構築を通して、実際に「手を動かして」学ぶため、クラウドの仕組みやサービス同士のつながりも自然と身につきます。また、現役エンジニアで多数のクラウド資格保持者が講師なので、実務にも役立つ視点や補足も豊富です。
Udemyならではの分かりやすい動画解説と、必要な時に繰り返し学べる内容で、初学者も安心してスタートできます。
このコースの難易度は【2:普通】です。クラウド未経験者でも理解できる内容で構成されていますが、ある程度PC操作に慣れている方に特におすすめです。
STEP5: データガバナンス、セキュリティ、パフォーマンスチューニングなど運用管理の知識を習得する
最後に、データを安全に、効率良く運用するための「データガバナンス」「セキュリティ」「パフォーマンスチューニング」について知りましょう。データガバナンスとは、『誰がどのデータをどう管理するか』を決めるルール作りです。セキュリティ対策は、たとえばパスワードの管理やアクセス制限など、安全に情報を守るために重要です。また、データ数が増えても遅くならないようにする工夫（パフォーマンスチューニング）も大切です。こうした知識があると、安心して大量のデータを扱うことができます。
このステップで学ぶスキルや知識
- データガバナンス（データ管理のルール作り）
- データのセキュリティ（アクセス制御、暗号化）
- パフォーマンスチューニング（速度改善）
- バックアップ・リカバリーの重要性
- データ品質やプライバシーへの配慮
データ運用・管理の知識を学べる動画教材
データプラットフォームエンジニアを目指している方におすすめの入門コースです。
データガバナンス、セキュリティ、パフォーマンスチューニングなど、運用管理の知識を身につけたい方に最適です。このコースでは、データマネジメントの国際的な指針であるDMBOKに基づき、企業のDX推進やAI導入を支える「守りのデータマネジメント」の基本をやさしく解説します。データ管理の重要性や、業務で直面しがちなリスクを減らす方法など、日々の業務に役立つ知識を初心者向けにまとめて学べます。
また、難解な専門書を読む前の入り口として、要点だけを整理して学べるのが特徴です。講師は実務経験が豊富なウマたん（上野佑馬）さんで、初学者でも無理なく理解できる内容になっています。
このコースの難易度は【1:易しい】です。データマネジメント未経験の方でも安心して学ぶことができます。
このコースは、データプラットフォームエンジニアを目指す方に向けて、データガバナンスの基礎から実践までわかりやすく学べる内容です。
データの活用や運用管理には、適切なガバナンスやセキュリティ、管理体制の確立が不可欠です。本コースでは「データガバナンスとは何か？」という基本から、業務で直面する課題の解決策、セキュリティやパフォーマンスチューニングにつながるマインドやノウハウが身につきます。
特に、ITの専門知識がなくても理解できるよう、データ管理における課題や具体的な改善例を丁寧に解説。45分で必要な知識がコンパクトに学べる点も魅力です。また、講師はデータマネジメント支援実績の豊富な専門会社によるもので、実践的な内容が期待できます。
このコースの難易度は【1:易しい】です。データプラットフォーム運用の未経験者や初心者でも安心して受講できる内容となっています。
データプラットフォームエンジニアを目指している方におすすめのコースです。
この講座では、データガバナンスやセキュリティ、パフォーマンスチューニングといった運用管理の基礎を、PythonとSparkを活用しながら実践的に学ぶことができます。現役データエンジニアが、データの品質管理の重要性や、ビッグデータを運用する際に役立つ知識を分かりやすく解説してくれるのが魅力です。
具体的には、「データの一貫性」「正確性」「完全性」「適時性」「ユニーク性」「有効性」といったデータ品質のポイントについて、実際のコードを使いながら学べる点が大きな特徴です。普段Pythonを使っている方や、これからエンジニアとしてデータ分野に挑戦したい方にとっても始めやすい内容となっています。
動画解説に加え、GitHub上の資料も活用でき、実際の現場で必要な運用スキル習得につながります。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解できる内容ですが、Pythonの基礎知識があるとよりスムーズに学習できるでしょう。
まとめ：データプラットフォームエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、データプラットフォームエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、データプラットフォームエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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