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。
データエンジニアとは？将来性ある？
データエンジニアとは？
データエンジニアは、大量のデータを集めて整理し、企業が必要な情報を簡単に使えるようにデータの土台を作る仕事です。
たとえば、Amazonや楽天でおすすめ商品が表示されたり、YouTubeで「あなたにオススメの動画」が案内されるのは、裏で多くのデータをうまく処理しているからこそ実現しています。
この「データを集めて使いやすく整える」ことが、データエンジニアの主な役割です。
最近は、どの会社でもお客様の行動や売上データを活用してサービスを良くしたいと考えています。そのため、データエンジニアは今後ますます必要とされる、将来性バツグンの職業です。
データエンジニアの仕事内容
データエンジニアが日常で担っている役割を、実際の例を挙げながら紹介します。
データを集める仕組みづくり
例：コンビニのレジの売上データや、スマホアプリでの操作記録など、バラバラなデータを自動で集める「システム」を作るデータの整理と保存
例：ドコモやauなどの通信会社で、多くの利用データを失くしたり間違えたりしないように、分かりやすくまとめて安全に保存データを加工して使いやすくする
例：PayPayで「よく行くお店」などのレコメンドを作るために、データを見やすく並べ替えたり不要な部分を取り除く他のチームと連携してデータを届ける
例：東京駅の人流データをまとめて、マーケティング担当に提供し、新しいキャンペーンの企画に役立てるトラブル時の対応と改善
例：楽天市場でデータがうまく集まらないなど問題があった場合、原因を調べてすぐに直す
このようにデータエンジニアは、みなさんが普段使っているサービスを便利にしたり、企業の「もっと良くしたい！」というアイデアを支える、なくてはならない存在です。「データの土木作業員」とも呼ばれ、普段は目立たないですが社会にはとても必要な仕事ですよ。もし新しい技術やデータに興味があるなら、あなたも目指してみてはいかがでしょうか？
データエンジニアの年収と将来性
データ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、約534.6万円と報告されています。 (kotora.jp)これは、日本の平均給与約400万円と比較すると高い水準です。
デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、企業はデータ活用を重視しています。そのため、データエンジニアの需要は今後も増加が予想され、将来性の高い職種と言えるでしょう。 (offers.jp)
さらに、AIやIoTなどの先端技術の発展に伴い、データエンジニアの役割はますます重要になっています。これらの分野での活躍が期待されるため、データエンジニアは高年収かつ将来性のある職種と言えるでしょう。
どうやったらデータ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: データベースの基礎（リレーショナルデータベース、SQLクエリ、正規化など）を学ぶ
- STEP2: PythonやJavaなどのプログラミング言語でデータ処理を行う方法を習得する
- 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: 大規模データ処理技術（Hadoop、Sparkなど）やクラウドサービス（AWS、GCPなど）について理解を深める
- STEP5: データ品質管理、データセキュリティ、運用・監視、パフォーマンスチューニングなどプロダクション環境で必要な知識を学ぶ
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: データベースの基礎（リレーショナルデータベース、SQLクエリ、正規化など）を学ぶ
まずは、「データベースって何？」というところからスタートしましょう。データベースは、会社の売上データやお客様情報など、大量のデータを整理して保存するための仕組みです。リレーショナルデータベースは、中でもとてもよく使われる種類で、例えば「社員一覧」や「取引履歴」などの表（テーブル）をイメージすると分かりやすいです。SQLという言葉もよく聞きますが、これはデータベースに質問（クエリ）を出したり、データを追加・修正するための言語なんです。マクドナルドの売上を調べたり、楽天の購入履歴を集計したりする時にも、この技術が使われています。「正規化」とは、データの重複やムダをなくして整理しやすくすることです。
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の仕組み
- SQLクエリの基礎（SELECT、INSERT、UPDATEなど）
- テーブルやカラムとは何か
- 正規化の重要性と目的
- 日常生活でのデータベース利用例（例：銀行の預金記録や通販サイトの在庫管理）
データベースの基礎理解を学べる動画教材
この「PostgreSQL入門」コースは、データエンジニアを目指し、データベースの基礎をしっかり身につけたい方に最適です。
リレーショナルデータベースやSQLの基本文法、さらに正規化など、現場で最低限必要な基礎知識をサクッと学べる内容となっています。新入社員研修でも使われているカリキュラムで、全くSQLに触れたことのない方も安心して進められます。
Webアプリの開発や在庫管理、予約システムなど、実際の仕事で役立つイメージ事例と、多くの練習問題が用意されているため、実践力が自然と身につきます。講師は現役企業研修講師で、テキストもダウンロード可能と教材面も充実。短時間・低コストで始められるのも魅力です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。SQLに初めて触れる方でも分かりやすく、これからデータベースの基本を身につけたい方にぴったりです。
このコースは、データエンジニアを目指して「データベースの基礎」をしっかり学びたい方にぴったりです。
リレーショナルデータベースの仕組みや正規化、実際のデータ操作でよく使われるSQLクエリの基本から、最終的にはデータの可視化までをステップバイステップで学べます。
MySQLを使った実践的な演習も豊富なので、「データを整理し検索できる力」を初めて身につけたい方に最適。
また、このコースは世界で18万人以上に受講され、多くのビジネスパーソンに評価されています。人気講師による分かりやすい解説も魅力のひとつです。
データエンジニアに必須のスキルを、実際の現場で役立つ形で身につける第一歩になるでしょう。
このコースの難易度は【2: 普通】です。未経験からでも理解できますが、基本的なパソコン操作やデータに興味がある方に特におすすめです。
「データエンジニア」を目指す方にとって欠かせない基礎知識を、やさしく身につけられるコースです。
この講座では、リレーショナルデータベースの基本から、SQLの使い方、テーブルの設計やデータの管理方法まで、順を追って丁寧に解説されます。検索・登録・更新・削除といった実務でも必須となる操作や、テーブルの結合、グループ化、サブクエリ、トランザクション処理といった幅広い内容を分かりやすく学べます。
データベースの知識は、予約や在庫の管理、Webアプリ開発など多くの現場で求められます。このコースの内容は、まさに「データエンジニア」として活躍する上での土台となります。学んだ知識を使えば、プログラミング言語とデータベースを組み合わせる実践的な開発にも挑戦しやすくなります。
初心者でも無理なく学べる構成で、実際の現場での使い方もイメージしやすい点が魅力です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。これからデータベースを学びたい方や未経験の方にも分かりやすい内容となっています。
STEP2: PythonやJavaなどのプログラミング言語でデータ処理を行う方法を習得する
次に、PythonやJavaといったプログラミング言語を使ってデータを処理する方法を学びます。例えばExcelだと大量のデータを扱うのが難しい場面がありますが、プログラミングならたくさんの情報を一気に整理したり、分析したりできます。Pythonは『統計解析』や『データ加工』で人気の言語で、Googleやメルカリなどでもよく使われています。Javaは特に大企業の基幹システムなどで多く使われます。プログラムを書くことで、自動でデータを集めたり、不要な情報をカットしたりできます。
このステップで学ぶスキルや知識
- PythonやJavaの基礎文法
- データの読み込みと保存方法（CSVやExcelファイルなど）
- データの抽出・変換・集計処理
- エラー処理やログの記録方法
- プログラムによる自動化の考え方
データ処理のためのプログラミングを学べる動画教材
PythonやJavaなどのプログラミングでデータ処理スキルを身につけたい方に最適なコースです。
「【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析」は、データエンジニアを目指す方に必要な知識を、まったくの初心者からでも段階的に学ぶことができます。環境構築やコマンドプロンプトの基本から始まり、Pythonの基礎、主要なデータ分析ライブラリ（numpy、pandas、matplotlib、scipy）の使い方まで幅広く学びます。
実際の現場を意識した演習では、Excelや実験機器からのデータ読み込みや線形・多項式回帰、グラフ作成、スペクトルデータやセンサーデータの分析など、実践的な内容が豊富です。特に製造業や研究開発シーンで実際に役立つカリキュラムになっています。
講師は大手IT企業で活躍する現役のデータサイエンティストで、実務経験も豊富。コースの進め方も分かりやすく、50分のプレビューも用意されています。
このコースの難易度は【1:易しい】です。プログラミングが未経験の方でも無理なく取り組める内容となっています。
このコースは、未経験からデータエンジニアを目指して「PythonやJavaなどのプログラミング言語によるデータ処理」を学びたい方に適しています。
特にPythonの基礎文法から始め、実際にデータ取得や自動化、データ加工を行うアプリケーション開発を通して、現場で活かせる実践的なスキルが身につきます。講義では、プログラムの書き方・動かし方を一つ一つ丁寧に解説。さらに、多彩な実習課題とチャレンジ問題が豊富で、手を動かしながら着実に学べる点が大きな魅力です。
また、データエンジニアには欠かせない「Git」「GitHub」の基礎にも触れており、キャリアアップを目指す際の技術アピールにも役立ちます。未経験者でも安心して取り組めるよう、現場実務経験をもつ講師が分かりやすく導いてくれる点もおすすめポイントです。
このコースの難易度は【1:易しい】です。プログラミング未経験でも理解しやすく、初めてデータ系職種を目指す方に最適な内容となっています。
このコースは、データエンジニアを目指して「PythonやJavaなどのプログラミング言語でデータ処理を行う方法」を学びたい方におすすめです。
本コースでは、Pythonを使ったデータの前処理を基礎から実践的に学ぶことができます。特に、近年注目されている「polars」パッケージの使い方に焦点を当てており、従来のpandasに比べて扱いやすく、効率的なデータ処理方法を習得できます。データの読み込みや加工、結合、欠損値の処理など、現場で役立つ前処理技術を一つひとつ丁寧に解説しているのが特徴です。
初心者でも安心して学べるよう、Pythonの基礎や環境構築からスタートし、リアルタイム形式のコーディングや豊富なイメージ解説で理解をサポートします。コーディングの初歩からデータ前処理の実践まで、体系的にスキルを身につけることができます。
このコースの難易度は【1：易しい】です。プログラミング未経験者でも取り組みやすく、データ処理の基盤をこれから学ぶ方に最適です。
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、ETL（イーティーエル）と呼ばれる一連の処理を学びます。ETLとは『Extract（取り出す）』『Transform（変換する）』『Load（保存する）』の頭文字で、例えばAmazonの売上データを毎日自動で集めて、見やすいグラフに変換して保存する仕事です。「データパイプライン」とは、これらの作業を自動でつなげる流れです。実際に日本の多くの企業がAmazonや楽天の販売データを見やすくするために、こういった仕組みを使っています。
このステップで学ぶスキルや知識
- ETL（抽出・変換・保存）の流れ
- データパイプライン設計・自動化の考え方
- ETLツールの基礎（例：Apache Airflow、AWS Glue）
- データ整形やクレンジングの役割
- エラー対策とリカバリ手法
ETL・データパイプラインの基礎を学べる動画教材
このコースは、これからデータエンジニアを目指す方にぴったりです。データエンジニアに必要なETL処理やデータパイプライン設計の基礎を、クラウド型データウェアハウスのSnowflakeを使ってハンズオンで学べます。
コースでは、Snowflakeの初歩的な操作から、CSVデータやAWS S3と連携したデータのロード方法、テーブル作成、ユーザー管理など、実務で役立つ知識を丁寧に解説しています。特にSQLやクラウドの知識が無くても、講座の流れに沿って手を動かしながら理解できる構成です。また、GUI操作が中心なので、初心者でも安心して取り組めます。
受講生のニーズに応じた実践的な内容と、講師の豊富な知識が魅力で、データパイプライン構築スキルを身につけたい方におすすめです。
このコースの難易度は、【2:普通】です。基礎から解説があり、未経験者でも理解できますが、多少のSQLやクラウドサービスに触れた経験があるとよりスムーズです。
「データエンジニア」を目指す方へおすすめのコースです。
このコースは、ETLプロセスやデータパイプラインの設計・構築方法を実践的に学べる内容です。AWSのサービス（S3、Glue、Athena、QuickSight）を使って、データ保存から変換、分析、可視化までをステップごとに体験できます。
特に、データレイクの全体像が分かりやすく解説されており、「データ基盤をどう作るのか」を具体的な操作で理解できる点がこのコースの魅力です。ハンズオン形式なので、これからデータエンジニアになる上で必須となる基礎力が自然に身につきます。
また、GUI操作を中心に進むため、プログラミングや深い技術知識がなくても安心して取り組めます。今後データエンジニアとしてのキャリアを築きたい方に、最適な入門コースです。
このコースの難易度は【2:普通】です。これまでに分野の学習経験がなくても、説明が丁寧なため理解できます。
STEP4: 大規模データ処理技術（Hadoop、Sparkなど）やクラウドサービス（AWS、GCPなど）について理解を深める
データの規模が大きくなると、パソコン１台では処理が追いつかなくなります。そこで登場するのがHadoopやSparkといった大規模データ処理技術です。また、今ではデータを自社サーバーで管理するのではなく、AWSやGCPなどのクラウドサービスに預けて効率良く処理するのがトレンドです。たとえばYouTubeの動画データや、PayPayの決済データなど、膨大な量でも素早く処理できるのは、こうした技術のおかげです。
このステップで学ぶスキルや知識
- HadoopやSparkの概要
- クラウドサービスの基礎（AWS、GCPなど）
- 分散処理の考え方
- スケーラビリティ（システムの拡張性）
- 大規模データの保存・分析の実例
大規模データ処理とクラウドの活用を学べる動画教材
このコースは、データエンジニアを目指す方が「大規模データ処理技術やクラウドサービス」への理解を深めるのに最適です。
Snowflakeは今、多くの企業で導入されているクラウド型データウェアハウスであり、このコースではその基礎をしっかり学べます。具体的には、Snowflakeの基本操作、テーブル作成、CSVデータやAWS S3からのデータ取り込み、アクセス権限管理など、実務ですぐに役立つ内容が盛り込まれています。全てハンズオン形式なので、手を動かしながら着実に知識を身につけられる点が大きな魅力です。
また、前提知識は不要で、SQLやデータベースの知識がなくても始められるため、初心者でも安心して受講できます。講師は現役のフリーランスで多数の講座経験もあり、丁寧な解説が評判です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。この分野が未学習でも簡単に理解できる内容なので、データエンジニアへの一歩を踏み出したい方におすすめです。
このコースは、データエンジニアを目指す方に向けて作られた、実践的なデータマネジメントの入門講座です。
「データの管理」や「データの状態把握」といった、現場で役立つビッグデータ処理や、メタデータ管理の基礎が学べます。特に、PythonやSparkを活用した実際のコード例を通じて、大規模データ処理を体験できる点が本コースの大きな魅力です。
データレイクやデータウェアハウスにデータを保存するだけでなく、「データがどこにあるのか・どう使われているか」までしっかり把握する技術を習得できます。ビジネス上のデータ活用にも活かせる内容なので、これからクラウド（AWSやGCP）やデータ活用領域でキャリアアップを目指す方にもおすすめです。
講師は現役のデータエンジニア。GitHub資料も付属するため、復習や自己学習も安心して行えます。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも基礎から解説されており、内容も平易ですが、最低限のPython操作が分かるとよりスムーズに学習できます。
このコースは「データエンジニア」を目指し、大規模データ処理技術やクラウドサービスについて理解を深めたい方におすすめです。
現役データエンジニアによるこの講座では、ビッグデータ処理の主要技術であるApache SparkとPythonを使った実践的なストリーミング処理の基礎を習得できます。特に、現場で重要視される「データの準備と管理」に焦点を当てており、日常的なデータエンジニアの業務に直結する知識を丁寧に学べます。
講座では、ストリーミング処理の流れやAvro等のフォーマット、ユーザトラッキングの実例も扱います。コードや資料も提供され、実際に手を動かしながら理解を深められるのが特徴です。AIやビッグデータ分野のエンジニアとして活躍したい方にはぴったりです。
このコースの難易度は【2:普通】です。分野未経験者も理解可能ですが、普段からPythonに触れているとよりスムーズに学べます。
STEP5: データ品質管理、データセキュリティ、運用・監視、パフォーマンスチューニングなどプロダクション環境で必要な知識を学ぶ
最後に、プロのデータエンジニアとして押さえておきたい実務的な知識です。データ品質管理は間違ったデータや欠けたデータを見逃さないための工夫です。また、個人情報や大事な会社のデータを守るためのセキュリティも欠かせません。さらに、大規模システムでは常に運用・監視して問題に早く気づく必要があります。パフォーマンスチューニングとは、システムがなるべく早く・ムダなく動くように改善する作業です。LINEのメッセージ配信や、Suicaの残高情報を守る仕組みも、こうした技術で支えられています。
このステップで学ぶスキルや知識
- データ品質管理とモニタリング方法
- データセキュリティ・個人情報保護
- システムの運用・監視（アラート設定など）
- パフォーマンスのチューニング（高速化）
- 障害復旧やバックアップの実践
プロダクション運用に必要な知識を学べる動画教材
このコースは、「データエンジニア」を目指す方のための応用情報技術者試験（午前）対策講座です。
現場で重要となるデータ品質、セキュリティ、運用や監視、パフォーマンスチューニングなど、プロダクション環境で必要な知識を、実例を交えてわかりやすく解説しています。例えば、データベースのインデックスによる検索効率向上やデジタル署名の付与手順、セキュリティリスクの実験解説など、現場目線の学びが可能です。これらはデータエンジニアとして働くとき、システムの安全性や安定稼働、効率化に直結するスキルです。
4～10分程度の短い動画に分けられており、隙間時間でも手軽に学べるのも魅力。さらに講師は著名な参考書の著者で、評価も高く、安心して学習できます。
コースの難易度は【2:普通】です。専門用語も説明されているため未経験者でも理解は可能ですが、ITに関する基礎知識があるとよりスムーズに受講できます。
データエンジニアを目指し、プロダクション環境で必要な知識やスキル（データ品質管理、セキュリティ、運用・監視、パフォーマンスチューニングなど）を身につけたい方におすすめのコースです。
現役データサイエンティストが講師を務め、Pythonを使ったデータ分析の基本から、実際にビジネスの現場で活用する方法まで、丁寧に解説。データ分析の結果をどのようにビジネスコミュニケーションへ活かすか、また報告や意思決定までの流れを深く学ぶことができます。
講義は100本以上、12時間を超える大ボリューム。Jupyter Notebookのサンプルも配布されているため、自分の手を動かしながら復習もしやすいのが特徴です。
このコースで学んだ知識は、データエンジニアとして現場で求められる基礎を着実に固める助けになり、多様なビジネス職種にも役立ちます。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野に初めて触れる方でも基礎から丁寧に学べる内容ですが、一部専門的な話題も含まれるため、初心者〜中級者向けとなっています。
データエンジニアとして活躍したい方に向けたコースです。
この講座では、ビッグデータを扱う現場で必要とされる「データ品質管理」「データセキュリティ」「運用・監視」「パフォーマンスチューニング」などの実践的な知識を、現役のデータエンジニアによる解説でしっかり学べます。特に、PythonとSparkを用いたデータ品質の具体的な管理方法や、品質を保つためのチェックポイント（正確性や適時性など）を、手を動かしながら習得できます。
ビジネス現場で信頼されるデータ基盤を作りたい方や、データを資産として大切に扱う手順を身につけたい方に最適な内容です。講座内では分かりやすいGitHub資料も活用できるため、独学でも安心して進められます。
このコースの難易度は【2:普通】です。データエンジニアリング未経験でも理解できる内容ですが、Pythonの基礎があるとよりスムーズに学習できます。
まとめ：データエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、データ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！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「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。
この記事を読んだあなたにおすすめの記事
この記事を読んだ方々にはこれらの記事もおすすめです。ぜひ読んでみてください。