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。今回はデータプロダクトマネージャー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。
データプロダクトマネージャーとは？将来性ある？
データプロダクトマネージャーとは？
データプロダクトマネージャーとは、データを活用した新しいサービスや仕組みを作るリーダーのことです。
ちょっと難しそうに聞こえますが、要するに「データ」をどう使えば、みんなが使いやすいサービスになるかを考え、実際に形にしていく仕事です。
例えば、あなたが楽天市場で商品を探した時、「あなたへのおすすめ」や「みんながよく買っている人気ランキング」が出てきますよね。これらは、みんなの購入データや検索したデータをうまく活用して表示しています。この「データを元にしたサービス」を作る裏側には必ずデータプロダクトマネージャーという存在がいます。
近年では、Suicaの利用履歴を元にした混雑情報サービスや、YouTubeの「あなたへのおすすめ動画」機能など、ほとんどのITサービスでデータの力が使われています。こうしたサービスを上手に作る仕事は、ますます需要が増えているんです。
データプロダクトマネージャーの仕事内容
データプロダクトマネージャーは、ただデータを見るだけではありません。
主な仕事は次のようなものです。
- お客様や会社がどんなサービスを求めているか考える
(例：PayPayで「どのお店が人気？」「使いやすくするには？」といったことを企画) - 必要なデータを集め、どこで活用できるか調べる
(例：ユーザーの行動データをまとめて新しいクーポン配信のアイデアを出す) - サービスの設計や改善案をチームみんなと話し合う
(例：Yahoo!ニュースの「あなたへのおすすめ記事」をどう出すかを決める) - エンジニアやデザイナーと協力して、実際にサービスを作る
(例：実際にアプリやサイトに新しい機能を追加してもらうため、わかりやすく説明する) - 新しい機能がちゃんと使われているか、結果を確認し、さらに良くしていく
(例：LINEで新しいスタンプおすすめ機能を出して、使われ方をチェック→もっと良くする方法を探す)
データをうまく使いこなすことで、毎日の生活がもっと便利になります。
「自分もサービスを良くするためにデータを使ってみたい」と思う方には、データプロダクトマネージャーは将来性が高く、とてもやりがいのある仕事ですよ！
データプロダクトマネージャーの年収と将来性
データプロダクトマネージャーの平均年収は、経験や企業規模によって異なりますが、一般的に600万円から1,200万円程度とされています。これは、日本の平均年収約400万円と比較すると、かなり高い水準です。特に、IT業界やフィンテック分野では、プロダクトマネージャーの需要が高まり、高年収が期待できます。今後もデジタル化の進展に伴い、データプロダクトマネージャーの役割はますます重要となり、将来性の高い職種と言えるでしょう。
どうやったらデータプロダクトマネージャーになれる？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、データプロダクトマネージャー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。
データプロダクトマネージャー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
データプロダクトマネージャー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。
データプロダクトマネージャー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、あなたはデータプロダクトマネージャー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、データプロダクトマネージャー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: データプロダクトマネジメントの役割と基礎知識、データ活用のビジネス価値を理解する
- STEP2: データ分析の基礎（統計学、データ可視化、SQLなど）を学び、データから洞察を得るスキルを身につける
- STEP3: プロダクトマネジメントの基本プロセス（市場調査、要件定義、ロードマップ作成）とアジャイル手法を習得する
- STEP4: データエンジニアリングの基礎（データパイプライン、ETL、データ品質管理）やAI/MLの基礎知識を学ぶ
- STEP5: ステークホルダーとのコミュニケーション、データプロダクトのKPI設計、法的・倫理的側面（データプライバシー、ガバナンス）を理解する
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。また、Udemyでは講師に質問も可能なため、独学でもつまづきづらくなっています。
書籍は補助教材として使うと良いでしょう。書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習したり、全体像を掴み直したい時に重宝します。特に多くの分野には、いわゆる「定番本」があります。これは読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢には、スクールがあります。スクールは高額になりますが、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。まず動画教材で学び、独学だと続かない、本腰を入れて学びたい場合はスクールがおすすめです。一方で、スクールは動画教材や書籍と違い、受講者のレビューが見えづらい側面もあります。気になったスクールがあったら、それについてSNSで情報収集したり、無料体験などに行って雰囲気を掴むのがおすすめです。
以降では本題に入っていきます！ データプロダクトマネージャー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: データプロダクトマネジメントの役割と基礎知識、データ活用のビジネス価値を理解する
まずは「データプロダクトマネージャー」とは何をする仕事なのか、そしてデータを活用することでビジネスにどのような価値が生まれるのかを学びましょう。 たとえば、楽天やLINEのようなサービスでは顧客の行動データを分析して、より便利な機能や新しいサービスを生み出しています。データプロダクトマネージャーは、こうしたデータを最大限に活かし、プロダクトの成長や価値向上を目指す役割です。 この仕事を理解することで、「なぜ今、データの活用が重要なのか？」を具体的にイメージできるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- データプロダクトマネージャーの主な役割
- ビジネスにおけるデータ活用例（例：Amazonのレコメンド機能など）
- データドリブンな意思決定の価値
- プロダクトとデータの関係性
- 業界ごとのデータ活用トレンド
データプロダクトマネジメントの基礎とビジネス価値を学べる動画教材
このコースは、「データプロダクトマネージャー」を目指す方や、データ活用のビジネス価値を理解したいビジネスマンに最適です。
シリコンバレーで長年活躍してきた講師の経験を活かし、プロダクトマネジメントの基礎や役割を分かりやすく学べます。データを活用して、どのようにビジネス価値を生み出すかにフォーカスし、世界を目指すプロダクト作りの考え方や実践例を知ることができます。これからデータプロダクトマネージャーを目指す方にとって、日常業務で「何をどう判断すればよいか」が身につく内容です。
世界の第一線で通用する知識を吸収できる点や、実際にご自身のキャリアアップに直結する内容が学べるのが特徴です。
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る構成ですが、実例や現場視点が豊富なため、すでに社会経験のある方の方がより実感を持って学べるでしょう。
このコースは「データプロダクトマネージャー」を目指す方におすすめです。
現役シリコンバレーのプロダクトマネージャーが、データプロダクトマネジメントの役割とKPIの基礎知識を、世界の最新事例とともにわかりやすく解説します。特に、データをどのようにビジネス価値へとつなげるのか、目標設定で失敗しないためのKPI活用法に重点を置いて学べます。
このコースの魅力は、実際のプロダクトマネジメント業務で直面する悩みや疑問に対し、世界の最先端事例をもとに具体的なアドバイスを得られる点です。講師は日本とシリコンバレーで豊富な経験を持ち、難しい理論を平易な言葉で伝えてくれます。
受講後は、KPIの設定と活用をしっかり理解し、データを活かしたプロダクト作りに自信を持てるようになるでしょう。
このコースの難易度は【2:普通】です。プロダクトマネジメントが初めての方でも理解しやすい内容ながら、現場で役立つ実践的な知識が得られます。
データプロダクトマネージャーを目指す方に理想的な本コースは、「データプロダクトマネジメントの基礎知識」や「データ活用のビジネス価値」を幅広く学べます。
シリコンバレーやGoogle、Metaといった最先端企業の実例をもとに、プロダクトマネージャー（PM）の役割や考え方を丁寧に解説。PMとして必要なスキルや、実際の採用面接で使われる質問、成功・失敗事例、更にMVPやKPI、PMFなど重要な概念もわかりやすく学べます。
講義は一方的な座学ではなく、演習やケーススタディも豊富で、考える力や実践力がしっかり身につくのが特徴です。PM未経験者や転職希望者の「最初の一歩」に最適でしょう。
講師はシリコンバレーやメタでの豊富な経験を持ち、実務に根差した学びができるのも魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。PMやデータプロダクトの知識がない方でも理解しやすい内容で、これから学びたい方にぴったりです。
STEP2: データ分析の基礎（統計学、データ可視化、SQLなど）を学び、データから洞察を得るスキルを身につける
次に、データ分析の基礎力を身につけましょう。 たとえばスーパーやコンビニの売上データが、いつ・どの商品がよく売れたか、どんな傾向があるかを分析することで新しいキャンペーン施策が考えられます。このために必須なのが、統計の考え方、データの見える化（グラフやチャートの作成）、そしてデータベースから情報を引き出すSQLスキルです。 データに潜むパターンやヒントを発見できるようになると、自信を持って意思決定に活かせるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- 基本的な統計（平均、中央値、分散など）
- データ可視化の手法（ExcelやTableauなどの使い方）
- データベースとSQL入門（Googleスプレッドシートも応用例）
- データの前処理（ノイズの除去や欠損値対処）
- 分析結果をビジネス施策に活かす考え方
データ分析の基礎とデータから得られる洞察を学べる動画教材
データプロダクトマネージャーを目指す方に最適なコースです。
この講座では、データ分析の基礎知識を身につけることができます。たとえば、統計の基本（平均や標準偏差）、データの見せ方（グラフやヒストグラム）、分析の流れ（課題の特定から解決策の提案まで）などを、わかりやすく解説。SQLやリサーチの違い、定量・定性データの扱い方も学べます。
特に「自分の分析や提案で、上司やチームを動かしたい」と考えている方は、現場で役立つ“分析脳”をこのコースで養うことができるでしょう。演習を通じて実践力も身につきます。
講師は実績豊富な現役コンサルタントで安心。3時間という短時間で要点を押さえ、初学者でも取り組みやすい丁寧な内容が魅力です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。未経験者でも、基礎からしっかり身につけられる構成になっています。
データプロダクトマネージャー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、実際のビジネス現場を想定しながら、データ分析の基礎となる統計学やデータ可視化、SQLなどをわかりやすく学ぶことができます。Pythonを使ったプログラミングも動画を見ながら手を動かして習得でき、初めてでも安心です。また、現役データサイエンティストの講師が、分析結果をビジネスの中でどう伝え、意思決定やコミュニケーションに活かすかまで細かく解説しています。
幅広い内容を12時間超のボリュームで学べ、さらに各章に実際のコード資料が添付されているため復習もしやすい点が特徴です。
データから現場のビジネス課題へどうアプローチするかを総合的に身につけることができ、プロダクトマネージャーとしてデータを活用した意思決定に直結する力を養えます。
このコースの難易度は【2:普通】です。データ分析が初めての方でも無理なく学べる内容ですが、手を動かして学ぶ部分やビジネス応用までカバーされているため、しっかりと学習時間を確保できる方におすすめです。
データプロダクトマネージャーを目指す方におすすめのコースです。
この講座では、「データ分析の基礎」やSQL、統計学、データ可視化といった必須スキルを、Excelや実際のリレーショナルデータベースを題材にしながら身につけていきます。データから的確な洞察を得たい方や、企画提案・レポート作成でデータ分析を活用したい方に最適です。
特徴的なのは、単なる理論ではなく、ビジネスパーソンが即現場で役立つ実践型の内容で構成されている点です。特に初学者でも手軽に扱える可視化ツールMetaBaseを利用しながら、「なぜこのSQLを書くのか」「分析用SQLで何ができるか」をしっかり体感できます。
また、講師は現場経験豊富なデータエンジニアのYuki Saito氏。SQL初心者や、分析で意思決定の質を高めたい方も安心して受講できます。
このコースの難易度は【2:普通】です。データ分析やSQLの未経験者でも理解できる内容ですが、実践的な演習も含まれるため、基礎からしっかり取り組みたい方におすすめです。
STEP3: プロダクトマネジメントの基本プロセス（市場調査、要件定義、ロードマップ作成）とアジャイル手法を習得する
続いて、プロダクトマネジメントの基本プロセスや、すばやく柔軟に開発を進めるためのアジャイル手法を理解しましょう。 たとえば、あなたが新しいスマホアプリを開発するとき、どんな市場・顧客がいるのか調べ、必要な機能を洗い出し、今後の改善計画を立てていきます。 特に最近では、「アジャイル」というやり方が普及していて、小さく始めて素早く改善しながら進める企業（例：メルカリやソフトバンクなど）も多いです。
このステップで学ぶスキルや知識
- 市場調査の基本（ユーザーインタビューや競合分析）
- 要件定義の作り方
- ロードマップ（開発計画表）の作成方法
- アジャイル開発の考え方（スプリント・振り返り等）
- チームとの連携方法
プロダクトマネジメントの流れとアジャイル手法を学べる動画教材
このコースは、これからデータプロダクトマネージャーを目指す方や、基礎から実務の流れまで幅広く学びたい方に最適です。
プロダクトマネジメントの基本プロセス（市場調査、要件定義、ロードマップ作成）やアジャイル手法を、ケーススタディ形式で具体的に理解できます。新規サービスの立ち上げからリリースまでに、どのような視点やスキルが必要かを、現場の実例をもとに無理なく身につけられます。
このコースの特徴は、理論だけでなく実践的なフレームワークの使い方や、チームでのやり取り、開発現場で課題が起きた際の対応まで網羅している点です。未経験でもわかりやすい内容で、IT業界が初めての方でも安心して受講できます。
実績豊かな講師陣による現場目線のアドバイスも魅力です。プロダクトマネージャーに求められる基礎知識と実務感覚を両面から学びたい方におすすめします。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験の方でも理解可能ですが、プロダクト開発やITビジネスに少しでも関心のある方には特に効果的な内容です。
データプロダクトマネージャーを目指し、プロダクトマネジメントの基本プロセスやアジャイル手法を学びたい方に最適なコースです。
この講座ではシリコンバレー現役プロダクトマネージャーによる実践的な解説を通じて、市場調査や要件定義、ロードマップ作成など、プロダクトづくりの基本プロセスを順を追って学ぶことができます。特に、グローバルで通用する「プロダクト要件ドキュメント（PRD）」をどのように書き、アイデアを分かりやすく伝えるか—といった具体的なノウハウを、日本語で丁寧に解説しています。
また、最新のアジャイル手法に触れ、チームや関係者との調整もうまく進めるコツを習得できるのが大きな魅力です。スタートアップや大企業で幅広い経験を持つ実績豊富な講師が、事例を交えて教えてくれるのも安心できます。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験者でも理解は可能ですが、多少のビジネスやITに関する基礎知識があるとよりスムーズに学べる内容です。
このコースは「データプロダクトマネージャー」を目指す方にぴったりです。
プロダクトマネジメントの基本となる市場調査、要件定義、ロードマップ作成の進め方や、現場で役立つアジャイル手法まで、幅広く体系的に学べます。GoogleやMeta、Netflixなど、世界のトップ企業で実際に使われている事例が多数紹介されており、知識だけでなく実践的な視点も身につくのが特徴です。
また、インスタグラムやUberなどのケーススタディを通じて、PMに必要な基本スキルや思考法を体験的に学べる点も魅力。ツールやテンプレートの解説、面接対策になる質問例など、即戦力を意識した内容が充実しています。
特に初めてプロダクトマネージャーに挑戦する方や、経験が浅い方にとって、段階的に自信と実践力が育つ構成となっています。
このコースの難易度は【2:普通】です。基礎から分かりやすく解説されているので、未経験者にもおすすめですが、多少のビジネス経験があればより理解しやすいでしょう。
STEP4: データエンジニアリングの基礎（データパイプライン、ETL、データ品質管理）やAI/MLの基礎知識を学ぶ
データを使ってサービスを大きくしていくには、データの管理や処理技術も知っておく必要があります。 たとえばNetflixやYahoo! JAPANなど多くのデータをさばくサービスでは、毎日データが自動的に収集・整理される流れ（データパイプライン）が作られています。こうした仕組みと、AIや機械学習の基礎も今や必須です。 これを知ると、どんなデータが利用できるのか、どんな技術が使えるのかといった幅広い視点で活躍できるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- データパイプラインとは何か
- ETL（データの抽出・変換・格納）の基本
- データ品質の管理（エラーや重複の防止）
- AIや機械学習の仕組みについて（例：自動翻訳や画像認識）
- データエンジニア・データサイエンティストとの違い
データエンジニアリングとAI/MLの基礎を学べる動画教材
このコースは、データプロダクトマネージャーを目指し、データエンジニアリングの基礎やAI/MLの基本知識を身につけたい方に最適です。
DMBOK（データマネジメント知識体系）に沿ったカリキュラムで、データパイプラインやETL、データ品質管理などのポイントを簡単かつ分かりやすく学べます。 AIや機械学習を活用する前提として必要となる「守りのデータマネジメント」について、概念や実際の重要性が丁寧に解説されています。理論だけでなく、現場でどのように生かせるかまでしっかり押さえている点が特徴です。
「データマネジメント」は多くの書籍で解説されていますが、このコースは初学者にもやさしく要点を絞って説明しているため、挫折することなく体系的に基礎力が身につきます。DX推進やAI導入に関心のあるビジネスマンにも十分役立つ内容です。
このコースの難易度は【1:易しい】です。専門用語を避けて解説されているため、データマネジメント未経験の方でも安心して学べます。
データプロダクトマネージャーを目指している方に向けた本コースは、データエンジニアリングの基礎を実践的に学べる内容となっています。特に、近年多くの企業で導入が進むSnowflakeを使い、データパイプラインやETLの基礎、データ品質管理といった知識を身につけられるのが特徴です。
講座では、Snowflakeの基本操作やAWSとの連携によるデータの取り込み、テーブル作成、アクセス権限の管理など、現場で役立つ手順をハンズオン形式で体験できます。パソコンとインターネット環境があれば、OSに関係なく学習をスタートでき、事前知識も不要なので気軽に始められます。
初心者でも分かりやすい説明とハンズオン重視の構成で、これからデータの基礎を身に着けたい方や、プロダクトのデータ活用に携わる方におすすめのコースです。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。データ分野が初めての方でも受講可能ですが、多少の予備知識があるとよりスムーズに理解できる内容です。
このコースは、データプロダクトマネージャーを目指す方へ、データエンジニアリングの基礎やデータ品質管理の実践的な知識を提供します。
データパイプラインの構築やETL処理、データ品質の管理など、データプロダクト運用に欠かせないスキルについて、現役データエンジニアの講師が分かりやすく解説します。PythonとSparkを使った実践型の内容なので、ビッグデータを扱う現場ですぐ応用可能な知識が身につきます。「一貫性」「正確性」「完全性」「適時性」「ユニーク性」「有効性」など、データ品質の重要なポイントも学習可能です。
また、数学や難解な理論は登場せず、日常でPythonを使う方やこれからAIやデータ分野を目指す方にも無理なく理解できる内容です。GitHubのサンプル資料を活用できるのも魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。未経験の方でも理解できますが、Pythonに多少触れた経験があるとさらにスムーズに学習できるでしょう。
STEP5: ステークホルダーとのコミュニケーション、データプロダクトのKPI設計、法的・倫理的側面（データプライバシー、ガバナンス）を理解する
最後に、関わるメンバーとのコミュニケーション方法や、データプロダクトの評価指標（KPI）設計、そして法的・倫理的な注意点も学びましょう。 身近な例でいうと、LINEやPayPayのようなサービスを運営する企業は、個人情報保護やプライバシーを守ることにとても気を使っています。また、成果をはかるKPIや、営業、開発、マーケティングなど多くの仲間と一緒に動く力も重要です。 こうした点を理解すれば、より信頼されるデータプロダクトマネージャーを目指せます。
このステップで学ぶスキルや知識
- チームやステークホルダーとの情報共有法
- KPI（重要な目標指標）の設計・運用
- データプライバシーの基礎知識（例：個人情報保護法）
- データガバナンス（正しく安全なデータ管理）
- 社内外との信頼関係の築き方
コミュニケーション・KPI設計・法的倫理面を学べる動画教材
このコースは、データプロダクトマネージャーを目指す方に最適です。
現役データサイエンティスト講師が、現場で役立つ「データ分析の伝え方」や「ビジネス上のコミュニケーション方法」を実践的に解説しています。特に、ステークホルダーとの対話力やデータをもとにした意思決定サポート、KPI設計の考え方など、マネージャー業務に欠かせない知識が身につきます。
内容はPythonを用いた基本的なデータ分析から始まり、実際にコードを書きながら学べる点が特徴です。また、**法的・倫理的な視点やデータプライバシー・ガバナンスの基礎にも触れており、データ活用の全体像が理解できます。**幅広い事例やケーススタディも豊富なので、実務で直面する課題をイメージしやすいでしょう。
レクチャー数100超・12時間以上の充実した内容で、基礎からビジネス応用まで一貫して学べるのも魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。データ分析未経験の方でも理解できる丁寧な構成ですが、一部実践的な内容を含むため、初心者～中級者におすすめです。
このコースは、データプロダクトマネージャーを目指す方に向けて、ビジネス現場で必要不可欠な“データ活用スキル”の基礎から応用までをしっかり学べる内容となっています。
ステークホルダーとのコミュニケーションや、データプロダクトに必要なKPI設計、データの法的・倫理的側面（プライバシーやガバナンス）も含めて、初心者でも取り組みやすいように解説。特に文系出身や、これからデータ活用を始めたい方も安心して学べる構成です。
DXやデータ活用の全体像から、実務に直結する問題発見力・課題設定力・仮説構築力なども丁寧にカバー。これらはデータプロダクトマネージャーとしてプロジェクトを進める際の重要な力となります。
Udemyコースならではの分かりやすい解説と具体例の多さ、約4時間の充実したカリキュラムも特長です。
このコースの難易度は【2:普通】です。業界未経験者でも理解できる内容ですが、実践的な課題も含まれているため、しっかり学びたい方におすすめです。
このコースは、データプロダクトマネージャーを目指す方が必要とする「KPI設計」「ステークホルダーとのコミュニケーション」「法的・倫理的側面（データプライバシー、ガバナンス）」の理解に役立ちます。
コースでは、売上成長をテーマに、KPIを正しく設計・運用するための実践的な手法をワーク形式で学びます。ビジネス現場でどの指標を重視すべきか、実際のデータを分析しながら身につけられるため、「ただ指標を設定するだけ」に終わらない点が特徴です。
また、実例として店舗ビジネスやオンラインショップ、BtoB営業のケースもとりあげ、理論だけでなく具体的な状況にも対応できる実力を養えます。
受講にあたってはロジカルシンキングや基礎的なデータ分析知識が必要ですが、実務で活かせる力を着実に磨くことができる構成となっています。
このコースの難易度は【3:難しい】です。データ分析やロジカルシンキングの基礎がないと難しく感じることもあるでしょう。基礎を身につけてからの受講をおすすめします。
まとめ：データプロダクトマネージャーへの第一歩を踏み出そう
本記事では、データプロダクトマネージャー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、データプロダクトマネージャー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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