02:00LT学習方法データエンジニアリングデータ活用データエンジニアリングは、現代のデジタル社会において重要な役割を果たしています。企業が大量のデータを効果的に活用するためには、適切なシステム設計とデータ処理が不可欠です。本記事では、データエンジニアリングの基本的な概念と、必要なスキルセット、さらには学習ロードマップについて解説します。するためのシステムを設計・構築するプロセスです。企業や組織が持つ多様なデータを整理し、ビジネスに活用できる形にするためのパイプラインを作成します。このデータパイプラインは、データの収集から保存、分析までの一連の流れを指し、効果的なデータ活用の基盤となります。データエンジニアリングの主要な領域データパイプラインを設計・構築するにあたって、次の領域が必要になります。データ収集データエンジニアは、さまざまなソースからデータを取得します。これには、ウェブスクレイピングやAPIを通じたデータの取り込み、IoTデバイスから取得したセンサーデータやソーシャルメディアからのストリーミングデータの処理が含まれます。収集したデータの品質を管理し、前処理を行うことも重要です。データストレージ大量のデータを適切に保存するためには、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベース、さらに大規模なものではデータウェアハウスやデータレイクなどのストレージソリューションを使用します。Cloud、Azureなどのクラウドストレージが主流です。データ処理データをバッチ処理やリアルタイムで処理することが求められます。データ処理は、データの保存の前に行う場合と、後に行う場合があります。分散処理フレームワーク(HadoopやSpark)を活用し、ETL(抽出、変換、ロード)のプロセスを実行します。これにより、データを効率的に変換・集約し、分析可能な形にします。データ分析データエンジニアは、ビジネスインテリジェンスツール(BIツール。BIなど)を使用してデータを分析・可視化し、機械学習モデルのためのデータ準備も行います。データエンジニアリングに必要なスキルセットデータエンジニアとして成功するためには、以下のスキルが求められます。プログラミング言語SQLデータベースのクエリや管理に不可欠です(プログラミング言語ではありませんが、便宜上こちらに分類しています)。Rオープンソースの統計解析向けプログラミング言語Pythonデータ処理や分析、機械学習に幅広く使用されます。Scala/JavaSparkなどの分散処理フレームワークで使用されます。大量のデータを扱う場合は、ビッグデータ技術も必要になってきます。学習ロードマップデータエンジニアリングの分野でスキルを磨くためには、学習ロードマップを利用するのが効果的です。このサイトは、データエンジニアに限らず、ITエンジニアに必要な技術スタックや、それを学んでいくために有用なパスが紹介されています。今回のデータエンジニアリングに関わる分野であれば、データアナリストやデータサイエンティスト向けの学習プランや関連資料を確認することができます。無料講座のリンクなどもあり、couseraなどのコースが紹介されています。この内容を見ると、データアナリストは、身に着けたいExcelの関数や、データ構造などが紹介されています。データサイエンティストは、アカデミック寄りで、数学や統計学がパスに設定されています。roadmap.shまとめデータエンジニアリングは、企業がデータを活用してビジネス価値を創出するための重要な技術分野です。流れを押さえておけば、クラウドプラットフォーム上での設計構築や利用するサービス選択の際に役立つと思いますので、ぜひ利用するクラウドプラットフォームに合わせて、チェックをしてみてください。