データエンジニアリングの基礎を学ぶための8つのオンラインコース

データエンジニアリングは、意味のあるデータを収集、保存、分析、作成するためのシステムの構築を扱います。 そのユースケースは、何らかの形式のデータが見つかったすべての業界に及びます。

そして、データエンジニアはそのような業界のバックボーンです。 利用可能なデータを理解しなければ、組織やアナリストは無知なままになります。

しかし、どのようにしてデータエンジニアになりますか？ それは今のところ良いキャリアオプションですか？ 将来の可能性はありますか？

この記事では、データエンジニアとしてのキャリアを開始するためのいくつかのコースの推奨事項とともに、すべての質問に対する回答を提示します。

どのようにしてデータエンジニアになりますか？

データエンジニアは、経験と認定を伴ういくつかのスキルを開発する必要があります。 有利なスタートを切るには、Java、R、Scala、Python、SQL、NoSQLなどのコーディング言語を習得する必要があります。

データベース、データストレージ、自動化/スクリプティング、機械学習、データセキュリティ、ビッグデータ、クラウドコンピューティングを検討する必要があります。 もちろん、要件は職務によって異なる場合がありますが、言い換えれば、データエンジニアになるには、さまざまなことを知っている必要があります。

したがって、キャリアを開始してすぐにデータエンジニアになる可能性はほとんどありません。 ソフトウェアエンジニアまたはアナリストとして始めてから、データエンジニアリングの役割に昇格する必要があります。

データエンジニアリングは有望なキャリアですか？

石油などの天然資源と比較しても、データは現在最も貴重な資産です。

企業は、データを収集、処理、および保存する方法を構築するために数兆ドルを投資しています。 それはあなたの個人情報だけでなく、世界中のすべてのものです。

そして、それは急速に成長しています。

データの価値と量が増えると、データエンジニアの需要も増えます。

2021年のLinkedInレポートによると、データエンジニアリングは増加しているトップの仕事の1つでした。 また、将来的にも最もトレンドのあるセクターの1つになると予想されています。

その可能性について話す場合、データが存在する限り、それを処理して有用にするためのシステムを構築する必要があります。 だから、それはキャリアの選択にとって間違いなく印象的です。

キャリアパスとしてデータエンジニアリングにアプローチする方法は？

データエンジニアリングは、やりがいのあるキャリアパスになる可能性があります。 どこから始めますか？ 正確に何を学ぶ必要がありますか？

ほとんどのデータエンジニアは、気付かないうちに仕事で学ぶことに注意することが重要です。 あなたはデータサイエンティストまたはアナリストとしてスタートし、データエンジニアとしてより良い地位を占めるためにスキルを磨きます。

データエンジニアとしてのキャリアを前進させるために知っておくべきことの重要なハイライトをいくつか挙げておきます。

• プログラミングスキルは必須です。まず、PythonとRの基本を知っておく必要があります。これらは、この分野で最も重要な2つの言語です。 さらに多くの言語を探索することもできます。 これらの2つの言語を無視することはできません。
• データベースの知識：生データを扱うことを考えると、SQL、SQLクエリを最適化する方法、データベースシステム（またはRDMS-リレーショナルデータベース管理システム）を管理する方法を知る必要があります。 基本はあなたに有利なスタートを与えるでしょう、しかしあなたはビジネスのための複雑なデータベースシステムを管理するための知識を必要とします。
• データウェアハウジング：これは、仕事で学習している場合にのみ可能ですが、データエンジニアが非構造化データを管理し、ビジネス上の意思決定のために評価するのを支援する必要があります。
• オペレーティングシステムの知識：UNIXベースのシステム、Linuxシステム、Solaris、およびWindowsシステムを使用するための優れたコマンドも必要です。
• 機械学習：少なくとも、データのモデリングと分析のための機械学習の基本が役立つはずです。
• ビッグデータツール：大量のデータを処理することを考えると、ApacheHadoopのようなビッグデータツールのいくつかのユースケースを知っておくのが最善です。

これらは、必要な職務の正確な前提条件ではないことに注意してください。 これらをリストするのは、あなたに有利なスタートを切り、データエンジニアになるための基本/必要性を探求するためだけです。

キャリアパスを進めるにつれ、他のツールやプログラミング言語についてさらに学ぶ必要があるかもしれません。

上記の情報の一部に加えて、データエンジニアになるために必要なことを簡単に学ぶためのコースの推奨事項を以下に示します。

データエンジニアリングエッセンシャルハンズオン（Udemy）

Udemyは、ほぼすべての価値のある学習リソースを備えており、データエンジニアリングも例外ではありません。 Data Engineering Essentialsは、SQL、Python、Sparkなどの主要言語の使用に関する洞察を提供する高評価の有料コースです。

いくつかの実践的なタスクと演習にも焦点を当てています。

このコースでは、GoogleCloudPlatformを使用してデータエンジニアリングアプリケーションを構築する方法を学ぶための開発環境をセットアップできます。 あなたは多くのことを実践するための必需品といくつかの関連する能力を学びます。

ずっと読むことを好まないが、実践的な練習に集中したいのであれば、このコースはあなたに役立つはずです。

みんなのためのデータエンジニアリングの基礎（edX）

基本的な概念とデータエンジニアリングに関連するすべてを探求したい場合は、このコースが最適です。 すべての人のためのデータエンジニアリングの基本は、必要な基本的な概念を扱います。 初心者はさらに先に進む必要があります。 実践的な演習や高度な説明はありませんが、それは基本的なことです。

IBMは、信頼できる認定と質の高いコースを備えた評判の高いオンライン・プラットフォームであるedXを通じてこのコースを提供しています。 証明書が必要な場合は、オプションのプレミアムが含まれる無料のコースです。

データエンジニアリングの基礎をすぐに理解したい場合は、このコースを試してみてください。 被写界深度と、続行するのが面白いかどうかをよく理解する必要があります。

データエンジニアNanodegree（Udacity）

UdacityによるNanodegreeプログラムは、主題に対するより高度な洞察を提供します。 いくつかの基本的なコースと比較して、ナノ学位を追求するにはある程度の知識が必要になります。

「データエンジニアになる」ナノ学位を取得すると、エントリーレベルのデータエンジニアの役割から、より優れた本番環境に対応した技術候補者にステップアップできるはずです。 プログラムはまた、いくつかの基本的な概念を再検討しますが、コースの前提条件を確認する必要があります。

ナノディグリープログラムは、他のどの個別コースよりも大幅に費用がかかることに注意してください。 したがって、購入する前に、その信頼性を確認し、必要な場合は確認することをお勧めします。

みんなのためのデータエンジニアリング（Datacamp）

Data Engineering for Everyoneは、コーディングを伴わない無料のコースです。 その基礎と、データエンジニアリングに関係する作業の種類に関する情報を提供します。

データエンジニアリングの分野で必要なスキルを身に付けた後、実行することになっている責任を紹介します。

Datacampのコースは、章を完了した後にポイント/XPを獲得しながら学ぶための刺激的な方法です。 また、実践的なコーディングセッションを備えた有料コースを選択し、スキルを拡張するためのさまざまなプロジェクトにアクセスすることもできます。

SQLスペシャライゼーションを使用した最新のビッグデータ分析（Coursera）

ビッグデータ分析コースは、CourseraのClouderaによって提供されています。 コンテンツは無料で監査できます。 ただし、認定、クイズ、およびすべてのリソースへのアクセスが必要な場合は、Courseraサブスクリプションが必要になるか、財政援助を求めることができます。

データエンジニアリングの分野で特定の作業に集中することを検討している場合、これは素晴らしいスタートになるはずです。 このコースを受講するのに、事前の経験は必要ありません。

ただし、このコースを受講すると、データ分析のためのビッグデータとSQLの優れたコマンドを取得できるはずです。 このコースでは、ある程度の経験がある場合でも、SQLを使用して大規模なデータを操作するために必要なスキルを磨く必要があります。

Data Engineering Foundations Specialization（Coursera）

Courseraのもう1つのエキサイティングなコースは、基本についての洞察を提供すると同時に、コーディングとリレーショナルデータベースの実践的な経験を積むのに役立ちます。

データエンジニアリングの基礎を磨くために利用できる無料のコースに満足できない場合は、IBMのデータエンジニアリングファンデーションスペシャライゼーションが役立ちます。

また、圧倒的ではありませんが、役立つはずの実践的な練習問題も備えています。

データエンジニアリング入門

データエンジニアリング入門コースは、初めて学ぶ場合でも、基本的な知識を磨く場合でも、良いスタートになるはずです。

ファンダメンタルズをマスターしたら、高度な情報を知るために必要なリソースを理解するのに助けは必要ありません。 そのため、このリストにはさまざまな入門コースが掲載されています。

データエンジニアになる（LinkedIn）

LinkedInラーニングポータルで見つけることができるラーニングパス。 これは、データエンジニアリングの概念を学ぶのに役立つさまざまなコースのコレクションです。 「データエンジニアになる」学習パスを使用して、基礎、NoSQLの概要、ビッグデータ、リアルタイムアプリケーション、SQLのヒントなどを学ぶことができます。

LinkedInプレミアム1か月トライアルを選択して、リソースにアクセスし、そこから学ぶことができます。 すでにトライアルを使い切っている場合、これらのコースにアクセスするには、LinkedInプレミアムに対応する必要があります。

LinkedIn Learningは、初心者や専門家に適した高品質のリソースを提供します。 また、LinkedInプロファイルに認定/スキルをすばやく追加するための便利な方法にもなります。

あなたのキャリアを前進させるための新しい概念を学ぶ

いくつかのオンラインコースと利用可能なプラットフォームにより、大きな努力をすることなく新しい概念を学ぶことがこれまでになく簡単になります。 コースごとに異なるものが提供されますが、データエンジニアになるための旅を始めるのに役立つはずです。

無料のコースから始めて、有料のオプションに移動してスキルを磨き、主題についてさらに探求することができます。 実践的な演習を提供するコースは、職務で行う予定の作業に備えるのに役立つはずです。

データエンジニアリングは、絶え間ない成長と機会を持つ業界です。 できるだけ早く探索することをお勧めします。

ここにいくつかの最高のデータ分析コースがあります。