データエンジニアリングとは、データの収集、加工、分析、可視化などを行うための技術や手法のことです。データエンジニアリングは、ビジネスや社会において、データから価値を生み出すために欠かせないスキルです。しかし、データエンジニアリングを学ぶには、どのような本を読めばよいのでしょうか？

本記事では、データエンジニアリングに関するおすすめの本を紹介します。本記事の対象読者は、以下のような方です。

• データエンジニアリングに興味があるが、何から始めればよいかわからない方
• データエンジニアリングの基礎知識や実践的なスキルを身につけたい方
• データエンジニアリングの最新動向や応用事例について知りたい方

本記事では、以下の5つの本を紹介します。

• 『Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門 [業務で使えるデータ基盤構築]』
• 『Pythonデータエンジニアリング入門: 高速化とデバイスデータアクセスの基本と応用』
• 『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』
• 『10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く』
• 『データマネジメントが30分でわかる本』

それぞれの本の内容や特徴について、詳しく見ていきましょう。

[Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門 ]

この本は、Google Cloudというクラウドプラットフォームを使って、実用的なデータ基盤を構築する方法を解説した本です。Google Cloudは、ビッグデータや機械学習に強みを持つクラウドサービスであり、多くの企業や組織が利用しています。

この本では、以下のようなトピックについて学ぶことができます。

• データ基盤とは何か？どのような要件があるか？
• Google Cloudが提供する各種サービスの特徴と使い方
• データウェアハウス、データレイク、ETL/ELTなどの基本的なデータ基盤の設計
• データパイプラインマネジメントやデータ統合などの高度なデータ基盤の設計
• データ基盤のセキュリティやコスト管理などの運用面のポイント
• BIや可視化、地理情報分析、機械学習、リアルタイム分析などの発展的な分析手法

この本は、以下のような方におすすめです。

• Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており、これからデータ領域での活用を広げようとしている方
• データ基盤の構築や設計に関わる可能性があるエンジニア
• データ基盤の全体像を理解し、より洗練された設計を行いたいエンジニア

[Pythonデータエンジニアリング入門: 高速化とデバイスデータアクセスの基本と応用]

この本は、Pythonというプログラミング言語を使って、データエンジニアリングを行うための入門書です。Pythonは、データ分析や機械学習に広く使われる言語であり、多くのライブラリやツールが提供されています。

この本では、以下のようなトピックについて学ぶことができます。

• Pythonの基本的な文法やデータ構造
• Pythonの高速化のためのテクニックやツール
• センサやアクチュエータなどの外部デバイスとの通信やインタフェース駆動
• データの収集、加工、分析、可視化などの実践的な応用例

この本は、以下のような方におすすめです。

• Pythonを使ってデータエンジニアリングを始めたい方
• Pythonの高速化や外部デバイスとの連携に興味がある方
• データサイエンスを機器や分析に実応用するためのスキルを身につけたい方

[データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング]

この本は、機械学習において重要な役割を果たす特徴量エンジニアリングという技術について解説した本です。特徴量エンジニアリングとは、生データをモデルが理解できるような形式に変換することであり、モデルの精度や学習時間に大きな影響を与えます。

この本では、以下のようなトピックについて学ぶことができます。

• 特徴量エンジニアリングの基本的な考え方やプロセス
• 数値型、カテゴリ型、テキスト型、時系列型などのデータに対する特徴量作成の方法
• 特徴量選択や次元削減などの特徴量最適化の方法
• 特徴量エンジニアリングに関する実践的なヒントや注意点

この本は、以下のような方におすすめです。

• 機械学習を用いたデータ分析やモデリングに関わる方
• 特徴量エンジニアリングの効果的なテクニックやベストプラクティスを学びたい方
• 特徴量エンジニアリングに関する最新動向や応用事例について知りたい方

[10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く]

この本は、SQLというデータベース操作言語を使って、データ分析を行うための入門書です。SQLは、ビッグデータ時代においても変わらず必要とされる言語であり、多くのシステムやツールと連携できます。

この本では、以下のようなトピックについて学ぶことができます。

• SQLの基本的な文法やデータベースの構造
• SQLの応用的な文法や関数、サブクエリなど
• SQLを使ったデータ分析の基本的な手順やテクニック
• SQLを使ったデータ分析の応用例やビジネスケース
• SQLを使ったデータ分析における注意点やベストプラクティス

この本は、以下のような方におすすめです。

• SQLを使ってデータ分析を始めたい方
• SQLの基礎から応用までを網羅的に学びたい方
• SQLを使ったデータ分析の実践力を高めたい方

[データマネジメントが30分でわかる本]kindle unlimitedで無料読める！

この本は、データマネジメントという概念についてわかりやすく解説した本です。データマネジメントとは、データの品質や安全性、活用性などを高めるための管理や運用のことです。データマネジメントは、データエンジニアリングやデータ分析に先立つ重要なプロセスです。

この本では、以下のようなトピックについて学ぶことができます。

• データマネジメントの必要性や目的
• データマネジメントの基本的なフレームワークやプロセス
• データガバナンス、データ品質、データセキュリティなどの主要な要素
• データマネジメントに関する実践的なツールや方法
• データマネジメントに関する最新動向や事例

この本は、以下のような方におすすめです。

• データマネジメントに関する基礎知識を身につけたい方
• データマネジメントの実施や改善に関わる方
• データマネジメントの重要性や価値を理解し、他者に伝えたい方
• kindle unlimitedに入っている方

【データサイエンスティストを目指す方必見！】データエンジニアリング力とは何！？詳しくはこちら

まとめ

以上が、データエンジニアリングに関するおすすめの本の紹介でした。これらの本を読むことで、データエンジニアリングの幅広い知識やスキルを身につけることができます。ぜひ、参考にしてみてください。