データ・DX
データエンジニアリングとは?
読み: でーたえんじにありんぐ英語: Data Engineering更新日: 2026-06-26
データエンジニアリングとは、データを収集、加工、蓄積、提供するための基盤や処理を設計・運用する領域です。
DS検定
関連表記: データエンジニアリング / Data Engineering / データ基盤
試験で問われるポイント
- 分析やAIの前提として、データ基盤とデータ加工が必要です。
- DB、DWH、ETL/ELT、SQLなどと結びつきます。
- DS検定ではデータサイエンスとは別領域として扱われます。
具体例
複数システムのデータをDWHへ集約し、分析しやすい形に整えます。
混同しやすい点
- データ分析者だけがデータ基盤を考えればよいと考える。
- データを集めれば自動的に活用できると考える。
関連問題で復習
DS検定データエンジニアリング
データエンジニアリングで用いる「データベース」の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
データエンジニアリング領域で扱う「データモデリング」の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
データエンジニアリング領域で扱う「プログラミング」の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
データエンジニアリング領域で用いられるDataOpsの説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
MLOpsが解決しようとしている課題の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
AIOpsとデータ基盤のガバナンスの違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
データ基盤にDataOpsを取り入れて品質を高めたい。事前に整えておく取り組みとして、最も適切なものはどれか。
DS検定データエンジニアリング
DataOpsの前提に関する理解として、最も避けるべきものはどれか。