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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。

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。

対応試験

DS検定

関連する表記: データエンジニアリング / Data Engineering / データ基盤

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領域で扱う「暗号化」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「MLOps」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「AIOps」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「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

データエンジニアリング領域で扱う「データ収集」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「SQL」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「正規化」の説明として最も適切なものはどれか。

関連用語

データウェアハウス（DWH）

分析やレポートのために、複数の業務データを整理して蓄積する基盤です。

SQL

データベースからデータを検索、集計、更新するための言語です。

ETL / ELT

データを抽出し、変換し、分析基盤へ取り込む処理の考え方です。

FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。