この章で学べること

1. なぜデータ分析を学ぶのか

ビッグデータ時代において、データ分析基盤の構築・運用はインフラエンジニアにも求められるスキルです。AWSのGlue・Athena・QuickSightなどを組み合わせれば、データの収集・変換・分析・可視化までを一気通貫で実現できます。

ビジネス側からの「売上データを集計して可視化したい」「複数システムのログをまとめて分析したい」といった要望に応えるには、データ分析基盤の知識が必須です。この章では、AWSのデータ分析サービスを使って、本格的なデータ分析基盤を構築できる力を身につけます。

2. 学べること・身につくこと

この章を修了すると、以下のスキルが身につきます。

スキル 内容
データ分析の全体像 データ分析基盤の概念とAWSサービスの全体像を理解できる
ETL処理 AWS Glueを使ってRDSや各種データソースからデータを抽出・変換・ロードできる
データクエリ Amazon Athenaを使ってS3上のデータに対してSQLでクエリできる
データ可視化 Amazon QuickSightで分析結果をダッシュボードとして可視化できる
分散処理 Sparkの基本概念を理解し、PySparkでGlueジョブを記述できる
データ連携 AppFlowでSaaSアプリケーションからデータを取得できる
データレイク管理 Lake Formationを使ってデータレイクの権限管理ができる

3. こんな方におすすめ

  • データ分析基盤の構築・運用を担当するインフラエンジニアの方
  • 既存システムのログやデータを活用したい方
  • BIツールを使ってデータを可視化したい方
  • AWSのデータ分析サービスを体系的に学びたい方

4. 講座一覧

講座名 種別 概要 目安時間 料金の目安
データ分析の概要 講座 データ分析の基本概念とAWSサービスの全体像 20分 –
Glue講座 講座 ETL処理によるデータの変換と整形 30分 –
Athena講座 講座 S3上のデータに対するSQLクエリ 20分 –
QuickSight講座 講座 BIツールによるデータの可視化 20分 –
データ分析基盤を構築しよう ハンズオン Glue・Athena・QuickSightを使った分析基盤の構築 90分 約200〜500円
Spark講座 講座 分散処理フレームワークの基礎 30分 –
PySparkでGlueジョブを作ろう ハンズオン PySparkを使ったGlueジョブの作成 60分 約100〜300円
AppFlow講座 講座 SaaSアプリケーションとのデータ連携 20分 –
Lake Formation講座 講座 データレイクの構築と権限管理 30分 –
Lake Formationでアクセス制御を体験しよう ハンズオン Lake Formationによる権限管理の実践 60分 約100〜300円

5. 前提知識

  • AWS講座（VPC・S3・IAMなどAWSの主要サービスを理解していることが前提です）
  • Python講座（PySparkを扱う講座でPythonの知識が必要です）

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