【Day3】1ヶ月で何をどう学ぶか？データエンジニアへの「逆算型ロードマップ」を作成してみた

私がロードマップを作成した理由は、以下の3つです。

① 限られた時間で成果を出すため

未経験から転職を目指すにあたり、時間は限られています。

だからこそ、「何となく学ぶ」ではなく、目的から逆算して学ぶ順序と優先度を整理しました。

② ゴールを見失わないため

やるべきことが多くなると、「今、自分が何をしているのか？」が分からなくなりがちです。

ロードマップがあれば、常に現在地とゴールを確認できます。

③ 発信と自己管理を両立するため

日々の学習記録を「発信」していくことで、行動の証明と自分自身へのコミットになります。

また、モチベーションの維持にもつながります。

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ゴール設定とロードマップ

ゴールは「1ヶ月でポートフォリオを形にすること」

今回の学習は、「データを扱う実務に近いプロセス」を通して、“見せられる成果物”を作ることを重視。

以下のような構成で、週ごとに進めます：

作成したロードマップ（概要）

週	テーマ	目的
Week1（Day1~7）	自己理解・環境構築・準備	思考の整理と学習の準備
Week2（Day8~14）	PythonでETL処理	実務を想定したスクリプト力
Week3（Day15~21）	GCS・BigQueryによるDWH構築	実務的な構造化と自動化設計
Week4（Day22~28）	Looker Studioで可視化	データ活用の価値を「見える化」
Week5（Day29~30）	ポートフォリオ整理＆応募準備	応募用のポートフォリオ完成

どう学ぶか？ （学習スタイル）

具体的な学習方法について、

以下を組み合わせて、効率的にインプット→アウトプットを回していきます。

① アウトプット前提で学ぶ

Pythonの入門書を読み解きながら、実際に手を動かしてコードを書いていきます。

また、日々学んだことをこのブログで「学習ログ」形式で記録＆発信していきます。

② 「動かして」学ぶ

実際にETLや集計処理をPyhtonを使って「動かして」学んでいきます。

③ 使う教材・ツール

書籍：『スッキリわかるPython 入門 第２版』

ChatGPTで不明点を随時解決

各ツールの公式ヘルプ、ドキュメント等

④ 「成果物ベース」で考える

各週ごとに公開物（スクリプト、構成図、レポート）を意識して学びます。

「採用担当者（クライアント）が見たい情報は何か？」を常に逆算して成果物に取り組みます。

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スキル習得と成果物

習得スキル	成果物例
Python + pandas	データ整形スクリプト
GCS / BigQuery	データ基盤＋SQL集計
Looker Studio	ダッシュボード・KPIグラフ
GitHub + README	公開用の技術ポートフォリオ
Notion or PDF	面接用まとめ資料

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応募に向けた逆算思考

最終目標は「1ヶ月でポートフォリオを完成させ、応募できる状態にすること」。

応募予定日は5/1　そこから逆算して動く必要があります。

そのためには：

• 週単位での成果目標を明確にする
• 毎日「何を終わらせればよいか」が分かる状態にしておく

今後は、このロードマップに沿って、1日ごとに小さな目標とアウトプットを重ねていきます。

まとめ

ロードマップはあくまで「仮説」→ 実行しながら柔軟に修正していく予定です。

目的は「成果を出すこと」。見せられるものを増やし、魅せ方も磨いていきます。

明日（Day4）からは、Pythonの開発環境構築に入ります。