データクラウドエンジニア志望者のための AWS・Azure・GCP 講座ベストガイド

クラウドのデータエンジニアリング講座を探すと、情報量の多さに圧倒され、どのプロバイダーを、いくつ学ぶべきか迷うかもしれません。コミュニティで繰り返し示されている答えは、まずは 1 つに絞り、最初のクラウドが「退屈」に感じられるくらい馴染んでから 2 つ目を拾うという方針です。では、どれを選ぶべきか——そのための意思決定フレームワークを用意しました。

• AWS：最も広い求人数を狙うなら最初に学ぶ
• GCP：やりたい仕事がBigQuery や Dataflow 中心なら最初に学ぶ
• Azure：勤務先がすでにSQL Server と Power BIを使っているなら最初に学ぶ

このリストは、データクラウドエンジニアの役割に移行する人に向けています。具体的には、パイプラインのオーナーになりたいアナリスト、データプラットフォーム寄りに進みたいソフトウェアエンジニア、オンプレ Spark を運用していて Glue、Synapse、Dataflow が必要になった現職のデータエンジニアです。選定基準は、カリキュラムが実際の認定試験のブループリント（CLF-C02、AZ-900、DP-203、Google の Professional Data Engineer）に対応しているか、一般的なクラウド管理だけでなくデータサービスを扱っているか、実務家から推奨されているか、です。

Python と SQL の基礎は理解している前提です。もし未修得なら、どのクラウドを選ぶかよりもそちらのギャップのほうが重要です。クラウドを選ぶ前に、DataCamp のAssociate Data Engineer in SQLキャリアトラックで、すべてのマネージド Spark サービスが前提としている SQL と ETL/ELT の基礎を固めてください。

要点

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing コース

Understanding Cloud Computing は、AWS・Azure・GCP のアカウントを持ったことがなく、コンソールを触る前に共通の語彙を揃えたい人に最適な出発点です。ハンズオンではなく概念中心で、まさに学習 0 時間目に欲しい内容です。

サービスモデル（IaaS、PaaS、SaaS）、デプロイモデル（パブリック、プライベート、ハイブリッド）、主要プロバイダー間の違い、そしてセキュリティとガバナンスの責任分界が自社とベンダーのどこにあるかを扱います。プロバイダ中立なので、AWS Glue のチュートリアルと Azure Data Factory のチュートリアルを読んでも、異なる名称で同じ問題を解いていることが分かります。

コースはブラウザで完結するため、ローカルのセットアップも、学習中のクラウド請求も発生しません。個人プランは年払いで月あたり約 $25〜$33 で、このリストに挙げた DataCamp の全コースに無制限でアクセスできます。

• レベル: 初心者、クラウドアカウント不要
• 形式: インタラクティブコース、コーディング前提なし
• 最適な対象: コンソール前にクラウド概念が必要なアナリストとキャリアチェンジャー

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) スキルトラック

r/dataengineering の総意が Amazon のクラウドを勧めるなら、AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) スキルトラックは、サービス全体像を体系立てて頭に入れる最も安価な方法です。コンソールの散歩ではなく、CLF-C02 の試験ブループリントに基づいて構成されています。

クラウドの概念、主要な AWS サービス（S3、EC2、IAM を含む）、セキュリティと共有責任モデル、そして多くの初心者が見落としがちな課金・料金体系までカバーします。データエンジニアにとって課金章が重要なのは、コスト管理が職務の一部であり、後回しにできないからです。

CLF-C02 は基礎的な認定なので、Glue のジョブを書いたり、Redshift のスキーマ設計を学んだりはしません。これは地図として扱い、実際のパイプライン作業は 6 番の AWS Skill Builder Data Engineer パスで進めてください。

• レベル: 初心者、CLF-C02 試験に整合
• 形式: スキルトラック、複数のインタラクティブコース
• 最適な対象: 求人の広さを理由にまず AWS にコミットする学習者

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) スキルトラック

勤務先がすでに SQL Server、Power BI、Active Directory を運用しているなら（多くのエンタープライズのデータチームが該当）、AWS ではなくこちらから始めてください。AZ-900 はまさにこの状況向けに Microsoft が用意した入口です。

Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) トラックは、Azure のコア概念、主要なサービス群、管理とガバナンス、価格とサポートを解説します。ここで Azure Blob Storage と Data Lake Storage にサービス名として触れることで、DP-203 の内容が「ちんぷんかんぷん」ではなく「読める」状態になります。

コストに関する実務的な注意点：学習と試験は別請求です。AZ-900 の受験料は地域により約 $99〜$120 で、トラックから価値を得るのに受験は必須ではありません。求人票や社内昇進で明示的に求められない限り、受験料は払わない判断で構いません。

• レベル: 初心者、前提条件は最小限
• 形式: AZ-900 のドメインに対応したスキルトラック
• 最適な対象: Microsoft 色の濃い組織のデータ系プロフェッショナル

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Savill の無料 YouTube プレイリストのおかげで、Azure の基礎を学ぶのに必ずしも有料講座は不要です。AZ-900 と AZ-104 の学習シリーズは、無償ながら良質な出発点として広く引用されています。

AZ-104 は管理者寄りですが、それがデータエンジニアには有益です。ID、ネットワーク、ストレージアカウント、ガバナンスは、Data Factory のパイプラインがプライベートエンドポイントに到達できないときに直面する論点だからです。ライブの勉強会やホワイトボード解説も行っており、多くの有料動画以上に有用です。

得られないものも明確です。インタラクティブ学習やパイプライン設計はありません。Synapse のディメンショナルモデリング、増分読み込みパターン、dbt もありません。インフラ層の補強に使い、学習時間の本体は DP-203 のパスに充ててください。

• レベル: 初級〜中級
• 形式: 無料の YouTube プレイリストとライブ勉強会
• 最適な対象: 予算ゼロでインフラ基礎を必要とする Azure 学習者

5. DataCamp: Introduction to GCP コース

分析寄りの仕事を目指すなら、DataCamp のIntroduction to GCP を選んでください。GCP はデータ系ツールの充実度と、Redshift クラスターのセットアップに比べた BigQuery の手軽さが r/dataengineering のスレッドで一貫して高評価だからです。

このコースは GCP のサービス全体像、ストレージとコンピュートの選択肢、そして BigQuery が分析スタックで果たす役割を紹介します。ベンダー教材より先に置いた理由は順序です。Google Cloud Skills Boost のラボは、プロジェクト、サービスアカウント、リージョンの概念を既知としており、このコースはそれらを数回の受講で与えてくれます。

正直な限界もあります。入門コースを出た直後に、Pub/Sub と Dataflow を使ったストリーミングパイプラインを設計できるようにはなりませんし、期待すべきでもありません。その役割は次の項目です。

• レベル: 初心者
• 形式: インタラクティブコース（ブラウザベース）
• 最適な対象: BigQuery 中心のデータ業務へ進みたいアナリスト／エンジニア

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer スキルトラック

DataCamp のGoogle Cloud Data Engineer スキルトラックは、このリストで「SQL は少しできる」から「GCP でパイプラインを作れる」まで最短で進む道で、多くのキャリアチェンジャーに勧めたい内容です。一般的なクラウド管理に逸れず、データサービスに集中しています。

焦点はデータエンジニアの領域です。ストレージ、BigQuery、そしてパイプラインによるデータ移送。Google の Professional Data Engineer 認定が扱う BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Composer、Dataproc と重なります。ブラウザ学習なので、初めてのウィンドウ集計を学びながら請求アラートや IAM エラーに追われることがありません。

注意点を 1 つ。Python と SQL を前提としており、どちらかが不安定だと、パイプライン設計よりも文法エラーの解決に時間を費やすことになります。DataCamp にはこのギャップを埋めるためのAssociate Data Engineer in SQLキャリアトラックもあります。

• レベル: 中級（Python と SQL を前提）
• 形式: スキルトラック、複数のインタラクティブコースとプロジェクト
• 最適な対象: GCP を選び、スライドではなく実践を求める志望データエンジニア

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Cantrill の SAA-C03 コースは、AWS の基礎でコミュニティの定番として何度も挙がります。光るサービスの横断的な広さではなく、基盤の深さで評価を得ています。

データクラウドエンジニアにとっての価値は、他のデータ系コースが流しがちなセクションに凝縮されています。IAM のロールとポリシー、VPC のネットワークとエンドポイント、ストレージクラスとライフサイクルルール、KMS による暗号化です。

このコースは講師のサイトで直接販売され、価格はプロモーションによって変動する有料コースです。学習ボリュームは数晩ではなく数週間規模の長丁場。データエンジニアリングのコースではないため、11 番の下層レイヤーとして活用し、代替とは考えないでください。

• レベル: 中級（IT の基礎知識を前提）
• 形式: ラボとアーキテクチャ図付きの有料動画コース
• 最適な対象: 「作り方」だけでなく「なぜ壊れるか」まで理解したいエンジニア

8. Google Cloud Skills Boost: Data Engineer Learning Path

Google 純正のトレーニングプラットフォームは、自己プロビジョニングなしで GCP を実践する最良の場所です。Data Engineer Learning Path のラボは、一時プロジェクトを貸与し、必要な API があらかじめ有効化されています。無料のコースやラボも複数あります。

このパスは、BigQuery（DWH と SQL 分析）、Dataflow（バッチとストリーミング変換）、Pub/Sub（イベント取り込み）、Cloud Composer（Airflow によるオーケストレーション）、Dataproc（マネージド Spark）を扱います。これはほぼ Professional Data Engineer 試験の青写真であり、認定対策としても機能します。

費用は取り方で変わります。無料のラボとクエストで多くをカバーできますし、同一トラックのパートナー提供版は月額 $39〜$79 のサブスクが一般的です。無料で十分かを確認してから、同じシラバスに二重払いしないようにしましょう。

• レベル: 中級
• 形式: ベンダーコース＋時間制限付きハンズオンラボ（無料・有料層あり）
• 最適な対象: 個人の課金アカウントなしでコンソール練習をしたい GCP 学習者

9. Grow Data Skills: AWS・Azure・GCP 向けデータエンジニアリングトラック

Grow Data Skills はクラウド別の自習トラックを提供し、講義時間ではなくポートフォリオ成果を売りにしています。クラウドでの職歴がない人にとって、証明書よりプロジェクトのほうが重要です。

各トラックはデータモデリング、DWH、バッチとストリームの違いといった基礎から始まり、クラウド別の取り込み、保存、変換、オーケストレーションへ進みます。差別化要素はプロジェクトです。エンドツーエンドのパイプラインやレイクハウスの設計をリポジトリに載せ、面接で説明できます。

有料で、価格はチェックアウト時に表示され、地域やプロモーションで変わります。Python と SQL の基礎に加え、クラウドの基本理解も前提です。初心者向けトラックをまだ終えていないなら、まずはそちらを。さもないとコマンドの意味を理解しないまま写経するだけになります。

• レベル: 中級
• 形式: 自習動画＋ガイド付きプロジェクト（有料）
• 最適な対象: 証明書ではなく 3〜4 本のポートフォリオ用パイプラインが必要なキャリアチェンジャー

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

これは全 14 週間のライブ仮想プログラムで、3 クラウドを 1 つのシラバスで扱います。自習動画で 2 回挫折したなら検討すべき選択肢です。締切とコホートが効く人は確実に存在し、それを否定するのは悪手です。

構成は、まずデータエンジニアリングの中核概念、その後にクラウド別の実装です。AWS は S3、Glue、Redshift、EMR。Azure は Data Lake、Data Factory、Synapse。GCP は BigQuery、Dataflow、Pub/Sub。ライブ授業と並行して課題とラボがあり、ただの受け身視聴ではありません。

Python と SQL の事前経験は推奨というより実質必須です。価格はコースページ記載の固定プログラム費で、地域により変動します。透明性は高くないので、14 週間を約束する前に書面で金額を確認してください。

• レベル: 中級（プログラミング経験・Python・SQL 推奨）
• 形式: ライブ仮想コホート（14 週間）、課題とラボあり
• 最適な対象: スケジュール化された指導が必要で、3 クラウドを一気に学びたい人

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate 学習パス

AWS Skill Builder のこの学習パスは、CLF-C02 の次に進む AWS 学習者の行き先です。一般的なアーキテクチャではなく、データエンジニアリングのサービスに特化している、本リスト唯一の AWS リソースだからです。AWS 公式プラットフォームのため、最新の試験ガイドに追随しています。

中心となるのは実務で扱うサービスです。ETL の AWS Glue、ガバナンスを備えたレイクの Lake Formation、DWH の Amazon Redshift、Spark/Hadoop の EMR、ストリーミング取り込みの Kinesis。価格は混在で、デジタルトレーニングの相当部分は無料、ラボや試験対策を含む Individual サブスクは月約 $29／年約 $299 です。

CLF-C02 からの難易度上昇は確かです。試験レベルの深さを狙っており、コンソール操作、IAM ポリシーの読解、VPC 設計の理解を前提とします。初めての AWS としてここから始めるのは避けてください。

• レベル: 上級（CLF-C02 修了と一定の実践経験推奨）
• 形式: ベンダー学習パス（無料コース＋有料サブスク層）
• 最適な対象: AWS Certified Data Engineer – Associate を目指すエンジニア

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) パス

上級レベルの Azure データエンジニアリングを無償で学ぶなら Microsoft 公式が最適で、DP-203 パスは AZ-900 の概念が定着した後に取り組むべき内容です。Learn のモジュールはすべて無料で読めて進められます。

扱うのは Azure のデータスタック本丸です。Azure Data Lake Storage、Synapse Analytics（DWH と Spark プール）、Data Factory（オーケストレーションとコピーアクティビティ）、Stream Analytics（ストリーミングクエリ）、Azure Databricks（ノートブック変換）。Fabric 時代の Synapse ワークロードで標準化するチームなら、日々の業務に最も近い教材です。

正直な課題が 2 つ。Microsoft Learn は読み物中心で、進捗バー付きのドキュメントのように感じることがあります。自分のサブスクリプションで何かを作りながら進め、次へのクリックだけで終わらせないでください。そして DP-203 の受験料は約 $165。学習時間あたりのコストでは本リストで最も高額です。

• レベル: 上級（AZ-900 修了と一定の実践経験推奨）
• 形式: 無料の自習モジュール＋有料試験
• 最適な対象: 無料でベンダー正確なカバレッジを得たい Azure データエンジニア

13. r/dataengineering のクラウド選択スレッド

このリストで最も有用な無料リソースは講座ではありません。r/dataengineering サブレディットです。「データエンジニア初心者はどのクラウドを学ぶべき？」や「スキルアップ・転職に GCP/Azure/AWS のどれが良い？」といったスレッドで実際の意思決定が行われ、回答者は採用面接官を務める実務家です。

繰り返し出る見解は要約できます。市場シェアの大きさから AWS は最も安全なキャリア投資。データや機械学習が重い業務なら、BigQuery と Dataflow の力で GCP が推奨。雇用主が Microsoft 中心、あるいは地域市場がそうであれば Azure が有利。もう一つの助言は一貫しており、まず 1 つ選んで得意になり、次に 2 つ目を足すこと。

講座のシラバスには載らない地域事情はスレッドで把握してください。自分の街の求人が Synapse か Snowflake を求めているかは、地元の実務家にしか分からず、ここでの他の推奨をすべて上書きすべき情報です。

• レベル: 不問
• 形式: 無料のコミュニティディスカッション
• 最適な対象: 学習投資前に、最初にコミットするクラウドを決めたい人

データクラウドエンジニアに必要なスキル

データクラウドエンジニアは、AWS・Azure・GCP 上でデータパイプラインを設計・構築・運用します。実務では、データレイクや DWH に流し込む ETL/ELT と、それらを取り巻くセキュリティとコスト管理を指します。仕事はソフトウェアエンジニアリングとアナリティクスの間に位置し、必要なスキルもそれを反映します。

• プログラミングとクエリ: Python と SQL（必須）
• オブジェクトストレージ: Amazon S3、Azure Blob／Data Lake Storage、Google Cloud Storage
• DWH と分析エンジン: Redshift、BigQuery、Synapse、マルチクラウド環境では Snowflake も
• オーケストレーション: Airflow と、各クラウドのネイティブ（AWS Step Functions、Azure Data Factory パイプライン、Cloud Composer）
• ストリーミング: Kinesis、Azure Event Hubs、Pub/Sub、自前運用なら Kafka
• IaC（Infrastructure as Code）: Terraform、CloudFormation、Bicep
• 運用の基礎: Linux、ネットワーク、Git、シェルに慣れること

このリスト後半の認定レベルの教材では、6〜12 か月のハンズオン経験が前提になります。DP-203 や AWS Data Engineer のパスは、その前だと厳しいでしょう。

推奨学習ルート

いま自分がアナリストで、1 年以内にクラウドデータエンジニアの面接に臨みたいとしたら、次の順序で進めます。

ステージ 1：語彙を揃え、クラウドを 1 つ選ぶ

Understanding Cloud Computing を受講し、r/dataengineering のクラウド選択スレッドを、地元の求人票を横に置いて読みます。次に進む前に、プロバイダーを 1 つに決めてください。

ステージ 2：選んだプロバイダーの基礎をしっかり学ぶ

AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) トラック、Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) トラック、またはIntroduction to GCP＋Google Cloud Data Engineer トラックの最初の数コースのいずれかを、ステージ 1 の選択に応じて受講します。Azure を選び、予算がゼロで、インタラクティブでなくてもよいなら、John Savill の AZ-900 と AZ-104 プレイリストで同等範囲を無料で学べます。

ステージ 3：そのクラウドのデータサービスを深掘りする

ここからが就業レベルです。

• GCP 学習者は、Google Cloud Data Engineer トラックを完走し、Google Cloud Skills Boost で BigQuery・Dataflow・Pub/Sub の無料ラボを実施。
• AWS 学習者は、Skill Builder の Data Engineer パスで Glue、Lake Formation、Redshift、Kinesis へ。
• Azure 学習者は、無料のMicrosoft Learn の DP-203 パスで Data Lake Storage、Synapse、Data Factory へ。

ステージ 4：プロジェクトを作り、インフラ層を補強する

面接で説明できるエンドツーエンドのパイプラインを 2〜3 本出荷します。Grow Data Skills のプロジェクトモジュールでも、自作でも構いません（Terraform と Airflow を併用）。並行して、Cantrill の SAA-C03 コースでデータ系コースに残りがちな IAM・VPC・暗号化の穴を埋めます。問題がコンテンツではなく締切なら、このステージをSmart Data Learning の 14 週間コホートに置き換えてください。

まとめ

多くの人にとって、順序はUnderstanding Cloud Computing、続いて 1 社の基礎トラック、そしてそのプロバイダーのデータサービスのパスです。最初の 2 週間を概念に充てれば、後の 1 か月の混乱を避けられます。3 社をつまみ食いするより 1 社に絞るのが得策です。

注意点を 1 つ。受験料は変動します。AZ-900 は $99〜$120、DP-203 は $165、AWS Skill Builder は年 $299——いずれも執筆時点の目安であり、保証ではありません。

もう 1 つ、誰も口にしたがらない重要な但し書き。これらのリソースだけで採用されることはありません。本当に面接を呼ぶのは、Terraform を含むリポジトリで、構築し、壊し、説明できる 2〜3 本のパイプラインです。認定は一次スクリーニングを通すため、合否を分けるのはプロジェクトです。