データ基盤・データエンジニアリング

分野・概念 / 29冊

データを集め、貯め、加工し、使える形で届けるための仕組みづくり。ETL、データウェアハウス、ワークフロー管理、品質管理までを含む。

この技術の本

LLMによる情報抽出入門〜日常のリアルなデータから価値ある情報を取り出す技術

中田百科 / 技術評論社 / 2026年

技術: 大規模言語モデル・自然言語処理・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ設計・アーキテクチャ

エンジニアのためのデータ分析基盤入門

斎藤友樹 / 技術評論社 / 2026年(改訂新版)

技術: データ基盤・データエンジニアリング

入門書設計・アーキテクチャ

サイバーセキュリティのためのデータエンジニアリング教科書

JamesBonifield / マイナビ出版 / 2026年

技術: セキュリティ・暗号・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ設計・アーキテクチャ

実践dbt入門

大橋潤 / 技術評論社 / 2026年

技術: データ基盤・データエンジニアリング・SQL

入門書現場の実践ノウハウ

Apache Iceberg活用入門

トマー・シラン・ジェイソン・ヒューズ・アレックス・マーセド(訳: 蛯原裕弥・佐野千紘) / インプレス / 2025年 / 翻訳書

技術: データ基盤・データエンジニアリング・NoSQL

理論・基礎設計・アーキテクチャ

MLOps実装ガイド

ヤロン・ハビブ・ノア・ギフト(訳: 井伊篤彦) / オライリー・ジャパン / 2025年 / 翻訳書

技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ設計・アーキテクチャ

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門

饗庭秀一郎 / 技術評論社 / 2025年(第2版)

技術: データ基盤・データエンジニアリング

作って学ぶ現場の実践ノウハウ

Python実践データ分析100本ノック

下山輝昌 / 秀和システム / 2025年

技術: Python・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ作って学ぶ

クラウドデータレイク

RukmaniGopalan(訳: 長尾高弘) / オライリー・ジャパン / 2024年 / 翻訳書

技術: データ基盤・データエンジニアリング・AWS・Microsoft Azure

設計・アーキテクチャ現場の実践ノウハウ

データエンジニアリングの基礎

ジョー・ライス(訳: 中田秀基) / オライリー・ジャパン / 2024年 / 翻訳書

技術: データ基盤・データエンジニアリング

設計・アーキテクチャ理論・基礎

Pythonデータサイエンスハンドブック

ジェイク・バンダープラス(訳: 菊池彰) / オライリー・ジャパン / 2024年(第2版) / 翻訳書

技術: Python・機械学習・データ基盤・データエンジニアリング

リファレンス現場の実践ノウハウ

前処理大全

本橋智光・橋本秀太郎 / 技術評論社 / 2024年(改訂版)

技術: Python・SQL・データ基盤・データエンジニアリング

リファレンス現場の実践ノウハウ

SQLではじめるデータ分析

キャシー・タニムラ(訳: 木下哲也) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書

技術: SQL・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ

機械学習システムデザイン

チップ・フェン(訳: 江川崇・平山順一) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書

技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング

設計・アーキテクチャ現場の実践ノウハウ

Pythonによるデータ分析入門

ウェス・マッキニー(訳: 瀬戸山雅人・小林儀匡) / オライリー・ジャパン / 2023年(第3版) / 翻訳書

技術: Python・データ基盤・データエンジニアリング

リファレンス現場の実践ノウハウ

Apache Kafkaをはじめる

佐々木健太朗 / インプレスR&D / 2022年

技術: Apache Kafka・分散システム・データ基盤・データエンジニアリング

入門書作って学ぶ

Fluentd実践入門

田籠聡 / 技術評論社 / 2022年

技術: 監視・オブザーバビリティ・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ設計・アーキテクチャ

機械学習デザインパターン

バリアッパ・ラクシュマナン・サラ・ロビンソン・マイケル・マン(訳: 鷲崎弘宜・竹内広宜・名取直毅・吉岡信和) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書

技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング

設計・アーキテクチャ現場の実践ノウハウ

実践AWSデータサイエンス

クリス・フレグリー(訳: 黒川利明) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書

技術: AWS・機械学習・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ

実践的データ基盤への処方箋

ゆずたそ・渡部徹太郎・伊藤徹郎 / 技術評論社 / 2021年

技術: データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウチーム開発・プロセス

ビッグデータを支える技術

西田圭介 / 技術評論社 / 2021年(改訂新版)

技術: データ基盤・データエンジニアリング・分散システム

理論・基礎入門書

データ視覚化のデザイン

永田ゆかり / SBクリエイティブ / 2020年

技術: UI設計・ユーザビリティ・データ基盤・データエンジニアリング

設計・アーキテクチャ現場の実践ノウハウ

アプリケーションエンジニアのためのApache Spark入門

アプリケーションエンジニアのためのApache Spark入門

新郷美紀 / 秀和システム / 2018年

技術: データ基盤・データエンジニアリング

入門書

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

加嵜長門 / マイナビ出版 / 2017年

技術: SQL・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウリファレンス

コマンドラインではじめるデータサイエンス

イェルーン・ヤンセンス(訳: 長尾高弘) / オライリー・ジャパン / 2015年 / 翻訳書

技術: シェル・Bash・データ基盤・データエンジニアリング

現場の実践ノウハウ

Hadoop徹底入門

太田一樹 / 翔泳社 / 2013年

技術: データ基盤・データエンジニアリング

リファレンス現場の実践ノウハウ

ビッグデータの正体

ビッグデータの正体

ビクター・マイヤー=ショーンベルガー(訳: 斎藤栄一郎) / 講談社 / 2013年 / 翻訳書

技術: データ基盤・データエンジニアリング

読み物・キャリア

Googleを支える技術

西田圭介 / 技術評論社 / 2008年

技術: 分散システム・データ基盤・データエンジニアリング

理論・基礎古典・名著

分析力を武器とする企業

トーマス・H・ダベンポート(訳: 村井章子) / 日経BP / 2008年 / 翻訳書

技術: データ基盤・データエンジニアリング・機械学習

読み物・キャリア