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データエンジニアの学習ルートを教えてもらえますか？
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次に、データエンジニアになるための学習ルートが可能になります。

Pythonでプログラミングの基礎を学ぶ：この言語は、人工知能業界とデータで広く使用されています。Pythonの学習により、プログラミングの概念を理解し、データに関連する学習技術の準備をすることができます。

データベースとSQLの基本概念を知る：基本的なSQLコンサルテーションとデータベースの概念を学習することは、大規模なデータセットを使用するために不可欠です。

データストレージに精通してください：HDoop HDFS、NOSQL、リレーショナルデータベースなどのデータストレージについて学びます。

Apache Sparkの学習：Apache Sparkは、クラスターで実行される分散データ処理のオープンソース作業フレームです。データエンジニアにとって重要なツールです。

データの視覚化テクノロジーを学ぶ：Tableau、Power BI、D3.JSなどのテクノロジーを学習して、データを視覚化し、それらを理解しやすくします。

クラウドについて学ぶ：Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureなどのクラウドテクノロジーを知ることは、データエンジニアにとって不可欠です。多くの企業はこれらのプラットフォームを使用して大量のデータを保存および処理しているからです。

機械学習と深い学習についての学習：自動学習は、データテクノロジーの最高の成長分野の1つであるため、データエンジニアが基本概念とそれらを適用する方法を理解することが重要です。

これは可能な学習ルートですが、データエンジニアになる他の多くの方法があります。最も重要なことは、特に常に進化しているデータテクノロジーの分野で、学習を続け、常にスキルを向上させることです。