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悩む人
データエンジニアを目指したいけど、SQLとPythonってどっちから学べばいいの？
よくある疑問ですね！実務での役割をふまえると、先に学ぶべきは明確です！
きい
この記事を書いた人
- エンジニア歴４年のフリーランスデータエンジニア
- 高卒工場勤務からエンジニア転職
- ３年目でフリーランスになり年収1000万↑達成
- フルリモ歴２年、２児の育児中
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|---|---|---|
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目次
はじめに：どっちから学ぶかで挫折率が変わる
SQLもPythonも、データエンジニアにとっては欠かせない武器です。
でも、「どちらから先に学べばいいのか」という問いに正しく答えられる人は意外と少ないかもしれません。
この記事では、現場の実情と学習効率の観点から、未経験者が最短でスキル習得するための学習順序を解説します。
結論：未経験なら 「SQL → Python」 の順が最も効率的！
なぜなら…
- SQLの方が習得コストが低く、「小さな成功体験」を積みやすい
- データの構造・意味を理解する前にPythonを書くと混乱しやすい
- コーディング実務は8割型「SQLで済む」ので、SQLだけで即戦力になる場面もある
SQLとPythonの違いを「目的」で比べてみる
| 比較軸 | SQL | Python |
|---|---|---|
| 主な用途 | データの取得・集計・加工 | データの整形・処理・連携・自動化 |
| 書き方 | 宣言的（何をしたいか） | 手続き的（どうやってやるか） |
| データとの接点 | DWHやDBから直接抽出 | APIやファイル、DB操作など多様 |
| 学習ハードル | 比較的低い（構文がシンプル） | 少し高い（構文＋ロジックが必要） |
| 1週間でできること | テーブルのJOIN・集計・絞り込み | CSV整形・API接続・forループ処理など |
なぜSQLから始めるのが現実的か？
① 実務で最も使うのはSQLだから
- BigQueryやRedshiftなどのDWHは、基本すべてSQLで操作。
- 「SELECTしてJOINしてGROUP BY」できれば、かなりの業務がこなせる。
② データの構造を理解する土台になるから
- テーブル構造・リレーション・正規化などを理解するのに最適。
- Pythonだけで始めると、「何をどう扱っているのか」が抽象的になりがち。
③ 小さな学習ステップで達成感を得られるから
- たった1行でも結果が出るのがSQL。
- 「出力→改善→再実行」が高速なので、初心者にも向いている。
Pythonはいつから始めるのがいい？
👉 SQLに慣れて「JOIN・GROUP BY・WHERE」が使えるようになったらすぐにOK！
特に以下のような処理をしたくなったタイミングがベストです：
- APIからデータを取得したい
- CSVファイルを読み込んで整形したい
- 定時バッチで自動処理をしたい
- MAツールや外部DBにデータを送信したい
学習順序まとめ（おすすめステップ）
| フェーズ | 内容 | おすすめ教材 |
|---|---|---|
| STEP 1 | SQL入門（SELECT / WHERE / GROUP BY） | Progate / ドットインストール / BigQuery入門 |
| STEP 2 | JOIN・サブクエリ・ウィンドウ関数 | LeetCode / AtCoder SQL / BigQuery実務演習 |
| STEP 3 | Python入門（変数 / ループ / 関数） | PyQ / Udemy初級講座 / Jupyter |
| STEP 4 | pandasでデータ整形 | kaggle / 実データ加工演習 |
| STEP 5 | API取得・GCS連携 / 自動化処理 | Cloud Functions + Python スクリプト演習 |
よくある誤解と注意点
Pythonだけ学べばよくない？
→ 実務では「SQLでデータを取り出し → Pythonで整形・加工」が基本。SQL抜きでは処理が進みません。
SQLを知らずにAirflowやdbtを学んでいい？
→ おすすめしません。SQLの基本がないと、dbtやAirflowのETL構造がブラックボックス化します。
まとめ：学ぶ順序で挫折率が変わる！
- ✅ まずはSQL。1週間で結果が出せるし、すぐに仕事にも活かせる
- ✅ Pythonは「整形したい」「APIを叩きたい」と思ったときが学びどき
- ✅ 順序を間違えなければ、半年以内に実務レベルに到達可能です！
👉 次の記事へ：
BigQuery × Pythonで始める！クラウド型データ処理の基礎