「いちばん詳しいExcel関数大事典 増補改訂版」（SBクリエイティブ）の評判・価格・レビュー
データエンジニアリングを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
最新環境でExcel関数を使いこなそう！ さらに基礎知識、使えたら便利なテクニックもご紹介！
・この関数どうやって使うんだっけ？ ・この資料作るときはどんな関数使えばいいんだろう？ ・この関数とあの関数を上手く組み合わせたい！
という悩みを丸ごと解決！！！ CONTENTS
数学/ 三角関数 四則演算 整数演算 順列/組み合わせ 多項式 べき級数 べき乗 階乗 絶対値 正負検査 対数 平方根 三角関数 双曲線関数 配列/行列 乱数 計算結果格納
日付/ 時刻関数 現在日時 日付 時間 期間 日付/日時
統計関数 データの個数 中央値 最頻値 最大/最小 平均値 順位 分位 分散 標準偏差 偏差 歪度/尖度 相関 正規分布 対数分布 上限と下限間の確率 指数分布 二項分布 超幾何分布 ポワソン分布 カイ2乗分布 カイ2乗検定 信頼区間 T分布/検定 Z分布/検定 F分布/検定 回帰分析 拡張分布 ガンマ関数 ワイブル分布 フィッシャー変換
文字列操作関数 文字列長 文字列抽出 文字列結合 文字列置換 文字列検索 文字列表示 文字列変換 文字列比較 スペース削除 制御文字削除 文字コード 文字列抽出
論理関数 条件 エラー 論理値
検索/行列・Web関数 データ検索 セル参照 配置転換 相対位置 並べ替え データ抽出 URLエンコード Web リンク ピボットテーブル
キューブ関数 キューブ
情報関数 IS関数 エラー値 情報抽出
データベース関数 平均値 合計 最大値/最小値 個数 積 標準偏差 分散 値抽出
財務関数 積立・ローン返済 現在価値・将来価値 正味現在価値 内部利益率 利率 ドル 減価償却費 証券 利払期間 米国財務省短期証券
エンジニアリング関数 単位変換 数値比較 基数変換 ビット演算 複素数 誤差関数 ベッセル関数
基礎知識 関数とは 引数 演算子 関数の入力 関数の修正 セルの参照方式 名前の定義 関数のコピー（オートフィル機能） 相対参照・絶対参照・複合参照 論理式 ワイルドカード文字 配列定数 配列数式 日付や時刻の計算 表示形式の設定 3D 集計 エラー対処
便利テクニック 条件付き書式設定 データの入力規則 データベース テーブル 構造化参照 アウトライン 小計 統合 フラッシュフィル What-if 分析 循環参照 参照元・参照先のトレース 数式の検証 数式の表示 再計算の自動／手動の切り替え よく使うショートカットキー
互換性関数一覧
判型：単行本
データエンジニアリングとは
「データエンジニアリング」は、データを収集・保存・加工して分析やサービスで使える形に整える技術分野です。業務では、処理の正確さや再現性を担保し、データ基盤の安定運用を支える役割が大きいです。分析結果を作るより前に、データを安全に流せる土台を設計する領域と考えると把握しやすいです。
こんな人向け：想定読者はSQLやPythonを使ってデータを扱った経験があり、基礎から実務寄りの設計へ進みたい人です。基礎的なネットワーク・OS・データベース知識があると学びやすくなりますが、ない場合は先に補完すれば十分追随できます。
独学ロードマップでの位置
学習は、概念理解 → 設計思考 → 実装 → 運用改善の順で進めると、断片化しにくくなります。各段階で「なぜこの処理が必要か」を言語化できるようにすることが、次の教材選びの軸になります。
- SQLとPythonでデータの抽出・前処理を反復し、型・欠損・重複への対処方針を自分で説明できるレベルにする。
- バッチ処理とストリーミング処理の違いを理解し、データの鮮度要求に応じて方式を選べるようにする。
- データモデル、保存先、処理順を図に起こし、可用性・性能・保守性の観点で比較検討する。
- 小規模のデータパイプラインを実装し、監視・再実行・テストまで含めて一連の流れを再現する。
- セキュリティ、権限設計、監査観点を加え、運用で長期間回り続ける基盤として見直す。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、理論だけ・実装だけの偏りを避けるため、解説→演習→運用までをバランスよく配置すると効果的です。レビュー問題の多い本より、設計思想を持って再現しやすい教材を優先すると判断力が育ちます。進捗は完成冊数でなく、「再現性ある説明ができるか」で評価すると定着しやすいです。
独学で不安が残る、または期限内に体系化したい場合は、手順と演習の設計が明確な学びへの切り替えが有効です。選択時は、ブランド名よりもカリキュラムの接続性、課題の質、疑問に対する応答性を確認すると失敗率が下がります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. データエンジニアリングとデータサイエンスの違いは？
データエンジニアリングはデータを安定的に流す基盤を作る領域で、データサイエンスはその土台を使って洞察や予測を作る領域です。両者は独立ではなく連携して成立するため、境界よりも接続方法を理解すると見通しが良くなります。
Q. 最初にどの分野から読むべき？
最初はSQL・データモデル・基礎的な設計原則を固めるのが無難です。次にパイプライン構築と運用の実践へ進むと、知識が一本の流れとして定着します。実務例がある書籍ほど、意思決定の判断基準を掴みやすいです。
Q. 独学で挫折しやすい理由は？
目標が抽象的なまま教材を進めると、終盤で全体像がつながりにくくなります。毎週小さな成果物を作って振り返る習慣を持つと、理解の積み上がりを確認しやすくなります。難易度の高い章は、前提を分解して戻る姿勢が継続のコツです。
次の一冊：次はデータ基盤設計とデータガバナンス、運用監視のカテゴリへ進むと、現場での意思決定がより精密になります。並行して分散処理の考え方を押さえると、規模が大きいデータ環境への移行がスムーズになります。
