こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回は衛星データエンジニアになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
衛星データエンジニアとは？将来性ある？
衛星データエンジニアとは？
衛星データエンジニアは、宇宙にある衛星から送られてくるデータを解析し、地球上で様々な用途に活用するエキスパートです。 例えば、天気予報で私たちが目にする気象衛星からの画像は、衛星データエンジニアの働きによって地上で役立つ情報に変換されています。 また、GoogleマップやYahoo!天気などの日常で便利に使われるサービスも、衛星データエンジニアの技術によって支えられています。
衛星データエンジニアの仕事内容
- データ取得と解析
(例：観測衛星から画像データを受信し、雲の動きや気温の変化を解析) - データ処理システムの開発
(例：大量の衛星データを効率的に処理するためのシステム設計) - 地理情報と連携したサービス開発
(例：災害発生時に、被害地域の地理情報をリアルタイムで提供するシステムの構築) - データ品質の確認と改善
(例：取得したデータの精度を検証し、より正確な情報にするための改善)
衛星データエンジニアの年収と将来性
衛星データエンジニアの平均年収はおよそ500～800万円とされています。
これは、日本の平均給与約400万円と比べて高い水準です。
また、地球環境の監視や農業の効率化、災害対応など、さまざまな分野で衛星データの利用が拡大しています。
特に近年は気候変動対策や持続可能な開発目標（SDGs）への関心が高まっており、衛星データエンジニアの需要はますます増加しています。
そのため、衛星データエンジニアは高収入だけでなく、今後も活躍の場が広がる将来性のある職業と言えるでしょう。
どうやったら衛星データエンジニアになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、衛星データエンジニアになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
衛星データエンジニアに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なプログラミングスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
衛星データエンジニアとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
衛星データエンジニアになるために必要なスキルと学習
ここまで読んでいるということは、あなたは衛星データエンジニアという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、衛星データエンジニアに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: リモートセンシングと地理情報システム（GIS）の基礎を学び、衛星データの基本的な概念を理解する。
- STEP2: PythonやRなどのプログラミング言語を習得し、データ解析や処理に活用するスキルを身につける。
- STEP3: 衛星データの収集、前処理、解析に必要なツールやソフトウェア（例えば、Google Earth Engine、QGIS、GDALなど）の使い方を学ぶ。
- STEP4: 機械学習やデータサイエンスの基礎知識を習得し、衛星データを用いたモデルの構築や予測を実施できるようにする。
- STEP5: 大規模データの管理やクラウド技術（例えば、AWS、Azure）の基本を学び、スケーラブルなデータ処理パイプラインを構築するスキルを習得する。
【Tips】効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。
書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。
以降では本題に入っていきます！ 衛星データエンジニアになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: リモートセンシングと地理情報システム（GIS）の基礎を学び、衛星データの基本的な概念を理解する。
まずは、リモートセンシングと地理情報システム（GIS）の基礎を学び、衛星データの基本的な概念を理解しましょう。 リモートセンシングとは、地球観測衛星やドローンなどを使って地表の情報を取得する技術です。この技術により、地球上のさまざまな環境変化を広範囲かつ迅速にキャッチできます。 GISは、地理情報を管理し、視覚化するためのシステムで、多くの分野で活用されています。これらの基礎を理解することで、後の具体的なデータ解析や処理の土台を築くことができるのです。
このステップで学ぶスキルや知識
- リモートセンシングとは
- 地理情報システム（GIS）の基礎
- 衛星データの種類と用途
- 地図の基本概念
- 地理空間データの構造
リモートセンシングとGISの基礎を学べる動画教材
このコースは「リモートセンシングと地理情報システム（GIS）の基礎を学びたい」という方に最適です。
「PythonによるGISデータの分析と可視化」コースでは、衛星データエンジニアに求められるスキルであるGISデータの取り扱いを学びます。Pythonのプログラミングスキルを活かし、地理情報を解析し視覚化する技術を習得できます。GeoPandasやShapely、Foliumといったライブラリを使って、実際のデータを手に取る体験ができます。また、最近注目されているDockerを用いた環境構築も学べます。
このコースの魅力は、オープンデータを使った練習を多く取り入れているため、実践的なスキルが身につくところにあります。 受講者は自らデータを扱うことで、より深い理解を得ることができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。Pythonの基礎知識が必要ですが、この分野が未学習でも理解可能な内容です。リモートセンシングやGISデータの扱いに興味がある方にお勧めします。
講師のSatoshi Aさんは、データ分析の専門家として多くの受講生を育てており、その指導力に定評があります。この経験豊富な講師から学べることで、受講者は安心してスキルを伸ばせるでしょう。
このコースは「リモートセンシングと地理情報システム（GIS）の基礎を学び、衛星データの基本的な概念を理解したい」という方にぴったりです。
Pythonを使用したスペクトルデータ解析を通して、リモートセンシングやGISに欠かせないスキルを身につけることができます。このコースでは、ケモメトリクス（機械学習）の手法であるPLS（部分的最小二乗法）やSVM（サポートベクターマシン）の理解と実装を学びます。さらに、ハイパースペクトルデータを自在に扱える力を養えるため、衛星データエンジニアとしての実践力向上にも繋がります。
このコースはPythonのダウンロードが無料で可能なため、PC一台で手軽に講義を進めることが可能です。また、初めてケモメトリクスやスペクトルデータ解析を学ぶ方から既に知識を持っている方まで、幅広い方々に有益です。講師のTetsuya Inagakiさんは、ケモメトリクスと分光分析のプロフェッショナルとして高い評価を受けています。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。初めてリモートセンシングやGISを学ぶ方でも理解可能で、実際の現場での応用に役立つスキルをしっかりと身につけられます。
STEP2: PythonやRなどのプログラミング言語を習得し、データ解析や処理に活用するスキルを身につける。
次に、PythonやRなどのプログラミング言語を習得し、データ解析や処理に活用するスキルを身につけましょう。 これらの言語はデータサイエンスの現場で広く使用されており、膨大なデータを効果的に扱うためには欠かせません。特にPythonは、ライブラリやツールが豊富で、初心者にも優しい言語です。各プログラミング言語の基本を学び、その上でデータ解析に役立つツールの使い方をマスターすることが重要です。
このステップで学ぶスキルや知識
- Pythonの基礎
- R言語の基礎
- データ解析ライブラリの使用方法
- スクリプトの基礎と自動化
- プログラムによるデータ操作
プログラミング言語の習得を学べる動画教材
このコースは「衛星データエンジニア」を目指す方に向けて設計されています。
PythonやRなどのプログラミング言語を通じて、データ解析や処理に必要なスキルを身につけたいとお考えの方に最適です。具体的には、製造業や研究開発の現場で役立つデータ分析のスキルを、一から学ぶことができます。
コースは、Pythonの基本的な使い方から始まり、実際の研究開発シーンで使える演習を通じて、実践的なスキルを磨くことを目的としています。スペクトルデータのフィッティングや実験結果のデータ分析など、専門的な内容も扱っていますが、プログラミング未経験者でも基礎から学べる内容です。
受講者は、エディタの設定やコマンドプロンプトの使用方法を学んだ後、Pythonでの変数操作やモジュール活用法、さらに高度なデータ分析手法まで広範に学ぶことができるでしょう。
特徴的なのは、実践的で具体的な演習が豊富に用意されていることです。補足として、コースのプレビュー時間が50分間あるので、事前に内容を確認できるのも安心です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能な難易度で、Pythonを初めて学ぶ方でも安心です。
衛星データエンジニアを目指す方々にとって、プログラミング言語のスキルは非常に重要です。このコースは、PythonやRなどの言語を使ったデータ解析のスキルをしっかりと身につけることができる構成となっています。「データ分析実務スキル検定 PM級」という資格への対策として設計されており、データ分析プロジェクトの基礎を広範にカバーします。
コースは、**データ分析プロジェクトの企画段階からレポート作成までの流れに焦点を当てており、機械学習や統計学、データ可視化の知識を深めることが可能です。**特に、PythonやRを実際の例を通じて実践的に学べるので、実務に直結したスキルが身につくでしょう。
講師を務めるのはデータミックス社の専門家たちで、彼らの豊富な知識と経験がしっかりと提供されています。受講生7848名以上が参加している実績もあり、信頼性の高い講座です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。未学習でも理解可能な内容ですが、データ関連の基礎知識があると、よりスムーズに学ぶことができます。
これから衛星データエンジニアとしてのキャリアを本格的にスタートさせるための準備として、有効に活用できるでしょう。
「衛星データエンジニア」を目指す方におすすめのコースです。PythonやRなどのプログラミング言語を基礎からしっかりと学び、その知識をデータ解析や処理に活用できるスキルを磨くことができます。
このコースでは、Pythonを起点に、PandasやMatplotlibを活用したデータ分析の基本から、Streamlitを用いたインタラクティブなダッシュボードの作成方法まで、データの処理能力を高める技術を習得できます。特に、日本政府のオープンデータを活用した実践的なデータ整形や可視化のテクニックを学び、実用的なスキルを手に入れましょう。
このコースの特徴は、理論だけでなく、実務で役立つスキルを身に付けるための実践的なアプローチです。 やじろべえ講師の評価も高く、プログラミングの初心者にも分かりやすい内容となっている点は受講者にとって大きな魅力です。
このコースの難易度は【2:普通】です。プログラミングの基礎が未学習でも理解可能な内容で、今後の専門的なデータ解析技術への土台を作りたい方にぴったりです。
STEP3: 衛星データの収集、前処理、解析に必要なツールやソフトウェア（例えば、Google Earth Engine、QGIS、GDALなど）の使い方を学ぶ。
衛星データの収集、前処理、解析に必要なツールやソフトウェアの使い方を学びましょう。 Google Earth EngineやQGIS、GDALといったツールは、衛星データを効率的に扱うために非常に有用です。 これらのツールを利用することで、データの視覚化や操作が容易になり、衛星データの解析がより軽快に行えます。基本的な操作方法を学び、実際にデータを処理する経験を積むことが大切です。
このステップで学ぶスキルや知識
- Google Earth Engineの基本操作
- QGISの基本操作
- GDALによるデータ変換
- データ前処理技術
- データ視覚化の手法
衛星データツールの使い方を学べる動画教材
衛星データエンジニアを目指す方にとって、適切なツールの使い方を学ぶことは非常に重要です。この「Google Cloud認定 Professional Data Engineer（PDE） トレーニング」コースでは、特にGoogle Cloudのサービスを活用したデータ分析に焦点を当てて学びます。
本コースでは、Google Cloudの各種サービス、例えばデータレイクやデータパイプラインの構築、データウェアハウスの利用法、ETL処理などについて学ぶことができます。これらのスキルは、衛星データの収集や解析にも直接役立ちます。講義は動画形式で提供され、100問以上の演習問題を通じて実践的なスキルを養うことが可能です。
講師のMaruchin Techは、ITシステムやクラウド技術に豊富な知識を持ち、これまで多くの学生を指導してきた経験があります。彼の解説で、わかりやすく学習を進めることができるでしょう。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能ですが、多少の基礎知識があるとスムーズに進められます。
このコースを通じて、衛星データエンジニアに不可欠な解析スキルを習得し、あなたのキャリアを一歩前進させましょう。
このコースは「衛星データエンジニア」を目指す方に最適な内容となっています。衛星データの解析に欠かせない**「GISデータの分析と可視化」**をPythonで行うスキルを学べるカリキュラムです。
このコースでは、GISデータを扱うための基礎的な知識をPythonで学び、GeoPandasやShapely、Foliumなどのライブラリを活用してデータの収集や解析、そして可視化まで行います。このスキルは、衛星データエンジニアとしての業務で幅広く応用されることでしょう。
特に、講座内で紹介されるオープンデータを使った実習では、実際に手を動かして学習できるため、実務で活用できるスキルを着実に身につけることができます。また、Dockerを使った環境構築も体験でき、これもまた実務で役立つ経験です。
講師のSatoshi Aさんは、データ分析の実績豊富な専門家で、受講生からの評価も高い信頼できる方です。PythonやGISの基礎を構築するステップから、実際のデータを扱った解析まで、一貫した学びを提供してくれます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。Pythonの基礎知識が少しあれば無理なく学べる内容ですが、未経験者でも丁寧な講義を補助に乗り越えられるでしょう。
STEP4: 機械学習やデータサイエンスの基礎知識を習得し、衛星データを用いたモデルの構築や予測を実施できるようにする。
次に、機械学習やデータサイエンスの基礎知識を学び、衛星データを用いたモデルの構築や予測を実施できるようにしましょう。 機械学習を用いることで、膨大なデータから有益な情報を効率的に抽出したり、未来を予測したりすることが可能です。 具体的なアルゴリズムの理解とともに、それらを衛星データに応じて適用する方法を学ぶことが、あなたのスキルアップにつながります。
このステップで学ぶスキルや知識
- 機械学習の基本概念
- データサイエンスの役割
- モデル構築の手法
- 予測分析の技術
- 衛星データへの応用
機械学習とデータサイエンスの基礎を学べる動画教材
このコースは「機械学習やデータサイエンスの基礎知識を習得し、衛星データを用いたモデルの構築や予測を実施できるようにする」ことを目指す方に最適です。
コースでは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアを築くために必要な基礎知識やスキルをしっかりと提供しています。AIの基礎知識だけでなく、プログラミングスキルや数学的理解力、データ分析力の向上をサポートし、衛星データエンジニアとしての基盤を形成するのに役立つ内容です。
このコースの難易度は【2:普通】です。未学習者でも理解できるよう配慮されていますが、基本的なプログラミングやデータ分析の知識があれば、よりスムーズに学習が進みます。
現役データサイエンティストのインタビューや、情報収集の方法についても学べるため、実践的な知識と体験を得ることができます。また、AIの発展とともに需要が高まる機械学習エンジニアやデータサイエンティストのキャリアについて、様々な視点から学べるのも大きな魅力です。講師にはAI教育と実績を持つ人気講師が揃っており、安心して学習を進めることができるでしょう。
このコースは「機械学習やデータサイエンスの基礎知識を習得し、衛星データを用いたモデルの構築や予測を実施したい」という方に適しています。
この「【キカガク流】初めの第一歩！DX のための AI・クラウド・IoT 入門コース」では、衛星データエンジニア志望者が必要とするAIと機械学習の基礎を体系的に学ぶことができます。特に、機械学習の重要なトピックである回帰分析やクラスタリングの知識は、衛星データの分析に不可欠です。また、クラウド環境やIoTの基礎知識も併せて身につけることで、デジタルリテラシーの幅を広げ、実務での応用力を高めることができるでしょう。
このコースの魅力は、わかりやすい事例を用いた解説です。また、講師である株式会社キカガクは、AI研修で多くの実績があり、信頼の置ける専門家が指導します。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能な難易度で、衛星データエンジニアを目指す方の最初のステップに最適です。
STEP5: 大規模データの管理やクラウド技術（例えば、AWS、Azure）の基本を学び、スケーラブルなデータ処理パイプラインを構築するスキルを習得する。
最後に、大規模データの管理やクラウド技術の基本を学び、スケーラブルなデータ処理パイプラインを構築するスキルを習得しましょう。 クラウドプラットフォームであるAWSやAzureは、大量のデータを効率的に管理し、処理するための強力なツールを提供しています。 これらを使いこなせるようになれば、リソースを柔軟に活用できるだけでなく、業務の効率化にも役立ちます。
このステップで学ぶスキルや知識
- クラウドコンピューティングの基礎
- AWSによるデータ管理
- Azureの活用方法
- データ処理パイプラインの構築
- スケーラブルなシステム設計
大規模データ管理とクラウド技術を学べる動画教材
AWS認定Data Engineer Associate（DEA-C01）試験対策トレーニングは、衛星データエンジニアを目指す方に最適なコースです。大規模データの管理やクラウド技術の基本を習得したい方に、実際の試験に役立つ知識を提供します。
このコースでは、AWSの基本概念から始まり、クラウド上でスケーラブルなデータ処理パイプラインを構築するための具体的な手法を学びます。特に、データ収集、保存、変換、分析、可視化、およびセキュリティについて深く掘り下げます。実践的なハンズオン動画を通じて、理論だけでなく、実際の操作をしながら学習を進められるのが魅力です。
講師のMaruchin Techは、ITシステムやクラウド技術に精通したエキスパートで、数多くの教える経験を持っています。AWS Solution Architect - Professionalの資格を持つ彼の指導で、安心して学習を進めることができるでしょう。
このコースの難易度は、【3:難しい】です。クラウド技術やデータ処理の基礎知識がない場合、理解に時間がかかるかもしれませんが、試験対策においてしっかりとした基盤を築きたい方におすすめです。
このコースは「衛星データエンジニア」を目指す方に最適です。
Snowflakeは最近、多くの企業で注目されているクラウドネイティブなデータウェアハウスです。このコースでは、Snowflakeを利用したデータエンジニアリングの基礎を学ぶことができ、大規模データの管理やクラウド技術の習得に役立ちます。
具体的には、Snowflakeの基本的な操作や、AWSとの連携を通じたデータロード、テーブルの作成やデータ取得、アクセスコントロールなどについて、実践的なハンズオン形式で学べます。これにより、スケーラブルなデータ処理パイプラインの構築にも応用できるでしょう。
このコースの特徴は、特に事前知識がなくても受講できる点です。 SQLやデータベースに関する知識がなくても学習の大きな障害にはなりません。
講師のSatoshi Aさんは、理学博士でエンジニアとして幅広い経験を持ち、クラウド技術に精通しています。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。クラウドやデータウェアハウスに関する基礎知識がない方でも理解可能な難易度で、これから基礎を固めたい方にもおすすめです。
「衛星データエンジニア」を目指す皆さんにとって、このコースは大規模データの管理やクラウド技術、特にAWSを使ったデータ処理パイプラインの構築スキル習得に最適です。
このコースは、最新のAWS認定 データエンジニア アソシエイト試験（DEA-C01）に対応しています。実践的なシナリオベースの問題を通じて、クラウド環境でのデータ管理に必要な知識を深め、スキルを実務に活かす準備を整えます。その上、試験対策ポイントを丁寧に解説することで、試験合格に向けた必要な知識を効率よく学べるのが特徴です。
各問題の解説には公式ドキュメントへのリンクが付いており、常に最新情報を得ながら学習を進めることができます。また、自分のペースで進められる柔軟な学習スタイルも魅力的です。
このコースの難易度は、【2:普通】です。基本的なIT知識があれば、プログラミング経験がなくてもステップバイステップで理解を深めていけるため、未経験者から上級者まで幅広く対応できます。
講師のClouds Starterは、クラウドアーキテクトとして豊富な経験を持ち、AWSを含む複数のクラウド資格を所持しています。しっかりとした指導の下で、スキルを磨いてキャリアを新たな次元へと進めていきましょう。
まとめ：衛星データエンジニアへの第一歩を踏み出そう
本記事では、衛星データエンジニアになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、衛星データエンジニアとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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