UdemyのSQLおすすめ講座3選｜初心者・データ分析・MySQLで比較

こんにちは、SkillStack Labのスタックです。中小企業の管理部門長・元情シスとして、Excel・VBA・Pythonなどを用いた業務改善と学習に取り組んできました。Udemyでは複数分野の講座を買い切りで受講していますが、この記事で比較するSQL講座3本は私自身の受講体験ではありません。2026年10月24日時点の公式コース情報と、非エンジニアの実務で必要になる判断軸を分けて解説します。

※本記事には広告・プロモーションが含まれています。紹介する講座の受講体験を装ったレビューではありません。

ビジネスの現場において、Excelでの集計や分析に限界を感じ、データベースから直接データを抽出・集計するためにSQLの学習を検討する社会人もいるでしょう。しかし、いざUdemyでSQLを学ぼうと検索すると、数多くの講座がヒットし「どれが自分に最適なのか分からない」「初心者でも挫折しない講座はどれか」と迷ってしまう方は少なくありません。

非エンジニアの総務・人事・経理やマーケティング担当者がSQLを学ぶ際、最初につまずきやすいのが「どのデータベース環境を選ぶべきか」「実務で使うデータ分析にどう結びつけるか」という点です。無駄に高度なデータベース構築やサーバー管理まで学ぶ必要はなく、目的に直結したクエリの書き方を効率よく習得することが重要です。

本記事では、Udemyで公開されている膨大なSQL講座の中から、初心者の現在地と目的に合わせて選べるおすすめの3講座を厳選して徹底比較します。MySQL、BigQuery、PostgreSQLという主要なデータベース別の違いや、学習における注意点、ExcelやPower Queryとの使い分けまで詳しく解説します。

結論：UdemyのSQLおすすめ講座3選の比較早見表

まずは、今回厳選したUdemyのSQLおすすめ3講座の全体像を比較します。ご自身の業務目的や利用するデータベース環境に合わせて最適なコースを選んでみてください。

※各コースのカリキュラムや時間、講師情報は2026年10月24日時点の公式コースページ確認に基づきます。価格やキャンペーン、定額プランの対象状況は各自のUdemy購入画面をご確認ください。

はじめてのSQL・データ分析入門（MySQL）｜基礎から学ぶ

最初にご紹介するのは、中村祐太氏が講師を務める「はじめてのSQL・データ分析入門（MySQL）」です。多くのビジネスパーソンが最初にぶつかる「データベースって何？」「黒い画面やツールはどう操作するの？」という疑問を優しく解消してくれる、非常に評価の高い初心者向け講座です。

講座の特徴と学習内容

この講座では、オープンソースのリレーショナルデータベースとして普及しているMySQLと、視覚的に操作しやすいMySQL Workbenchを使用します。MacとWindowsの両方の環境構築から解説されているため、パソコンの初期設定に自信がない方でも安心です。

全17セクション、140を超える講義を通じて、データの取得（SELECT）、条件絞り込み（WHERE）、並び替え、集計関数（GROUP BY）、そして複数のテーブルを結合する（JOIN）といった、実務で必須となる基本構文を徹底的に反復学習できます。

どんな人におすすめか

ExcelのピボットテーブルやVLOOKUP関数での集計作業に限界を感じており、「データベースに蓄積された膨大なデータから、自分が欲しい情報だけを正確に抜き出すスキル」をイチから身につけたい総務・人事・経理などの非エンジニア層に候補になります。

実務メモ：Excelでの日常業務を効率化したい場合、SQLの学習とは別に、既存の社内データ加工にはUdemyのPower Queryおすすめ講座を並行して検討するのも有効です。社内ファイルが主体の場合はPower Query、Webサービスや専用DBが主体の場合はSQLと使い分けるとスムーズです。

SQL：ゼロからはじめるデータ分析のための実践的SQL入門（BigQuery）｜マーケ・分析特化

次にご紹介するのは、Naoki Shinbo氏による「SQL：ゼロからはじめるデータ分析のための実践的SQL入門（BigQuery）」です。Googleが提供するクラウドデータウェアハウス「BigQuery」をベースに、実際のビジネスデータ分析に特化した内容が学べます。

講座の特徴と学習内容

通常のMySQL学習講座とは異なり、この講座ではGoogle CloudのBigQuery環境を利用します。Googleアカウントがあれば準備を進めることができ、大規模データを高速に処理するモダンな環境に触れることができます。

WHEREやGROUP BY、JOINといった基本はもちろんのこと、実務のデータ分析で頻出する「ウィンドウ関数」や「CTE（共通テーブル式）」といった少し高度な集計テクニックまでカバーされています。単にSQLの文法を覚えるだけでなく、「売上データをどう集計してマーケティング施策に活かすか」という実践的な視点が養われます。

こんな人におすすめか

Webマーケティング担当者、ECサイトの運営者、データアナリストを目指す社会人など、「すでに大量にあるログデータや購買履歴を分析して、ビジネスの意思決定に役立てたい」と考えている方におすすめです。無料のサンドボックス機能などを活用しながら、クラウド型のデータ分析手法を効率よく体験できます。

SQL未経験者OK！現場で使えるPostgreSQL実践ガイド｜DB構築・運用まで

3つ目は、「ITペンギンの隠れ家」氏が提供する「SQL未経験者OK！現場で使えるPostgreSQL実践ガイド」です。単にクエリを書くだけでなく、データベースの裏側の仕組みや運用保守まで視野に入れた総合的な講座です。

講座の特徴と学習内容

商用システムでも広く採用されている強力なリレーショナルデータベース「PostgreSQL」を使用します。SQLの基本的な読み書き方法を学びつつ、データベース自体の構築、パフォーマンスチューニング、バックアップ、権限管理といったインフラ寄りの知識まで網羅しています。

どんな人におすすめか

将来的にアプリ開発や社内システムのデータベース設計・管理にも関わりたい方や、「単にデータを引っ張るだけでなく、DBの構造や運用保守の全体像を理解した上でSQLを使いこなしたい」というエンジニア志望の初心者に向いています。

ただし、純粋に「日々の業務でデータを抽出・集計したいだけ」の非エンジニアにとっては、インフラ構築や管理のパートがややオーバースペックになる可能性があるため、目的に応じて選択することが大切です。

非エンジニアの管理部門がSQLを学ぶべき理由と実務の視点

総務、人事、経理といった管理部門の現場では、日々大量のExcelファイルやCSVデータが飛び交っています。「VLOOKUPやピボットテーブルで何とか集計しているけれど、ファイルが重すぎて開かない」「毎回手作業でコピペしているうちに集計ミスが起きる」といった属人化の悩みを抱えている方は多いでしょう。

ここで、実務で役立つデータ処理ツールの特徴を整理してみます。

中小企業の管理部門長・元情シスとしての判断では、SQLを学ぶ利点の一つは「情報のソース（源泉）に直接アクセスし、他人に依存せずスピーディーに事実を確認できること」にあります。

一方で、業務システムのデータをSQLで扱う場合には、以下のような管理部門ならではの重要な判断軸と注意点が存在します。

• 元データの所在と参照権限の確認： 勝手に本番データベースに接続して重いクエリを流すとシステムに負荷をかけるため、必ず閲覧用（リードオンリー）の権限や検証環境が用意されているかを確認する。
• 個人情報の取り扱い： 従業員データや顧客の機密情報を扱う場合、不要なカラムまでSELECTしない、ローカル保存時の暗号化などセキュリティポリシーを遵守する。
• 更新（UPDATE/DELETE）SQLへの注意： 初学者のうちは誤ってデータを書き換えたり削除したりするリスクがあるため、業務DBに対しては参照系の操作（SELECT）のみに徹するか、必ず事前のバックアップと担当者との連携を徹底する。
• データベース運用担当者との連携： 独自のクエリを書く前に、既存のレポートやBIツールで代用できないかを確認し、社内の情シスやデータ管理者と良好なコミュニケーションを保つ。

SQLの基礎学習ステップと実務でよくある落とし穴

Udemyの講座を進めるにあたって、どのような順番でSQLを学び、どのようなポイントに気をつけるべきかを解説します。

効果的な学習のステップ（目安：2〜4週間）

SQLの学習は、文法を暗記するよりも「手を動かしてクエリを実行し、結果の表を確認する」ことの繰り返しが上達の近道です。

1. 環境構築とSELECT文の基本（第1週）： ツールをインストールし、テーブルから指定した列のデータを取得する方法を学ぶ。
2. WHERE句と条件絞り込み（第2週）： 日付や数値、文字列の条件を指定して、特定の行だけを抽出する感覚を掴む。
3. GROUP BYと集計関数（第3週）： データのグループ化、合計（SUM）、平均（AVG）、件数カウント（COUNT）をマスターする。
4. JOIN（テーブル結合）と応用（第4週）： 複数のテーブルを紐づけて、散らばった情報を一つにまとめて出力する技術を身につける。

実務のクエリでハマりやすい落とし穴

初心者や実務を始めたばかりの人がよくやってしまうミスには、以下のようなものがあります。

• NULL（空の値）の扱いの誤り： 条件式で「= NULL」と書いてしまい、データが全くヒットしない（正しくは「IS NULL」を使う）。
• 意図しない重複データの発生（DUPLICATE）： JOINを安易に繰り返した結果、1行であるはずのデータが何倍にも膨れ上がり、集計数値が跳ね上がってしまう。
• 日付・タイムゾーンのずれ： クラウド環境やサーバーのタイムゾーン（UTCとJST）の違いを考慮せず、日報や月報の集計範囲がズレる。

こうした落とし穴を避けるためにも、講座内の演習問題をただ眺めるだけでなく、実際に自分の手でコードを入力し、なぜその結果になるのかのエラーと向き合うことが大切です。

UdemyでSQL講座を選ぶ際の注意点と購入のコツ

Udemyで講座を購入する際には、いくつかのプラットフォーム特性や注意点を知っておくことで、無駄な出費を防ぎ、納得のいく学習環境を整えることができます。

• 定額制プランの対象確認： Udemyには個人向けの定額プラン（サブスクリプション）がありますが、すべてのコースが定額対象に含まれているわけではありません。お目当てのSQL講座が定額対象かどうかは、各コースの公式ページで事前に確認しましょう。詳細はUdemyの定額制プラン解説記事も参考にしてください。
• セール期間の活用： Udemyでは頻繁に割引セールが実施されます。定価ではなく、セール期間中の価格や自身の購入画面で提示される金額を必ず確認してから購入するのが一般的です。過去のセール傾向についてはUdemyセール時期まとめが参考になります。
• 買切り講座の返金ポリシー： 個別の買切り講座を購入した場合、原則として30日以内の条件付き返金保証が適用されます（※定額プラン経由の場合は規約が異なります）。万が一、自身のレベルや環境に合わなかった場合の安心材料として確認しておくとよいでしょう。

実務メモ：SQLでデータを抽出できるようになったら、さらに高度なデータ処理やグラフ化、業務自動化の領域へ進む選択肢もあります。プログラミング言語を用いた効率化に興味がある方は、UdemyのPython初心者向けおすすめ講座もあわせてご覧ください。

3講座を購入前に比較する5つの判断軸

講座の人気や動画時間だけで選ぶと、受講後に『自分の職場では使わない内容ばかりだった』となりかねません。ここでは講座の公開カリキュラムを、管理部門の実務で必要になる5つの観点で整理します。

環境構築・分析・運用のどこに時間を使うか

最初の比較軸は、講座の目的がSQLの文法習得なのか、データ分析なのか、データベース運用なのかです。MySQL講座はPCへ環境を構築する手順が含まれます。BigQuery講座はクラウド上のデータ分析に重点があります。PostgreSQL講座はバックアップや権限管理まで扱います。学習の方向性が異なるので、同じ『SQL初心者向け』でも交換可能な教材ではありません。

例えば、勤怠データを月別・部署別に集計したい人に、DBバックアップの詳しい講義は必須ではありません。一方、社内システムの運用担当者としてDBを保守するなら、SELECT文だけ学んでも不十分です。先に業務上の役割を決めてください。

サンプル動画・演習・更新履歴を確認する

購入前には、少なくともプレビュー動画を視聴し、説明速度・画面の文字サイズ・講師の用語説明を確認します。SQLは動画を見ただけでは習得しにくく、実際に入力して結果を確認する時間が重要です。演習で使うサンプルデータが提供されるか、使用ツールのバージョンと自分のOSが合うかも確認してください。

講座の最終更新日が新しくても、すべてのレクチャーが最新版の画面で収録されているとは限りません。特にMySQLのインストール画面やBigQueryのコンソールは変更されるため、直近の受講生のQ&Aや講師からの補足資料も確認すると判断しやすくなります。

自分のデータに接続できるかを先に確かめる

会社のデータがExcelやCSVだけに存在するなら、SQLを学んでもすぐに業務改善につながるとは限りません。データベースの種類、接続可否、参照権限、エクスポートの可否を情報システム担当者に確認することが先決です。クラウドサービスからCSVを取得できるだけなら、Power Queryの方が導入負担が小さい場合もあります。

特にクラウドの分析基盤は、講座代とクラウド利用料が別です。BigQueryには無料枠やサンドボックスがありますが、設定や利用量によっては課金対象になります。Google Cloud公式のBigQuery料金案内で、学習開始前に請求先アカウントと利用条件を確認してください。

SQLを実務で使う前に理解したい集計例

ここからは講座の受講体験ではなく、SQLの一般的な考え方を確認するための架空のダミーデータを使った例です。実際の会社の給与・勤怠・顧客データを学習環境へコピーしないでください。SQLの方言やテーブル定義によって動作は変わります。

SELECT・WHEREで必要な行だけを取り出す

例として、売上データを格納した仮想テーブル sales に、department（部門名）、amount（金額）、sale_date（日付）があるとします。部門名と金額を条件付きで取り出すSQLは次の形です。

SELECT department, amount
FROM sales
WHERE amount >= 10000;

ポイントは、SELECT * で全列を取得するのではなく、必要な列だけ指定することです。人事・経理の実データには、本人の業務に不要な個人情報が含まれる可能性があります。抽出する列を減らすことは、情報漏えいリスクの低減にもつながります。

GROUP BYで部門別の金額を集計する

部門別の合計を出したい場合は、集計関数 SUM と GROUP BY を組み合わせます。次の例は学習用の架空テーブルを想定しています。

SELECT department, SUM(amount) AS total_amount
FROM sales
GROUP BY department
ORDER BY total_amount DESC;

このSQLで返るのは、部門ごとの合計額です。ただし、元テーブルに同じ売上が重複登録されていれば、合計も重複します。SQLの構文が正しくても業務上の数字が正しいとは限りません。Excelで集計していたときと同じく、元データの粒度・締め日・除外条件を確認してください。

JOINで件数が増える理由を理解する

SQL初学者が特に注意したいのがテーブル結合です。例えば社員マスターが1人1行でも、勤怠明細が1人につき30行あるなら、社員マスターと勤怠明細を結合した結果は1人30行になり得ます。その状態で社員数を単純に COUNT(*) すると、人数ではなく明細行数を数えてしまいます。

結合前に『主キーは何か』『1対1か1対多か』『重複を許すか』を確認し、結合後は行数・ユニーク件数・合計値を比較します。月次集計なら、対象期間を日付の上限・下限で明確にし、UTC/JSTの違いによる境界日のずれにも注意してください。

実務での確認順は、①単一テーブルの件数確認、②WHERE条件の確認、③JOIN前後の件数比較、④合計値を別資料と照合、⑤担当者の承認を得て定型化、という流れが安全です。正しいSQLの書き方だけでなく、正しい数字かどうかを検証する力を身につけることが重要です。

社会人向けのSQL学習計画と成果物

仕事の合間に学ぶなら、講座の動画を完走することを目標にせず、1つの業務課題を想定して成果物を作る方が学習の意味が明確になります。以下は受講者の実績ではなく、私が管理部門の学習計画を設計するなら採用する一例です。学習期間は目安であり、達成を保証するものではありません。

私自身、UdemyではExcel・VBA・Python・生成AIなどを学ぶとき、講座を受講した事実より『何を仕事で改善できるか』を重視しています。SQLでも、例えば架空の販売データを部門別に集計してExcelへ出力する、という小さな成果物を1つ作る方が、難しい文法を暗記するだけより実務との距離を測りやすくなります。

すでにExcelとPower Queryで集計できている業務を、SQLへ無理に置き換える必要はありません。データがDBにあり、必要な情報を毎回手作業で抽出している場合に、SQLの導入価値が生まれます。Pythonを学ぶべきか迷う場合はUdemyのPython初心者向け講座比較も参考になります。

購入前に確認する公式情報と免責事項

本記事の3講座は、公開されている公式シラバスに基づく比較です。私はこれらの講座を受講していないため、講師の個別サポート品質や受講後の習得成果を実体験として評価していません。公開情報に記載がない添削範囲や回答速度は断定できません。

Udemyの価格・セール・定額プランの対象・返金条件は変動します。定額プランではすべての講座を受講できるわけではありません。対象講座の見分け方はUdemyサブスク対象講座の確認方法、返金条件はUdemy公式返金ポリシーを確認してください。定額制プランは原則として買い切り講座と同じ30日間返金保証の対象ではありません。

講座の購入は最終的に各コースの公式ページで内容・金額・利用環境・最新条件を確認したうえで判断してください。会社のシステムに接続する場合は、SQLを学んだだけで権限が与えられるわけではないため、必ず社内の情報管理ルールと担当者の承認を優先してください。

よくある質問（FAQ）

文系・非エンジニアでもSQLを学べますか？

はい。SELECT・WHERE・GROUP BYのように、取り出す列・条件・集計単位を順に指定するところから始められます。ただしSQLもデータベースを操作する言語です。業務データの参照には社内の許可と適切な権限が必要です。

MySQL・BigQuery・PostgreSQLはどれから学ぶべきですか？

Excelの次にデータベースの基礎を理解したいならMySQL、分析用データを集計したいならBigQuery、構築・保守も担当するならPostgreSQLが候補です。職場ですでに使っている環境がある場合は、その環境を優先して学ぶ方が実務につながります。

スマホだけでUdemyのSQL講座を受講できますか？

動画視聴はスマートフォンでもできますが、SQLの演習ではパソコンでクエリを書き、結果を検証することをおすすめします。コースによってはMySQLやDBeaverなどのインストール、あるいはBigQueryへのログインが必要です。

SQLを身につけるまで何時間必要ですか？

講義の再生時間と習得までの時間は同じではありません。演習で手を動かし、JOINで件数が増える理由を説明できるか、集計結果を元データと照合できるかを目安にしてください。2〜4週間は学習計画の一例であり、達成を保証する期間ではありません。

Udemyの定額プランで紹介した3講座を受講できますか？

すべてのUdemy講座が定額対象ではありません。各コースの購入画面に表示される定額対象ラベルを確認してください。対象外なら買い切りを検討し、買い切りと定額で返金条件が異なる点にも注意しましょう。

まとめと次のステップ

本記事では、UdemyのSQLおすすめ講座3選を初心者向け、データ分析向け、MySQL・PostgreSQL・BigQueryの環境別に比較しながら解説しました。

Excelでの集計作業に限界を感じているなら、まずは王道のはじめてのSQL・データ分析入門（MySQL）で基礎固めをするのが近道です。マーケティングデータやクラウド上の大規模データを扱いたいなら実践的SQL入門（BigQuery）、データベースの構築や運用管理まで深掘りしたいならPostgreSQL実践ガイドを選ぶと失敗がありません。

まずはご自身の業務でどのようなデータを扱いたいかを明確にし、気になった講座の公式ページでシラバスやサンプル動画を確認してみましょう。SQLを習得して、日々のデータ集計の負担やミスを減らせるか、小さな検証から判断しましょう。

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