データエンジニア必携！VS Codeの生産性を飛躍させる14の拡張機能
適切なツールを揃えることで、時間を節約し、フラストレーションを軽減し、ワークフローを大幅に効率化できます。
その中でも最も強力なツールの一つが Visual Studio Code（VS Code） です。
今回は、データパイプラインのデバッグからコード生成の効率化などが可能な、データエンジニアが活用すべきVS Code拡張機能14選 を紹介します！
- 1. 1. Jupyter（8700万+ ダウンロード）
- 2. 2. Docker（4100万+ ダウンロード）
- 3. 3. Parquet Viewer（20.2万+ ダウンロード）
- 4. 4. Rainbow CSV（1100万+ ダウンロード）
- 5. 5. YAML（2000万+ ダウンロード）
- 6. 6. Data Wrangler（78.4万+ ダウンロード）
- 7. 7. Copilot（2800万+ ダウンロード）
- 8. 8. Pylance（1億2800万+ ダウンロード）
- 9. 9. SQLTools（490万+ ダウンロード）
- 10. 10. Cloud Code（150万+ ダウンロード）
- 11. 11. Indent-Rainbow（9660万+ ダウンロード）
- 12. 12. SQLite Viewer（160万+ ダウンロード）
- 13. 13. Postman（130万+ ダウンロード）
- 14. 14. GitLens（3800万+ ダウンロード）
- 15. おすすめ参考書
1. Jupyter（8700万+ ダウンロード）
対話型ノートブック & データ探索に最適
Pythonやデータサイエンスを扱うなら、おなじみのJupyterノートブックです。
この拡張機能を使えば、Jupyterの機能をVS Code内で直接利用できます。
データセットの探索、Pythonスクリプトの実行、ETLパイプラインのテストなどを、ノートブック形式のインタラクティブな環境で行えます。アドホックな分析、新しいアイデアの実験、データの可視化に最適 です。
2. Docker（4100万+ ダウンロード）
コンテナ管理 & 環境構築の効率化
データエンジニアにとって、異なるプラットフォームやマシン間での環境管理は大きな課題です。
そこで役立つのが Dockerです。
この拡張機能を使えば、VS Codeから直接Dockerコンテナを管理 できるようになります。データパイプラインのローカル環境構築やクラウドデプロイメントもシームレスに行えるため、環境の一貫性を保つのに不可欠なツールです。
3. Parquet Viewer（20.2万+ ダウンロード）
Parquetファイルの高速閲覧
Apache SparkやHadoop などのビッグデータワークフローで広く使われているカラム型データフォーマット Parquet。
この拡張機能を使えば、VS Code内で直接Parquetファイルを開いて閲覧・検証 できます。
データセットの調査やスキーマ変更の検証を外部ツールなしで行えるため、作業がスムーズになります。
4. Rainbow CSV（1100万+ ダウンロード）
CSV/TSVファイルを見やすく整形
データエンジニアはCSVやTSVファイルを扱う機会が多いと思います。
Rainbow CSV を使えば、各列を色分けして表示し、データを視覚的に整理 できます。値のずれや区切り文字の間違いを即座に見つけられるため、データの誤りを防ぐのに役立ちます。
5. YAML（2000万+ ダウンロード）
設定ファイルの管理を効率化
YAML ファイルはKubernetes、Airflow、dbt などのツールの設定管理に欠かせません。しかし、フォーマットミスが発生しやすく、デバッグが大変です。
この拡張機能を使えば、シンタックスハイライト、バリデーション、エラーチェック が可能になり、設定ファイルを常にクリーンな状態に保てます。
6. Data Wrangler（78.4万+ ダウンロード）
データクリーニング & 変換を直感的に操作
データエンジニアリングにおいて データクリーニングは不可避です。
Data Wranglerは、VS Code上でデータの分析・クリーニング・変換をGUIで直感的に行える ツールです。
統計情報の可視化や、Pandasコードの自動生成も可能で、データの探索・前処理が圧倒的に楽になります。
例：欠損値の補完
7. Copilot（2800万+ ダウンロード）
AIによるコード補完で生産性UP
SQLクエリの作成やデータ操作を自動化したいときは GitHub Copilotが便利です。
OpenAIのGPTを活用し、コードスニペットの提案、ロジックの解決、最適化をサポートしてくれます。繰り返しの作業を減らし、より本質的な問題解決に集中 できるツールです。
例：コード生成
8. Pylance（1億2800万+ ダウンロード）
Pythonの開発効率を大幅向上
Pythonを多用するデータエンジニアにとって、型チェックと補完機能は必須です。
Pylanceは、強力なIntelliSense機能を備え、コード補完、型情報、バグ防止のサポートを行い、より堅牢で効率的なPythonコードを実現 します。
9. SQLTools（490万+ ダウンロード）
データベースの操作とSQLクエリ実行を簡単に
SQLTools を使えば、VS Code上で PostgreSQL、MySQLなどのデータベースに接続し、クエリを実行、スキーマを確認 できます。
クエリランナーやスキーマエクスプローラー、自動補完機能を備えており、データ探索やクエリ最適化がスムーズに行えます。
・サポートしているデータベース（一部抜粋）
10. Cloud Code（150万+ ダウンロード）
GCPクラウド開発 & Gemini AI を活用
Cloud Code は、Google CloudとGeminiの機能を統合し、クラウドネイティブな開発をより簡単にします。
Kubernetes、Cloud Run、Google Cloud API などとシームレスに連携でき、YAMLの編集やクラウドデバッグもスムーズ に行えます。
クラウド上のデータパイプラインやサービスを管理するデータエンジニアにとって、環境構築の手間を大幅に削減できる必須ツールです。
11. Indent-Rainbow（9660万+ ダウンロード）
コードの可読性を向上させるインデントの色分け
PythonやYAMLを扱う際、インデントが深くなると可読性が低下し、エラーの原因にもなります。
Indent-Rainbowは、インデントごとに異なる色を付ける ことで、コードの構造を一目で理解しやすくします。
特に データ変換スクリプトのデバッグやリファクタリング に役立つツールです。
12. SQLite Viewer（160万+ ダウンロード）
SQLiteデータベースを素早く閲覧
プロトタイピングやアプリ開発時、SQLiteのデータを手軽に確認したいことがあります。
この拡張機能を使えば、VS Code上でSQLiteデータベースを開き、クエリを実行 できます。
データの検証や データインジェストの前処理 を素早く行うのに便利です。
13. Postman（130万+ ダウンロード）
APIのテスト & モニタリング
データエンジニアは、外部データの取得やシステム間の連携にAPIを利用する機会が多くあります。
Postman拡張機能を使えば、VS Code内でAPIリクエストを送信、レスポンスを確認、デバッグ できます。
データインジェスト用のAPI連携の検証に最適で、ETLパイプラインの信頼性向上 に役立ちます。
14. GitLens（3800万+ ダウンロード）
Gitの履歴を可視化し、バージョン管理を強化
データパイプラインの開発では、スクリプトや設定ファイルの変更履歴をしっかり管理することが重要 です。
GitLensを使えば、誰が・いつ・どのように変更を加えたのかをVS Code上で簡単に確認 できます。
コードの変更履歴やブレイム（責任者特定）、リビジョンの比較など、チーム開発にも欠かせない機能 を備えています。
