データストラクチャやアルゴリズムを学ぶことは、エンジニアにとって非常に重要だと考えます。
以下はデータストラクチャやアルゴリズムを学ぶことによって得られるであろうメリットです。

メリット

1. 効率的なコードが書ける：適切なデータ構造やアルゴリズムを選択できると、処理速度やメモリ使用量を最適化できます。こちらはat coderなどの練習問題を解いていても明らかでデータ量が大きい処理で非効率なコードを書いてしまうと想定以上のメモリを消費したり、速度が異常に遅くなってしまいます。
2. コードの可読性・保守性向上：適切なデータ構造を選ぶことで、コードが直感的になり、チームでの開発がスムーズになる。こちらは所属するチームにもよるかと思いますが、コーディング規約もあり、基本的なデータストラクチャやアルゴリズムの知識があるだけでも開発効率があがるでしょう。
3. 面接やコーディング試験：Google、Amazon、Meta などの大手 IT 企業では、アルゴリズムとデータストラクチャの理解を問うコーディング面接が一般的。今、受講しているUdemyでのデータストラクチャやアルゴリズムのコースでもGAFAをターゲットとして面接対策のレクチャーがありました。
4. バックエンドやシステムプログラムの最適化：ヒープベースの Priority Queue を使えば、スケジューリングやタスク管理を効率的に行える。グラフなんかはデータベースの設計にも役に立つでしょう。
5. 問題解決能力の向上：アルゴリズムを学ぶことで、抽象的な問題を分解し、解決策を考える力がつく。

デメリット

1. 学習コストが高い：データ構造やアルゴリズムを深く理解するには、多くの時間と労力が必要。
2. 実務で使わない場合もある：Web 開発や業務アプリの開発では、高度なアルゴリズムを直接実装する機会が少ないこともある。
3. フレームワークやライブラリの理解が遅れる可能性：アルゴリズム学習に集中しすぎると、実際の開発に使われるフレームワークやライブラリの習得が遅れることがある。
4. 必要以上に最適化しすぎる危険：理論的に最適なアルゴリズムを追求しすぎると、開発のスピードが落ちることがある。

結論：「エンジニアとしての基礎力を高め、必要な場面で活かす」ことが重要。
特に、データ構造とアルゴリズムを学ぶことで、より良い設計とパフォーマンスの向上が可能になるため、学習する価値は大きい。