コース概要

導入

  • AWS QuickSightの概要
  • AWSとQuickSightとは何か

AWS QuickSightの開始

  • AWSおよびQuickSightアカウントの作成
  • QuickSightのワークフローの理解
  • QuickSight UIのナビゲーション

QuickSightでのデータ準備

  • QuickSightでのデータ準備の理解
  • SPICEと直接クエリの比較
  • データをQuickSightにアップロードおよびインポートする
  • 列とフィールドの操作
  • 計算フィールド、関数、および演算子の理解
  • 文字列を使用してプロジェクトに計算フィールドを追加する
  • 文字列から情報を抽出する
  • 条件付き関数の使用
  • 数値で計算フィールドを作成する
  • プロジェクトに異なるフィルターを追加する

データ分析と可視化

  • データ準備と分析の違いの理解
  • データ分析の作成
  • ビジュアルの作成
  • 次元と測定値の理解
  • 追加のデータセットの追加
  • フィールドフォーマット、集約、および粒度
  • ビジュアルのフォーマット
  • ストーリーとトレーマップの作成
  • フィルターとテーブルの使用
  • KPIビジュアルの追加

プロジェクトデータのエクスポートと共有

  • リフレッシュとスケジュールリフレッシュの理解
  • .csvファイルとしてプロジェクトデータをエクスポートする
  • アカウントにユーザーを追加する
  • データセットと分析の共有
  • ダッシュボードの作成と共有

データベースを使用したデータソース

  • データベースの設定
  • ダミーデータの準備
  • QuickSightをデータベースに接続する
  • SPICEへのデータインポート
  • クエリとしてデータをインポートする
  • 計算フィールドとクエリをインポートする
  • NoSQLデータベースの使用

まとめと次に進むステップ

要求

  • データ分析に関する基本的な知識と理解

対象者

  • データアナリスト
  • データ分析と可視化に興味のある方
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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