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コース概要

はじめに

  • AWS QuickSightの概要紹介
  • AWSおよびQuickSightとは何か

AWS QuickSightを始める準備

  • AWSとQuickSightアカウントの作成手順
  • QuickSightにおける基本的な作業フローの理解
  • QuickSight UIの使い方や各機能の把握

QuickSightでのデータ準備

  • データ処理プロセスに関する基礎知識
  • SPICEと直接クエリ方式の違い
  • データのアップロードやインポート手法
  • カラムやフィールドの操作手順
  • 計算式・関数・演算子に関する基本知識
  • 文字列処理を用いた計算項目の作成方法
  • 文字情報から必要なデータを抽出する手法
  • 条件付き処理関数の利用法
  • 数値処理による計算式作成手順
  • 各種フィルター設定と適用方法

データ分析および可視化

  • データ準備と分析プロセスの違いを理解する
  • データ分析内容の構築手順
  • 各種グラフや図表の作成法
  • 次元・数値尺度の概念説明
  • 他のデータセットとの統合方法
  • 項目の書式設定・集計処理・細分化レベルの調整
  • 可視化物件の外観修正手法
  • ストーリー要素や階層図作成手順
  • フィルター機能や表形式データの活用
  • KPI指標を表示するグラフの設計法

プロジェクトデータのエクスポートおよび共有

  • 更新処理と定期更新設定に関する説明
  • .csv形式でのデータ出力手順
  • アカウントへのユーザー追加方法
  • データセットや分析結果の共有手法
  • ダッシュボード作成および配布手順

データベースを利用したデータ取得

  • データベース構築法
  • テスト用データの生成方法
  • QuickSightとデータベース間の接続手順
  • SPICEへのデータ読み込み処理
  • クエリ形式でのデータ取得設定
  • 計算項目や関連クエリ情報の取り込み法
  • NoSQL型データベースの利用可能性

まとめおよび今後の学習指針

要求

  • データ分析に関する基本的な知識が求められます

対象者

  • データアナリストの方々
  • データ分析および可視化に興味があるすべての方
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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