コース概要

導入

  • Google BigQueryの概要

始めに

  • Google Cloudアカウントの設定
  • BigQuery Web UIの紹介
  • データセットとテーブルの作成および管理
  • BigQueryへのデータのロード
  • BigQueryでの基本的なSQLクエリ

BigQueryでのSQLクエリ

  • 高度なSQLクエリ技術
  • GROUP BYを使用したデータの集約
  • フィルタリングとソーティング
  • 日付と時刻関数の使用
  • 複数テーブルの結合
  • サブクエリとウィンドウ関数

高度なBigQuery機能

  • BigQueryからのデータのエクスポート
  • ユーザー定義関数(UDFs)の使用
  • クエリの管理とスケジューリング
  • BigQueryスクリプトの紹介
  • 配列と構造体の処理
  • JSONデータの処理

BigQueryの最適化

  • クエリパフォーマンス最適化技術
  • テーブルのパーティショニングとクラスタリング
  • クエリ実行計画の使用
  • クエリのトラブルシューティングとデバッグ
  • コスト制御と請求に関するベストプラクティス
  • BigQueryでのセキュリティとアクセス制御

高度なトピックと統合

  • ストリーミングデータを使用したリアルタイムデータ分析
  • Google Data StudioとのBigQueryの統合
  • BigQuery MLによる機械学習の紹介
  • BigQuery MLを使用した機械学習モデルの構築と展開
  • データレイクとBigQueryの統合

まとめと次なるステップ

要求

  • データベースとSQLの概念に関する基本的な理解

対象者

  • データアナリスト
  • データベース管理者
 28 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー