お問い合わせ

コース概要

はじめに

  • Google BigQueryの概要説明

導入編

  • Google Cloudアカウントの設定方法
  • BigQueryウェブUIの紹介
  • データセットおよびテーブルの作成・管理手法
  • BigQueryへのデータ読み込み手順
  • BigQueryにおける基本的なSQLクエリの書き方

BigQueryでのSQL照会

  • 高度なSQL照会技術の習得
  • GROUP BYを用いたデータ集計手法
  • データの絞り込みおよび並べ替え方法
  • 日時関数の活用術
  • 複数テーブルの結合手順
  • サブクエリやウィンドウ関数の利用法

高度なBigQuery機能の活用

  • データのエクスポート処理方法
  • ユーザー定義関数(UDF)の実装手順
  • クエリの管理および自動化設定
  • BigQueryスクリプトの基本概要
  • 配列や構造体データの取り扱い方
  • JSON形式データの利用方法

BigQueryの最適化テクニック

  • クエリパフォーマンス向上手法の習得
  • テーブルのパーティション分けやクラスタリング方法
  • クエリ実行計画の解釈と活用術
  • クエリ障害の診断・デバッグ手法
  • コスト管理および課金最適化策
  • BigQueryにおけるセキュリティ設定やアクセス制御方法

高度なテーマと他システム連携の実践

  • ストリーミングデータを用いたリアルタイム分析手法
  • Google Data StudioとのBigQuery連携手順
  • 機械学習用途向けBigQuery MLの基本説明
  • BigQuery MLを利用した機械学習モデルの作成・運用方法
  • データレイク環境との連携手法

まとめおよび今後の取り組み

要求

  • データベースおよびSQLに関する基本的な知識が必要です。

対象者

  • データ分析担当者
  • データベース管理者
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー