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コース概要

BigQueryの紹介

  • BigQueryのアーキテクチャと機能
  • コストモデルと料金体系
  • クエリ実行とストレージの概要

クエリの最適化とコスト削減

  • クエリチューニング技術
  • パーティションテーブルとクラスタリングテーブル
  • クエリパフォーマンスの監視と分析
  • ハンズオンラボ:コスト効率を重視したクエリの最適化

データの取り込みと変換

  • 外部ソースからのデータローディング
  • ETLのためのDataflowおよびDataprepの利用
  • 物化ビューとスケジュールクエリ
  • ハンズオンラボ:レポーティングパイプラインの構築

BigQuery MLの紹介

  • BigQueryにおける機械学習の概要
  • 対応するモデルタイプ(線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなど)
  • MLモデルのためのSQL構文
  • ハンズオンラボ:モデルの作成と学習

BigQuery MLによる予測モデルの構築

  • モデルの学習と評価
  • ML.EVALUATEおよびML.PREDICTの使用
  • レポートへの予測結果の統合
  • ハンズオンラボ:予測アナリティクスワークフロー

エンタープライズアナリティクスにおけるベストプラクティス

  • ガバナンスとアクセス制御
  • スケールにおいて大規模データセットの管理
  • コスト制御戦略
  • 成功事例のケーススタディ

まとめと次のステップ

要求

  • SQLの基礎知識
  • データ管理の概念への familiarity
  • レポート作成またはアナリティクスツールの使用経験

対象者

  • データアナリスト
  • BI開発者
  • データエンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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