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コース概要
BigQueryの概要
- BigQueryのアーキテクチャと特徴
- コストモデルと価格設定構造
- 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
- 分割テーブルとクラスターテーブル
- クエリパフォーマンスの監視と分析
- 実践的なラボ:コスト効率の高いクエリの最適化
データ取り込みと変換
- 外部ソースからのデータの読み込み
- DataflowとDataprepを使用したETL
- マテリアライズドビューとスケジュールクエリ
- 実践的なラボ:レポートパイプラインの構築
BigQuery MLの概要
- BigQueryでの機械学習の概要
- サポートされるモデルタイプ(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SQL構文
- 実践的なラボ:モデルの作成と学習
BigQuery MLを使用した予測モデルの構築
- モデルの学習と評価
- ML.EVALUATEとML.PREDICTの使用
- 予測をレポートに統合する
- 実践的なラボ: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のベストプラクティス
- ガバナンスとアクセス制御
- 大規模データセットの管理
- コストコントロール戦略
- 成功した実装事例の紹介
まとめと次回ステップ
要求
- SQLの基本的な知識
- データ管理概念に精通していること
- レポート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
お客様の声 (3)
各トピックのスケジュールと挿入された休憩は、特にそのトピックの初心者にとって情報を理解するのに役立ちます。
Jerico Torres - Globe Telecom
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それは本当に素晴らしいトレーニングコースで、講師は豊富な実践経験をもとにGCPについてよく準備し、詳しく説明しました。
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コース - Google Cloud Platform Basics and Management
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解決策と実践的な使用法の応答。
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