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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental ステップ: 7 7時間 クレジット: 34

データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

前提条件:

It is recommended but not required that students have a familiarity with data and spreadsheets.

Quest Outline

ラボ

BigQuery: Qwik Start - コマンドライン

このハンズオンラボでは、コマンドライン インターフェースを使用して一般公開テーブルに対してクエリを実行する方法と、サンプルデータを BigQuery に読み込む方法について説明します。Get Meaningful Insights with Google BigQueryBigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。

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ラボ

Creating a Data Warehouse Through Joins and Unions

このラボでは、SQL の JOIN と UNION を使用して新しいレポート テーブルを作成する方法について詳しく学習します。

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ラボ

BigQuery で日付分割テーブルを作成する

このラボでは、分割データセットに対してクエリを実行する方法、およびクエリのパフォーマンス向上とコストの削減のために独自のデータセット パーティションを作成する方法について詳しく学習します。

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ラボ

データ結合における問題のトラブルシューティングと解決

このラボでは、データテーブルを結合する際の問題を回避するために、テーブル同士の関係を理解し、思わぬ落とし穴の原因を解明する方法について詳しく学習します。

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ラボ

BigQuery での JSON、配列、構造体の操作

このラボでは、BigQuery で半構造化データを操作します(JSON や配列データ型の取り込み)。さまざまな半構造化データセットで実際に読み込み、クエリ実行、トラブルシューティング、ネスト解除を行います。

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ラボ

MySQL、PostgreSQL、SQL Server から Data Catalog コネクタを構築して実行する

このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を取得します。

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ラボ

Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery: チャレンジラボ

このチャレンジラボでは、BigQuery を使用してデータ ウェアハウスを構築および最適化するスキルをテストします

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