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BigQuery Basics for Data Analysts

ステップ: 12 0分 無料

データベース ハードウェアの管理の必要なく、データ分析の取り組みを拡大したいですか?このインタラクティブな BigQuery の一連のラボを通して、データ ウェアハウスからクエリを実行し、インサイトを得るためのベスト プラクティスを学習できます。 BigQuery は Google のフルマネージドで、NoOps、低コストの分析データベースです。BigQuery を使用することにより、インフラストラクチャの管理およびデータベース管理者を必要することなく、何テラバイトものデータをクエリできます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制課金モデルを活用できます。BigQuery の使用により、データ分析に集中して、有意義なインサイトを見つけることができます。

前提条件:

受講者は、データおよびスプレッドシートに精通していることが推奨されますが、要件ではありません。

Quest Outline

ハンズオンラボ

SQL for BigQuery と Cloud SQL の概要

このラボでは、基本的な SQL 句について学び、BigQuery と Cloud SQL で実際に構造化クエリを実行します。

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BigQuery ウェブ UI を使用する

このラボでは、ウェブ UI 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 BigQuery の短い動画をご覧ください。

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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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Google BigQuery で SQL を使用して e コマース データセットを操作する

このラボでは、BigQuery を使用してデータを見つけ、クエリを作成して data-to-insights 一般公開データセットに対して実行する方法を学習します。

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BigQuery でのよくある SQL エラーのトラブルシューティング

このラボでは、BigQuery を使用して、SQL の一般的なエラーのトラブルシューティング、「data-to-insights」一般公開データセットに対するクエリの実行、クエリ検証ツールの使用、SQL の構文エラーと論理エラーのトラブルシューティングを行います。

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データポータルを使ったデータ探索とレポート作成

このラボでは、Google データポータルを Google BigQuery データテーブルに接続してグラフを作成する方法を学習し、ディメンションと指標の関係を確認します。

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データポータルを使ったデータ探索とレポート作成

このラボでは、Google データポータルを Google BigQuery データテーブルに接続してグラフを作成する方法を学習し、ディメンションと指標の関係を確認します。

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BigQuery で永続テーブルとアクセス制御ビューを作成する

このラボでは、既存の e コマース データセットから新しい永続的なレポート テーブルと論理ビューを作成する方法について詳しく学習します。

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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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JOIN と UNION を使用してデータ ウェアハウスを構築する

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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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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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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BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する

このラボでは、新たに使用できるようになった e コマース データセットを使用して一般的なクエリを実行し、企業が知りたい顧客の購買習慣に関する情報を取得します。

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BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測

このラボでは、BigQuery の一般公開データセットの中から、数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを使って、運賃を予測する ML モデルを BigQuery 内に作成し、モデルの予測性能を評価します。

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