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Analyze BigQuery data in Connected Sheets: チャレンジラボ

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info このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。
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ARC103

Google Cloud セルフペース ラボのロゴ

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

設定

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

  • 標準的なインターネット ブラウザ(Chrome を推奨)
注: このラボの実行には、シークレット モード(推奨)またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。
  • ラボを完了するための時間(開始後は一時停止できません)
注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

チャレンジ シナリオ

あなたは、ジュニア データ アナリストの職務についたところです。これまでは、各チームが Google スプレッドシートとデータリソースを作成して管理できるようにサポートしてきました。

そのため、これらのタスクに関するスキルと知識がすでにあると想定されています。

チャレンジ

あなたは、ニューヨーク市のタクシーデータを分析する新プロジェクトの最初の作業で、新しく結成された開発チームをサポートする任務を負っています。タクシーチームによる Google スプレッドシートを使用した分析を支援し、次のタスクを完了することが求められています。

  • BigQuery データセットと Google スプレッドシートを接続する。
  • 数式を使用して、空港使用料金が含まれるタクシー賃走の数を特定する。
  • すべての支払い方法の割合を示すグラフを作成する。
  • BigQuery からコネクテッド シートに元データを抽出する。
  • 列を計算して、既存の列の変換や組み合わせから新しい列を作成する。

それぞれのタスクについて詳しく見ていきます。さっそく始めましょう。

タスク 1. Google スプレッドシートを開き、BigQuery データセットに接続する

  • 用意されている認証情報を使用して Google スプレッドシートにログインし、[] > [一般公開データセット] > [new_york_taxi_trips] > [tlc_yellow_trips_2022] に接続します。

タスク 2. 数式を使用して、特定の条件を満たす行をカウントする

  • 数式を使用して、空港使用料が含まれるタクシー賃走の数を特定する。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。コネクテッド シートで数式を使用する

タスク 3. グラフを作成して BigQuery データを可視化する

  • 円グラフを作成して、運賃の支払いに最もよく使用されている支払い方法を特定します。
支払い方法のコード 支払い方法の説明
1 クレジットカード
2 現金
3 料金なし
4 紛争
5 不明
6 無効な賃走

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。コネクテッド シートでグラフを使用する

タスク 4. BigQuery からコネクテッド シートにデータを抽出する

  • pickup_datetimedropoff_datetimetrip_distancefare_amount の列から 10,000 行のデータを抽出して、最長の賃走から順に並べます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。コネクテッド シートで BigQuery データを抽出する

タスク 5. 新しい列を計算して既存の列データを変換する

  • toll_amount 列に基づいて、運賃に含まれる有料道路料金の割合を示す新しい列を計算します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。コネクテッド シートで列を計算する

お疲れさまでした

「Analyze BigQuery Data in Connected Sheets」バッジ

次のスキルバッジを獲得する

このセルフペース ラボは、「Analyze BigQuery data in Connected Sheets」スキルバッジ クエストの一部です。完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジは履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2024 年 3 月 14 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 3 月 14 日

Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google および Google のロゴは Google LLC の商標です。その他すべての企業名および商品名はそれぞれ各社の商標または登録商標です。

始める前に

  1. ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
  2. ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
  3. 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します

シークレット ブラウジングを使用する

  1. ラボで使用するユーザー名パスワードをコピーします
  2. プライベート モードで [コンソールを開く] をクリックします

コンソールにログインする

    ラボの認証情報を使用して
  1. ログインします。他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金が発生したりする可能性があります。
  2. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします
  3. ラボを終了する場合や最初からやり直す場合を除き、[ラボを終了] はクリックしないでください。クリックすると、作業内容がクリアされ、プロジェクトが削除されます

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ありがとうございます。

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1 回に 1 つのラボ

既存のラボをすべて終了して、このラボを開始することを確認してください

シークレット ブラウジングを使用してラボを実行する

このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウントの競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。