メンバー加入日: 2024
データ アナリストのための BigQuery
Earned 11月 21, 2025 EST
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 10月 20, 2025 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 8月 8, 2024 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する
Earned 8月 2, 2024 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 7月 24, 2024 EDT
このコースは、データ分析のニーズに合わせた BigQuery の使用方法について学習したいと考えているデータ アナリストを対象としています。動画、ラボ、デモを組み合わせることにより、BigQuery でデータを取り込み、変換し、クエリを実行してビジネス上の意思決定に役立つ分析情報を引き出す方法について、さまざまなトピックを取り上げます。
この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。
この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。 実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。
データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。
このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。