Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Dataproc でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。
このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。
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このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。
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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。
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このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。
これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。
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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 5月 17, 2024 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 9月 15, 2023 EDT
Looker でのデータモデルの管理
Earned 9月 12, 2023 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築
Earned 9月 12, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned 9月 12, 2023 EDT
Looker での高度な LookML コンセプトの適用
Earned 9月 11, 2023 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 9月 10, 2023 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 9月 10, 2023 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する
Earned 9月 9, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 9月 9, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版
Earned 9月 3, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版
Earned 9月 3, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版
Earned 9月 2, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版
Earned 9月 2, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 8月 10, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版
Earned 8月 9, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 8月 8, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 12月 18, 2022 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 12月 14, 2022 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 12月 14, 2022 EST
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 12月 14, 2022 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 12月 13, 2022 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎
Earned 12月 13, 2022 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 12月 12, 2022 EST
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備
Earned 12月 11, 2022 EST