ベタバイトのデータを数秒でクエリ・処理する方法を学びたい、またはデータ分析においてデータ量が増加しても自動でスケーラブルにする方法を学習したい方には、このコースが最適です。 ここでは、Google BigQuery データセットからデータマイニング、ビジュアル化、ローディング、などインタラクティブなシナリオと演習を行います。また、スキーマモデル、価格設定のクエリ、データのビジュアル化もカバーされています。 この専門講座は次のスキルがある方に適しています。 データアナリスト、ビジネスアナリスト、ビジネスインテリジェンスを専門としている方。 GCPでスケーラブルなデータソリューションを構築するためにデータアナリストと連携するクラウドデータエンジニア。 本コースを最大限に活用していただくには、ANSI SQLの経験が必要です。 >>> この専門講座にご参加いただくには次のリンクをクリックして、サービス規約をお読みください: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
전문분야 이용 방법
강좌 수강
Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.
이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.
강좌1
Exploring and Preparing your Data with BigQuery 日本語版
Google Cloud チームが提供する Coursera 専門講座、「From Data to Insights with Google Cloud Platform」へようこそ。データ エンスージアストの Evan Jones です。このコースのガイドを務めます。 本専門講座のこの最初のコースは、「Exploring and Preparing your Data with BigQuery」です。ここでは、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 Platform 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 Cloud 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。 このコースは完了までに約 1 週間、合計 5～7 時間の作業時間を必要とします。修了すると、BigQuery 一般公開データセット内の何百万ものレコードに対してクエリを行い、分析情報を引き出せるようになります。データセットの品質を評価し、BigQuery に出力される自動データ クレンジング パイプラインを開発する方法を学習します。さらに、実際の Google アナリティクスの e コマース データセットで、マーケティング分析情報を得るための SQL の作成とトラブルシューティングの演習を行います。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<<
강좌2
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights 日本語版
これは、Data to Insights 専門講座の 2 番目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Google データポータル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 の概念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。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<<
강좌3
Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版
この専門講座の 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度なファンクションと、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。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<<
강좌4
Applying Machine Learning to your Data with GCP 日本語版
ペタバイト規模のデータに対して数秒でクエリを実行して処理する方法や、データの増大に合わせて自動的にスケーリングされるデータ分析に関心がある場合は、ぜひ Data Insights コースを受講してください。 この 1 週間のオンライン速習コースに参加すると、Google Cloud Platform を使用したデータ分析と可視化によって分析情報を得る方法を学習できます。本コースにはインタラクティブなシナリオとハンズオンラボが用意されており、参加者は Google BigQuery のさまざまなデータセットを使用して、分析情報の探索、マイニング、読み込み、可視化、抽出を行うことができます。本コースでは、データの読み込み、クエリの実行、スキーマのモデル化、パフォーマンスの最適化、クエリの料金、データの可視化を扱います。 前提条件 本コースを最大限に活用するには、この専門講座で以下のコースを事前に完了する必要があります。 • Exploring and Preparing your Data • Storing and Visualizing your Data • Architecture and Performance >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳しくは、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。 <<<
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