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。
Overview
Syllabus
- はじめに
- 本コースで学習する大まかな内容
- 高度な関数と句
- 統計的近似、分析ウィンドウ クエリ、ユーザー定義関数、WITH 句などの高度なファンクションについて学ぶことで、BigQuery での SQL について理解を深めます。
- スキーマの設計とネストされたデータ構造
- 従来のデータベースがデータセットのスケールを処理する方法の進化について説明し、スケールの制約に対処するために BigQuery がどのように開発されたかを比較します。非正規化 BigQuery データ構造の重要な部分である、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドについて詳しく説明します。
- パフォーマンスの最適化
- BigQuery のパフォーマンスに影響を与える基本的な作業と、クエリを最適化してスピードを向上させる方法について学びます。
- Vertex AI Workbench による高度な分析
- Vertex AI Workbench の概要 -- データ サイエンティスト ツールキットの主なツール -- アナリストはスケーラブルなクラウド ノートブックを使用して共同作業ができるようになります。
- データアクセス
- BigQuery データセットの保護と共有は、どの組織にとっても重要です。Google Cloud と BigQuery ツールのうち、権限の管理とデータの共有に利用できるものについて学びます。
- コースのまとめ
- コースの主な学習ポイントのまとめ
Taught by
Google Cloud Training
