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Syllabus
コースの概要
このモジュールでは、コースのアジェンダを紹介します。
データ アナリストのための BigQuery
最初のモジュールでは、データ アナリストが直面している分析の課題を確認し、オンプレミスと Google Cloud のビッグデータを比較します。次に、Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスである BigQuery について説明し、データ分析のニーズに最適な BigQuery の機能を確認します。最後に、Google Cloud での分析を通して変革を実現した企業の実際のユースケースを見ていきます。
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このモジュールでは、コースのアジェンダを紹介します。
データ アナリストのための BigQuery
最初のモジュールでは、データ アナリストが直面している分析の課題を確認し、オンプレミスと Google Cloud のビッグデータを比較します。次に、Google Cloud のエンタープライズ データ ウェアハウスである BigQuery について説明し、データ分析のニーズに最適な BigQuery の機能を確認します。最後に、Google Cloud での分析を通して変革を実現した企業の実際のユースケースを見ていきます。
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データ アナリストのための BigQuery.
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Career center
Learners who complete データ アナリストのための BigQuery will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
データアナリスト
データアナリスト
データアナリストは、生データを分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ実践的な洞察を抽出する専門家です。このコースは、データアナリストとしてのキャリアを追求する方にとって特に有用です。BigQueryを用いたデータの取り込み、クリーニング、変換、そしてSQLによる高度なクエリ作成スキルを習得できます。また、Looker StudioやConnected Sheetsなどのツールを使用して、分析結果を効果的なダッシュボードやレポートとして可視化する手法も学びます。データ分析プロセス全体を通じて、データの完全性を確保し、企業の変革を推進するための実践的な知識が得られるでしょう。最新のGoogle Cloud環境でのビッグデータ分析能力を養い、データドリブンな意思決定を支援する中心的な役割を担う準備が整います。
ビジネスインテリジェンスアナリスト
ビジネスインテリジェンスアナリスト
ビジネスインテリジェンスアナリストは、企業のデータを活用してビジネスパフォーマンスを評価し、戦略的な意思決定を支援する役割を担います。本コースは、ビジネスインテリジェンスアナリストを目指す方に最適な内容です。BigQueryでのデータクエリ、変換、および分析を通じて、複雑なビジネス課題に対する洞察を導き出す能力を養います。Looker StudioやConnected Sheetsを使った効果的なデータ可視化の手法を学び、ステークホルダーに分かりやすいレポートやダッシュボードを作成する実践的なスキルが身につきます。データの取り込みからETL戦略、そしてパイプラインの構築に至るまで、データのライフサイクル全体を理解し、企業のデータ活用を推進する専門家として活躍できるでしょう。
アナリティクスエンジニア
アナリティクスエンジニア
アナリティクスエンジニアは、データアナリストが効果的にデータを利用できるよう、クリーンで信頼性の高いデータモデルとパイプラインを構築する重要な役割を担います。このコースは、アナリティクスエンジニアとしてのキャリア形成に大変役立ちます。BigQueryをエンタープライズデータウェアハウスとして活用し、SQLを用いたデータのクリーニング、変換、および準備のスキルを深く学べます。特にDataformを使ったスケーラブルなデータ変換パイプラインの開発、バージョン管理、オーケストレーションは、アナリティクスエンジニアの業務に直結する専門知識です。このコースを通じて、データの完全性を確保し、分析基盤の効率性と信頼性を高めるための実践的な技術を習得できます。
レポート開発者
レポート開発者
レポート開発者は、ビジネスユーザーが情報に基づいた意思決定を行えるよう、データを視覚的に表現したダッシュボードやレポートを作成する役割を担います。このコースは、レポート開発者としてのキャリアを強化する上で非常に実践的な内容です。BigQueryでクエリを実行して必要な分析情報を抽出し、その後、Looker StudioやConnected Sheetsといったツールを使用して、これらの情報を洞察に富んだ形で可視化する方法を学びます。効果的な可視化の理論とベストプラクティスについても簡潔に学ぶことで、魅力的で分かりやすいレポートを作成するスキルを習得できます。データのクリーニングから最終的な表現まで、データ活用の全工程を網羅的に理解することが可能です。
データエンジニア
データエンジニア
データエンジニアは、企業が必要とするデータを収集、保存、処理するための堅牢なインフラストラクチャとパイプラインを設計・構築します。本コースは、データエンジニアリングの基礎となる重要なスキルを提供します。BigQueryへのデータ取り込み方法、ELTやETLといったデータロード戦略、および外部データソースの扱いについて深く理解できます。また、Dataprep、Cloud Data Fusion、Dataflow、Dataprocといった関連プロダクトの紹介を通じて、Google Cloudエコシステム内でのデータ処理フローの全体像を把握できます。Dataformによるデータ変換パイプラインの開発とオーケストレーションの学習は、データエンジニアとしてスケーラブルで信頼性の高いデータ基盤を構築する能力を高める上で非常に有用です。
プロダクトアナリスト
プロダクトアナリスト
プロダクトアナリストは、プロダクトの利用状況やユーザー行動に関するデータを分析し、プロダクト改善のための洞察を提供します。このコースは、プロダクトアナリストとしてデータに基づいた意思決定を支援する能力を向上させます。BigQueryを活用したデータの探索、SQLによる複雑なクエリの実行、およびデータのクリーニングと変換のスキルは、プロダクトデータから意味のある情報を引き出す上で不可欠です。Looker StudioやConnected Sheetsを通じた分析結果の可視化は、プロダクトマネージャーや開発チームに明確なインサイトを伝えるために役立ちます。このコースにより、データ駆動型のプロダクト開発サイクルに貢献するための実践的なスキルを習得できます。
マーケティングアナリスト
マーケティングアナリスト
マーケティングアナリストは、マーケティングキャンペーンの効果測定や顧客行動の分析を通じて、マーケティング戦略を最適化します。本コースは、マーケティングアナリストがデータに基づいた意思決定を行うために必要なスキルを提供します。BigQueryを用いた顧客データやキャンペーンデータのクエリ、クリーニング、変換の技術を習得することで、複雑なマーケティング課題に対する深い洞察を得られます。Looker Studioなどのツールを使った効果的なデータ可視化は、マーケティングパフォーマンスを明確に示し、戦略立案に貢献するために不可欠です。このコースを通じて、データドリブンなマーケティングを展開するための実践的な分析能力を養うことができます。
データウェアハウスエンジニア
データウェアハウスエンジニア
データウェアハウスエンジニアは、企業の分析ニーズをサポートするために、大規模なデータウェアハウスシステムの設計、構築、保守を担当します。このコースは、データウェアハウスエンジニアを目指す方にとって本質的な知識を提供します。Google Cloudの主要なエンタープライズデータウェアハウスであるBigQueryについて深く学び、その機能、アーキテクチャ、およびスケーラビリティを理解します。データの取り込み戦略（ELT/ETL）、外部データソースの管理、そしてSQLを用いたデータクリーニングと変換の技術は、データウェアハウスエンジニアの日常業務に直結します。Dataformによるデータ変換パイプラインの効率的な開発方法も習得し、堅牢なデータウェアハウスを構築・管理する力を養います。
SQLデベロッパー
SQLデベロッパー
SQLデベロッパーは、リレーショナルデータベースと効果的に連携するために、複雑なSQLクエリを設計、開発、最適化する専門家です。このコースは、SQLデベロッパーとして深い専門知識を築きたいと考える方に極めて強力な基盤を提供します。BigQueryというエンタープライズデータウェアハウスを舞台に、シンプルなSELECT文から始まり、データの探索、クリーニング、変換のための高度なSQL技術を実践的に習得します。データの完全性に関する原則を理解し、クエリを通じてデータを効率的に操作する方法を学びます。このコースで得られるBigQueryにおけるSQLの専門知識は、大規模データセットを扱うあらゆるSQL開発の場面で、その価値を発揮するでしょう。
ビジネスインテリジェンスコンサルタント
ビジネスインテリジェンスコンサルタント
ビジネスインテリジェンスコンサルタントは、企業のデータ活用戦略を立案し、BigQueryのようなBIツールを導入してビジネス課題を解決するための専門的なアドバイスを提供します。本コースは、ビジネスインテリジェンスコンサルタントとして顧客に価値を提供するための実践的な知識を養う上で大いに役立ちます。BigQueryの機能、データ取り込み、変換、そしてSQLによる高度なデータ分析方法を深く理解することで、多様な業界の顧客ニーズに対応できます。Looker Studioなどでの可視化スキルは、分析結果を明確に提示し、データ変換パイプラインの構築に関する知識は、堅牢なBIソリューションを設計する上で不可欠です。
クラウドデータスペシャリスト
クラウドデータスペシャリスト
クラウドデータスペシャリストは、クラウド環境におけるデータソリューションの設計、実装、管理を行う専門家です。本コースは、Google Cloudエコシステム内でキャリアを築きたいクラウドデータスペシャリストにとって理想的です。特に、Google CloudのエンタープライズデータウェアハウスであるBigQueryの機能と、データ取り込み、変換、クエリの方法について深く学習します。Dataprep、Cloud Data Fusion、Dataflow、Dataprocといった関連プロダクトの紹介を通じて、Google Cloudにおけるデータ処理の全体像を把握し、BigQuery Studioの最新機能も体験できます。この知識は、スケーラブルでコスト効率の高いクラウドデータソリューションを構築するために不可欠です。
マーケティングオペレーションズアナリスト
マーケティングオペレーションズアナリスト
マーケティングオペレーションズアナリストは、マーケティング部門の効率性と効果を向上させるため、プロセス、テクノロジー、データフローを管理します。このコースは、マーケティングオペレーションズアナリストとしてデータに基づいた意思決定を支援し、オペレーションを最適化する上で非常に有用です。BigQueryを用いたマーケティングデータのクエリ、クリーニング、変換スキルは、CRMデータやキャンペーンデータから正確なレポートを作成し、パイプラインの健全性を監視するために不可欠です。Dataformを使ったデータ変換パイプラインの自動化とオーケストレーションの知識は、マーケティングデータ基盤の効率化に直接貢献します。Looker Studioでの可視化を通じて、マーケティングパフォーマンスを関係者に明確に伝える能力も身につけます。
データサイエンティスト
データサイエンティスト
データサイエンティストは、統計学や機械学習の手法を駆使してデータからパターンや予測モデルを導き出し、複雑なビジネス課題を解決します。このコースは、データサイエンティストにとって不可欠なデータの探索、準備、およびクリーニングの基礎を固める上で極めて有用です。BigQueryを用いた大規模なデータセットへの効率的なクエリ実行能力は、統計分析やモデル構築の前段階で大量の生データを扱う際に重要です。Jupyter Notebooksの紹介を通じて、PythonやRといったプログラミング言語を用いたさらなる分析への橋渡しを学びます。このコースは、分析基盤の理解を深め、より高度なデータサイエンスの学習へと進むための強固な土台を築きます。高度な学位が通常求められます。
データアーキテクト
データアーキテクト
データアーキテクトは、組織のデータ戦略を定義し、大規模なデータシステムとインフラストラクチャの設計を主導します。このコースは、データアーキテクトとしてのキャリア形成において、特にGoogle Cloud環境でのデータウェアハウジングに関する重要な基礎知識を築くのに役立ちます。BigQueryの機能と、ELT/ETLアプローチによるデータ取り込み、さらにはDataformを使ったスケーラブルなデータ変換パイプラインの設計思想を学ぶことで、堅牢かつ効率的なデータアーキテクチャの構築に必要な深い理解を得ます。Dataprep、Cloud Data Fusion、Dataflow、Dataprocといった関連プロダクトの知識も、包括的なデータソリューションを設計する上で有用です。通常、この役割には豊富な実務経験と高度な専門性が求められます。
データガバナンススペシャリスト
データガバナンススペシャリスト
データガバナンススペシャリストは、データの品質、セキュリティ、コンプライアンスを確保するための戦略とフレームワークを策定し、実行します。このコースは、データガバナンススペシャリストとしてデータの完全性を維持し、信頼できるデータ環境を構築する上で役立つ可能性があります。データのクリーニング、変換、および準備に関するモジュールは、データ品質の向上に直接関係します。BigQueryへのデータ取り込みプロセスを理解することは、データソースから最終的なレポートまでのデータフローを管理し、エラーや矛盾を特定するために重要です。このコースは、データ品質管理とデータ処理プロセスの透明性に関する実践的な視点を提供します。
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Reading list
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Focuses on using BigQuery for machine learning. It covers topics such as data preparation, feature engineering, and model training. It valuable resource for anyone who wants to use BigQuery to build machine learning models.
Provides a comprehensive overview of machine learning, covering topics such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
Is an excellent starting point for anyone new to data analysis or statistics. It demystifies core statistical concepts without relying heavily on mathematical formulas, making it highly accessible for high school and undergraduate students. It provides a strong foundation in the intuition behind statistical analysis and helps readers understand how data can be used and misused. This is valuable background reading that builds prerequisite knowledge.
Provides a comprehensive overview of big data analytics, covering topics such as data management, data mining, and data visualization. It valuable resource for students and practitioners who want to gain a better understanding of big data analytics.
Focuses on the crucial skill of communicating insights from data effectively through compelling visualizations. is highly relevant for all levels, emphasizing the importance of clear and impactful data presentation. It is valuable additional reading that complements technical data analysis skills.
Provides a guide to creating effective and aesthetically pleasing data visualizations. It delves into the principles behind good visualization design, helping readers make informed choices about how to represent their data. It valuable reference for anyone creating visualizations, from students to professionals.
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An excellent overview of Bayesian statistics, this book provides a comprehensive introduction to the theory and practice of Bayesian data analysis. The focus on practical applications and real-life examples makes it a great choice for students and practitioners alike.
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A classic text in the field of data mining, this book provides a comprehensive overview of techniques and algorithms used for extracting knowledge from large datasets. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and researchers.
A hands-on guide to data analysis using Python, this book covers a wide range of topics, including data cleaning, transformation, visualization, and modeling. Written by the creator of Pandas, it practical resource for students and professionals in various fields.
A widely-used textbook for undergraduate and graduate-level statistics and data science courses. It provides a comprehensive overview of statistical learning methods with practical applications in R. While it can be challenging, it solidifies understanding of key modeling and prediction techniques. This core textbook for those seeking a deeper understanding.
This online book provides a comprehensive overview of machine learning concepts and techniques. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
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A comprehensive introduction to data analysis using R, this book covers a wide range of topics, including data manipulation, visualization, and statistical modeling. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners.
Provides a comprehensive overview of statistical methods for data analysis, covering topics such as probability distributions, hypothesis testing, and regression analysis. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners in various fields.
This comprehensive handbook provides a wide range of topics in data science, including data mining, machine learning, and data visualization. Written by experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a broad understanding of data science.
Provides a foundational understanding of the fundamental principles of data science and the data-analytic thinking necessary for extracting value from data in a business context. It is highly relevant for undergraduate business analytics programs and working professionals. It serves as a useful reference for understanding the business applications of data analysis and is commonly used as a textbook.
A timeless classic that remains highly relevant today. exposes common ways statistics can be manipulated or misinterpreted, fostering a critical eye essential for anyone working with data. It's valuable for all levels, from high school to professional, as it highlights the importance of data integrity and ethical considerations. This serves as crucial additional reading to develop data literacy.
Explores the world of prediction and forecasting across various fields, demonstrating how data analysis and statistical modeling are used in practice. It's particularly engaging for undergraduate and graduate students interested in the application of data analysis in real-world scenarios. It adds breadth by showcasing diverse applications and the challenges involved in making accurate predictions.
Written by the creator of the pandas library, this practical, hands-on guide to manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is essential for anyone using Python for data analysis, from undergraduates to professionals. It serves as an invaluable reference tool and is commonly used as a textbook or supplementary material in data analysis courses focusing on Python.
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Provides a comprehensive introduction to data analysis using R and the tidyverse package collection. It's highly recommended for students and professionals using R, offering a structured approach to data manipulation, visualization, and modeling. It functions well as a textbook and a practical reference.
A classic text in the field of statistical learning, this book covers a wide range of topics, including linear and nonlinear regression, classification, unsupervised learning, and model selection. It comprehensive resource for students and practitioners in various fields.
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