Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版

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。

• 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