通过BigQuery实现高级洞察 – 日语版

课程概况

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。

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课程大纲

はじめに

Data Insights 専門講座の 3 番目のコースにご参加いただきありがとうございます。BigQuery の高度なファンクションとアーキテクチャに関するこのコースの内容を確認しましょう。

高度なファンクションと句

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。

Google データポータルを使用した可視化の強化

ダッシュボードの計算フィールド、フィルタ、複数ページのレポート、ダッシュボード キャッシュなど、高度な可視化のトピック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高速化する方法について学びます。

Cloud Datalab の高度な分析情報

データ サイエンティスト ツールキットの主なツールである Cloud Datalab の紹介。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 Platform 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。

まとめ

お疲れさまでした。これで終了です。これまでに説明した内容をまとめてみましょう。