スケーラブル可能なデータ分析方法を学習. ぺタバイトのデータを数秒でクエリ・処理する方法を学習
Dozent: Google Cloud Training
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BigQuery 一般公開データセットにクエリを行い、分析情報を引き出す方法を学びます。
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びます。
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。
クエリ結果から新しい永続テーブルと一時テーブルを作成する
BigQuery に新しいデータセットを読み込んで作成する
SQL の JOIN と UNION を区別して使い分ける
Looker Studio を使用して、ダッシュボードとビジュアリゼーションを作成する
BigQuery で利用できる高度な SQL 関数について学習する。
BigQuery の開発によってスケーリングの制限の問題がどう解決されたかを、従来のデータベースがデータセットのスケーリングに対処するために遂げてきた進化と比較して理解する。
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を確認する。
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を確認する。
ML の概要と ML をビジネスに活用する方法を説明する
事前トレーニング済みの ML モデルとカスタム ML モデルの違いを理解する
BigQuery で機械学習のデータセットを作成する
BigQuery で ML モデルを構築する
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