ホーム > From Data to Insights with Google Cloud Platform -CloudAce主催-

From Data to Insights with Google Cloud Platform -CloudAce主催-

  • New!
    新規コース(過去6ヶ月)

コース基本情報

コースタイトル From Data to Insights with Google Cloud Platform -CloudAce主催-
コースコード GGC0014R  
コース種別 集合研修 形式 講義+実機演習
期間 2日間 時間 10:00~18:30 価格(税抜) 200,000円(税抜)
主催 クラウドエース株式会社
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2019年6月26日(水) ~ 2019年6月27日(木)

CloudAce(大手町日本ビルヂング11F)

  お申し込み後確認

2019年7月25日(木) ~ 2019年7月26日(金)

CloudAce(大手町日本ビルヂング11F)

  お申し込み後確認

2019年9月25日(水) ~ 2019年9月26日(木)

CloudAce(大手町日本ビルヂング11F)

  お申し込み後確認

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。

詳しくはお問い合わせください。

ワンポイント

受付用の名刺を 1 枚ご持参ください。 
また、『最新版の Chrome (ブラウザ)がインストールされた PC』をご持参くださいますようお願いいたします。  
※ インターネット接続に制限のある環境(接続可能ポートが制限されている、等)では、一部の演習に支障がある場合がございますので、制限のない PC をご持参下さい。  
※※下記事前必須手続きが完了していない場合は、ご受講頂けませんのでご注意ください。本手続きが完了しておらず、当日ご受講頂けなかった際は有償キャンセルとなります
※※ 【コース申込前の事前必須手続き】 コースお申込み前に下記リンクよりトレーニングシステム「Qwiklab」アカウントを作成ください。
Qwiklabアカウント作成時のメールアドレスをコース申込時に受講者様メールアドレス欄に記載ください。
既にクラウドエースのQwiklabアカウントをお持ちの方は再登録の必要はございません。

対象者情報

対象者
このクラスは、次のような方を対象としています。

・データ アナリスト、ビジネス アナリスト、ビジネス インテリジェンス プロフェッショナル
・データ アナリストと連携して、Google Cloud Platform にスケーラブルなデータソリューションを構築しようとしているクラウド データ エンジニア
前提条件
このコースを最大限に活用するには、次の条件を満たしている必要があります。

□ANSI SQL の基本的なスキル
当ページ下部の関連付加情報のリンク(概要:標準SQLリファレンス)をご参照ください。

学習内容の詳細

コース概要
ペタバイト級のデータに数秒でクエリを実行し、処理を行う方法を知りたい、あるいはデータの増大に合わせて自動的にスケーリングされるデータ分析について興味があるなら、データ分析コースをぜひ受講してください。

本コースは、Google Cloud Platform を使用したデータの分析と可視化によって有用な情報を抽出する方法を学習します。 本コースには、参加者が多様な Google BigQuery データセットを使い、有用な情報の探索、掘り起こし、読み込み、可視化、抽出を行うインタラクティブなシナリオとハンズオンラボが用意されています。本コースでは、データの読み込み、クエリの実行、スキーマのモデル化、パフォーマンスの最適化、クエリの料金、データの可視化を扱います。
学習目標
このコースでは、次のスキルについて学習します。

● Google Cloud Platform で分析と可視化のツールを使用して、データから有用な情報を抽出する
● Google BigQuery を使用して、データセットに対しインタラクティブにクエリを実行する
● 大規模なデータの読み込み、クリーニング、変換を行う
● Google Data Studio やその他のサードパーティのプラットフォームを使用してデータを可視化する
● 探索的分析と説明的分析の違いを認識し、それぞれのアプローチを使用する場面を区別する
● 新しいデータセットを探索し、隠れた情報を迅速かつ効果的に見つけ出す
● データモデル、およびクエリの料金とパフォーマンスを最適化する
学習内容
モジュール 1: Google Cloud Platform 上のデータの概要
  過去と現在: クラウドでのスケーラブルなデータ分析
  - データ アナリストが直面している分析の課題を明らかにする
  - オンプレミスとクラウドのビッグデータを比較する
  - クラウドでの分析を通して変革した企業の実際のユースケースから学ぶ
  - Google Cloud Platform プロジェクトの基本操作

モジュール 2: ビッグデータ ツールの概要
  データ アナリストとしてのスキルセットに磨きをかける
  - データ アナリストのタスクと課題、Google Cloud Platform データツールの概要を学ぶ
  - デモ: Google BigQuery で 100 億のレコードを分析する
  - Google BigQuery の 9 つの基本機能を確認する
  - アナリスト用、データ サイエンティスト用、データ エンジニア用の GCP ツールを比較する

モジュール 3: SQL を使用したデータの探索
  Google BigQuery に慣れて、SQL のベスト プラクティスを学ぶ
  - 一般的なデータ探索手法を比較する
  - 高品質の標準 SQL のコーディング方法を学ぶ
  - Google BigQuery 一般公開データセットを探索する
  - 可視化のプレビュー: Google Data Studio

モジュール 4: Google BigQuery の料金体系
  Google BigQuery のストレージとクエリの費用を計算する
  - BigQuery ジョブの概要
  - BigQuery の料金: ストレージ、クエリ、ストリーミングの費用
  - 費用を考慮してクエリを最適化する

モジュール 5: データのクリーニングと変換
  生データをクリーンで高機能なデータセットにまとめる
  - データセットの整合性を確保するための 5 つの原則を確認する
  - データセットの分布形と歪度を明らかにする
  - SQL を使用してデータのクリーニングと変換を行う
  - 新しい UI を使用してデータのクリーニングと変換を行う: Cloud Dataprep の概要

モジュール 6: データの保存とエクスポート
  新しいテーブルを作成し、結果をエクスポートする
  - 永続テーブルと一時テーブルを比較する
  - クエリ結果を保存してエクスポートする
  - パフォーマンスのプレビュー: クエリ キャッシュ

モジュール 7: Google BigQuery への新しいデータセットの取り込み
  データをクラウドに取り込む
  - 外部データソースからクエリを実行する
  - データの取り込みで問題が発生しないようにする
  - 新しいデータを永続テーブルに取り込む
  - ストリーミング挿入について学ぶ

モジュール 8: データの可視化
  可視化を通して効果的にデータを探索し解釈する
  - データ可視化の原則の概要
  - 探索的分析と説明的分析のアプローチを比較する
  - Google Data Studio を Google BigQuery に接続する

モジュール 9: データセットの結合と統合
  データセットにデータをさらに組み入れて機能を充実させる
  - 過去のデータテーブルを UNION で結合する
  - テーブル ワイルドカードを使用して結合を簡単にする方法を学ぶ
  - データスキーマの復習: データを複数のテーブルにリンクさせる
  - JOIN の例と問題の概要

モジュール 10: 高度な関数と句
  Google BigQuery を使用した高度なクエリ記述の詳細を学ぶ
  - SQL CASE ステートメントの復習
  - 分析ウィンドウ関数の概要
  - 一方向のフィールド暗号化でデータを保護する
  - 効果的なサブクエリと CTE の作成について学ぶ
  - SQL と JavaScript の UDF を比較する

モジュール 11: スキーマの設計とネストされたデータ構造
  Google BigQuery でスケールを考慮してデータセットをモデル化する
  - Google BigQuery と従来の RDBMS データ アーキテクチャを比較する
  - 正規化と非正規化: パフォーマンスのトレードオフ
  - スキーマの復習: 良い例、悪い例、ダメな例
  - Google BigQuery 内の配列とネストされたデータ

モジュール 12: Google Data Studio を使用した可視化の強化
  パーフェクトなダッシュボードを作成する
  - CASE ステートメントと計算フィールドを作成する
  - キャッシュを考慮してパフォーマンス上の問題を回避する
  - ダッシュボードの共有とデータアクセス上の問題について学ぶ

モジュール 13: パフォーマンスの最適化
  クエリのパフォーマンス上の問題のトラブルシューティングと解決
  - Google BigQuery のパフォーマンス上の問題を回避する
  - データにホットスポットが生じないようにする
  - クエリ説明マップを使用してパフォーマンス上の問題を診断する

モジュール 14: 詳細な分析情報
  データサイエンティストのように有用な情報を検討、分析、共有する
  - Cloud Datalab の概要
  - Cloud Datalab ノートブックとセル
  - Cloud Datalab を使用する利点

モジュール 15: データアクセス
  クラウドの最優先課題はデータのセキュリティ
  - IAM と BigQuery データセットの役割を比較する
  - アクセス上の問題を回避する
  - メンバー、役割、組織、アカウント管理、サービス アカウントの復習

ご注意・ご連絡事項

・本コースは、クラウドエース株式会社の主催コースです。
・お申込成立後、受講者様のご都合による取消は承ることができません。(受講料金全額をキャンセル料として頂戴いたします。)
・お申込者が受講都合がつかない場合は、代理の方のご出席をお願いいたします。
・クラウドエース株式会社が認める場合、当初の受講予定日から3か月以内の別日程で開催される同一の内容の講座に振り替えることができます。
※手続きが完了していない場合は、ご受講頂けませんのでご注意ください。本手続きが完了しておらず、当日ご受講頂けなかった際は有償キャンセルとなります。

【事前必須手続き】
受講案内に記載してあるリンクよりトレーニングシステム「Qwiklab」アカウントを作成してください。
申込時は Qwiklabアカウントに登録するメールアドレスを受講者様メールアドレスに記載ください。