Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版

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  • 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。

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