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Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版
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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。

الوحدات

概要

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  • コースの概要

高度な BigQuery SQL 関数

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4 Videos

  • 高度な関数（統計関数、分析関数、ユーザー定義関数（UDF））
  • 分析関数、WITH 句、RANK()
  • BigQuery のユーザー定義関数（UDF）
  • サブクエリと CTE の作成

ラボ: 高度な SQL 関数から分析情報を得る

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  • ラボ: 高度な SQL 関数から分析情報を得る

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  • ラボの概要: 高度な SQL 関数から分析情報を得る

モジュール理解度チェック

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  • 理解度チェック: 高度な関数

背景: 従来のリレーショナル データベース アーキテクチャ

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  • BigQuery と従来のリレーショナル データ アーキテクチャ

BigQuery アーキテクチャ

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  • 非正規化された列ベースのストレージ
  • テーブルのシャーディング
  • ネストされたフィールドと繰り返しフィールドの概要

BigQuery のネストされたフィールドと繰り返しフィールド

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  • 配列と構造体の概要
  • 配列のフラット化: レガシーと標準
  • モジュールの概要

ラボ: BigQuery での JSON、配列、構造体の操作

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  • ラボ: BigQuery での JSON、配列、構造体の操作

モジュール理解度チェック

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  • 理解度チェック: BigQuery アーキテクチャ

パフォーマンスの最適化

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  • 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
  • パフォーマンスの問題を診断する

ラボ: BigQuery のコストとパフォーマンスの最適化

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  • ラボ: BigQuery のコストとパフォーマンスの最適化

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  • ラボの概要: BigQuery のコストとパフォーマンスの最適化

モジュール理解度チェック

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  • 理解度チェック: パフォーマンスの最適化

Vertex AI Workbench の概要

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  • 省略可 - Vertex AI 上の JupyterLab における BigQuery

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  • Cloud の Notebooks の基礎

データアクセス

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  • データアクセスの役割、承認済みビューの作成、よくある問題

モジュール理解度チェック

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  • 理解度チェック: データアクセス

コースのまとめ

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  • コースのまとめ

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Explore advanced SQL techniques in "Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版" by Coursera. Ideal for IT and Computer Science enthusiasts, this course delves into BigQuery's architecture, advanced functions, and query optimization. Perfect for those looking to enhance their SQL skills, with subscription options available for both Starter and Professional levels. Dive in and elevate your data querying capabilities!

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