BigQuery for Marketing Analysts | Qwiklabs

Fundamental ステップ: 8 7時間クレジット: 22

マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察をデータ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべきインフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。

Data

前提条件:

＜条件＞データ及びスプレッドシートに精通していることは、前提ではありませんが推奨されます。

Quest Outline

ラボ

Google BigQuery で SQL を使用して e コマースデータセットを操作する

このラボでは、BigQuery を使用してデータを見つけ、クエリを作成して data-to-insights 一般公開データセットに対して実行する方法を学習します。

ラボ

データポータルを使ったデータ探索とレポート作成

このラボでは、Google データポータルを Google BigQuery データテーブルに接続してグラフを作成する方法を学習し、ディメンションと指標の関係を確認します。

ラボ

BigQuery で永続テーブルとアクセス制御ビューを作成する

このラボでは、既存の e コマースデータセットから新しい永続的なレポートテーブルと論理ビューを作成する方法について詳しく学習します。

ラボ

BigQuery に新しいデータセットを取り込む

このラボでは、BigQuery 内のテーブルに新しいデータセットを取り込む方法について詳しく学習します。

ラボ

Google データポータルと BigQuery で BI ダッシュボードを構築する方法

バックエンドで BigQuery を利用するフロントエンドとして、BI ダッシュボードをデータポータルで構築する方法を説明します。

ラボ

Data Catalog: Qwik Start

このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を獲得します。

ラボ

Data Catalog を使用して、複数プロジェクトでデータセットメタデータを探索する

このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を取得します。

ラボ

MySQL、PostgreSQL、SQL Server から Data Catalog コネクタを構築して実行する

このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を取得します。