
AWS(Amazon Web Service)入門者の講義
Sungmin Kim
¥5,617
入門 / AWS, cloud-computing, cloud-platform
4.7
(247)
このごろ会社や様々なプロジェクトでよく使われるAWSサービスの核心理論を学び、また一緒に従う実践を通じてAWSを完全に私にしよう!
入門
AWS, cloud-computing, cloud-platform
GCP では、構造化データと非構造化データの両方を簡単に扱うことができ、自由なテーブル形式を許可する列指向ストレージ (Columnar Storage) と万能型データベース BigQuery を一緒に学んでみましょう。
20名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限

BigQuery で提供される特殊な構文
ARRAY、STRUCT データ タイプのクエリ
簡単な SQL クエリ
さまざまな JOIN パターンと長所/短所
学習対象は
誰でしょう?
BigQuery を試してみたい方
SQL に興味のある方
BigQuery独自の文法を学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
SQL の基本知識
基本的なプログラミング知識
キャリア認証
6,119
受講生
325
受講レビュー
158
回答
4.7
講座評価
6
講座
こんにちは。私はアメリカでコンピュータサイエンスの学士とデータサイエンスの修士課程を終えた後、現在ヘルスケアドメインでデータエンジニアとして働いているサイモン・キムです。
現在の業務では、AWSとAirflowを基盤に毎日大容量のデータを収集し、ETLパイプラインの設計および運用を行っており、データの安定性と品質を保証するためにCloudWatchとSplunkを活用したモニタリングシステムも併せて管理しています。問題発生時には原因を分析し、必要に応じてパイプラインを改善したり、新しい機能を直接実装したりする役割も担っています。
私が主に使用している技術スタックはPython、SQL、AWSであり、最近ではGCPへの大規模マイグレーションプロジェクトを通じて、BigQuery、GCS、GKE環境においても深い経験を積んでいます。また、DockerとTerraformを活用してインフラをコードで管理するIaC環境でも継続的に作業を行っています。
さらに最近では、AI AgentシステムやHarness Engineeringにも関心を持ち、実際の業務や個人プロジェクトでエージェントベースの自動化システムを設計・実験しています。単にモデルを使用することにとどまらず、複数のエージェントをどのように連携させ、安定的に実行・管理するか、すなわち「AI Agent Orchestration」と「Execution Harness」の構造について模索し続けています。
データエンジニアとして働く中で最も強く感じたことは、技術は絶えず変化しますが、その本質は思ったほど大きく変わらないということです。一つの技術を深く理解すれば、他の技術へと拡張するプロセスははるかに容易になります。私はこの「核心的な原理の共通性」を中心に、単なる技術の羅列ではなく、本質を理解する学習体験をお伝えしたいと考えています。
今回の講義を通じて、私が現場で積み上げてきた実戦経験とインサイトを惜しみなく共有し、皆さんが自ら問題を解決できる力を養えるよう、ガイド役を務めたいと考えています。
私サイモン・キムは、難解で複雑な技術も分かりやすく紐解き、楽しくて理解しやすい講義を作ることを目標としています。受講生の皆様と絶えずコミュニケーションを図りながら、共に成長していきたいと考えています。
皆様の実力が目に見えて成長していく過程を共に見守ることが、私にとって最大のやりがいです。ありがとうございます。
全体
35件 ∙ (2時間 48分)
4. CRUD紹介
03:38
7. WHEREでデータフィルタリング
03:06
8. 不要なカラムはEXCEPTで削除
03:49
9. WITHを用いたCTEの理解
05:19
11. GROUP BYでデータまとめ
04:33
15. DISTINCTで固有の値を取得
04:06
20. ARRAY & STRUCT
07:14
22. UNNEST
05:30
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