
AWS(Amazon Web Service)入門者の講義
Sungmin Kim
¥5,666
入門 / AWS, cloud-computing, cloud-platform
4.6
(248)
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
BigQueryは、Google Cloud Platform(GCP)サーバーレスデータウェアハウス(Serverless Data Warehouse)です。 BigQueryは、ペタバイト規模のデータを簡単に扱うことができ、企業がデータを保存してクエリするのに役立つクラウドデータベースです。この利点により、膨大なデータをBigQueryマシンラーニングにアップロードすることで、データをよりよく理解できます。また、BigQueryを使用すると、任意のデータをどこでも簡単に読み込むことができます。 Googleドライブを含むさまざまなプラグインを使用すると、外部データセットも簡単にBigQueryテーブルに読み込むことができます。このような拡張性のため、BigQueryの人気は上昇し続けています。
SQLに精通している人なら、bigqueryを学ぶのは簡単です。利点は、高速データ処理とスケーラビリティです。複雑なデータ分析と他のGoogle Cloudサービスとの統合を可能にすることで、Google Analytics 360に役立ちます。
このレッスンでは、データ、テーブル、およびデータセットを検索する方法を学びます。 BigQuery ヒントと書式設定ヘルプを使用して、クエリを効率的に作成できます。 SELECT文を使用して、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、およびORDER BY句を使用して、データに関する重要な質問に答えるSQLクエリ(sql-query)を作成します。複数のテーブル操作と結合の使用に慣れていない場合は、心配しないでください。ビッグクエリー入門者のための講義ですべてを学ぶことができます。
BigQueryのサーバーレスアーキテクチャを使用すると、SQLやPythonなどの言語を使用して、インフラストラクチャ管理なしで組織の最大の質問に答えることができます。 BigQueryは、構造化データと構造化されていないデータの両方を処理する均一な方法を提供し、Apache Iceberg、Delta、Hudiなどのオープンテーブル形式をサポートします。
この講義をすべて受講すれば、皆さんはSQLに非常に大きな自信がつくことができます😃
📌 BigQuery環境で直接講義が行われます。
📌 SQL経験のない方も講義内容を簡単にフォローできます。
📌理論よりは実習にもっと重点を置いており、SQLを一行一行作成しながら不演説明を入れます。
📌 10年以上のSQL経験を持つ講師のノウハウと説明は耳にすっぽり入ってきます。

ビッグクエリを詳しく学びたいです。
BigQueryコンポーネントの詳細な内部を学びたい人

SQLを早く習いたいです。
データの旅を始めたばかりで、短時間で初級から上級までSQLをマスターしたい方

Googleクラウドデータエンジニアの資格に興味があります。
ビッグクエリもデータエンジニア資格コースに含まれているので、ビッグクエリをもっと詳しく知りたい方
BigQuery Console(BigQuery Console)環境がさらに快適になります。
SQLをより能率的に扱うことができます。
ビッグクエリの助けを借りて、データ分析がさらに容易になります。
Googleクラウドデータエンジニアの資格の準備が容易になります。
ARRAY & STRUCT
ビッグクエリによって提供される複雑なデータ型ARRAY & STRUCTを深く扱い、豊富な実習で皆さんに簡単に解いて説明します。
様々なJOINパターン
SQLには多くのJOINパターンがあります。いつどのようにJOINを書くべきかは、入門者の方にとって理解するのが難しく、講義の途中に絵を追加して皆さんの理解をお手伝いします。
SQL基本文法
SQLを作成するために必ず知っておくべき多くのキーワードを扱います。ビッグクエリが提供するパブリックデータセットを使用してクエリを実行するときに課金されず、気軽に練習を楽しむことができます。
CRUD
実際に多くのSQL講義であまり扱いにくい内容ですが、本講義ではCRUDとは何か、どのようにビッグクエリで使用されるか詳細に説明しています。
Tempus Inc - Senior Software Engineer (2019~現在)
BigQuery&Python BigQuery SDK&DBT(Data Build Tool)を活用したデータ前処理の開発
Implement PHI data masking & automate data legal review process
CarVi Inc - Data Scientist ( 2017 - 2019)
自律走行データ分析
リアルタイム走行データ収集と分析、車線逸脱&車両衝突システムの実装
Inflearnインストラクター - AWS入門者のための講義(講義リンク)
Inflearnインストラクター - AWS中上級者向け講義(講義リンク)
Inflearnインストラクター - AWS実践編のための講義(講義リンク)
Inflearnインストラクター - Python入門者のための講義(講義リンク)
著者 -仕事に直接書くAWS入門( 図書リンク)
講義はMacOS、Google Chromeで行われます。
本講義では添付ファイルを別途提供しません。すべての講義はビデオを通して行われます。
SQLの基本知識
基本的なプログラミング知識(プログラミング知識がなくても大丈夫です😃 )
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
6,123
受講生
326
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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