
初心者向けBigQuery(SQL)入門
kyleschool
初心者向けのBigQuery(SQL)入門講座です。 データの加工方法を知りたい方におすすめします。 バックエンド開発の視点ではなく、データ分析やデータエンジニアリングの視点からSQLを解説します。
初級
SQL, Google Cloud Platform, bigquery
データを活用したいPMの方々のための講座です。PM職でデータを活用するすべての過程が含まれた講座で、転職初日の生活からプロジェクトの開始と終了まで、業務の流れをすべて盛り込みました。データに基づいた思考から論理的思考、指標の定義、ログ設計、実験設計、データ文化の構築などを網羅し、考える力を養うためのデータ入門講座です。 PM向けの講座として作成しましたが、データアナリストの方が見ても役立つ内容で構成されています(実際に多くのアナリストの方々が受講してくださいました)。 その他にも、マーケター、デザイナー、事業企画職の方々も多く受講されています。
受講生 2,776名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
쿠키
こんにちは。アプリMAU 30万、ウェブMAU 150万程度の規模のサービスを運営している会社で働いているデータアナリストです。最初はグロースマーケターという職務で入社することになったのですが、仕事をするうちに、サービスの規模に比べてアプリのログ設計もされておらず、データ関連の職務も誰もいなかったので、自然と関連の仕事をするようになり、データアナリストに職務が変わりました。 カイルさんの講義を全部聴いてみて、もっと早くこの講義を聴いておけばよかったと後悔しています。この講義を前もって聴いていたら、協業方式、業務方式、コミュニケーション方式、業務スキルなど、色々な面で試行錯誤を本当にたくさん減らせたと思います。 特に、やるべきことを全部フレームワーク化してくださったので、頭の中がとても整理されました。講義を全部聴いて、講義資料の中でフレームワーク化してくださったものだけを一つにまとめて整理するだけでも、業務プロセスを今よりも10倍は効率的に構築できると思います。 このように、私がまさに探し求めていた講義があるという事実にまず驚き、講義を聴いて「どうしたらこんな講義を作れるんだろう?」と思いながら、ずっと驚きながら聴きました。それだけたくさん学びましたし、これからの業務のやり方が大きく変わると思います。適用して実行しながら、成長し続けていきたいと思います。ありがとうございます!
5.0
Sorapi
まだ半分しか聴いていませんが、あまりにも印象深い講義なので、あらかじめ受講評 あります。言語を習得し、ビジネス面で問題を見つめる練習をしようと受講を決心しました。 '分からない分野だから内容も難しいだろう'講義を聞いた後、既存の業務文書を眺める時刻が完全に変わりました。説得と交渉について短く言及してくださった部分もとても印象深かったです。読んでみたいと思います。欲しいですね! (PMだけでなく、デザイナーも知っておけば良い内容だと思うし、マーケティング時にデザイナーも聞けばいいと書いてくれてもいいと思います!近所に共有したいくらいです!)
5.0
Edgar
講義の内容が私に多くの役に立ったので、受講を悩んでいた方々に少しでも役に立つかと、詳しくレビューを残してみます:) 【講義を聞いた背景】 - 私は、デジタルマーケティング代理店でAd Techとデータをよりよく活用して、広告のパフォーマンスを正確に測定し改善するのに役立ちます。 - ただ、チームが新たに新設され、射手なしで業務を行ってみると、データに基づいて問題を解決するプロセスがうまく確立されておらず、チームの業務システムを安定化してみよう講義を聞くようになりました。 【どのように講義を聞いたか】 - 個人の意志だけで頑強するのは事実上不可能だと思われ、ディスコードでスタディメンバーを集めました…! (考えより私のような人が多かったですㅎㅎ) - 同様の目的と意志を持った方々を募集し、スタディグループを開設し、1)講義の頑強、2)お互いの経験共有を目的に運営しました。 - 実務をしてすぐに必要な内容が講義で取り上げられた場合がよくありましたが、その都度講義を浮かべてハンドブックのように参考しながら業務を行いました。 - 新しく知った内容やチームメンバーに共有したい内容は、ジラコンフルエンスに文書でまとめて共有し、チーム内に知識を伝播しました。 【講義を聞いてどんな部分が改善されたか】 - 既存のデータ関連の他の講義たちは技術的な部分を扱うことが多かったようですが、このような技術的な部分よりはすぐに現業で最も必要なソフトスキルを積むことができました。 - その間、名前も知らずに実行してきたフレームワークや方法論について名前をつけてくれ、コミュニケーションがもう少し明快になりました。 - 特に問題定義のフレームワークやデータログ設計部分が私のドメインと最も密接な部分なので、この部分の助けをたくさん受けました。 - 既に知らなかったいくつかの方法論を知り、問題を新しい方法でアプローチし、解決できるようになりました。 【どんな人におすすめなのか】 - 就コン生よりは現職者にもう少し役に立つようです(講義より見れば合いながら激しく共感するモーメントが本当に多いです...) - データに基づいてコミュニケーションを取るマーケティング担当者にも大きな助けになりそうです(GAやAppsflyerなどトラッカーをどのように活用するかについての洞察を得ることができます) - その他、データに基づいて問題を解決したい方にお勧めしますㅎㅎすべてファイティングです!
データ駆動型の業務プロセス
プロダクトデータ分析
実験設計(ABテスト)
指標を定義する
データログ設計(データロギング)
ChatGPTを使用した例
データ分析
Q. この講義を受ける前に考えておくと良いことは何ですか?
皆さんが会社で直面している「問題」を定義してみて、その問題を解決するために何が必要かを考えてみてください。必要なものの中にデータが含まれているなら、この講義が役に立つはずです。
Q. この講義ではPythonやSQLのような技術的な内容も扱いますか?
いいえ、違います。本講義はデータを活用する業務プロセスについて扱います。PythonやSQLのような技術的な内容よりも、実際に業務を進める際に必要な問題定義能力や、業務を遂行するプロセスについて学習します。後日、別途BigQuery(SQL)の講義を制作する予定です。
Q. データを初めて勉強するのですが、難しくないでしょうか?
データを初めて勉強する人が受講するという仮定の下で講義を作成しました。データを活用する観点で講義を進めるため、講義の中で数式は出てきません。最大限基本的な説明を盛り込みましたので、難しい部分があればいつでも質問してください!
✨ 受講前のご案内
学習資料
前提知識および注意事項
データを初めて接する方でも受講できるように最大限説明を追加しているため、必須となる事前知識はありません。ただし、会社で解決したい課題が明確にあると、より効果的です。
講義の質問への回答は確認するたびに行う予定であり、お悩み相談所を毎月運営してその内容をアップデートしていく予定です(お悩みを話してくださる方の許可を得た後)。また、皆さんが共通して気になっている内容があれば、参考にしてお役に立てるようにする予定です。たくさんの質問をお待ちしています!Discordに入って質問していただくのも大歓迎です
学んだ内容をブログにまとめたい場合は、私のウェブページと講義のリンクを必ず明記してください :)
ただし、講義の大部分を掲載することは著作権関連の問題が発生する可能性があります。講義で必ず覚えておきたい核心と、ご自身の考えを添えて記事を書いてみることをおすすめします。
ソン・ポソン様(Product Manager, 優雅な兄弟たち)
データに基づいた意思決定を始めたばかりのPMにとって、一筋の光となるような講義だと思います。PMなら誰もが業務で経験するであろう事例を通じて、講義の内容を仕事にどう適用できるか確信が持てました。転職して新しい環境に適応しなければならない方、業務範囲が広がったPM、あるいはPMになったばかりの方々にとって、この講義はPMとしての問題定義や成果測定、実験設計など、全般的な意思決定力を高め、仕事ができるプロになるための秘伝の書になるはずです。
ユン・ソクジン様(Product Owner, LINER)
「PMのためのデータリテラシー」は、PMのデータ活用の目的から適用までを網羅する、経験に基づいたノウハウを提供します。何度も読み返したくなるほど内容の密度が濃く、PMの多様な悩みに寄り添ってくれる講義です。PMは絶えず変化する状況の中で製品戦略を立て、説得し、そして成功させなければなりません。「PMのためのデータリテラシー」の講義を通じて、組織の成長を牽引するPMへとぜひ成長されることを願っています。
チョ・ドンミン様 (Data Analyst, ネクソン)
<「あなたのPain Point」は何ですか?> AHA Moment。よく耳にする言葉だと思います。しかし、実行するのは困難です。なぜなら、AHA Momentを見つけるためにどのような基盤を整えるべきか、誰とどのように話すべきかなどがよく分からないからです。本当のPain Pointは概念ではなく、概念を実行する「方法」にあるという考えが浮かびます。そして、その「方法」について実質的な解答を提示してくれるのが、本講義の強みだと言えます。
ファン・テヨン様(Product Analyst, Rappolabs)
関連部署(特にプロダクト組織)と協業して成果を出した経験があるカイルさんの経験と悩みが込められているのが、この講義の最大の長所です。プロダクトチームと共に働きながら必要だと感じていた部分だけでなく、実際に発生する事例が適切に盛り込まれているため、ジュニアPMやプロダクト組織と協業するジュニアデータアナリストにぜひおすすめしたい講義です。
パク・ギョンホ様 (AI Research Scientist, SOCAR)
「データドリブンな組織で効果的に働く」という言葉は一見簡単そうに見えますが、「うまく」働くためには数多くの悩みや試行錯誤が必要です。単なる技術的なスキルを超えて、意思決定のプロセス、組織文化の設定、指標の設定および分析まで、数多くのことを理解する過程が必要です。この講義は、データドリブンな組織に入社・転職する前の方々や、データを基盤に働こうとしているPM/POの方々に、上述した要素のすべての内容を伝える講義です。カイルと一緒に働きながら身をもって感じ、私がジュニア時代に経験した試行錯誤を減らすことができる内容がすべて含まれている講義です。データドリブンな組織でビジネスインパクトまで繋がる業務のために、必ず必要な講義として強くおすすめします。
🌿 そして、講義制作にご協力いただいた方々
AC2とRET(Really Effective Teacher)教育から、講義に役立つインスピレーションをたくさん得ることができました。講義制作時にフィードバックをくださったキム・テフン様、パク・ジス様、ユ・ヒョンヨン様、ユン・ソクジン様、ソン・ポソン様、イ・ウンウォン様、イ・チャンヒョン様、チョン・ハリム様、ジョン・ハリム様、チョン・ヘウォン様、チョ・ドンミン様、チョ・ソンミン様、ファン・テヨン様に感謝申し上げます。 và RET (Really Effective Teacher). Xin chân thành cảm ơn các bạn Kim Tae-hoon, Park Ji-soo, Yoo Hyun-young, Yoon Seok-jin, Song Bo-song, Lee Woong-won, Lee Chang-hyun, Jeon Ha-rim, Jeong Ha-rim, Jeong Hae-won, Cho Dong-min, Cho Seong-min và Hwang Tae-yong đã đưa ra những phản hồi quý báu trong quá trình xây dựng bài giảng. and RET (Really Effective Teacher) training. Special thanks to Taehoon Kim, Jisu Park, Hyunyoung Yoo, Seokjin Yoon, Bbosong Song, Woongwon Lee, Changhyun Lee, Harim Jeon, Harim Jung, Haewon Jung, Dongmin Cho, Sungmin Cho, and Taeyong Hwang for providing feedback during the production of this lecture.
学習対象は
誰でしょう?
データに関心があるPM
プロダクトデータ分析をしたい方
データリテラシー能力を身につけたい方
全体的なデータ思考能力を求める新人データアナリスト
データ文化を築いている方
15,212
受講生
582
受講レビュー
405
回答
4.9
講座評価
7
講座
10年目のデータサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアとして勤務し、SOCARとTADAでデータ分析、データエンジニアリング開発、機械学習アルゴリズムの開発を行いました。
カイルスツール(Kyle School)のYouTubeにデータキャリア関連の動画を投稿しており、受講生の方々がいかにして会社で成果を出せるようになるか、ということを悩みながら資料を作成しています。
GoogleのGDE(Cloud)として活動しています。
カイルスクールYouTube:https://www.youtube.com/c/kyleschool
技術ブログ:https://zzsza.github.io/
Instagram:https://www.instagram.com/data.scientist/
代表コンテンツ:https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
データサイエンティストになるために行ってきた様々な努力:https://zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/
全体
90件 ∙ (15時間 35分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
166件
4.9
166件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
現在、データ分析家として働いています。カイル様の講義が上がってきたという話に触れるとすぐに決済して興味のあるパートを先に素早く見ました。 PMだけでなく、データ職員にも役立つ講義だと思います。特に、組織のデータリテラシー能力とデータ文化に関心が多い方が見てもいいと思います。
こんにちは! :) 興味深いパーツを見て、受講評を残してくれてありがとう!私のインフラ初めての受講評だからワクワクしながら見ましたね。組織のデータリテラシー能力とデータ文化が一日で盛り上がって完成されていないことを非常に感じ、その過程で多くの人々と話し、変化のために様々な戦略をしなければならないことを感じました。 この観点から私が知っている暗黙を多くの方に共有すれば私の試行錯誤は経験しないかと思いましたが、よく話していただきありがとうございます!助けが必要な場合はいつでも教えてください:)
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
講義の内容が私に多くの役に立ったので、受講を悩んでいた方々に少しでも役に立つかと、詳しくレビューを残してみます:) 【講義を聞いた背景】 - 私は、デジタルマーケティング代理店でAd Techとデータをよりよく活用して、広告のパフォーマンスを正確に測定し改善するのに役立ちます。 - ただ、チームが新たに新設され、射手なしで業務を行ってみると、データに基づいて問題を解決するプロセスがうまく確立されておらず、チームの業務システムを安定化してみよう講義を聞くようになりました。 【どのように講義を聞いたか】 - 個人の意志だけで頑強するのは事実上不可能だと思われ、ディスコードでスタディメンバーを集めました…! (考えより私のような人が多かったですㅎㅎ) - 同様の目的と意志を持った方々を募集し、スタディグループを開設し、1)講義の頑強、2)お互いの経験共有を目的に運営しました。 - 実務をしてすぐに必要な内容が講義で取り上げられた場合がよくありましたが、その都度講義を浮かべてハンドブックのように参考しながら業務を行いました。 - 新しく知った内容やチームメンバーに共有したい内容は、ジラコンフルエンスに文書でまとめて共有し、チーム内に知識を伝播しました。 【講義を聞いてどんな部分が改善されたか】 - 既存のデータ関連の他の講義たちは技術的な部分を扱うことが多かったようですが、このような技術的な部分よりはすぐに現業で最も必要なソフトスキルを積むことができました。 - その間、名前も知らずに実行してきたフレームワークや方法論について名前をつけてくれ、コミュニケーションがもう少し明快になりました。 - 特に問題定義のフレームワークやデータログ設計部分が私のドメインと最も密接な部分なので、この部分の助けをたくさん受けました。 - 既に知らなかったいくつかの方法論を知り、問題を新しい方法でアプローチし、解決できるようになりました。 【どんな人におすすめなのか】 - 就コン生よりは現職者にもう少し役に立つようです(講義より見れば合いながら激しく共感するモーメントが本当に多いです...) - データに基づいてコミュニケーションを取るマーケティング担当者にも大きな助けになりそうです(GAやAppsflyerなどトラッカーをどのように活用するかについての洞察を得ることができます) - その他、データに基づいて問題を解決したい方にお勧めしますㅎㅎすべてファイティングです!
Edgarさんこんにちは:) とても丁寧なレビューありがとうございます!多くの方々がこの後期を見て、私に役立つだろうか?が分かると思います。 ディスコードでスタディメンバーを集めて頑張ったのもとても上手でした。どうしたらいいのかよく悩んでみて実行されたようで応援したいです。 仕事をすぐによくするように助けたかったし、その内容を中心に講義を作りました。 2-3年目のPM分を対象にしましたが、2-3年目のマーケティング担当者、データアナリストの職務にいる方にも役立ちます(私も学生のときはあまり体感できないようですが、学生のときにこんな内容を聞いても大丈夫かもしれません。そうです) 良いレビューを残してくれてありがとう!私ももっと頑張りましょう..!
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
今日のPMは当然であり、データアナリストの重要な能力は 単にツールを扱ってくれるわけではなく、問題解決する能力だと思います。 このレッスンは、データに基づいてサービス問題を解決するためのプロセスである「問題の選択」、「コア指標の設定」、「どのデータを見るべきですか?」 ;などの能力を育てるのに大きく影響を与えると思います。 講義を知ったことが本当に幸運だと思います。ありがとうございます!
こんにちは:) 講義を知ったことが幸運だと言って感謝していますね!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
データ分析スキルではなく、データで問題をどのように解決し、意思決定するかについての考え方、マインドセットなど中心に構成された講義なのでとても良かったです。考え方やマインドセットだけが話すのではなく、実際のケーススタディを通じて実際に起こるような状況に基づいて考え、行動できるように講義を構成してくれたのがとても良かったです。それで、私もすぐにチームメンバーと試してみて助けも受けました。 70%以上受講すればカイル様と1対1でコーチングを受けることができるのも良かったです。多くの方々がこの講義を通じて、データの問題解決や意思決定プロセスも習得し、会社で仕事を切っていただきたいと思います。 良い講義を作ってくれてありがとう。
こんにちは! 思考方式、マインドセット、ケーススタディでお別れの行動を促したようで嬉しいですね!私が講義を作るとき、「この講義を聞いた方が実際にActionできるようにしよう!」という目標を持って進めました。 現在のイベントで先着順100分に提供されるコーチングも教えてくれてありがとう!機会になる方はぜひ体験してみてほしいですね:)
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
カイルスクールはとても感謝しています!ちょうど本番に遭遇したときに聞こうと残したものを除いて、すべて聞きました。周りにもずっとオススメしています相談も本当に丁寧にしていただきありがとうございます..!! https://sowhatmylifeismine.tistory.com/263 私が講義を聞いて活用した部分をまとめた文です!不足していますが、他の人に少しでも役立ててほしいです!
皆さんこんにちは! 講義受講中に気になる部分を毎回聞いてくれてありがとう!おかげで私もインスピレーションを得られました。ブログの後期よく書いてくださってこの受講坪見たらブログもぜひご覧になればいいと思います:) これからも助けが必要な場合は、いつでも教えてください!
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