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このコースでは、Teradata の SQL ベースのクラウドデータウェアハウスに精通していて、BigQuery に移行したいと考えているプロフェッショナル向けに BigQuery の基本について説明します。インタラクティブな講義コンテンツとハンズオンラボを通して、BigQuery でリソースをプロビジョニングする方法、データアセットを作成して共有する方法、データを取り込む方法、クエリのパフォーマンスを最適化する方法を学びます。また、Teradata の知識を活用しながら、Teradata と BigQuery の類似点と相違点についても学び、BigQuery でデータウェアハウスの使用を開始できるようにします。

Syllabus

BigQuery のアーキテクチャとリソースプロビジョニング

この最初のモジュールでは、BigQuery で SQL クエリを実行するために使用されるスロットや、BigQuery のワークロード管理など、BigQuery のアーキテクチャとリソースのプロビジョニングに関する重要なポイントを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、アーキテクチャとリソースプロビジョニングに関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery の使用を開始できるようにします。

BigQuery データ定義モデル

このモジュールでは、BigQuery でデータセットとテーブルを作成する方法など、BigQuery のリソース階層とデータ定義モデルに関する重要なポイントを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、リソース階層と主要なデータ型に関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery でデータの処理を開始できるようにします。

BigQuery と Google Cloud IAM

このモジュールでは、BigQuery のデータセットとテーブルにロールと権限を適用する方法など、Google Cloud Identity and Access Management（IAM）モデルに関する重要なポイントを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、ロールと権限に関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery でデータの保護と共有を開始できるようにします。

BigQuery へのデータの取り込み

このモジュールでは、バッチデータの読み込み、ストリーミング取り込み、外部データソースに対するクエリなど、BigQuery にデータを取り込むための主な方法とベストプラクティスを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、データの取り込みオプションに関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery でデータの保護と共有を開始できるようにします。

BigQuery のスキーマの設計と最適化

このモジュールでは、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドの使用、パーティショニング、クラスタリングなど、BigQuery でテーブルスキーマの設計と最適化を行うための一般的なパターンとベストプラクティスを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、スキーマの使用方法と設計に関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery でデータの構造化と最適化を開始できるようにします。

BigQuery の SQL

このモジュールでは、BigQuery で使用される Google 標準 SQL 言語の主な機能と操作、および BigQuery でクエリのパフォーマンスを最適化して費用を管理するためのベストプラクティスを要約して説明します。Teradata の知識を活かしながら、SQL 言語と機能に関する Teradata と BigQuery の類似点と相違点の概要も把握し、BigQuery でクエリの実行と最適化を開始できるようにします。