BigQueryでデータサイエンティストを目指せる！必要なスキルと学習方法

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

1. データ分析にご興味がある
2. 業務で必要としている

【解消できるお悩み】

1. データサイエンティストってどんな仕事をするの？
2. プログラミングができなくてもデータサイエンティストになれるの？
3. BigQueryを使ってデータサイエンティストのスキルを学べるの？
4. データ分析スキルを身につけるにはどんな勉強をすればいいの？
5. 自分にもデータサイエンティストになれる可能性はあるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

• ARR(Annual Recurring Revenue)
  • サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
• Struccle(ストラクル)
  • 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
• AaaS(アース)
  • Data Analytics as a Serviceの意
• SaaS(サース)
  • Software as a Serviceの意
• GoogleCloudPlatform
  • Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
• GCP(ジーシーピー)
  • GoogleCloudPlatformの略
• BigQuery(ビッグクエリ)
  • 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
• SQL(エスキューエル)
  • データベースを操作するプログラミング言語
• クエリ
  • SQLで記述した命令文
  • クエリ例）
    • SQL構文のクエリ⬇
      • SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
      • 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
• ペタバイト
  • データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

データサイエンティストは、データ分析の専門知識と技術を駆使して、ビジネス課題の解決や新たな価値創造を行う、今注目の職業です。

そしてGoogle Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、データサイエンティストにとって必須のツールとなりつつあります。

BigQueryは大規模なデータセットを高速に分析できるだけでなく、機械学習機能「BigQuery ML」も備えており、データサイエンス業務に最適な環境を提供します。

この記事ではBigQueryを使ってデータサイエンティストを目指すために必要なスキルと学習方法を解説します。

データ分析に興味がある方、キャリアアップを目指している方はぜひ参考にしてください。

目次

1. データサイエンティストとは？
2. BigQueryがデータサイエンティストに求められる理由
3. BigQueryでデータサイエンティストを目指すために必要なスキル
   1. SQL
   2. 統計学
   3. 機械学習
   4. データ可視化
   5. ビジネス理解
4. BigQueryスキルを習得するための学習方法
5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
6. まとめ：BigQueryでデータサイエンススキルを磨こう！

1. データサイエンティストとは？

データサイエンティストはデータ分析の専門知識と技術を駆使して、ビジネス課題の解決や新たな価値創造を行う職業です。

具体的には以下の様な業務を行います。

• ビジネス課題の定義とデータ分析による解決策の提案
• データ収集、前処理、分析、モデリング
• 機械学習モデルの構築、評価、運用
• データ可視化による分析結果の共有とプレゼンテーション

2. BigQueryがデータサイエンティストに求められる理由

BigQueryはデータサイエンティストにとって必須のツールとなりつつあります。

その理由は以下の点が挙げられます。

• 大規模データの高速処理： 膨大なデータを高速に分析できるため、データサイエンス業務に不可欠な大量データ処理を効率的に行えます。
• 機械学習機能「BigQuery ML」： SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できるため、データサイエンティストは専門的なプログラミングスキルがなくても機械学習を活用できます。
• 豊富な分析機能： SQL、統計関数、ユーザー定義関数など、豊富な分析機能が提供されており、複雑な分析にも対応できます。
• 様々なデータソースとの連携： 他のGoogle Cloudサービスや外部サービスとの連携が容易なため、多様なデータを統合的に分析できます。
• コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。

 当社ではマーケター、サーバーサイドエンジニアもデータサイエンススキルを習得しています。

3. BigQueryでデータサイエンティストを目指すために必要なスキル

BigQueryでデータサイエンティストを目指すためには以下の様なスキルが必要です。

3.1 SQL

SQLはデータベースを操作するための言語であり、BigQueryでデータを抽出・加工・分析する際に必須のスキルです。

SELECT文、WHERE句、GROUP BY句、JOIN句など、基本的なSQL構文を理解し、使いこなせるようにしましょう。

3.2 統計学

統計学はデータを分析し、解釈するための基礎知識です。

平均、分散、標準偏差、相関関係、仮説検定など、基本的な統計概念を理解しておく必要があります。

BigQueryでは統計関数を利用することで、様々な統計分析を行うことができます。

3.3 機械学習

機械学習はデータからパターンを学習し、予測や分類などを行う技術です。

BigQuery MLを利用することで、SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築することができます。

機械学習の基礎知識を学び、BigQuery MLで様々なモデルを構築できるようになりましょう。

 当社ではBigQueryから生成AIであるGemini活用しています。

3.4 データ可視化

データ可視化は分析結果を分かりやすく表現し、相手に伝えるための重要なスキルです。

BigQueryでは、Data Studioなどの可視化ツールと連携することで、インタラクティブなダッシュボードやレポートを作成することができます。

データ可視化のツールや手法を学び、効果的なデータの表現方法を習得しましょう。

3.5 ビジネス理解

データサイエンティストはビジネス課題を理解し、データ分析によってどのように解決できるかを考える必要があります。

そのためビジネスに関する基礎知識や、担当する業界・業務に関する知識も必要となります。

ビジネスの全体像を理解し、データ分析をビジネスに活かす視点を養いましょう。

4. BigQueryスキルを習得するための学習方法

BigQueryスキルを習得するための学習方法は以下の様なものがあります。

• Google Cloudの公式ドキュメント： BigQueryの公式ドキュメントには、基本的な使い方から高度な機能まで、詳細な情報が記載されています。
• Google Cloudのオンライン学習プラットフォーム（Qwiklabs、Courseraなど）： BigQueryのハンズオンラボやオンラインコースを受講することで、実践的なスキルを習得できます。
• 書籍： BigQueryに関する書籍も多数出版されています。初心者向けの入門書から、専門家向けの解説書まで、レベルに合わせて選ぶことができます。
• ブログ記事やオンラインコミュニティ： BigQueryに関するブログ記事やオンラインコミュニティでは、最新の活用事例やTipsなどを学ぶことができます。
• 実際にBigQueryを使ってみる： BigQueryは、無料枠で利用することができます。実際にBigQueryを使ってSQLクエリを書いてみたり、BigQuery MLでモデルを構築してみたりすることで、実践的なスキルを習得することができます。

初学者のために下記SQL youtube講座を当社が提供しております。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryだけでデータサイエンティストになれますか？

BigQueryはデータサイエンス業務に非常に役立つツールですが、データサイエンティストになるためには、BigQueryのスキルだけでなく、統計学や機械学習の知識、ビジネス理解なども必要です。

これらのスキルを総合的に習得することで、データサイエンティストとして活躍することができます。

Q2. データサイエンティストになるにはプログラミングスキルは必須ですか？

PythonやRなどのプログラミング言語のスキルは、データサイエンティストにとって非常に役立ちます。

しかし、BigQuery MLのようにSQLを使って機械学習モデルを構築できるツールも登場しており、プログラミングスキルがなくてもデータサイエンス業務を行うことは可能です。

ただし、より高度な分析やモデル構築を行うためには、プログラミングスキルを習得することが望ましいです。

Q3. データサイエンティストのキャリアパスはどのようなものがありますか？

データサイエンティストのキャリアパスは、企業や業界によって異なりますが、一般的には、データアナリスト、データエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンスマネージャーなどのキャリアパスがあります。

また、専門性を高めて、特定の分野に特化したデータサイエンティストになることもできます。

6. まとめ：BigQueryでデータサイエンススキルを磨こう！

BigQueryはデータサイエンティストを目指す方にとって、非常に強力なツールです。

BigQueryのスキルを習得することで、データ分析の専門知識と技術を身につけ、データサイエンティストとしてのキャリアアップを目指しましょう。

BigQuery導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja