記事の対象者と解消できるお悩み
【対象者】
データアナリスト
【興味関心】
- データ分析スキルの習得
- キャリアアップ
- BigQueryの使い方
- SQLの学習
- データ分析の実践方法
【解消できるお悩み】
- データ分析スキルを身につけたいけど、何から始めればいいか分からない…
- BigQueryってどんなツール？難しそう…
- プログラミングができなくても、BigQueryを使えるようになるの？
- SQLをどうやって勉強すればいいの？
- 実際にデータを分析してみたいけど、良い練習方法はないかな？
- データ分析スキルを活かして、キャリアアップしたい！
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」
- SQL構文のクエリ⬇
- 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
データ分析は、現代のビジネスにおいて必須のスキルとなりつつあります。データに基づいた意思決定は、企業の競争力を高め、成長を促進するために欠かせません。Google Cloud のデータウェアハウス「BigQuery」は、強力な分析機能と使いやすさを兼ね備えており、データ分析スキルを習得するための最適なツールです。
この記事では、BigQueryを使ったデータ分析スキルを、初心者から上級者までレベル別に習得するための方法を紹介します。SQLの基礎から、実践的な分析テクニック、高度なクエリ最適化、そして機械学習まで、BigQueryを活用してデータ分析スキルを磨き、ビジネスで活躍できる人材を目指しましょう。
目次
- なぜBigQueryでデータ分析スキルを学ぶのか？
- BigQuery初心者向け：データ分析の第一歩を踏み出そう
- BigQuery中級者向け：実践的な分析テクニックを習得しよう
- BigQuery上級者向け：高度な分析とパフォーマンス最適化に挑戦しよう
- BigQueryスキル習得のための学習方法
- FAQ：BigQueryに関するよくある質問
- まとめ：BigQueryでデータ分析のプロフェッショナルを目指そう！
1. なぜBigQueryでデータ分析スキルを学ぶのか？
BigQueryは、データ分析スキルを習得するための最適なツールです。その理由は、以下の点が挙げられます。
- 高速なクエリ処理： BigQueryは、ペタバイト規模のデータに対しても高速なクエリ処理を実現します。そのため、大量のデータを扱うデータ分析でも、ストレスなく作業を進めることができます。
- 標準SQLのサポート： BigQueryは、標準SQLをサポートしています。そのため、他のデータベースでSQLを学んだ方も、スムーズにBigQueryを使うことができます。
- 豊富な分析関数： BigQueryは、データ分析に役立つ関数を豊富に提供しています。集計関数、統計関数、文字列関数、日付関数など、様々な関数を使いこなすことで、効率的かつ高度なデータ分析を行うことができます。
- 機械学習機能「BigQuery ML」： BigQuery MLは、SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できる機能です。機械学習の専門知識がなくても、BigQuery MLを使えば、予測分析や分類などの機械学習タスクを実行することができます。
- 無料枠と公開データセット： BigQueryには、毎月一定量まで無料で利用できる無料枠が用意されています。また、様々な分野のデータが無料で公開されており、データ分析の学習や実験に利用できます。
2. BigQuery初心者向け：データ分析の第一歩を踏み出そう
BigQueryを初めて使う方は、以下の様な手順で基本的なデータ分析スキルを習得しましょう。
- Google Cloud Platformアカウントを作成する： BigQueryを利用するには、Google Cloud Platformのアカウントが必要です。Google Cloud Platformのウェブサイトからアカウントを作成しましょう。無料トライアルも利用できます。
- BigQueryサンドボックスを試す： BigQueryサンドボックスは、BigQueryを無料で試せる環境です。クレジットカードの登録や料金の発生なしに、BigQueryの基本操作を学ぶことができます。
- SQLの基本構文を学ぶ： SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどの基本的なSQL構文を学びましょう。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルや、オンライン学習サイトのSQL講座などを活用するのがおすすめです。
- BigQueryの公開データセットを分析する： BigQueryには、様々な分野のデータが無料で公開されています。これらのデータセットを使って、実際にSQLクエリを書いてデータ分析をしてみましょう。Google Trendsデータ、Wikipediaデータ、公共交通機関データなど、興味のあるデータセットを選んで分析してみましょう。
3. BigQuery中級者向け：実践的な分析テクニックを習得しよう
BigQueryの基本操作を習得したら、より実践的な分析テクニックを学び、ビジネス課題を解決できるスキルを身につけましょう。
- BigQueryの関数をマスターする： BigQueryは、データ分析に役立つ関数を豊富に提供しています。集計関数、統計関数、文字列関数、日付関数、ウィンドウ関数など、様々な関数を学び、使いこなせるようになりましょう。BigQueryの公式リファレンスや、オンライン学習サイトのBigQuery講座などを活用するのがおすすめです。
- データ可視化ツールと連携する： BigQueryの分析結果を可視化することで、データの傾向や特徴をより深く理解することができます。Data Studio、Tableau、Lookerなど、BigQueryと連携できるデータ可視化ツールを使いこなせるようになりましょう。
- 実践的なデータ分析プロジェクトに挑戦する： 実際のビジネス課題を題材としたデータ分析プロジェクトに挑戦することで、実践的なスキルを身につけることができます。Kaggleなどのデータ分析コンペティションプラットフォームに参加するのも良い経験になります。
4. BigQuery上級者向け：高度な分析とパフォーマンス最適化に挑戦しよう
BigQueryを深く理解し、さらに高度なデータ分析スキルを習得したい方は、以下の様な内容を学習しましょう。
- BigQuery MLをマスターする： BigQuery MLは、SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できる機能です。線形回帰、ロジスティック回帰、時系列予測、k-meansクラスタリングなど、様々な機械学習アルゴリズムを学び、BigQuery MLで予測分析や分類などの機械学習タスクを実行できるようになりましょう。
- クエリのパフォーマンスチューニング： 大量のデータを扱う場合、クエリの実行速度が遅くなることがあります。クエリのパフォーマンスをチューニングするためのテクニックを学び、BigQueryをより効率的に利用できるようになりましょう。パーティション分割、クラスタリング、インデックス作成などの技術を習得しましょう。
- BigQueryのアーキテクチャを理解する： BigQueryは、大規模なデータセットを高速に処理するために、独自のアーキテクチャを採用しています。BigQueryのアーキテクチャを理解することで、クエリのパフォーマンスを向上させるためのより深い洞察を得ることができます。
5. BigQueryスキル習得のための学習方法
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。
6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
Q1. BigQueryの学習にはどのくらいの時間がかかりますか？
A1. BigQueryの学習にかかる時間は、学習目標や学習方法、個人の経験やスキルによって異なります。基本的な使い方を学ぶだけなら、数時間から数日で習得できます。しかし、高度な分析やシステム開発を行うためには、数週間から数ヶ月、あるいはそれ以上の時間が必要となる場合もあります。
Q2. BigQueryの学習は難しいですか？
A2. BigQueryは、SQLという広く普及した言語を使用できるため、他のデータウェアハウスと比べて、比較的学習しやすいと言えます。また、Google Cloudは、初心者向けのドキュメントやチュートリアル、オンライン学習プラットフォームなどを提供しており、学習をサポートしています。ただし、BigQueryのすべての機能をマスターするには、ある程度の時間と努力が必要です。
Q3. BigQueryの学習で挫折しないためにはどうすれば良いですか？
A3. BigQueryの学習で挫折しないためには、以下の様なポイントを意識することが重要です。
- 明確な学習目標を設定する： 何のためにBigQueryを学びたいのか、どのようなスキルを習得したいのかを明確にしましょう。
- 自分に合った学習方法を選ぶ： 公式ドキュメント、オンライン学習プラットフォーム、書籍、動画など、様々な学習方法があります。自分に合った方法を選びましょう。
- 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。
- 質問する： 分からないことがあれば、Google Cloud CommunityやStack Overflowなどのオンラインコミュニティで質問しましょう。他のユーザーや専門家からアドバイスをもらえます。
- 継続する： BigQueryの学習は、一朝一夕にできるものではありません。継続して学習することで、着実にスキルを習得することができます。
7. まとめ：BigQueryでデータ分析のプロフェッショナルを目指そう！
BigQueryは、データ分析スキルを習得し、キャリアアップを目指すための強力なツールです。BigQueryを使いこなせるようになれば、データ分析のプロフェッショナルとして、様々なビジネスシーンで活躍することができます。この記事で紹介した学習方法を参考に、BigQueryスキルを磨き、データ分析のスキルを活かして、キャリアアップを目指しましょう。
BigQuery導入サポート、転職検討中の方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
