改訂新版 Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門の表紙

改訂新版 Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門

饗庭 秀一郎, 下田 倫大, 西村 哲徳, 寳野 雄太, 山田 雄技術評論社528ページISBN 9784297146610

データエンジニアリングタグで2位（28冊中）。Zenn・Qiitaなどの4記事で紹介（時点）。

紹介記事
4件
媒体別
Zenn 3・企業テックブログ 1
初めての紹介
最新の紹介

この本を選ぶ前に

対象読者
Google Cloud Professional Data Engineer試験を受ける人 根拠: 確実に受かりたい方向けのGoogle Cloud Professional Data Engineer 学習教材まとめほか1件
難易度
中級（実務経験者向け）ピックアップガイドの分類
出版年
・改訂新版（約2年前）
タグ内の順位
データエンジニアリングタグで2位（28冊中・紹介記事数の順）
注意点

対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。

紹介された時期

2024年から2025年にかけて、続けて紹介されています。最新は2025年5月です。

紹介している記事（4件）

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

この本について

Google Cloud上のデータ基盤を構築・運用するための知識を、BigQueryを中心とするデータウェアハウス、レイクハウス、ETL/ELTの順に学ぶ書籍である。冒頭でデータ基盤の役割や構成、クラウド上で利用できる関連サービスを整理し、BigQueryの基本操作と内部構造、クエリ最適化を説明する。続いて、課金方式やエディションの選択、可用性と災害復旧、ワークロード分離、サイジング、パーティション分割・クラスタ化などのテーブル設計、データ投入、バックアップと復元、トランザクション、モニタリングを扱う。レイクハウスの章では、データウェアハウスとデータレイクの課題を踏まえてGoogle Cloud上の構成を示し、BigLakeによるデータ利用やDataplexによるカタログ、管理、品質確認などを解説する。後半ではサンプルデータを使い、BigQueryでのETL/ELT、Dataformによるパイプラインの開発・運用、DataflowでのETLを取り上げる。改訂版では、データ基盤に求められる要件の変化とGoogle Cloud各サービスの進展を反映している。

出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。

目次（主な章）

出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）

  1. 第1章 データ基盤の概要
  2. 第2章 データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法
  3. 第3章 データウェアハウスの構築
  4. 第4章 レイクハウスの構築
  5. 第5章 ETL/ELT処理 175
  6. 第6章 ワークフロー管理とデータ統合 222
  7. 第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
  8. 第8章 BigQueryへのデータ集約
  9. 第9章 ビジネスインテリジェンス
  10. 第10章 リアルタイム分析
  11. 第11章 発展的な分析 - 地理情報分析と機械学習、非構造データ分析