Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発 ストーリーで学ぶGoogle BigQueryの表紙

Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発 ストーリーで学ぶGoogle BigQuery

トップゲート秀和システム236ページISBN 9784798059563

Google Cloudタグで同率3位(7冊中)。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介(時点)。

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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。

  • 文系卒から27歳からエンジニアの学習・勉強してよかったもの Zenn · 鶴仙人 · · いいね 2

    会社のスプレッドシート管理に限界を感じてデータ基盤の構築を担当し、GA4のイベント設計からBigQueryを経由してLooker Studioで可視化するまでを一貫して構築した経験を背景に、データ基盤関連の本の中でも本書を特に勧めている。BigQueryを扱わない人には不要としている一方、多くの現場で使われていることを踏まえ、BigQueryを使う人には勧めている。

この本について

Google BigQueryによるデータ分析と、データを集めて活用する基盤の構築を、基本操作から自動化、ストリーミング処理まで扱う入門書である。社内データを分析する新人のプロジェクトを軸に、データの読み込み、加工、可視化を進めながら、BigQueryのアーキテクチャやデータ型、パーティション、クラスタ、ジョブ、ビューの仕組みを学ぶ。費用と処理速度を調整する方法、割り当てやセキュリティも取り上げる。後半では、Google Cloud Storageなどを使ったデータ収集、クレンジングや履歴テーブルの作成、分析目的に応じたテーブル設計、Cloud Composerによるワークフローの構築と監視へ進む。さらに、Dataflowを使う構成とBigQuery内でマスタを結合する構成を比べ、ストリーミングデータを収集するパイプラインを実装する。

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. Chapter 1 人物紹介とプロジェクト概要
  2. Chapter 2 BigQueryによるデータ分析
  3. Chapter 3 BigQueryの基本と特徴
  4. Chapter 4 パフォーマンスと費用
  5. Chapter 5 データ収集の自動化
  6. Chapter 6 ストリーミング処理でのデータ収集