BigQuery のインタラクティブなチュートリアルと動画

このドキュメントでは、BigQuery の学習と使用開始に役立つインタラクティブ チュートリアルと動画チュートリアルの一覧を示します。これらのリソースでは、一般的なタスクの手順を追ったガイド付きの説明や、コンセプトや機能の視覚的な説明が提供されています。

BigQuery のインタラクティブ チュートリアル

次のガイド付きチュートリアルでは、Google Cloud コンソールで一般的なタスクを直接実行する方法について説明します。リンクをクリックして、チュートリアルを開始します。

始める前に

  1. Google Cloud アカウントにログインします。 Google Cloudを初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

    4.

  4. BigQuery API を有効にします。

    API を有効にするために必要なロール

    API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限が必要です。プロジェクトを作成した場合は、オーナーロール（roles/owner）を介してこの権限がすでに付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）を介してこの権限を取得できます。ロールを付与する方法をご覧ください。

    API の有効化

    新しいプロジェクトでは、BigQuery API が自動的に有効になります。

  5. （省略可）プロジェクトに対する課金を有効にします。課金を有効にしない場合や、クレジット カードを指定しない場合でも、このドキュメントの手順は行えます。BigQuery には、この手順を実施するためのサンドボックスが用意されています。詳細については、BigQuery サンドボックスを有効にするをご覧ください。

これらのチュートリアルは Google Cloud コンソールで開始されます。リンクをクリックして、インタラクティブなチュートリアルを開始します。

タイトル

説明
データの読み込みとクエリ
BigQuery Studio で一般公開データセットに対してクエリを実行する BigQuery サンドボックスを使用して、一般公開データセット内のデータをクエリして可視化します。
BigQuery Studio を使用してデータを読み込んでクエリを実行する BigQuery Studio を使用して、データセットの作成、データの読み込み、データのクエリを行います。
bq コマンドライン ツールを使用してデータを読み込みクエリを実行する BigQuery コマンドライン ツールを使用して、データセットの作成、データの読み込み、データのクエリを行います。
Cloud Storage から BigQuery にデータをインポートする Google Cloud コンソールを使用して、Cloud Storage から BigQuery にデータをインポートし、データをクエリします。
ワークロード管理
予約を使ってみる Google Cloud コンソールを使用して、スロットの購入、予約の作成、予約へのプロジェクトの割り当てを行います。
AI
Gemini の支援機能を使用してクエリを作成する BigQuery で Gemini の AI による支援機能を使用して、SQL クエリと Python コードでデータをクエリします。
クライアント ライブラリ
C# の手順 BigQuery C# クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
Go の手順 BigQuery Go クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
Java ツアー BigQuery Java クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
Node.js の手順 BigQuery Node.js クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
PHP ツアー BigQuery PHP クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
Python の手順 BigQuery Python クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。
Ruby の手順 BigQuery Ruby クライアント ライブラリを使用して一般公開データセットに対してクエリを実行します。

BigQuery の動画

次の動画チュートリアルでは、BigQuery の詳細について説明します。その他の Google Cloud 動画については、Google Cloud Tech YouTube チャンネルにご登録ください。

タイトル

説明
プロダクトの概要
1 分でわかる BigQuery（1:26） Google のフルマネージド データ ウェアハウスである BigQuery の概要。
1 分でわかる BigQuery ML（1 分 40 秒） BigQuery ML の概要。BigQuery ML を使用すると、時系列予測、異常検出、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、推奨事項などのタスクに対して、モデルのトレーニング、評価、推論を行えます。
AI
BigQuery の Gemini AI とデータ分析の概要（3 分 42 秒） データ ライフサイクル全体にわたってワークフローの合理化に役立つ AI とデータ分析機能を提供する Gemini in BigQuery の概要。
データ分析に BigQuery と Gemini AI を使用する （7:00） Gemini モデルを使用して、新しい分析情報を生成し、データセットを拡充し、画像、動画、テキストなどのマルチモーダル コンテンツを分析する方法の概要。
BigQuery データ エンジニアリング エージェントのご紹介（6 分 19 秒） データ アナリストがコーディング、スキーマ マッピング、メタデータの作成にかかる時間を短縮できる BigQuery データ エンジニアリング エージェントの概要。
BigQuery データ キャンバスの概要（6 分 3 秒） AI を活用した BigQuery データ キャンバスの概要。この自然言語中心のツールを使用すると、データの検索、クエリ、可視化のプロセスが簡素化されます。
データのクエリと可視化
BigQuery と Cloud Logging にパイプ構文を導入（5 分） BigQuery のパイプ構文を使用すると、より直感的な方法でコードを構造化できます。パイプ構文を使用して、探索的分析と複雑なログ分析タスクを簡素化し、分析情報をより迅速に取得する方法について説明します。
Colab で BigQuery の地理空間データを可視化する（10:00） BigQuery では、標準の SQL を使用して地理空間データを保存および分析できます。また、そのデータを Colab ノートブックに取り込むことで、BigQuery の能力と一般的な Python 可視化ライブラリを柔軟に組み合わせることができます。
Looker で BigQuery データを可視化する（3 分） Looker のユーザー フレンドリーなインターフェースと強力なセマンティック モデリング機能を使用して、BigQuery データにシームレスに接続して可視化する方法の概要。
BigQuery ストレージ
BigQuery テーブルの概要（6 分 55 秒） BigQuery のさまざまなタイプのテーブル（マネージド テーブル、外部テーブル、論理ビューとマテリアライズド ビューを含む仮想テーブルなど）の概要。
BigQuery でのデータの格納方法（8:19） BigQuery でのデータの保存方法について説明します。これにより、BigQuery ストレージの最適化方法について十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。これには、パーティショニングとクラスタリングの概要が含まれます。
モニタリングとロギング
BigQuery でのモニタリング（7 分 43 秒） データ ウェアハウスのモニタリングによって、費用を最適化し、最適化が必要なクエリを特定し、データ共有とアクセスを監査する方法の概要。