Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄではじめる実践データエンジニアリング入門「改訂新版」
発売日：2025年1月
- 版数
- 改訂新版
- ページ数
- ５１１ｐ
- ISBN
- 978-4-297-14661-0
- 著者情報
- 饗庭 秀一郎（アイバ シュウイチロウ）
Ｇｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄのＣｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。モビリティ系ベンチャー企業でＢｉｇＱｕｅｒｙを用いた分析基盤の構築と運用や分析業務に携わった後、２０２０年より現職。自分の興味が技術の仕組みや中身からいかにビジネスに活かすかに移るにつれ、キャリアも研究開発からシステム開発、データ分析、プリセールス技術支援へと変わってきました。現在は、特にデータ分析の領域に特化してお客様のビジネスを加速するクラウド活用のお手伝いをしています
下田 倫大（シモダ ノリヒロ）
Ｇｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄのＡＩ／ＭＬ事業開発担当。Ｗｅｂ系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て２０１７年よりＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄに参画。テクノロジーを活用したデータの価値創出に興味があり、興味の赴くままに仕事をしていると、気づいたらクラウドプラットフォーマーに所属していた。現在は、Ｖｅｒｔｅｘ ＡＩを中心としたＧｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄのＡＩ／ＭＬ領域の事業開発を担当していて、生成ＡＩの荒波に飲み込まれないように日々悪戦苦闘している
西村 哲徳（ニシムラ テツノリ）
Ｇｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄのＣｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。外資系ソフトウェアベンダーでデータベース関連の技術営業としてソリューション開発、国内大手企業のＤＢ移行プロジェクト、パフォーマンスベンチマーク専門のチームでのＰｏＣなどに従事。また、国内ＳＩｅｒでのＤＷＨプロジェクトやＣＤＰベンダーでのマーケティング領域におけるデータ活用の提案など、製品からデータ活用までの様々な領域を経験。Ｇｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄではＤａｔａ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ Ｓｐｅｃｉａｌを経て、現在はより守備範囲の広いＣｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒとして日々お客様のビジネスに貢献できるよう活動しています
寳野 雄太（ホウノ ユウタ）
Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄの統括技術本部長。日経通信会社でＰｄＭとして意思決定のためのデータ基盤を作ったり、エンジニアとしてさまざまなサービスのマイグレーションをしているうち、データ活用の魅力に惹かれ入社。東京リージョン立ち上げからさまざまなお客様のデータ基盤構築立案、構築支援、ＢｉｇＱｕｅｒｙ東京リージョンのローンチなどに携わる。２０１９年より現職。管理職となった現在も毎日適当なタテヨコデカテーブルを作っても淡々と結果が返ってくるＢｉｇＱｕｅｒｙに助けられながら奮闘中
山田 雄（ヤマダ ユウ）
Ｇｏｏｇｌｅ ＣｌｏｕｄのＣｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔ。国内大手企業にてＨａｄｏｏｐやＢｉｇＱｕｅｒｙを使ったデータ基盤の開発／運用に従事したのち、ＢｉｇＱｕｅｒｙの魅力に惹かれ２０２２年ＧｏｏｇｌｅＣｌｏｕｄに参画。データの価値をいかに効率よく上げられるかを日々考えている。好きなプロダクトはＢｉｇＱｕｅｒｙとＤａｔａｐｌｅｘ。データマネジメントとデータガバナンスの話が大好き。生成ＡＩ活用のためにも、さらにＤａｔａｐｌｅｘの活用を広げていきたいと思っている
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
ＢｉｇＱｕｅｒｙ徹底活用。分析ニーズの変化に合わせて発展したデータ基盤の要件とＧｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄの各種サービスをこの１冊で体系的に学ぶ。
2021年2月に刊行した「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」の改訂版です。改訂版の刊行までにデータ基盤に求められる要件は変化し、本書ではその間に進化を続けたGoogle Cloudの各サービスの情報をまとめています。
- Google Cloudの新サービスの反映：Dataform、Dataplex、BigLake、Datastream、Vertex AI、Geminiなど
- 各種Google Cloudの新機能のアーキテクチャへの反映：BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Coposer、Lookerなど
また非常に広い概念を含む「データ基盤」に求められる要件を明らかにしつつ、以下のような方々を主な対象として体系だったデータ基盤についての理解を整理できるように構成してあります。
- すでにソフトウェアコードはある程度かけるが、実践的にデータエンジニアリングへの入門をしたい方
- SQL を利用した分析を行っているが、データ基盤がどういう形なのか興味がある方
- すでにGoogle Cloud をデータ基盤として利用しているが、自社の設計について体系的に理解したい方、より良くする方法を探している方
データエンジニアリングの業務について一般的な知識を整理しつつ、Google Cloud 上でどのように構築するのかを、実践経験豊富な著者陣の現場のノウハウとともに説明します。
目次
第1章 データ基盤の概要
1.1 データ基盤に取り組む意義
1.2 データ基盤とは
■1.2.1 データ基盤に対する要求の変遷
■1.2.2 データ基盤の全体像
1.3 Google Cloud上で構築するデータ基盤
■1.3.1 クラウド環境のメリット
■1.3.2 Google Cloud上で提供されるデータ基盤に関連したプロダクト
1.4 まとめ
第2章 データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法
2.1 DWHとは
2.2 BigQueryのコンセプト
2.3 DWHとしてのBigQueryの基本操作
■2.3.1 BigQueryサンドボックスの利用
■2.3.2 BigQueryコンソールを理解する
■2.3.3 クエリを実行する
■2.3.4 クエリの応用
■2.3.5 その他BigQuery Studioの便利な機能
2.4 BigQueryユーザー向けのクエリの最適化
■2.4.1 必要なカラムのみ選択する
■2.4.2 パーティション分割・クラスタ化を利用するクエリ
■2.4.3 LIMIT句の利用
■2.4.4 結合のコストを抑える
■2.4.5 クエリ結果のキャッシュと明示的なテーブル指定による永続化を利用する
■2.4.6 クエリプランの可視化
2.5 BigQueryの内部アーキテクチャを理解する
■2.5.1 BigQueryの内部構造
2.6 まとめ
Column データアナリストを楽にするBigQueryの便利機能
Column BigQueryとGoogleにおける大規模データ処理の歴史
ほか
商品詳細
- 出版社名
- 技術評論社
- サイズ
- ２３ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
