結論からいうと公式・非公式含めてBigQueryに特化した資格は存在しない。Google Cloud 認定資格の中で一部BigQueryが試験範囲に含まれているかもしれないが、BigQueryだけに特化した資格はない。
そのため、BigQueryの資格はないが「Google Cloud Skills Boost」というGoogleが用意している学習コンテンツの中でBigQueryを学ぶことができる。「BigQuery」と検索をかけると多くの学習教材がヒットするので気になったものから受講するとよいだろう。ちなみに受講にあたっては無料の「ラボ」と有料の「ラボ」があり、それらをまとめたものが「クエスト」という構成となっている。有料のものは初回は1ヶ月間のトライアル期間が現時点ではあったので、まず1ヶ月間のトライアルから始めてみることをお勧めする。その後は有料サブスクに移行するのであれば、月単位のサブスクか年間のサブスクを選べるが継続的に受講をするのであれば年間サブスクの方がいろいろ特典があるので年間サブスクの方がよいかもしれない。またサブスク以外にも受講ごとの単品購入も用意されている。
≫ Google Cloud Skills Boost > サブスクリプションを購入
年間サブスク$299の超豪華特典はこちら↓
≫ Google Cloud Innovators Plus
マーケティング系のBigQueryのコースでは以下などがある。
≫ BigQuery for Marketing Analysts
「Google Cloud Skills Boost」自体を最近知ったのだが、受講してみて予想以上に良いコンテンツだったので継続してサブスク会員になる予定でいる。あとサブスク会員になろうと思った理由の1つとしてサポートが日本語に対応しているというのも理由の1つ。コースの中には日本語にうまく対応していないものがあり正答にならないものもあったりするので、そのようなときにメールで問い合わせたところすぐに日本語で返信がきて解決することができた。以下、受講した「Google Cloud Skills Boost」記録を個人的に有益だったかどうかを星5つの採点と共に記録を残す。なので星の数が必ずしも万人になるわけでない。
Contents
前提条件となる知識
BigQueryのコース受講に必須となる前提条件はないが、基本的なSQLの理解は必須といっていい。このコース自体がSQL自体を学ぶものではないので、このコースの中でSQLを学ぶには適していない。SQLが全く分からないのであれば、まずはSQLを単体で学習を進めることをお勧めする。SQLの書籍では以下を個人的にお勧めしている。
BigQueryが学べる書籍
「Google Cloud Skills Boost」受講記録
BigQuery for Marketing Analysts
GoogleBigQueryでSQLを使用してeコマースデータセットを操作する
★★☆☆☆ BigQueryUIとSQLの超基本
基本的なBigQueryUIの操作とSQLの理解度を確認できる内容。であるが、やはりここでSQLを初めて触れてもよく分からないと思うのでBigQueryを学習する前にSQLの理解をまず深めておいたほうがよいかと思う。
データポータルを使ったデータ探索とレポート作成
★★☆☆☆ Looker StudioからBigQueryへの接続方法
Looker Studio（データポータル）からBigQueryへの接続と簡単なレポートを作成する内容。
BigQuery で永続テーブルとアクセス制御ビューを作成する
★★★★☆ CREATEステートメントとビューテーブル・アクセス制御
CREATEステートメントとビューテーブルについてSQLを用いて作成するが、BigQuery上でこれらのDDLをどのように扱うのかを学ぶトピックであるかと思うが、やや解説が少ないように思える。いきなりCREATE文とか出てきてもやはりSQLが全く分からなければ意味不明だと思うのでSQLの事前学習はBigQueryを学ぶ上では必須といえる。
BigQueryに新しいデータセットを取り込む
★★☆☆☆ 外部データの取り込み方法
CSV、Cloud Storage、Google スプレッドシートからデータをBigQueryへ取り込む方法。手動で連携するよりも、スプレシートを連携すると自動で更新されることはあまり知られていないので、このような外部データの取り込みを利用してBigQueryを活用できる場面は多々あると思うので頭に入れておいた方がよい。
Google データポータルと BigQuery で BI ダッシュボードを構築する方法
★★★★★ BigQueryとLooker Studioの連携方法
BigQueryの未整形のデータを直接抽出する方法を取ると、コストやレスポンスの観点からもよくないため、データマートテーブル（間接テーブル）を作成してそこにLooker Studioを接続し可視化を行う方法。その際に、「クエリのスケジューリング」機能をどう活用するか解説している。このラボは受講必須。
Data Catalog: Qwik Start
★★★★★ Data Catalogの理解
データ管理に初めて取り組む場合初めて触れる概念であると思うが、そのような機能がBigQueryにあり基本的な活用方法を学べるラボ。
Data Catalog を使用して、複数プロジェクトでデータセット メタデータを探索する
★★★☆☆ プロジェクト間を跨いだData Catalogとアクセス制御
Data Catalogの権限について学べる。
MySQL、PostgreSQL、SQL Server から Data Catalog コネクタを構築して実行する
★☆☆☆☆ Data Catalogの応用的な使い方
MySQL、PostgreSQL、SQL ServerからData Catalogを実行する方法ではあるが、初学者にとってみるとあまりどのようなケースで使われるのかいまいち分からなかった。必要がなければスキップしてもよいかと思う。
