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BigQueryを用いたSQLでのデータ抽出・集計から、Pythonによるデータ加工、Pandasでのデータフレーム操作、Plotlyでの可視化、そして機械学習モデルの構築までの一連のデータ分析プロセスを実践的に学習できます
実務でよく使用されるBigQueryとGoogle Colaboratoryの環境で、メジャーリーグの実データを使用した実践的な分析手法を学べる点と、データ抽出から機械学習モデル構築までの一気通貫したワークフローを体験できる点が特徴です
SQLとPythonの基礎知識を持ち、実践的なデータ分析スキルを身につけたい方や、BigQueryを使用した大規模データの分析手法を学びたいエンジニアやアナリストの方に適しています
SQLやPythonの基礎文法を全く知らない初心者の方には難しい可能性がありますので、まずはSQL基礎とPython基礎を学んでから本コースに取り組むことをお勧めします
BigQueryとPythonを組み合わせた実践的なデータ分析の全工程を、メジャーリーグの実データを使って学べる実務直結型の講座であり、データ抽出から機械学習モデル構築までの一連のスキルを効率的に習得することができます
本講座の最大の強みは、BigQueryとPythonを組み合わせた実践的なデータ分析の一連の流れを体験できる点です。メジャーリーグの投球データという具体的なデータセットを使用し、データの抽出から機械学習モデルの構築まで一気通貫で学べる構成となっています。多くのレビューで「わかりやすい」「丁寧な解説」という評価が見られ、特に実務でよく使用されるBigQueryとGoogle Colaboratoryの連携方法を学べる点が高く評価されています。初学者にも理解しやすい説明方法で、実践的なスキルが身につく内容となっています。
一部のレビューでは、基礎編から実践編への移行時に難易度が急激に上がる点が指摘されています。特に、コードの説明が不十分な箇所があり、SQLやPythonの基礎知識がない場合は理解が困難になる可能性があります。また、音量の変化が激しい点も指摘されています。ただし、これらの課題は事前に基礎知識をインプットし、必要に応じて他の教材で補完することで十分にカバーできます。実務で活用できる実践的なスキルを習得できる点を考えると、多少の予習を要しても十分に受講の価値があると言えます。