セクション4：分析のためのデータ準備と使用（~15%）
整えたデータを「使う」下流工程を扱います。BIでの可視化、AI/MLのための前処理、組織内外でのデータ共有が中心。範囲は広いですが深さは浅めなので、各サービスの役割と使い分けを押さえて取りこぼさないことが攻略の鍵です。
このフォルダの構成
| ファイル | 内容 | 対象 |
|---|---|---|
| 01_基礎.md | BI/可視化・ML準備・データ共有の概念とサービスの役割 | 📘 全員 |
| 02_応用.md | クエリ最適化・セキュリティ設計・BQMLモデル選択・RAG準備のトレードオフ | 🔧🎯 中堅・シニア |
| 03_要点と暗記.md | 暗記事項・意思決定の型・ミニ確認問題 | 全員（直前確認） |
学習目標（このセクションを終えたら）
- Looker と Looker Studio の違いと使い分けを説明できる
- BI Engine・マテリアライズドビュー・承認済みビューの役割と違いを言える
- 低速クエリの原因を特定し、パーティション/クラスタリングで最適化できる
- 行レベル/列レベルセキュリティ・データマスキング・Cloud DLP を使い分けられる
- BigQuery ML のモデル種別（線形/ロジスティック回帰・k-means・ARIMA_PLUS・boosted tree・DNN）を用途で選べる
- BigQuery ML と Vertex AI の使い分けを判断できる
- 埋め込み（embeddings）・Vector Search・RAG向けの非構造化データ準備の流れを説明できる
- Analytics Hub でコピーせずにデータを共有する仕組みを説明できる
公式試験ガイドの対応範囲
- 4.1 可視化のためのデータ準備
- 4.2 AI・ML のためのデータ準備
- 4.3 データの共有
学習後は 問題集セクション4 で理解度を確認してください。