データ加工の効率化と自動化 - Google Colab & BigQueryの活用

1. オープニングセッション (17:00 - 17:15)

挨拶と目的の説明: 学習の目的と意義を明確にし、アジェンダの詳細説明を行います。

Google ColabとBigQueryの紹介: ツールの概要と各利便性を説明し、基本的なデモを行います。

2. 講義: データ加工の基礎知識 (17:15 - 17:45)

エクセルでのデータ加工の課題と限界: 実際の操作例を通じてExcelの限界を具体的に説明します。

Pythonを用いたデータ加工の利点: 高速化、一貫性、オートメーション化の具体例を通じて説明します。

Google Colabの基本操作と活用法: 初心者向けの基本操作をデモで示します。

3. ハンズオンセッション: Google Colabでのデータ加工 (17:45 - 18:45)

Google Colabのセットアップ: Google Workspaceの利用方法とノートブックの作成方法を説明します。

データセットのアップロードと準備: データインポート方法をデモし、参加者はデータセットをアップロードしてColab上で表示します。

演習問題: 実データに基づいた課題設定と解決方法を指導します。

4. 講義: BigQueryの基礎知識 (18:45 - 19:00)

ビッグデータの課題とBigQueryの利点: ビッグデータ処理の課題とBigQueryの利点を説明します。

Google ColabからBigQueryを操作する方法: 簡単なクエリをColabから実行します。