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新入社員がGoogle Cloud Skills BoostでLookerハンズオンを体験してみた

投稿者:藤原

目次

  1. はじめに
  2. Google Cloud Skills Boostとは?
    • a.主な内容と特徴
    • b.アクセスと費用
  3. 実際に触ってみる
    • タスク1. ディメンションの作成
    • タスク2. メジャーの作成
  4. まとめ

本投稿はNI+C TeamGCP Advent Calendar 2023の25日目の記事でございます。

こんにちは、日本情報通信の藤原です。素晴らしいクリスマスの日に投稿していますが、私には特に予定がありません!(笑)。10月からカスタマーエクスペリエンス部に配属され、BIツールの勉強をすることになりました。今回はGoogleのBIツール『Looker』を勉強する上で参考にした、Google Cloud Skills BoostにあるLookerのハンズオンについてご紹介します。

Google Cloud Skills Boostは、Googleが提供するGoogle Cloud Platform(GCP)を使用して演習(ハンズオン)が行えるプラットフォームです。自分のレベルに応じて様々な演習問題を選び、自分のペースでGCPを学ぶことができます。

a.主な内容と特徴

  • 多様な学習コース:データエンジニアリングからマシンラーニング、アプリケーション開発まで、さまざまなトピックをカバーしています。
  • 自己ペースでの学習:オンデマンドでアクセスできる学習コンテンツがあり、個々のペースに合わせて進めることができます。
  • 実践的な経験:実際のGCP環境でのハンズオンラボを通じて、理論と実践を同時に学べる環境が提供されています。

b.アクセスと費用

Google Cloud Skills Boostはオンラインで簡単にアクセスできます。一部のコースは無料で提供されており、より深い学習を求める方のためにサブスクリプションベースのコースも用意されています。詳細はGoogle Skills Boost マニュアルをご確認ください。

Google Skills BoostにあるLookerの学習コンテンツは以下の通りです。

  • 学習コンテンツ
    • 43件
  • 各コンテンツの難易度
    • 入門レベル:28件
    • 中級レベル:15件

学習コンテンツにはラボとコースの2種類あり、それぞれの概要は以下の通りです。

  • ラボ:一つの内容について30分から90分で体験できます。手順書に沿って進めることが可能です。
  • コース:ラボで学んだことを総合的に扱います。テストのような形式で、手順書はありません。時間は比較的長くなります。

本投稿ではいくつかある学習コンテンツの中でも「LookMLを使用したメジャーとディメンションの作成」というラボをご紹介します。この90分のラボでは、LookMLを使ってさまざまなタイプのディメンションとメジャーを作成する方法を学び、ビジネスユーザーがセルフサービスでデータを探索できるようにExploreモデルを変更する方法も身に付けることができます。タスクは2段階に分けられ、タスク1ではディメンションの作成、タスク2ではメジャーの作成を行います。

タスク1: ディメンションの作成

このタスクでは、「年齢層」というディメンションを作成し、年齢を18歳、25歳、35歳、45歳、55歳、65歳、75歳、90歳の範囲に分けて表示します。「年齢層」というディメンションをage_tierと定義し実行すると、Lookerが異なる年齢を適切な層にグループ化していることが確認できます。

タスク2: メジャーの作成

タスク2ではメジャー(集計フィールド)の作成を行います。

  • 「注文数」
    • 注文数を計算するため、count_distinct_ordersというメジャーを作成します。このメジャーはSQLのCOUNT DISTINCT関数を使い、order_idの重複を省いた合計値を計算します。

  • 「総売上」
    • 総売上を計算するため、個別の売上を合計したtotal_salesというメジャーを作成します。value_format_name: usd_0を使って結果を米ドルで表示することが可能です。

最終的にこのラボを通じて、メジャーやディメンションを作成する方法を学ぶことができ、年齢層ごとの注文数や合計金額を分析することができます。

今回ご紹介した学習コンテンツは1つのみですが、配属後Google Cloud Skills Boostで提供されているLookerの無料学習コンテンツを全て実践することで、Lookerに対する理解が深まりました。Lookerを初めて扱う私にとっても、これらの学習コンテンツは分り易かったです。ここではその体験から得た「学習のオススメポイント」と「気になった点」を共有します。

学習のオススメポイント

  • 実践的学習: Lookerに関する理解を深めたい方に特におすすめです。Lookerのことをほとんど知らなかった私でも、ラボを通じて具体的に操作することで、Lookerの機能や利用方法を理解できました。
  • 学習効果: 手順書が用意されているため、初心者でもスムーズに進めることができます。繰り返しチャレンジすることも可能になっているので、さらに習熟度を高めることができます。

気になった点

  • 日本語対応不足: Lookerのラボやコースは日本語に完全対応していないため、若干の不便を感じました。翻訳を使って学習は可能ですが、言葉の壁による誤解が生じることもあります。
  • 時間制限: ラボやコースには時間制限が設けられているため、制限時間を超えると作業が中断されます。中断された場合でも再度同じコンテンツのハンズオンをすることは可能ですが、再開時には最初からやり直しとなります。

以上の体験からGoogle Cloud Skills Boostは、特に手を動かしながら学びたい方や、GCPのコンテンツに対して理解を深めたい方に大変おすすめです。Lookerの学習コンテンツは、初心者から中級者まで幅広いレベルの学習者に非常に有益な学習ツールとなっています。興味のある方はぜひ、この機会にGoogle Cloud Skills Boostを活用してみてください!

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