2データの分析と提示

• 2.1BigQuery と notebooks で分析

  BigQuery で SQL クエリを実行してレポートや重要なインサイトを得る方法、Jupyter notebooks（Colab Enterprise）でデータを分析・可視化する方法、そしてビジネスの問いに答えるためのデータ分析の進め方を理解します。

• 2.2Looker でダッシュボード

  ビジネスの問いに答えるダッシュボードの作成・変更・共有、Looker と Looker Studio の使い分け、そしてデータモデルを定義する LookML の基本的なパラメータの操作を理解します。

• 2.3機械学習モデルの活用

  BigQuery ML と AutoML による ML モデルの作成、BigQuery のリモート接続を介した事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）の利用、標準的な ML プロジェクトの進め方（データ収集・学習・評価・予測）、そして Model Registry によるモデルの整理を理解します。