変更要約: Professional Data Engineer 第4章を新規作成（ドメイン4「分析の準備と使用」: 可視化準備＝Looker/Data Studio・マテリアライズドビュー/BI Engine・遅いクエリ対処・データマスキング/IAM/Cloud DLP/列・行アクセス制御、AI/ML 向け準備と共有＝BigQuery ML/特徴量エンジニアリング・埋め込み/RAG・Analytics Hub）。
4.2AI/ML 向けのデータ準備と共有
特徴量エンジニアリングと学習・サービングのためのデータ準備（BigQuery ML）、埋め込みと検索拡張生成（RAG）のための非構造化データの準備、そしてデータ共有（共有ルール・データセット公開・Analytics Hub）を理解します。
分析の先には、AI/ML とデータ共有があります。データエンジニアは、ML が使えるデータを準備し、組織内外と安全にデータを共有します。
4.2.1AI/ML 向けのデータ準備
構造化データの ML は、BigQuery 内で SQL だけでモデルを作る BigQuery ML が手軽です（特徴量エンジニアリング・学習・予測を SQL で）。生成 AI 向けには、非構造化データ（文書など）を 埋め込み（embeddings） にして、関連情報を取り出して回答に使う 検索拡張生成（RAG） の基盤を整えます。「BigQuery 上で SQL だけで ML＝BigQuery ML」「非構造化を生成 AI で使う＝埋め込み/RAG」と結びます。
4.2.2データの共有
データは、共有のルールを定めた上で、データセットを公開したり、レポート/可視化を共有したりします。BigQuery のデータをコピーせずに社内外の他組織と安全に共有するには Analytics Hub を使います（提供者がリスティングを公開し、受領者が購読して参照）。重複や同期の手間を避けられます。「コピーなしのデータ共有＝Analytics Hub」を押さえます。
「要件 → 手段」が頻出。例：「BigQuery 上で SQL だけで ML」＝BigQuery ML、「文書を生成 AI で検索・回答」＝埋め込み＋RAG、「BigQuery のデータをコピーせず他組織と共有」＝Analytics Hub、「学習向けに特徴量を整える」＝特徴量エンジニアリング。
混同に注意：
①BigQuery ML（SQL で ML）は本格的なカスタム学習（Agent Platform）とは別の手軽な選択肢。
②Analytics Hub はコピーなし共有＝データを複製する転送とは別。
③RAG は埋め込み＋検索で最新/根拠ある回答を支える。
4.2.3この節のまとめ
- 構造化 ML は BigQuery ML（SQL）、生成 AI は埋め込み＋RAG の基盤を準備
- 特徴量エンジニアリングで学習・サービング向けにデータを整える
- コピーなしのデータ共有は Analytics Hub（提供/購読）
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. BigQuery 上のデータに対し、データを移さず SQL だけで機械学習モデルを作りたい。最適なのはどれですか？
Q2. BigQuery のデータをコピーせずに他組織と安全に共有したい。最適なのはどれですか？
Q3. 文書などの非構造化データを生成 AI で検索・回答に使いたい。準備すべき基盤はどれですか？
Q4. 学習・サービング向けにデータを整える作業として正しいものはどれですか？
Q5. Analytics Hub の主な利点として最も適切なものはどれですか？
Q6. BigQuery ML と Agent Platform の本格的なカスタム学習の関係として正しいものはどれですか？