Work with Gemini Models in BigQuery – 日本語版

講座の中心はデータと生成AIの接続

BigQueryのデータをAI・機械学習の処理につなぐ流れを学びます。具体例は購入者レビューの分析や顧客関連データの感情分析です。SQLクエリとPythonノートブックの二つの方法を扱うため、普段使う分析環境と照らし合わせて学び方を選べます。

教材の構成と時間配分

1モジュールに動画5本、参考資料、確認課題、ラボ2件が含まれます。動画の合計は約34分で、ラボにはそれぞれ90分の目安が付いています。全体の目安は約4時間です。短い動画を見る時間に加え、画面を操作して検証するまとまった時間を用意すると進めやすくなります。

受講に向く経験と準備

公式は関連経験が必要な中級講座としています。MIKATAの判断では、SQLでデータを読み出すことやPythonノートブックの基本操作に慣れている人ほど、AIを組み込む部分に集中できます。SQL・Pythonを一から教わることが主目的の場合は、先に入門教材を選ぶ方が学習順序を組みやすくなります。

料金・ラボ環境の確認

公式FAQでは、プレビュー以外の教材の利用には購入が必要で、受講料の支払いまたは対象となる経済支援による受講を案内しています。ラボ用アカウントの利用時間と、個人のGoogle Cloud環境を使う場合の課金条件は分けて確認してください。講座料金に自分のクラウド利用料がすべて含まれるとは限りません。

この講座で確かめたいこと

演習後に、SQLで呼び出す処理とPythonで組み立てる処理の違いを説明できるか確認すると、実務での使い分けにつながります。練習用データで結果を検証し、職場の顧客情報を扱う場合は所属先の利用規定を確認してください。講座の修了が本番環境での運用準備完了を意味するわけではありません。

出典と確認範囲

出典：Coursera公式の講座ページ。2026年10月27日に公開情報の講座内容・言語・学習時間・受講条件を確認し、MIKATA編集部が整理しました。受講体験に基づく評価ではありません。日本語教材の掲載を確認したもので、日本国内での個別の契約条件や日本語サポートの提供まで確認したものではありません。