Boost Productivity with Gemini in BigQuery – 日本語版

扱うのは分析作業を進めるための機能

データを見つけて整理する段階から、コードを記述し、分析の流れを可視化する段階まで、Gemini in BigQueryの支援機能を扱います。Insightsとテーブルエクスプローラ、コードの生成支援、データキャンバスが主なテーマです。

動画よりも操作時間を確保したい構成

1モジュールに動画6本、参考資料1件、確認課題1件、操作ラボ3件を収録しています。動画の合計は約30分ですが、各ラボの目安は90分です。全体では約5時間と案内されているため、通勤中の視聴だけで完結する計画より、PCで操作する時間を別に取る計画が適しています。

初級者が選ぶ際のポイント

公式では初級・事前経験不要とされています。ただし、学ぶ道具はBigQueryです。MIKATAでは、表形式のデータやクエリの役割を軽く予習しておくと、支援機能がどの作業を助けるのか理解しやすいと考えています。一般的なチャット型AIの使い方を広く学ぶ講座とはテーマが異なります。

無料で使える範囲と受講条件

公式FAQは、最初の動画やシラバスのプレビューと、それ以外の有料教材を分けています。経済支援が利用できる場合もありますが、誰でも全ラボを無料で受講できると案内することはできません。決済前に受講範囲、サブスクリプションの更新条件、ラボの利用時間を確認してください。

似た名前の講座と比較するなら

同じBigQueryでも、本講座はデータ探索やコード記述を支援する機能が中心です。「Work with Gemini Models in BigQuery」は、SQLやPythonからGeminiモデルを使う分析処理に重点があります。日々の分析作業を助けたいのか、AIを呼び出す処理を組みたいのかを先に決めると選びやすくなります。

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。