Big Queryを使用した強力なBig Data処理システムを構築することができます。このBig Data処理システムはGoogleクラウド上に構築されることから、柔軟なスケーリング機能と可用性を有するシステムになっており、価格性能比も抜群です。
　本セミナーではこのような機能を持つBig Data処理システムの構築方法を、実際に稼働しているコードサンプル・処理手順等に各々の特徴をピックアップしながら解説します。

1. Google Cloud Platform上に構築するBig Data処理システムの概要
   1. Google Cloud Platformとは
   2. Big Data処理システムの全体構成
   3. Google Cloud Platformを使用したBig Data処理システムの特徴
2. ソースデータの収集方式
   1. Excelデータ～セミナーで使用するソースデータ
   2. センサーデータ
   3. PC入力データ
   4. モバイル入力
   5. CSVデータ / JSONデータ
3. Google DriveとApp Engineの連携
   1. ExcelデータをGoogle Driveへアップロードする
   2. Google Spread SheetをApp Engineから読み込む
   3. Google Spread SheetをData storeに書き込む
   4. Spread SheetおよびData storeの内容をグリッドフォーマットで参照する
   5. Data storeのスプレッドデータをスプレッドシートに読み込む
   6. Spread SheetのData store書き込みを自動化する
4. App Engine Data storeとBig Queryの連携
   1. Cloud Storageの概要
   2. Data storeデータをCloud Storageにロードする
   3. Cloud StorageデータをBig Queryにロードする
5. Big Queryでビッグデータ解析を行う
   1. Dremelエンジンの概要と特徴
   2. Big Queryの概要と特徴
   3. Big Query用のQuery言語と使用例
   4. データ分析の概要