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Schulungsübersicht

Einführung

  • Übersicht über Google BigQuery

Erste Schritte

  • Einrichten eines Google Cloud-Kontos
  • Einführung in die BigQuery Web UI
  • Erstellen und Verwalten von Datasets und Tabellen
  • Laden von Daten in BigQuery
  • Basis-SQL-Abfragen in BigQuery

SQL-Abfragen in BigQuery

  • Fortschrittliche SQL-Abfragetechniken
  • Datenaggregation mit GROUP BY
  • Filtern und Sortieren von Daten
  • Arbeit mit Datums- und Uhrzeitfunktionen
  • Verknüpfung mehrerer Tabellen
  • Untersuchungen (Subqueries) und Fensterfunktionen

Erweiterte BigQuery-Funktionen

  • Exportieren von Daten aus BigQuery
  • Nutzen benutzergenerierter Funktionen (UDFs)
  • Verwalten und Planen von Abfragen
  • Einführung in BigQuery-Skripte
  • Umgang mit Arrays und Strukturen
  • Arbeit mit JSON-Daten

BigQuery-Optimierung

  • Techniken zur Optimierung der Abfrageleistung
  • Einteilen (Partitioning) und Clustering von Tabellen
  • Nutzen des Abfrageausführungsplans (Query Execution Plan)
  • Fehlerbehebung und Debugging von Abfragen
  • Kostenkontrolle und Best Practices im Billing-Bereich
  • Sicherheit und Zugriffskontrolle in BigQuery

Fortgeschrittene Themen und Integration

  • Echtzeitdatenanalyse mit Streaming-Daten
  • Integration von BigQuery mit Google Data Studio
  • Einführung in BigQuery ML für Machine Learning
  • Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML
  • Datalake-Integration mit BigQuery

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Basisverständnis von Datenbanken und SQL-Konzepten

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Database-Administratoren
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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