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Schulungsübersicht
Einführung in BigQuery
- Architektur und Funktionen von BigQuery
- Kostenmodell und Preisstruktur
- Überblick über Abfrageausführung und Speicher
Optimierung von Abfragen und Kostenreduzierung
- Techniken zur Feinabstimmung von Abfragen
- Partitionsierte und geklusters Tabellen
- Überwachung und Analyse der Abfrageleistung
- Praxisübung: Optimierung von Abfragen für Kosteneffizienz
Datenaufnahme und Transformation
- Laden von Daten aus externen Quellen
- Verwendung von Dataflow und Dataprep für ETL
- Materialisierte Ansichten und geplante Abfragen
- Praxisübung: Aufbau einer Reporting-Pipeline
Einführung in BigQuery ML
- Überblick über Machine Learning in BigQuery
- Unterstützte Modellsorten (lineare Regression, logistische Regression, Clustering usw.)
- SQL-Syntax für ML-Modelle
- Praxisübung: Erstellung und Training eines Modells
Aufbau prädiktiver Modelle mit BigQuery ML
- Training und Bewertung von Modellen
- Verwendung von ML.EVALUATE und ML.PREDICT
- Integration von Vorhersagen in Berichte
- Praxisübung: Workflow für prädiktive Analysen
Best Practices für Enterprise-Analysen
- Governance und Zugriffskontrolle
- Verwaltung großer Datensätze im großen Maßstab
- Strategien zur Kostenkontrolle
- Fallstudien erfolgreicher Implementierungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende SQL-Kenntnisse
- Vertrautheit mit Datenmanagementkonzepten
- Erfahrung mit Reporting- oder Analyse-Tools
Zielgruppe
- Data Analysts
- BI-Entwickler
- Data Engineers
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Der abschließende Tag, der sich mit dem Thema Maschinelles Lernen befasst.
John Erick Baltazar - Globe Telecom
Kurs - Google BigQuery
Maschinelle Übersetzung
Es war ein sehr gutes Trainingskurs, gut vorbereitet und erklärt vom Trainer, der großartige praktische Erfahrungen mit GCP besitzt.
Mircea
Kurs - Google Cloud Platform Basics and Management
Maschinelle Übersetzung