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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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