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Schulungsübersicht
Einführung in BigQuery
- Architektur und Features von BigQuery
- Kostenmodell und Preissystem
- Überblick über Abfrageausführung und Speicherung
Optimierung von Abfragen und Kostensenkung
- Techniken zur Abstimmung von Abfragen
- Partitionierte und clustergespeicherte Tabellen
- Überwachung und Analyse der Abfrageleistung
- Praktische Übung: Optimierung von Abfragen zur Kosteneffizienz
Datenintegration und -transformation
- Laden von Daten aus externen Quellen
- Verwendung von Dataflow und Dataprep für ETL-Prozesse
- Materialisierte Ansichten und geplante Abfragen
- Praktische Übung: Erstellen einer Berichtserstellungs-Pipeline
Einführung in BigQuery ML
- Überblick über maschinelles Lernen in BigQuery
- Unterstützte Modelltypen (lineare Regression, logistische Regression, Clustering usw.)
- SQL-Syntax für ML-Modelle
- Praktische Übung: Erstellen und Trainieren eines Modells
Erstellung von Vorhersagemodellen mit BigQuery ML
- Training und Evaluation von Modellen
- Verwendung von ML.EVALUATE und ML.PREDICT
- Integration von Vorhersagen in Berichte
- Praktische Übung: Workflow für vorhersagende Analysen
Best Practices für Unternehmensanalysen
- Governance und Zugriffskontrolle
- Verwaltung von großen Datenmengen in großem Umfang
- Strategien zur Kostensenkung
- Fallstudien erfolgreicher Implementierungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in SQL
- Vertrautheit mit Konzepten der Datenverwaltung
- Erfahrung mit Berichterstellungs- oder Analysetools
Zielgruppe
- Data Analysts (Datenanalysten)
- BI-Entwickler
- Daten-Ingenieure
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