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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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