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Schulungsübersicht

Einführung

  • Überblick 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
  • Daten filtern und sortieren
  • Arbeit mit Datums- und Uhrzeitfunktionen
  • Mehrfache Tabellenverbindungen (Joins)
  • Unterabfragen und Fensterfunktionen

Fortschrittliche BigQuery-Funktionen

  • Datenexport aus BigQuery
  • Nutzung benutzerdefinierter Funktionen (UDFs)
  • Verwaltung und Planung von Abfragen
  • Einführung in BigQuery Scripting
  • Umgang mit Arrays und Structs
  • Arbeit mit JSON-Daten

BigQuery-Optimierung

  • Techniken zur Optimierung der Abfrageleistung
  • Partitionierung und Clustering von Tabellen
  • Nutzung des Query Execution Plans
  • Fehlerbehebung und Debugging von Abfragen
  • Kostenkontrolle und bewährte Praktiken zur Abrechnung
  • Sicherheit und Zugriffskontrolle in BigQuery

Themen auf fortgeschrittenem Niveau und Integration

  • Echtzeitdatenanalyse mit Streaming-Daten
  • Integration von BigQuery mit Google Data Studio
  • Einführung in BigQuery ML für Machine Learning
  • Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML
  • Data-Lake-Integration mit BigQuery

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenbanken und SQL-Konzepten

Zielgruppe

  • Data Analysts
  • Datenbankadministratoren
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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