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Schulungsübersicht
Introduction to BigQuery
- BigQuery-Architektur und Features
- Kostenmodell und Preisstruktur
- Überblick über Query-Ausführung und Speicherung
Optimierung von Queries und Kostensenkung
- Query-Tuning-Techniken
- Partitionierte und clustered Tables
- Überwachung und Analyse der Query-Leistung
- Praxis Lab: Optimierung von Queries für Kosteneffizienz
Datenintegration und Transformation
- Laden von Daten aus externen Quellen
- Einsatz von Dataflow und Dataprep für ETL
- Materialized Views und geplante Queries
- Praxis Lab: Aufbau einer Reporting-Pipeline
Einführung in BigQuery ML
- Überblick über Machine Learning in BigQuery
- Unterstützte Modellttypen (lineare Regression, logistische Regression, Clustering, etc.)
- SQL-Syntax für ML-Modelle
- Praxis Lab: Erstellen und Trainieren eines Modells
Bauen prädiktiver Modelle mit BigQuery ML
- Training und Auswertung von Modellen
- Einsatz von ML.EVALUATE und ML.PREDICT
- Integration von Vorhersagen in Reports
- Praxis Lab: Workflow für prädiktive Analytics
Best Practices für Enterprise Analytics
- Governance und Zugriffskontrolle
- Verwaltung grosser Datensätze in Scale
- Kostenkontrollstrategien
- Fallbeispiele erfolgreicher Implementierungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in SQL
- Vertrautheit mit Datenmanagement-Konzepten
- Erfahrung mit Reporting- oder Analytics-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