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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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