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Schulungsübersicht

Einführung in BigQuery

  • BigQuery-Architektur und Funktionen
  • Kostenmodell und Preisstruktur
  • Überblick über Abfrageausführung und Speicherung

Optimierung von Abfragen und Kostensenkung

  • Techniken zur Abfrageanpassung
  • Partiotionierte und geclusterte Tabellen
  • Überwachung und Analyse der Abfrageleistung
  • Praxislabor: Optimierung von Abfragen für Kosteneffizienz

Dateneingabe und -transformation

  • Laden von Daten aus externen Quellen
  • Nutzung von Dataflow und Dataprep für ETL
  • Materialisierte Ansichten und geplante Abfragen
  • Praxislabor: Aufbau einer Reporting-Pipeline

Einführung in BigQuery ML

  • Überblick über maschinelles Lernen in BigQuery
  • Unterstützte Modelltypen (lineare Regression, logistische Regression, Clustering usw.)
  • SQL-Syntax für ML-Modelle
  • Praxislabor: Erstellung und Training eines Modells

Erstellung prädiktiver Modelle mit BigQuery ML

  • Training und Bewertung von Modellen
  • Verwendung von ML.EVALUATE und ML.PREDICT
  • Integration von Vorhersagen in Berichte
  • Praxislabor: Workflow für prädiktive Analytik

Best Practices für Unternehmensanalytik

  • Governance und Zugriffskontrolle
  • Verwaltung großer Datensätze im Skalierungsbereich
  • Strategien zur Kostenkontrolle
  • Fallstudien erfolgreicher Implementierungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in SQL
  • Vertrautheit mit Konzepten des Datenmanagements
  • Erfahrung mit Reporting- oder Analysetools

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • BI-Entwickler
  • Data Engineers
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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