Schița de curs

Introducere în BigQuery

  • Arhitectura și caracteristicile BigQuery
  • Modelul de costuri și structura de prețuri
  • Prezentare generală a execuției interogărilor și stocării

Optimizarea Interogărilor și Reducerea Costurilor

  • Tehnici de reglare a interogărilor
  • Tabele partiționate și clusterizate
  • Monitorizarea și analiza performanței interogărilor
  • Laborator practic: optimizarea interogărilor pentru eficiența costurilor

Ingestia și Transformarea Datelor

  • Încărcarea datelor din surse externe
  • Utilizarea Dataflow și Dataprep pentru ETL
  • Vizualizări materializate și interogări planificate
  • Laborator practic: construirea unui flux de raportare

Introducere în BigQuery ML

  • Prezentare generală a învățării automate în BigQuery
  • Tipuri de modele suportate (regresie liniară, regresie logistică, clustering etc.)
  • Sintaxa SQL pentru modelele ML
  • Laborator practic: crearea și antrenarea unui model

Construirea Modelelor Predictive cu BigQuery ML

  • Antrenarea și evaluarea modelelor
  • Utilizarea ML.EVALUATE și ML.PREDICT
  • Integrarea predicțiilor în rapoarte
  • Laborator practic: flux de lucru pentru analiza predictivă

Cele Mai Bune Practici pentru Analitica la Scara Întreprinderii

  • Guvernanță și control al accesului
  • Gestionarea seturilor de date mari la scară
  • Strategii de control al costurilor
  • Studii de caz ale implementărilor de succes

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază de SQL
  • Familiaritate cu conceptele de gestionare a datelor
  • Experiență cu instrumente de raportare sau analitică

Publicul Țintă

  • Analiști de date
  • Dezvoltatori BI
  • Ingineri de date
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite