Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în BigQuery

  • Arhitectura și funcționalitățile BigQuery
  • Modelul de cost și structura de prețuri
  • Prezentare generală a execuției interogărilor și a stocării

Optimizarea interogărilor și reducerea costurilor

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

Ingerarea și transformarea datelor

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

Introducere în BigQuery ML

  • Prezentare generală a machine learning 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 analize predictive

Bune practici pentru analiza enterprise

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

Rezumat și pașii următori

Cerințe

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

Public țintă

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite