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Schulungsübersicht

Einleitung

  • Überblick zu Google BigQuery

Erste Schritte

  • Einrichtung eines Google Cloud-Kontos
  • Einführung in die BigQuery-Weboberfläche
  • Erstellen und Verwalten von Datensätzen sowie Tabellen
  • Daten in BigQuery hochladen
  • Ausführen einfacher SQL-Abfragen in BigQuery

SQL-Abfragen in BigQuery

  • Fortgeschrittene Techniken zum Formulieren von SQL-Abfragen
  • Daten mithilfe von GROUP BY aggregieren
  • Daten filtern und sortieren
  • Verwendung von Datums- und Zeitfunktionen
  • Kombination mehrerer Tabellen in einer Abfrage
  • Nebenabfragen sowie Fensterfunktionen anwenden

Fortgeschrittene Funktionen von BigQuery

  • Daten aus BigQuery exportieren
  • Einsatz benutzerdefinierter Funktionen (UDFs)
  • Verwaltung und Zeitplanung von Abfragen
  • Einführung in das Skripting mit BigQuery
  • Umgang mit Arrays und Strukturen
  • Bearbeitung von JSON-Daten

Optimierung von BigQuery

  • Techniken zur Optimierung der Abfrageperformance
  • Tabellenpartitionierung und -clustering nutzen
  • Analyse des Abfrageausführungsplans
  • Abfragen fehlerbeheben und debuggen
  • Kostenkontrolle sowie bewährte Praktiken zur Abrechnung nutzen
  • Sicherheitsmaßnahmen sowie Zugriffssteuerung in BigQuery verstehen

Fortgeschrittene Themen und Integrationen

  • Echtzeit-Analyse von Daten mithilfe von Streaming-Daten
  • Integration von BigQuery mit Google Data Studio
  • Einführung in BigQuery ML als Werkzeug zum maschinellen Lernen
  • Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen mittels BigQuery ML
  • Integration von Data Lakes mit BigQuery

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Datenbanken sowie SQL-Konzepten

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Datenbankadministratoren
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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