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Schulungsübersicht
Einführung in BigQuery
- BigQuery-Architektur und Funktionen
- Kostenmodell und Preisstruktur
- Überblick über Query-Ausführung und Speicherung
Optimierung von Queries und Kostensenkung
- Techniken zur Query-Anpassung (Tuning)
- Partitionierte und geclusterte Tabellen
- Überwachung und Analyse der Query-Leistung
- Praxislabor: Optimierung von Queries für Kosteneffizienz
Datenimport und -transformation
- Laden von Daten aus externen Quellen
- Nutzung von Dataflow und Dataprep für ETL
- Materialisierte Sichten und geplante Queries
- Praxislabor: Aufbau einer Reporting-Pipeline
Einführung in BigQuery ML
- Überblick über Machine Learning in BigQuery
- Unterstützte Modelltypen (lineare Regression, logistische Regression, Clustering usw.)
- SQL-Syntax für ML-Modelle
- Praxislabor: Erstellen und Trainieren eines Modells
Erstellung prädiktiver Modelle mit BigQuery ML
- Training und Bewertung von Modellen
- Nutzung von ML.EVALUATE und ML.PREDICT
- Integration von Vorhersagen in Berichte
- Praxislabor: Workflow für prädiktive Analytics
Bewährte Verfahren für Enterprise-Analytics
- Governance und Zugriffskontrolle
- Verwaltung großer Datensätze im großen Maßstab
- Strategien zur Kostenkontrolle
- Fallstudien zu erfolgreichen Umsetzungen
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
Erfahrungsberichte (2)
Der abschließende Tag, der sich mit dem Thema Maschinelles Lernen befasst.
John Erick Baltazar - Globe Telecom
Kurs - Google BigQuery
Maschinelle Übersetzung
Es war ein sehr gutes Trainingskurs, gut vorbereitet und erklärt vom Trainer, der großartige praktische Erfahrungen mit GCP besitzt.
Mircea
Kurs - Google Cloud Platform Basics and Management
Maschinelle Übersetzung