Kontakt aufnehmen

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien