Kurzusleírás

BigQuery bevezetése

  • BigQuery architektúra és jellemzők
  • Árasmodell és árstrukturák
  • Lehetőségek és tárolás áttekintése

Lehetőségek optimalizálása és költségcsökkentés

  • Lehetőségek finomhangolásának technikái
  • Részletesen tagolt és csoportosított táblák
  • Lehetőségek teljesítményének monitorozása és elemzése
  • Práctikus munka: költséghatékony lehetőségek optimalizálása

Adatbevitel és átalakítás

  • Adatok külső forrásokból való betöltése
  • Dataflow és Dataprep használata ETL-hez
  • Materiális nézetek és időzített lehetőségek
  • Práctikus munka: jelentési csatorna építése

BigQuery ML bevezetése

  • Gépneuronhálózat áttekintése BigQuery-ben
  • Támogatott modell típusok (lineáris regresszió, logisztikus regresszió, csoportosítás stb.)
  • SQL szintaxis modellhez
  • Práctikus munka: modell készítése és kiképzése

Előrejelző modellek készítése BigQuery ML segítségével

  • Modellek kiképzése és értékelése
  • ML.EVALUATE és ML.PREDICT használata
  • Előrejelzések integrálása jelentésekbe
  • Práctikus munka: előrejelző elemző munkafolyamat

Enterprise analitika legjobb gyakorlatainak használata

  • Kormányzás és hozzáférési irányítás
  • Nagy adatmennyiségek kezelése
  • Költségcsökkentési stratégiák
  • Sikeres bevezetések esettanulmányai

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • SQL alapismeretek
  • Adatkezelési fogalmak ismerete
  • Jelentési vagy elemzőeszközök tapasztalata

Célközönség

  • Adatanalitikusok
  • BI fejlesztők
  • Adatmérnökök
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák