Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in Google BigQuery, um skalierbare Data Warehouses mit BigQuery zu erstellen und fortgeschrittene Cloud-basierte Analysen durchzuführen. Die Teilnehmer erfahren, was ein Data Warehouse ist, wie moderne Data Warehouse-Systeme in Unternehmen funktionieren und wie man große Datenmengen mit Google BigQuery effizient verwaltet. Durch praktische Übungen und geführte Demonstrationen lernen die Teilnehmer, wie man BigQuery einrichtet und darauf zugreift, ein Data Warehouse mit BigQuery sowohl über die Weboberfläche als auch mit Python erstellt und Optimierungstechniken anwendet, um die Abfrageleistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz in Cloud-Umgebungen zu verbessern.

Aufbau eines Data Warehouse mit BigQuery
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie effiziente Data Warehouses mit BigQuery und optimieren Sie Tabellen mit Google BigQuery UI und SQL.
Erstellen Sie dynamische ETL-Pipelines mit Python und wenden Sie Partitionierungs- und Clustering-Strategien an, um eine effiziente Leistung des Data Warehouse zu erzielen.
Führen Sie erweiterte Abfragen unter Verwendung von Aggregat- und Fensterfunktionen durch, um Erkenntnisse aus großen Data Warehouses mit BigQuery-Umgebungen zu gewinnen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenarchitektur
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Cloud-Management
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Business Intelligence
- Kategorie: Data Warehousing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Python-Programmierung
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