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Principes fondamentaux de BigQuery pour les professionnels de Redshift

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Principes fondamentaux de BigQuery pour les professionnels de Redshift

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données

  • Créer, sécuriser et partager les actifs de données BigQuery en cours d'utilisation.

  • Mettre en œuvre des patrons communs et des bonnes pratiques pour la conception de données, l'ingestion de données et l'interrogation de données dans BigQuery.

  • Comparez et mettez en évidence les différences et les points communs entre Redshift et BigQuery.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Entreposage de données
  • Catégorie : Intégration des données
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Partage des données
  • Catégorie : Conception de la base de données
  • Catégorie : Modélisation des données
  • Catégorie : Architecture et administration des bases de données
  • Catégorie : Importation/exportation de données
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Gestion des identités et des accès
  • Catégorie : Accès aux données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Langages de requête
  • Catégorie : Bases de données relationnelles
  • Catégorie : Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC)
  • Catégorie : Amazon Redshift

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

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 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 6 modules dans ce cours

Ce module d'introduction résume les principaux aspects de l'architecture de BigQuery et de l'allocation des ressources, notamment la manière dont BigQuery utilise les « slots » pour exécuter des requêtes SQL et la gestion de la charge de travail dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les architectures et les mécanismes d'allocation des ressources de Redshift et de BigQuery, afin de vous aider à vous familiariser avec BigQuery.

Inclus

1 lecture1 devoir1 élément d'application1 plugin

Ce module présente les principaux aspects de la hiérarchie des ressources et du modèle de définition des données de BigQuery, notamment la création de jeux de données et de tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les hiérarchies de ressources et les types de données principaux de Redshift et de BigQuery, afin de vous aider à commencer à travailler avec des données dans BigQuery.

Inclus

1 lecture1 devoir

Ce module présente les principaux éléments du modèle de gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud, notamment la manière dont les rôles et les autorisations s'appliquent aux ensembles de données et aux tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les rôles et les autorisations de Redshift et de BigQuery, afin de vous aider à sécuriser et à partager vos données dans BigQuery.

Inclus

1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module présente les principales options et les meilleures pratiques pour l'ingestion de données dans BigQuery, notamment le chargement de données par lots, l'ingestion en continu et les requêtes vers des sources de données externes. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les options d'ingestion de données de Redshift et de BigQuery, afin de vous aider à commencer à lire et à charger vos données dans BigQuery.

Inclus

1 lecture1 devoir

Ce module présente les modèles courants et les bonnes pratiques en matière de conception et d'optimisation des schémas de tables dans BigQuery, notamment l'utilisation de champs imbriqués et répétés, le partitionnement et le regroupement. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre Redshift et BigQuery en matière d'utilisation et de conception des schémas, afin de vous aider à commencer à structurer et à optimiser vos données dans BigQuery.

Inclus

1 lecture1 devoir1 élément d'application

Ce module présente les principales fonctionnalités et opérations du dialecte SQL standard de Google utilisé dans BigQuery, ainsi que les bonnes pratiques permettant d'optimiser les performances des requêtes et de maîtriser les coûts dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les dialectes SQL et les fonctionnalités de Redshift et de BigQuery, afin de vous aider à commencer à exécuter et à optimiser des requêtes dans BigQuery.

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