План на курса

Введение в BigQuery

  • Архитектура и особености на BigQuery
  • Модел за цена и структура на ценообразуване
  • Обзор на изпълнението на заявките и съхранението

Оптимизация на заявките и намаляване на разходите

  • Техники за настройка на заявките
  • Разделени и класирани таблици
  • Мониторинг и анализ на изпълнението на заявките
  • Практически упражнения: оптимизация на заявките за ефективност на разходите

Внасяне и преобразуване на данни

  • Зареждане на данни от външни източници
  • Използване на Dataflow и Dataprep за ETL
  • Материализирани гледни точки и планирани заявки
  • Практически упражнения: изграждане на отчетна пиплайна

Введение в BigQuery ML

  • Обзор на машинното обучение в BigQuery
  • Поддържани типове модели (линейна регресия, логистична регресия, кластеризация и т.н.)
  • SQL синтаксис за ML модели
  • Практически упражнения: създаване и обучение на модел

Създаване на прогнозни модели с BigQuery ML

  • Обучение и оценка на модели
  • Използване на ML.EVALUATE и ML.PREDICT
  • Интегриране на прогнози в отчетите
  • Практически упражнения: процес на прогнозен анализ

Най-добри практики за корпоративен анализ

  • Управление и контрол на достъпа
  • Управление на големи набори от данни в масщаб
  • Стратегии за контрол на разходите
  • Примери за успешно реализирани решения

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания за SQL
  • Знайство с концепциите за управление на данни
  • Опит с инструменти за отчетност или аналитика

Целева аудитория

  • Аналитици на данни
  • Разработчици на BI
  • Инженери на данни
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории