Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в BigQuery

  • Архитектура и характеристики на BigQuery
  • Модел на разходите и ценова структура
  • Преглед на изпълнението на заявки и съхранението

Оптимизиране на заявки и намаляване на разходите

  • Техники за настройка на заявки
  • Партиционирани и клъстерирани таблици
  • Мониторинг и анализ на производителността на заявките
  • Практическа лабораторна работа: оптимизиране на заявки за ценова ефективност

Поглъщане и трансформация на данни

  • Зареждане на данни от външни източници
  • Използване на Dataflow и Dataprep за ETL
  • Материализирани изгледи и планирани заявки
  • Практическа лабораторна работа: изграждане на тръбопровод за отчитане

Въведение в BigQuery ML

  • Преглед на машинното обучение в BigQuery
  • Поддържани типове модели (линейна регресия, логистична регресия, клъстериране и др.)
  • SQL синтаксис за ML модели
  • Практическа лабораторна работа: създаване и обучение на модел

Изграждане на предсказващи модели с BigQuery ML

  • Обучение и оценка на модели
  • Използване на ML.EVALUATE и ML.PREDICT
  • Интегриране на прогнози в отчети
  • Практическа лабораторна работа: работен поток за предсказващи анализи

Най-добри практики за корпоративни анализи

  • Управление и контрол на достъпа
  • Управление на големи набори от данни в мащаб
  • Стратегии за контрол на разходите
  • Казуси на успешни внедрявания

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни познания по SQL
  • Запознатост с концепциите за управление на данни
  • Опит с инструменти за отчитане или анализ

Аудитория

  • Анализатори на данни
  • BI разработчици
  • Инженери по данни
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории