In diesem Kurs tauchen Sie tief in die Welt von BigQuery ein und erlernen Best Practices für den Entwurf, die Optimierung und die Verwaltung eines leistungsstarken Data Warehouses. Durch eine Mischung aus Vorträgen, Demonstrationen und praktischen Übungen entdecken Sie die Architektur von BigQuery und lernen, wie Sie effiziente Speicherlösungen und Schemata für die Dateneingabe und -aktualisierung entwickeln. Darüber hinaus erhalten Sie wertvolle Einblicke in Techniken zur Verbesserung der Leseleistung, zur Optimierung von Abfragen und zur effektiven Verwaltung von Arbeitslasten. Sie nutzen Protokollierungs- und Überwachungstools, um Ihre Systeme stets im Blick zu behalten, und lernen die verschiedenen Preismodelle von BigQuery kennen, um Ihre Kosten zu optimieren. Zusätzlich erfahren Sie, wie Sie Daten sicher schützen, Arbeitslasten automatisieren und mit BigQuery ML Machine-Learning-Modelle erstellen können. Dieser Kurs bietet alles, was Sie brauchen, um das volle Potenzial von BigQuery auszuschöpfen!
Grundlagen der BigQuery-Architektur Speicher- und Schema-Optimierungen Aufnahme von Daten Ändern von Daten Verbesserung der Leseleistung Optimieren und Fehlerbehebung von Abfragen Arbeitslastmanagement und Preisgestaltung Protokollierung und Überwachung Sicherheit in BigQuery Automatisieren von Arbeitsbelastungen Maschinelles Lernen in BigQuer In diesem Kurs erwerben Sie die folgenden Fähigkeiten: Beschreiben Sie die Grundlagen der BigQuery-Architektur. Implementierung von Speicher- und Schemaentwurfsmustern zur Verbesserung der Leistung. Verwenden Sie DML und planen Sie Datenübertragungen zum Einlesen von Daten. Anwendung bewährter Verfahren zur Verbesserung der Leseeffizienz und Optimierung der Abfrageleistung. Verwalten Sie Kapazitäten und automatisieren Sie Arbeitslasten. Verstehen von Mustern und Anti-Mustern zur Optimierung von Abfragen und Verbesserung der Leseleistung. Verwenden Sie Protokollierungs- und Überwachungstools, um Nutzungsmuster zu verstehen und zu optimieren. Anwendung bewährter Sicherheitsverfahren zur Verwaltung von Daten und Ressourcen. Erstellen und Bereitstellen verschiedener Kategorien von Modellen für maschinelles Lernen mit BigQuery ML. Offizielle Google Cloud Unterlagen.
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Grundlagen von Big Data und maschinellem Lernen.
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