Návrh Školení

Úvod do BigQuery

  • Architektura a funkce BigQuery
  • Model nákladů a cenová struktura
  • Přehled provedení dotazů a úložiště dat

Optimalizace dotazů a snížení nákladů

  • Techniky optimalizace dotazů
  • Rozdělené a shlukové tabulky
  • Monitorování a analýza výkonu dotazů
  • Praktická laboratoř: optimalizace dotazů pro nákladovou efektivitu

Nahrávání a transformace dat

  • Načítání dat z externích zdrojů
  • Použití Dataflow a Dataprep pro ETL (Extract, Transform, Load) procesy
  • Materiálové zobrazení a plánované dotazy
  • Praktická laboratoř: vytvoření reportovacího kanálu dat

Úvod do BigQuery ML (Machine Learning)

  • Přehled strojového učení v BigQuery
  • Podporované typy modelů (lineární regrese, logistická regrese, shlukování atd.)
  • SQL syntaxe pro ML modely
  • Praktická laboratoř: vytvoření a trénování modelu

Vytváření prediktivních modelek s BigQuery ML

  • Trénování a hodnocení modelů
  • Použití funkcí ML.EVALUATE a ML.PREDICT
  • Integrace predikcí do reportů
  • Praktická laboratoř: pracovní postup prediktivní analýzy

Nejlepší praktiky pro podnikové analytiky

  • Řízení a kontrola přístupu (governance)
  • Správa velkých datových souborů v rozsahu podnikání
  • Strategie kontroly nákladů
  • Případové studie úspěšných implementací

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost SQL
  • Osvědčené zkušenosti s koncepty správy dat
  • Zkušenosti s nástroji pro vytváření reportů nebo analýzy

Cílová skupina

  • Analýti dat
  • Vývojáři BI (Business Intelligence)
  • Inženýři dat
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (2)

Nadcházející kurzy

Související kategorie