Kursüberblick
Möchten Sie wissen, wie Petabytes an Daten in wenigen Sekunden abgefragt und verarbeitet werden? Neugierig auf Datenanalysen, die automatisch skalieren, wenn Ihre Daten zunehmen? Willkommen beim Kurs zu Data Insights!
In diesem dreitägigen Präsenzkurs lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Google Cloud Platform durch Datenanalysen und -visualisierungen Informationen gewinnen. Er bietet interaktive Szenarien und praxisorientierte Labs, in denen die Teilnehmer Erkenntnisse aus verschiedenen Datasets von Google BigQuery untersuchen, laden, visualisieren und extrahieren. Der Kurs behandelt das Laden von Daten, Abfragen, Schema-Modellierung, Optimierung der Leistung, Abfragepreise, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an folgende Zielgruppen:
- Datenanalysten, Business-Analysten und Business Intelligence-Experten
- Cloud Data Engineers, die mit Datenanalysten zusammenarbeiten und so skalierbare Datenlösungen auf der Google Cloud Platform erstellen
Voraussetzungen
Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:
- Grundkenntnisse in ANSI SQL
Kursziele
Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:
- Mithilfe der Analyse- und Visualisierungstools der Google Cloud Platform Erkenntnisse aus Daten ableiten
- Daten mit Google Cloud Dataprep in grossem Massstab laden, bereinigen und transformieren
- Daten mit Google Data Studio untersuchen und visualisieren
- Abfragen mit hoher Leistung schreiben, optimieren und Fehler darin beheben
- Mit vorkonfigurierten ML APIs für Bild- und Textverständnis üben
- ML-Modelle für die Klassifizierung und Prognose mithilfe von SQL mit BQML trainieren
Weiterführende Kurse
Kursinhalt
- Modul 1: Einführung in Daten auf der Google Cloud Platform
- Modul 2: Überblick über Big-Data-Tools
- Modul 3: Daten mit SQL erkunden
- Modul 4: Preisgestaltung von Google BigQuery
- Modul 5: Daten bereinigen und transformieren
- Modul 6: Daten speichern und exportieren
- Modul 7: Neue Datasets in Google BigQuery aufnehmen
- Modul 8: Datenvisualisierung
- Modul 9: Datasets verbinden und zusammenführen
- Modul 10: Fortgeschrittene Funktionen und Klauseln
- Modul 11: Schemadesign und verschachtelte Datenstrukturen
- Modul 12: Mehr Visualisierung mit Google Data Studio
- Modul 13: Leistungsoptimierung
- Modul 14: Datenzugriff
- Modul 15: Notebooks in der Cloud
- Modul 16: Maschinelles Lernen bei Google
- Modul 17: Maschinelles Lernen auf Ihre Datasets anwenden (BQML)
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