Struttura del corso

Introduzione a BigQuery

  • Architettura e funzionalità di BigQuery
  • Modello di costo e struttura di pricing
  • Panoramica dell'esecuzione delle query e dello storage

Ottimizzazione delle Query e Riduzione dei Costi

  • Tecnologie di ottimizzazione delle query
  • Tabelle partizionate e clusterizzate
  • Monitoraggio e analisi delle prestazioni delle query
  • Laboratorio pratico: ottimizzazione delle query per l'efficienza dei costi

Ingestione e Trasformazione dei Dati

  • Caricamento di dati da fonti esterne
  • Utilizzo di Dataflow e Dataprep per ETL
  • Viste materializzate e query pianificate
  • Laboratorio pratico: costruzione di una pipeline di reporting

Introduzione a BigQuery ML

  • Panoramica del machine learning in BigQuery
  • Tipi di modelli supportati (regressione lineare, regressione logistica, clustering, ecc.)
  • Sintassi SQL per i modelli ML
  • Laboratorio pratico: creazione e addestramento di un modello

Costruzione di Modelli Predittivi con BigQuery ML

  • Addestramento e valutazione dei modelli
  • Utilizzo di ML.EVALUATE e ML.PREDICT
  • Integrazione delle previsioni nei report
  • Laboratorio pratico: workflow di analisi predittiva

Best Practices per l'Analytics Aziendale

  • Governance e controllo degli accessi
  • Gestione di grandi dataset su larga scala
  • Strategie per il controllo dei costi
  • Studi di caso di implementazioni riuscite

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Conoscenze di base di SQL
  • Familiarità con i concetti di gestione dei dati
  • Esperienza con strumenti di reporting o analisi

Pubblico di riferimento

  • Analisti dati
  • Sviluppatori BI
  • Ingegneri dati
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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