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Struttura del corso

Introduzione a BigQuery

  • Architettura e funzionalità di BigQuery
  • Modello di costo e struttura tariffaria
  • Panoramica sull'esecuzione delle query e lo storage

Ottimizzazione delle Query e Riduzione dei Costi

  • Tecniche di tuning 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 l'ETL
  • Viste materializzate e query pianificate
  • Laboratorio pratico: creazione di una pipeline di reporting

Introduzione a BigQuery ML

  • Panoramica sul 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

Creazione 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

Migliori Pratiche per l'Analisi Enterprise

  • Governance e controllo degli accessi
  • Gestione di set di dati di grandi dimensioni su larga scala
  • Strategie di controllo dei costi
  • Casi studio di implementazioni di successo

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

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

Target del Corso

  • Data analyst
  • Sviluppatori BI
  • Data engineer
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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