BigQuery for Data Analysts (BQDA)

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "BigQuery for Data Analysts (BQDA)" lernen Sie, wie Sie moderne Software-defined-Storage-Architekturen mit Red Hat Ceph Storage planen, implementieren, betreiben und skalieren. Der Fokus liegt auf dem Aufbau und Management hochverfügbarer, skalierbarer Storage-Cluster für hybride Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen.

Sie erfahren, wie Ceph Storage Cluster in produktiven Infrastrukturen sowie in Kombination mit Red Hat OpenStack Platform und OpenShift Container Platform eingesetzt werden. Dabei lernen Sie, verschiedene Storage-Modelle (Object, Block und File Storage) zielgerichtet bereitzustellen, zu verwalten und an konkrete Anwendungsszenarien anzupassen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem operativen Cluster-Management, der Überwachung, Performance-Optimierung sowie der systematischen Fehleranalyse und Skalierung von Storage-Umgebungen.

Nach Abschluss der Schulung sind Sie in der Lage, Ceph Storage Cluster eigenständig zu betreiben und in Cloud-Infrastrukturen zu integrieren sowie Storage-Ressourcen bedarfsgerecht bereitzustellen und zu optimieren.

Zielgruppe Seminar

• Datenanalysten, die lernen möchten, wie sie BigQuery für ihre Datenanalysen nutzen können.

Voraussetzungen

• Introduction to Data Analytics on Google Cloud (IDAGC)

Seminarinhalt

Modul 0 - Kurseinführung

• In diesem Modul wird das Kursprogramm vorgestellt.

Modul 1 - BigQuery für Datenanalysten

• Übersicht
• Datenanalytik in der Google Cloud
• Von Daten zu Erkenntnissen mit BigQuery
• Reale Anwendungsfälle von Unternehmen, die durch Analytics auf Google Cloud transformiert wurden

Zielsetzungen:

• Erkennen Sie die analytischen Herausforderungen, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, und vergleichen Sie Big Data vor Ort und in der Cloud.
• Erfahren Sie mehr über den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Data Warehouse für Unternehmen von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.

Modul 2 - Erkunden und Aufbereiten Ihrer Daten mit BigQuery

• Übersicht
• Gemeinsame Datenexplorationstechniken
• Analyse von großen Datensätzen mit BigQuery
• Grundlagen der Abfrage
• Arbeiten mit Funktionen
• Anreicherung Ihrer Abfragen mit UNIONs und JOINs

Zielsetzungen:

• List common data exploration techniques.
• Wiederholung der Grundlagen von SQL-Abfragen.
• Erweitern Sie Abfragen mit Funktionen, Unions und Joins.

Aktivitäten:

• Übung: Erforschung eines E-Commerce-Datensatzes mit SQL in Google BigQuery
• Übung: Fehlersuche bei häufigen SQL-Fehlern mit BigQuery
• Übung: Fehlerbehebung und Behebung von Problemen bei der Datenverbindung

Modul 3 - Bereinigung und Umwandlung Ihrer Daten

• Übersicht
• Fünf Grundsätze der Integrität von Datensätzen
• Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL
• Daten bereinigen und umwandeln: Andere Optionen

Zielsetzungen:

• Ermitteln Sie, was einen guten Datensatz ausmacht.
• Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL.
• Bereinigen und transformieren Sie Daten mit anderen Optionen.

Modul 4 - Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datensätze

• Übersicht
• Permanente versus temporäre Datentabellen
• Aufnahme neuer Datensätze
• Externe Datenquellen

Zielsetzungen:

• Überprüfen Sie die Unterschiede zwischen permanenten und temporären Datentabellen.
• Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datensätze.
• Diskutieren Sie Optionen für externe Datenquellen.

Aktivitäten:

• Übung: Neue permanente Tabellen erstellen
• Übung: Einlesen und Abfragen neuer Datensätze

Modul 5 - Visualisierung Ihrer Erkenntnisse aus BigQuery

• Übersicht
• Grundsätze der Datenvisualisierung
• Verbundene Blätter
• Häufige Fallstricke bei der Datenvisualisierung
• Looker Studio
• Analyse in einem Notizbuch

Zielsetzungen:

• Überprüfen Sie die Grundsätze der Datenvisualisierung und die häufigsten Fallstricke bei der Visualisierung.
• Verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.
• Besprechen Sie die Durchführung von Analysen in einem Jupyter Notebook.

Aktivitäten:

• Übung: Verbundene Blätter Qwik Start
• Übung: Erkunden und Erstellen von Berichten mit Looker Studio

Modul 6 - Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungspipelines in BigQuery mit Dataform

• Übersicht
• Was ist Dataform?
• Erste Schritte mit Dataform

Zielsetzungen:

• Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.
• Erfahren Sie, wie Sie mit Dataform beginnen können, indem Sie ein Repository und einen Entwicklungsarbeitsbereich erstellen.
• Erstellen und Ausführen eines SQL-Workflows in Dataform.

Aktivitäten:

• Demo
• Übung: Erstellen und Ausführen eines SQL-Workflows in Dataform

Modul 7 - BigQuery Studio

• BigQuery Studio: Was und warum?
• Vereinheitlichte Analytik
• Vermögensverwaltung
• Eingebettete Hilfe

Zielsetzungen:

• Er stellt BigQuery Studio vor.
• Verwenden Sie Duet AI in BigQuery, um SQL-Abfragen zu erklären und zu erstellen.
• Erfahren Sie mehr über die neuen Funktionen für die Benutzerfreundlichkeit und die Integrationen mit Dataform und Dataplex in der neuen BigQuery Studio-Oberfläche.

Aktivitäten:

• Demo
• Labor: Daten mit Hilfe von Duet AI analysieren
• Übung: Personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini generieren

Modul 8 - Zusammenfassung

• Zusammenfassung

Zielsetzungen:

• Fassen Sie die wichtigsten im Kurs behandelten Themen zusammen.

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google LLC Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

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