Kurs
digicode: BQDA
BigQuery for Data Analysts
Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, die mehr über die Verwendung von BigQuery für ihre Datenanalysezwecke erfahren möchten.
Dauer
2 Tage
Preis
1'700.–
zzgl. 7.7% MWST
Kurs-Facts
- Kennenlernen des Zwecks und den Wertes von BigQuery, dem Enterprise Data Warehouse von Google Cloud und Diskutieren von dessen Datenanalyse-Funktionen
- Analysieren grosser Datensätze in BigQuery mit SQL
- Bereinigen und Transformieren deiner Daten in BigQuery mit SQL
- Importieren neuer BigQuery-Datensätze und Diskutieren von Optionen für externe Datenquellen
- Überprüfen von Visualisierungsprinzipien und Verwenden von Connected Sheets und Looker Studio, um Datenerkenntnisse aus BigQuery zu visualisieren
- Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungspipelines in BigQuery mit Dataform
- Nutzen neuer Integrationen und Hilfsfunktionen, die mit BigQuery Studio eingeführt wurden
Anhand einer Kombination aus Videos, Übungen und Demos behandeln wir verschiedene Themen, die sich damit befassen, wie du deine Daten in BigQuery erfassen, transformieren und abfragen kannst, um Erkenntnisse zu gewinnen, die dir bei geschäftlichen Entscheidungen helfen.
1 BigQuery für Datenanalysten
- Datenanalyse auf Google Cloud
- Von Daten zu Erkenntnissen mit BigQuery
- Praxisnahe Anwendungsfälle von Unternehmen, die durch Analysen auf Google Cloud transformiert wurden
- Identifiziere die analytischen Herausforderungen, denen Datenanalysten gegenüberstehen, und vergleichen Sie Big Data vor Ort mit Big Data in der Cloud
- Lerne den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Enterprise Data Warehouse von Google Cloud, kennen und diskutiere dessen Datenanalyse-Funktionen
2 Erkunden und Vorbereiten Ihrer Daten mit BigQuery
- Gängige Techniken zur Datenexploration
- Analyse grosser Datensätze mit BigQuery
- Grundlagen der Abfrage
- Arbeiten mit Funktionen
- Anreichern deiner Abfragen mit UNIONs und JOINs
- Auflisten gängiger Techniken zur Datenexploration
- Überprüfen der Grundlagen von SQL-Abfragen
- Anreichern von Abfragen mit Funktionen, Unions und Joins.
- Labor: Erkunden eines E-Commerce-Datensatzes mit SQL in Google BigQuery
- Labor: Beheben häufiger SQL-Fehler mit BigQuery
- Labor: Beheben und Lösen von Fallstricken bei Datenverknüpfungen
3 Bereinigen und Transformieren Ihrer Daten
- Fünf Grundsätze für die Integrität von Datensätzen
- Bereinigen und Transformieren von Daten mit SQL
- Bereinigen und Transformieren von Daten: Weitere Optionen
- Identifiziere, was einen guten Datensatz ausmacht
- Bereinigen und Transformieren von Daten mit SQL
- Bereinigen und Transformieren von Daten mit weiteren Optionen
4 Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datensätze
- Permanente versus temporäre Datentabellen
- Einlesen neuer Datensätze
- Externe Datenquellen
- Unterschiede zwischen permanenten und temporären Datentabellen überprüfen
- Neue BigQuery-Datensätze einlesen und speichern
- Optionen für externe Datenquellen diskutieren
- Labor: Erstellen neuer permanenter Tabellen
- Labor: Einlesen und Abfragen neuer Datensätze
5 Visualisieren Ihrer Erkenntnisse aus BigQuery
- Grundsätze der Datenvisualisierung
- Connected Sheets
- Häufige Fallstricke bei der Datenvisualisierung
- Looker Studio
- Analyse in einem Notebook
- Überprüfe die Grundsätze der Datenvisualisierung und häufige Fallstricke bei der Visualisierung
- Verwende Connected Sheets und Looker Studio, um Datenerkenntnisse aus BigQuery zu visualisieren
- Besprich die Durchführung von Analysen in einem Jupyter Notebook
- Labor: Connected Sheets Qwik Start
- Labor: Erkunden und Erstellen von Berichten mit Looker Studio
6 Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungs-Pipelines in BigQuery mit
- Was ist Dataform?
- Erste Schritte mit Dataform
- Verwende Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln
- Erfahre, wie du mit Dataform beginnst, indem du ein Repository und einen Entwicklungsarbeitsbereich erstellst
- Erstelle und führe einen SQL-Workflow in Dataform aus
- Labor: Erstellen und Ausführen eines SQL-Workflows in Dataform
7 BigQuery Studio
- BigQuery Studio: Was und warum?
- Einheitliche Analysen
- Asset-Management
- Integrierte Unterstützung
- Einführung in BigQuery Studio
- Verwende Duet AI in BigQuery, um SQL-Abfragen zu erklären und zu generieren
- Erfahre mehr über neue Usability-Funktionen und Integrationen mit Dataform und Dataplex in der neuen BigQuery-Studio-Oberfläche
- Labor: Daten mit Duet AI Assistance analysieren
- Labor: Personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini generieren
8 Zusammenfassung
Datenanalysten, die lernen möchten, wie sie BigQuery für ihre Datenanalyseanforderungen nutzen können
Wir empfehlen die Teilnahme an folgendem Kurs oder gleichwertige Kenntnisse: