课程大纲

BigQuery简介

  • BigQuery架构与功能
  • 成本模型与定价结构
  • 查询执行与存储概览

查询优化与成本控制

  • 查询调优技术
  • 分区表与聚类表
  • 监控与分析查询性能
  • 实践实验室:优化查询以实现成本效率

数据摄取与转换

  • 从外部源加载数据
  • 使用Dataflow和Dataprep进行ETL
  • 物化视图与计划查询
  • 实践实验室:构建报告管道

BigQuery ML简介

  • BigQuery中的机器学习概览
  • 支持的模型类型(线性回归、逻辑回归、聚类等)
  • ML模型的SQL语法
  • 实践实验室:创建与训练模型

使用BigQuery ML构建预测模型

  • 训练与评估模型
  • 使用ML.EVALUATE和ML.PREDICT
  • 将预测结果集成到报告中
  • 实践实验室:预测分析工作流

企业分析最佳实践

  • 治理与访问控制
  • 大规模管理大型数据集
  • 成本控制策略
  • 成功实施案例研究

总结与下一步

要求

  • SQL基础知识
  • 熟悉数据管理概念
  • 具备报表或分析工具使用经验

受众

  • 数据分析师
  • BI开发人员
  • 数据工程师
 14 小时

客户评论 (2)

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