Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 14 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về BigQuery

  • Kiến trúc và tính năng của BigQuery
  • Mô hình chi phí và cấu trúc giá
  • Tổng quan về thực thi truy vấn và lưu trữ

Tối ưu hóa truy vấn và giảm chi phí

  • Các kỹ thuật điều chỉnh truy vấn
  • Các bảng phân vùng và bảng cụm
  • Giám sát và phân tích hiệu suất truy vấn
  • Phòng lab thực hành: tối ưu hóa truy vấn để tiết kiệm chi phí

Tích hợp và biến đổi dữ liệu

  • Tải dữ liệu từ các nguồn bên ngoài
  • Sử dụng Dataflow và Dataprep cho ETL
  • Các view vật chất và truy vấn lên lịch
  • Phòng lab thực hành: xây dựng pipeline báo cáo

Giới thiệu về BigQuery ML

  • Tổng quan về học máy trong BigQuery
  • Các loại mô hình được hỗ trợ (quy hồi tuyến tính, quy hồi logistic, phân cụm, v.v.)
  • Cú pháp SQL cho các mô hình ML
  • Phòng lab thực hành: tạo và huấn luyện mô hình

Xây dựng mô hình dự đoán với BigQuery ML

  • Huấn luyện và đánh giá mô hình
  • Sử dụng ML.EVALUATE và ML.PREDICT
  • Tích hợp các dự đoán vào báo cáo
  • Phòng lab thực hành: luồng công việc phân tích dự đoán

Các thực hành tốt nhất cho phân tích doanh nghiệp

  • Quản trị và kiểm soát truy cập
  • Quản lý các tập dữ liệu lớn ở quy mô lớn
  • Các chiến lược kiểm soát chi phí
  • Các nghiên cứu điển hình về các triển khai thành công

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kiến thức cơ bản về SQL
  • Nắm vững các khái niệm về quản lý dữ liệu
  • Kinh nghiệm làm việc với các công cụ báo cáo hoặc phân tích

Đối tượng tham gia

  • Nhà phân tích dữ liệu
  • Nhà phát triển BI
  • Kỹ sư dữ liệu

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan