Đề cương khóa học

Giới thiệu về BigQuery

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

Tối ưu hóa Truy vấn và Giảm Chi phí

  • Các kỹ thuật điều chỉnh truy vấn
  • Bảng phân vùng và bảng nhóm
  • Theo dõi và phân tích hiệu suất truy vấn
  • Bài tập thực hành: tối ưu hóa truy vấn để tiết kiệm chi phí

Nhập liệu và biến đổi dữ liệu

  • Nạp dữ liệu từ các nguồn bên ngoài
  • Sử dụng Dataflow và Dataprep cho ETL
  • Cửa sổ dữ liệu đã biến đổi và truy vấn theo lịch trình
  • Bài tập thực hành: xây dựng pipeline báo cáo

Giới thiệu về BigQuery ML

  • Tổng quan về machine learning trong BigQuery
  • Các loại mô hình được hỗ trợ (hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phân cụm, v.v.)
  • Cú pháp SQL cho mô hình ML
  • Bài tập 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 dự đoán vào báo cáo
  • Bài tập thực hành: luồng làm 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 bộ dữ liệu lớn theo quy mô
  • Các chiến lược kiểm soát chi phí
  • Các trường hợp thành công

Tổng kết và Bước tiếp theo

Yêu cầu

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

Đối tượng học viên

  • Nhà phân tích dữ liệu
  • Nhà phát triển BI
  • Kỹ sư dữ liệu
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan