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코스 개요

서론

  • Google BigQuery 개요 소개

시작하기

  • Google Cloud 계정 설정 방법
  • BigQuery 웹 UI 기본 사용법
  • 데이터셋 및 테이블 생성·관리 방법
  • BigQuery에 데이터 로드하는 과정
  • 기초 수준의 SQL 쿼리 작성 실습

BigQuery에서의 SQL 활용

  • 고급 SQL 쿼리 기법 적용하기
  • GROUP BY를 이용한 데이터 집계 방법
  • 데이터 필터링 및 정렬 방법 실습
  • 날짜와 시간 관련 함수 활용법
  • 여러 테이블 간의 조인 연산 수행하기
  • 서브쿼리 및 윈도우 함수 사용 방법

고급 BigQuery 기능 익히기

  • BigQuery에서 데이터 내보내는 절차 알아보기
  • 사용자 정의 함수(UDF) 도입 및 활용하기
  • 쿼리 관리 및 자동 스케줄링 설정법
  • BigQuery 스크립트 기초 다지기
  • 배열·구조체 데이터 다루는 기술
  • JSON 포맷의 데이터 처리 방법

쿼리 최적화 전략 실행하기

  • 쿼리 성능 향상을 위한 다양한 기법 알아보기
  • 테이블 파티션 및 클러스터링 구현 방법
  • 쿼리 실행 계획 활용하기
  • 쿼리 문제 해결·디버깅 과정 체험해보기
  • 비용 관리와 청구 방식 최적화 방법 배우기
  • BigQuery 보안 및 접근 제어 시스템 익히기

고급 주제와 서비스 통합 방향

  • 스트림 데이터 기반 실시간 분석 수행하기
  • Google Data Studio와 BigQuery 연동 절차 이해하기
  • 머신러닝 적용을 위한 BigQuery ML 입문 교육
  • BigQuery ML을 활용해 머신러닝 모델 구축·배포하는 방법
  • 데이터 레이크와 BigQuery의 연동 전략 연구하기

마무리 및 향후 활동 방향 제시

요건

  • 데이터베이스와 SQL 개념에 대한 기본적인 이해가 필요합니다

수강 대상자

  • 데이터 애널리스트
  • 데이터베이스 관리자
 28 시간

참가자 수


참가자별 가격

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