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코스 개요
BigQuery 개요
- BigQuery의 아키텍처와 주요 기능
- 비용 모델 및 가격 체계 설명
- 쿼리 실행 방식과 데이터 저장 구조 개괄
쿼리 최적화와 비용 절감 기법
- 효과적인 쿼리 튜닝 방법론
- 파티션 및 클러스터링된 테이블 활용법
- 쿼리 성능 모니터링과 분석 접근 방식
- 실습: 비용 효율성을 목적으로 한 쿼리 최적화 기법 적용
데이터 수집 및 변환 프로세스
- 외부 소스로부터의 데이터 로딩 방식
- ETL 작업을 위한 Dataflow와 Dataprep 활용법
- 구체화된 뷰와 예약형 쿼리 관리
- 실습: 보고서 생성을 위한 데이터 파이프라인 구성
BigQuery ML 소개
- BigQuery 내 머신러닝 활용 범위 개요
- 지원되는 모델 종류: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 클러스터링 등
- 머신러닝 모델을 위한 SQL 구문 설명
- 실습: 예측 모델 생성 및 훈련 과정 진행하기
BigQuery ML을 활용한 예측 모델 구축법
- 모델 훈련 및 평가 방법론
- ML.EVALUATE와 ML.PREDICT 명령어의 사용법
- 예측 결과를 보고서에 통합하는 전략
- 실습: 예측 분석 기반 업무 흐름 구성하기
기업 환경에서의 효율적 분석 운영을 위한 모범 사례
- 데이터 거버넌스 및 접근 권한 관리 방안
- 대규모 데이터셋을 다루는 최적화 전략
- 비용 통제를 위한 구체적인 실행 지침
- 성공 사례를 바탕으로 한 분석 솔루션 활용 전략
교육 요약 및 향후 학습 방향
요건
- SQL에 대한 기본적인 이해
- 데이터 관리 개념에 대한 기초 지식
- 보고서 작성 또는 분석 도구 사용 경험
수강 대상
- 데이터 분석가
- BI 개발자
- 데이터 엔지니어
14 시간
회원 평가 (2)
마지막 날은 머신 러닝 주제입니다
John Erick Baltazar - Globe Telecom
코스 - Google BigQuery
기계 번역됨
이번 훈련 과정은 정말 좋았습니다. 트레이너가 GCP에 대한 충분한 실무 경험을 바탕으로 잘 준비하고 설명했습니다.
Mircea
코스 - Google Cloud Platform Basics and Management
기계 번역됨