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 기간 14 시간

코스 개요

BigQuery 소개

  • BigQuery 아키텍처 및 기능
  • 비용 모델 및 가격 구조
  • 쿼리 실행 및 저장 개요

쿼리 최적화 및 비용 절감

  • 쿼리 튜닝 기법
  • 파티션 및 클러스터링된 테이블
  • 쿼리 성능 모니터링 및 분석
  • 실습 랩: 비용 효율성을 위한 쿼리 최적화

데이터 인제스트 및 변환

  • 외부 소스에서 데이터 로딩
  • ETL을 위한 Dataflow 및 Dataprep 사용
  • 물질화 뷰 및 예약된 쿼리
  • 실습 랩: 리포팅 파이프라인 구축

BigQuery ML 소개

  • BigQuery 내 머신러닝 개요
  • 지원되는 모델 유형 (선형 회귀, 로지스틱 회귀, 클러스터링 등)
  • ML 모델을 위한 SQL 문법
  • 실습 랩: 모델 생성 및 학습

BigQuery ML을 활용한 예측 모델 구축

  • 모델 학습 및 평가
  • ML.EVALUATE 및 ML.PREDICT 사용
  • 리포트에 예측 결과 통합
  • 실습 랩: 예측 분석 워크플로우

엔터프라이즈 분석을 위한 모범 사례

  • 거버넌스 및 액세스 제어
  • 대규모 데이터셋 관리
  • 비용 통제 전략
  • 성공적인 구현 사례 연구

요약 및 다음 단계

요건

  • SQL 기본 지시
  • 데이터 관리 개념에 대한 친숙함
  • 리포팅 또는 분석 도구 사용 경험

대상 독자

  • 데이터 분석가
  • BI 개발자
  • 데이터 엔지니어

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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