코스 개요

BigQuery 소개

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

쿼리 최적화 및 비용 절감

  • 쿼리 튜닝 기법
  • 분할 및 클러스터링 테이블
  • 쿼리 성능 모니터링 및 분석
  • 실습: 비용 효율적인 쿼리 최적화

데이터 수집 및 변환

  • 외부 소스에서 데이터 로드
  • Dataflow와 Dataprep을 사용한 ETL
  • Materialized views와 스케줄 쿼리
  • 실습: 보고 파이프라인 구축

BigQuery ML 소개

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

BigQuery ML로 예측 모델 구축

  • 모델 학습 및 평가
  • ML.EVALUATE와 ML.PREDICT 사용
  • 예측을 보고서에 통합
  • 실습: 예측 분석 워크플로우

기업 분석을 위한 최적의 방법

  • 관리 및 접근 제어
  • 대규모 데이터셋 관리
  • 비용 제어 전략
  • 성공적인 구현 사례 연구

요약 및 다음 단계

요건

  • SQL의 기본 지식
  • 데이터 관리 개념에 대한 familiarity
  • 보고서나 분석 도구 사용 경험

대상 독자

  • 데이터 분석가
  • BI 개발자
  • 데이터 엔지니어
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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