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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
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