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In diesem Kurs lernen Sie die Interna von BigQuery und die besten Praktiken für den Entwurf, die Optimierung und die Verwaltung Ihres Data Warehouse kennen. Durch eine Kombination aus Vorlesungen, Demos und Übungen lernen Sie die BigQuery-Architektur kennen und erfahren, wie Sie optimale Speicher und Schemata für die Dateneingabe und -änderung entwerfen. Anschließend lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Leseleistung, zur Optimierung von Abfragen, zur Verwaltung von Arbeitslasten und zur Verwendung von Protokollierungs- und Überwachungstools. Sie lernen auch die verschiedenen Preismodelle kennen. Schließlich lernen Sie verschiedene Methoden zum Sichern von Daten, Automatisieren von Arbeitslasten und Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit BigQuery ML kennen.
- Beschreiben Sie die Grundlagen der BigQuery-Architektur.
- Implementierung von Speicher- und Schemaentwurfsmustern zur Verbesserung der Leistung.
- Verwenden Sie DML und planen Sie Datenübertragungen zum Einlesen von Daten.
- Anwendung bewährter Verfahren zur Verbesserung der Leseeffizienz und Optimierung der Abfrageleistung.
- Verwalten Sie Kapazitäten und automatisieren Sie Arbeitslasten.
- Verstehen von Mustern und Anti-Mustern zur Optimierung von Abfragen und Verbesserung der Leseleistung.
- Verwenden Sie Protokollierungs- und Überwachungstools, um Nutzungsmuster zu verstehen und zu optimieren.
- Anwendung bewährter Sicherheitsverfahren zur Verwaltung von Daten und Ressourcen.
- Erstellen und Bereitstellen verschiedener Kategorien von Modellen für maschinelles Lernen mit BigQuery ML.